Table des matières:
- Qu'est-ce que le GPU, le CPU et le NPU et quelles sont leurs différences?
- NPU, intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
CPU, GPU et maintenant NPU. Depuis quelque temps, les différents fabricants de téléphones mettent l'accent sur un nouveau composant jusqu'alors inconnu de la plupart. NPU, ou mieux dit, Neural Processing Unit ou Neutral Processing Unit, est un composant qui interfère directement dans les activités liées à l'intelligence artificielle. Mais qu'est-ce que NPU et qu'est-ce qui le différencie du CPU et du GPU? Nous le voyons ci-dessous.
Qu'est-ce que le GPU, le CPU et le NPU et quelles sont leurs différences?
Ce que nous appelons CPU et GPU sont deux des composants les plus importants d'un ordinateur et d'un smartphone. En gros, la CPU est l'unité chargée de traiter toutes les informations liées aux données des applications, programmes et processus système ancrés en arrière-plan.
Sur le plan physique, ce n'est rien de plus qu'une unité qui résout les opérations mathématiques et les interprète sous forme d'instructions. Comme pour les autres composants, plus la fréquence et les cœurs sont élevés, plus les performances sont élevées en ayant plus de capacité à traiter les informations.
Concernant le GPU, l'unité de traitement graphique est destinée à traiter toutes les informations relatives aux graphiques 3D et 2D. Les interfaces d'aujourd'hui étant basées sur des cartes 2D et 3D complexes, l'équipe a besoin d'une deuxième unité pour travailler avec les données de manière solvable.
En plus des jeux et des vidéos, le GPU est extrêmement utile pour gérer les animations système et l'enregistrement vidéo de haute qualité, entre autres tâches plus superficielles.
Alors, à quoi sert le NPU? Ledit composant est destiné à recevoir les instructions de la CPU qui nécessitent l'utilisation de l'intelligence artificielle pour être traitées de manière beaucoup plus efficace, et son fonctionnement tente de simuler les fonctions d'un cerveau.
Les fonctions dont le NPU est responsable ont à voir avec la résolution d'un grand nombre de calculs mathématiques en peu de temps. La clé de ce type de puce est basée sur la vitesse et l'efficacité énergétique, avec des déplacements beaucoup plus importants que les processeurs et les GPU.
NPU, intelligence artificielle, apprentissage automatique et apprentissage en profondeur
Nous avons déjà vu ce qu'est NPU et quelle est sa fonction principale, mais quelles tâches nécessitent l'utilisation du NPU et quelle est son application réelle sur un téléphone mobile? Pour rentrer dans le détail, il faudra d' abord savoir ce que sont l'Intelligence Artificielle, Marchine Learning et Deep Learning.
Le premier concept concerne, sur le plan physique, toute activité qui varie en fonction de l'utilisation d'un certain type de logiciel. Et c'est que tandis que le CPU et le GPU résolvent les opérations qui sont prédéfinies par le système, le NPU résout des calculs qui peuvent varier en fonction de l'utilisateur.
Ces calculs peuvent être liés au traitement des photos en mode portrait, à la stabilisation d'une vidéo en temps réel, au calcul en 3D de la distance de divers objets à travers la caméra ou à la prédiction de la langue sur le clavier. Tâches qui, en bref, nécessitent la résolution de calculs de variables dans un laps de temps très court.
Mais la vraie clé de l'intelligence artificielle est précisément liée à l'apprentissage automatique. Ce terme fait référence à la capacité d'un certain type de système à apprendre les habitudes d'utilisation d'un appareil au fil du temps. Le NPU est précisément chargé de résoudre ces habitudes et d'agir en conséquence. Activez certaines fonctions à une heure précise, accélérez le chargement des applications que nous utilisons le plus sur un téléphone mobile, prédisez les émoticônes sur le clavier, ajustez l'utilisation de la batterie en fonction de l'heure de la journée…
Alors, qu'est-ce que le Deep Learning? Ce concept est sans aucun doute le plus intéressant des trois. Le Deep Learning fait référence aux opérations NPU qui ne nécessitent pas d'intervention humaine pour être résolues.
Son fonctionnement s'apparente davantage à celui d'un cerveau et d'un encéphale qu'à celui d'un processeur en soi , car il est capable de résoudre des équations sans avoir à être posé par l'utilisateur, mais par l'environnement. Pour le moment, son application n'est pas très répandue dans les systèmes mobiles actuels, il faudra donc attendre qu'Android et iOS implémentent des fonctions destinées au Deep Learning pour ajuster tous les logiciels aux besoins de l'utilisateur sans intervenir activement.
