Qu’est-ce qu’une NPU ? Voici pourquoi tout le monde en parle soudainement
L’ère de l’IA est à nos portes. Alors que l’IA générative continue de progresser, des entreprises comme Intel, AMD et Qualcomm parlent également de l’aspect matériel de l’équation. Avec l’introduction du NPU, qui signifie unité de traitement neuronal, les processus utilisant l’IA seront accélérés – du moins en théorie.
Apple utilise un NPU dans ses puces depuis des années maintenant, elles ne sont donc pas tout à fait nouvelles. Et pourtant, étant présentés comme la « prochaine grande nouveauté » dans divers secteurs, ils sont plus importants que jamais.
Qu'est-ce qu'une NPU ?
À la base, un NPU est un processeur spécialisé explicitement conçu pour exécuter des algorithmes d’apprentissage automatique. Contrairement aux CPU et GPU traditionnels, les NPU sont optimisés pour gérer des calculs mathématiques complexes intégrés aux réseaux de neurones artificiels.
Ils excellent dans le traitement de grandes quantités de données en parallèle, ce qui les rend idéaux pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et d'autres fonctions liées à l'IA. Par exemple, si vous disposez d'un NPU dans un GPU, le NPU peut être responsable d'une tâche spécifique telle que la détection d'objets ou l'accélération d'images.
NPU vs GPU vs CPU : comprendre les différences
Alors que les GPU (unités de traitement graphique) maîtrisent le traitement parallèle et sont souvent utilisés dans l'apprentissage automatique, les NPU vont encore plus loin dans la spécialisation. Les GPU sont polyvalents et excellent dans la gestion du rendu graphique et des tâches parallèles, tandis que les CPU (Central Processing Units) sont le cerveau général d'un ordinateur, gérant un large éventail de tâches.
Les NPU, cependant, sont spécialement conçues pour accélérer les algorithmes d’apprentissage en profondeur. Ils sont conçus pour exécuter des opérations spécifiques requises pour les réseaux de neurones. Ce degré de spécialisation permet aux NPU d'offrir des performances nettement supérieures pour les charges de travail d'IA par rapport aux CPU et même aux GPU dans certains scénarios.
GPNPU : La fusion du GPU et du NPU
Le concept de GPNPU (GPU-NPU hybrid) a vu le jour, visant à combiner les atouts des GPU et des NPU. Les GPNPU exploitent les capacités de traitement parallèle des GPU tout en intégrant l'architecture NPU pour accélérer les tâches centrées sur l'IA. Cette combinaison vise à trouver un équilibre entre polyvalence et traitement spécialisé de l’IA, répondant à divers besoins informatiques au sein d’une seule puce.
Algorithmes d'apprentissage automatique et NPU
Les algorithmes d'apprentissage automatique constituent l'épine dorsale des applications d'IA . Bien que souvent confondu avec l’IA, l’apprentissage automatique peut être considéré comme un type d’IA. Ces algorithmes apprennent des modèles de données, effectuant des prédictions et des décisions sans programmation explicite. Il existe quatre types d'algorithmes d'apprentissage automatique : supervisé, semi-supervisé, non supervisé et par renforcement.
Les NPU jouent un rôle central dans l’exécution efficace de ces algorithmes, en effectuant des tâches telles que la formation et l’inférence, où de vastes ensembles de données sont traités pour affiner les modèles et effectuer des prédictions en temps réel.
L'avenir des NPU
Nous voyons des NPU apparaître partout en 2024, les puces Intel Meteor Lake étant les plus importantes. Quant à l’importance qu’ils représenteront à l’avenir, cela reste à voir. En théorie, les capacités améliorées de l’IA conduiront à des applications plus sophistiquées et à une automatisation améliorée, la rendant plus accessible dans divers domaines.
À partir de là, la demande d’applications basées sur l’IA devrait continuer à augmenter, les NPU étant au premier plan. Leur architecture spécialisée, optimisée pour les tâches d'apprentissage automatique, permet aux NPU de progresser dans le monde de l'informatique. La fusion des GPNPU et les progrès des algorithmes d'apprentissage automatique entraîneront sans aucun doute des progrès inédits, alimentant la progression de la technologie et remodelant notre paysage numérique.
À l'heure actuelle, les NPU ne semblent pas être un gros problème pour la plupart des gens, ils accélèrent seulement les choses que vous pouvez déjà faire sur votre PC, comme flouter l'arrière-plan d'un appel Zoom ou générer une image IA localement sur votre machine. À l’avenir, cependant, à mesure que les fonctionnalités d’IA seront intégrées à de plus en plus d’applications, elles pourraient être destinées à devenir un élément essentiel de votre PC.