С развитием технологий искусственного интеллекта в мире компьютерных компонентов появился «новый герой» — NPU, или нейропроцессор. Однако для многих пользователей остаётся неясным, чем он отличается от CPU и GPU. Давайте разберёмся, в чём суть каждого из этих компонентов и какие задачи они решают.
Историческая справка
CPU (центральный процессор), появившийся ещё в 1960-х, долгое время был «мозгом» всех вычислительных машин. Его архитектура универсальна: он может выполнять широкий спектр задач (работа операционной системы, запуск офисных приложений и игр). Однако по мере роста потребностей в графике и вычислительной мощности, его возможностей стало не хватать.
В 1990-х появились GPU — графические процессоры, изначально разработанные для обработки трёхмерной графики в играх. Их архитектура оптимизирована под параллельные вычисления, благодаря чему они стали важными инструментами не только в играх, но и в области машинного обучения и нейросетей.
С появлением ИИ началась новая эра — и на сцену вышли NPU (нейронные процессоры). Они создавались с нуля специально для выполнения матричных операций, которые лежат в основе большинства современных ИИ-алгоритмов, включая обработку изображений, распознавание речи и анализ текста.
CPU — «универсальный солдат»
Плюсы:
- совместим практически со всем программным обеспечением
- способен справляться с самыми разными задачами — от запуска ОС до сложных расчётов
Минусы:
- неэффективен в задачах с большими объёмами одновременных вычислений, таких как обучение нейросетей
GPU — мастер параллельных вычислений
Плюсы:
- идеален для обработки графики и обучения ИИ-моделей
- легко масштабируется — можно объединять несколько GPU для повышения мощности
Минусы:
- неэффективен в последовательных вычислениях
- подходит не для всех задач
NPU — ускоритель ИИ
Плюсы:
- оптимизирован для нейросетей и AI-вычислений
- очень энергоэффективен
Минусы:
- требует специализированного ПО и знаний
- не подходит для универсального использования
Вывод
Современные компьютеры используют все три типа процессоров в зависимости от поставленных задач. CPU — для повседневной работы, GPU — для ресурсоёмких операций, а NPU — для ускоренной обработки данных в ИИ-приложениях.
С учётом развития искусственного интеллекта и автономных устройств можно с уверенностью сказать: будущее за нейропроцессорами.
