Les NPU sont désormais présents chez presque tous les grands fabricants de matériel informatique. Mais qu’est-ce que c’est que cette puce ? Que peut-elle faire et qu’est-ce qui la rend si spéciale ? Nous vous l’expliquons.
Apple l’a, Samsung l’a, AMD l’a et Intel l’a maintenant aussi : son propre NPU.
Il s’agit d’une puce principalement utilisée dans les applications d’intelligence artificielle. Sa large diffusion parmi les fabricants le montre : Le NPU n’est manifestement pas un phénomène de mode, mais il est venu pour rester.
Mais à quoi sert une NPU ? Pourquoi chaque fabricant en veut-il une ? Que vous apporte-t-elle au quotidien et peut-être même remplacera-t-elle un jour le GPU?
- Qu’est-ce qu’un NPU ?
- NPU : la fin des puces graphiques ?
- Pourquoi chaque ordinateur portable aura bientôt un NPU
- Ce que vous apporte un NPU dans la pratique
Qu’est-ce qu’une NPU
La NPU (Neural Processing Unit) est, comme le CPU ou le GPU, un processeur. Son domaine d’activité n’est toutefois pas le graphisme ou les tâches générales. Le NPU doit plutôt effectuer des tâches de machine learning de manière rapide et efficace.
Comme les puces graphiques, elle utilise la parallélisation pour traiter plusieurs petites tâches à la fois. En même temps, elle est encore plus spécialisée.
Pour ces calculs, les NPU sont non seulement plus efficaces que les puces graphiques, mais aussi parfois jusqu’à 10.000 fois plus rapides.
NPU : la fin des puces graphiques
Cela semble d’abord sacrément puissant – et à cette échelle, c’est presque un adieu au GPU. A l’avenir, n’aurons-nous plus du tout besoin de GPU si les NPU sont plus économiques et beaucoup plus rapides ?
En effet, les NPU utilisent actuellement leur parallélisation avant tout pour aborder les petites tâches répétitives de la manière la plus efficace possible : Faire clignoter l’arrière-plan d’un appel vidéo ou laisser un chatbot IA répondre.
Les GPU se chargent en revanche de tâches plus importantes comme les calculs graphiques (qui misent de plus en plus sur l’IA), le traitement vidéo ou l’entraînement de modèles d’IA – ce qui en fait actuellement le matériel de choix, même dans le domaine de l’IA, lorsque la consommation d’énergie ne joue aucun rôle.
Parallèlement, il existe déjà le concept d’un GPNPU (General Purpose NPU), c’est-à-dire d’un hybride GPU-NPU. Il s’agit d’une puce unique qui doit trouver un équilibre sain entre le NPU spécialisé et le GPU.Il est bien possible qu’à l’avenir, cela réussisse si bien que le GPU et le NPU se fondent à nouveau en une seule puce, en particulier pour le matériel particulièrement limité en place et dépendant de l’autonomie de la batterie, comme les smartphones et les ultrabooks.
Pourquoi chaque ordinateur portable aura bientôt un NPU
Celui qui, malgré tous les avantages annoncés d’un NPU, se dit:Je n’en ai pas besoin
, n’aura bientôt plus le choix. En effet, il y a fort à parier que d’ici quelques années, vous devrez vous tourner vers un modèle équipé d’un NPU, du moins sur le marché des mobiles – smartphones et ordinateurs portables.
Déjà, presque tous les grands fabricants de puces ont développé leur propre forme de NPU.
C’est le cas de Qualcomm, qui utilise des NPU depuis l’introduction duSnapdragon 855en 2018. A l’époque, l’entreprise voulait surtout égaler Huawei, qui avait été le premier à utiliser un NPU pour son processeur Kirin 970, mais entre-temps, elle se mesure plutôt aux processeurs Exynos de Samsung, qui intègrent naturellement aussi un NPU.
Apple aussi utilise depuis longtemps des NPU dans ses produits -surtout sous la désignation Neural Engine. Celui-ci est intégré dans les processeurs de la série M (entre autres Mac) ainsi que dans la série A (entre autres iPhone). L’une des fonctions pour lesquelles le NPU est utilisé est par exemple Face-ID. Grâce à l’IA, le scanner d’images peut également vous reconnaître si vous portez des lunettes ou si vous vous laissez pousser la barbe.
Intel n’a véritablement pris le train du NPU qu’en janvier. Chacune des nouvelles puces Ultra contient, en plus du CPU et du GPU intégré, un NPU – l’une des raisons pour lesquelles Intel a décidé de passer à un design de chiplet avec Meteor Lake.
L’équipe d’
AMD est déjà un peu plus avancée. Il y a trois semaines, l’entreprise a présenté la deuxième génération de son propre NPU, appelée XDNA 2, qui devrait être utilisée dans les processeurs Strix Point en 2024.
Ce que vous apporte un NPU dans la pratique
Les avantages réels de nombreux NPU sont encore limités. Les puces offrent déjà un certain avantage en termes de performance et de durée de fonctionnement, notamment lorsque le matériel et le logiciel proviennent d’une seule et même source (Hust, Apple).
Mais c’est surtout dans un avenir proche que l’avantage des NPU devrait pouvoir être pleinement exploité. Car actuellement, il ne semble pas que les applications d’IA ne soient qu’une tendance passagère.
Il est difficile de faire des prévisions dans un domaine qui évolue si rapidement, mais plus les applications et les applications prendront le train en marche et intégreront l’IA générative dans leur boîte à outils, plus les NPU deviendront puissantes.
Parallèlement, les systèmes d’exploitation devraient devenir encore plus performants dans la répartition des tâches d’IA entre le CPU, le GPU et le NPU, ce qui permettra au matériel de résoudre les tâches de manière encore plus efficace.
Qu’en pensez-vous ? Les NPU joueront-ils un rôle de plus en plus important dans les ordinateurs à l’avenir ? Rejoindront-elles le CPU et le GPU en tant que troisième membre de l’équipe – ou se fondront-elles à nouveau dans ces derniers dans quelques années ? Quelles sont les applications que vous utilisez vous-même et pour lesquelles un NPU pourrait vous aider au quotidien – ou peut-être le fait-il déjà ? Dites-le nous dans les commentaires !
