Apple ce l’ha, Samsung ce l’ha, AMD ce l’ha e ora ce l’ha anche Intel: la propria NPU.
Questo è un chip che viene utilizzato principalmente nelle applicazioni AI. Lo dimostra l’ampia diffusione tra i produttori: La NPU non è chiaramente una moda passeggera, ma è destinata a rimanere.
Ma cosa fa una NPU? Perché ogni produttore ne vuole una? Che cosa fa nella vita di tutti i giorni e potrebbe persino sostituire la GPU a un certo punto?
- Che cos’è una NPU?
- NPU: la fine dei chip grafici?
- Perché ogni portatile avrà presto una NPU
- Cosa può fare una NPU nella pratica
Che cos’è una NPU?
La NPU (Neural Processing Unit) è un processore, proprio come una CPU o una GPU. Tuttavia, la sua area di responsabilità non è la grafica o le attività generali. La NPU è invece progettata per eseguire compiti di apprendimento automatico in modo rapido ed efficiente.
Come i chip grafici, utilizza la parallelizzazione per affrontare molti piccoli compiti contemporaneamente. Allo stesso tempo, è ancora più specializzato.
In questi calcoli, le NPU non solo sono più efficienti dei chip grafici, ma in alcuni casi sono addirittura fino a 10.000 volte più veloci.
NPU: la fine dei chip grafici?
Sembra un’affermazione molto potente all’inizio, e quasi un canto del cigno per la GPU in termini di scala. In futuro non avremo più bisogno delle GPU se le NPU saranno più economiche e molto più veloci?
Al momento, la risposta è abbastanza chiara: sì
Perché attualmente le NPU utilizzano la loro parallelizzazione principalmente per affrontare compiti piccoli e ripetitivi nel modo più efficiente possibile: Sfumare lo sfondo di una videochiamata o lasciare che un chatbot AI risponda.
Le GPU, invece, si occupano di compiti più grandi, come i calcoli grafici (che si basano sempre più sull’IA), l’elaborazione video o l’addestramento di modelli di IA, diventando l’hardware preferito anche nel settore dell’IA se il consumo energetico non è un problema.
Allo stesso tempo, esiste già il concetto di GPNPU (General Purpose NPU), ovvero un ibrido GPU-NPU. Si tratta di un singolo chip che intende raggiungere un sano equilibrio tra la NPU specializzata e lageneral purpose weaponGPU.
È molto probabile che in futuro questa soluzione funzioni così bene che la GPU e la NPU si fonderanno di nuovo in un unico chip, soprattutto per l’hardware particolarmente limitato nello spazio e dipendente dalla durata della batteria, come gli smartphone e gli ultrabook.
Perché ogni laptop avrà presto una NPU
Chiunque pensi:Non ne ho bisogno
nonostante tutti i vantaggi previsti da una NPU, presto non avrà più scelta. Perché è molto probabile che tra qualche anno, almeno sul mercato mobile – per smartphone e computer portatili – si dovrà puntare su un modello con NPU.
Quasi tutti i principali produttori di chip hanno già sviluppato una propria forma di NPU.
C’è Qualcomm, ad esempio, che utilizza le NPU sin dal lancio dello Snapdragon 855nel 2018. All’epoca, l’obiettivo principale era quello di mettersi al passo con Huawei, che è stata una delle prime a utilizzare una NPU per il suo processore interno Kirin 970, ma ora è più probabile che voglia competere con i processori Exynos di Samsung, che ovviamente utilizzano anch’essi una NPU.
Anche Apple utilizza da tempo le NPU nei suoi prodotti, soprattutto con il nome di Neural Engine. È installata nei processori della serie M (ad es. Mac) e della serie A (ad es. iPhone). Una funzione in cui la NPU entra in gioco è Face ID. Grazie all’intelligenza artificiale, lo scanner di immagini è in grado di riconoscere l’utente anche se indossa occhiali o si è fatto crescere la barba.
Intel è salita sul carro delle NPU solo a gennaio. Oltre alla CPU e alla GPU integrata, ciascuno dei nuovi chip Ultra contiene anche una NPU: uno dei motivi per cui Intel ha deciso di passare a un design a chiplet con Meteor Lake.
AMD è già un po’ più avanti. Solo circa tre settimane fa ha presentato la seconda generazione della sua NPU interna con il nome di XDNA 2, che sarà utilizzata nei processori Strix Point nel 2024.
Cosa può fare una NPU in pratica
I vantaggi effettivi di molte NPU sono ancora limitati. I chip offrono già un certo vantaggio in termini di prestazioni e di tempo di esecuzione, soprattutto quando hardware e software provengono da un’unica fonte (cough, Apple)
Ma il vantaggio delle NPU dovrebbe essere realizzato nel prossimo futuro. Perché al momento non sembra che le applicazioni AI siano solo una tendenza passeggera.
Le previsioni sono difficili in un campo in così rapido sviluppo, ma più applicazioni e applicazioni salgono sul carro e integrano l’IA generativa nella loro cassetta degli attrezzi, più è probabile che le NPU diventino potenti.
Allo stesso tempo, è probabile che i sistemi operativi diventino ancora più bravi a distribuire le attività di IA tra CPU, GPU e NPU, consentendo all’hardware di risolvere i compiti in modo ancora più efficiente.
Cosa ne pensate? Le NPU avranno un ruolo sempre più importante nei computer del futuro? Si uniranno alla CPU e alla GPU come terzo elemento del gruppo o si fonderanno nuovamente con queste ultime tra qualche anno? Quali sono le applicazioni che utilizzate voi stessi in cui una NPU potrebbe essere utile nella vita di tutti i giorni, o forse lo è già? Fatecelo sapere nei commenti!
