NPU vs. GPU: der Unterschied

Mit der Einbindung künstlicher Intelligenz (KI) in den Mainstream ist die neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) beim Kauf eines PCs wichtig geworden, aber es ist wichtig, den Unterschied zwischen dieser und der GPU zu kennen.

Die Welt der Prozessoren kann komplex sein, aber wenn es um NPUs und GPUs geht, gibt es einen klaren Unterschied in ihren Spezialgebieten. Dieser Leitfaden befasst sich mit ihren Funktionen und erklärt, warum beide in modernen Geräten eine entscheidende Rolle spielen.

NPU vs. GPU: der Unterschied
Die NPU: Meister des maschinellen Lernens

• Was es ist: Eine NPU (Neural Processing Unit) ist ein spezialisierter Prozessor, der Aufgaben im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) beschleunigen soll.
• Hauptmerkmale:
• Hardwareoptimierung: NPUs wurden speziell für bestimmte Hardware entwickelt und zeichnen sich durch die effiziente Durchführung von KI- und ML-Berechnungen bei gleichzeitiger Einsparung von Energie aus.
• Parallele Verarbeitungsleistung: Ähnlich wie GPUs können NPUs mehrere Vorgänge gleichzeitig verarbeiten, wodurch sie sich für Aufgaben wie Inferenz und Training von KI-Systemen eignen.

Anwendungen in der Praxis:

• Gesichtserkennung in Ihrem Smartphone.
• Training von KI-Systemen für verschiedene Zwecke.

Der GPU: Champion der Grafik

• Was es ist: Eine GPU (Graphics Processing Unit) ist ein weiterer spezialisierter Prozessor, aber seine Stärke liegt in der Beschleunigung grafischer Aufgaben wie Bild-/Videoverarbeitung und Rendering.
• Ähnliche Stärken: Wie NPUs verfügen GPUs über:
• Parallele Verarbeitung: Die Fähigkeit, zahlreiche Vorgänge gleichzeitig auszuführen.
• Hoher Durchsatz: GPUs eignen sich hervorragend für die Bewältigung datenintensiver Aufgaben wie der Verarbeitung umfangreicher Daten und komplexer Berechnungen (Kryptowährungs-Mining).
• Mehr als nur Grafik: Obwohl GPUs ursprünglich für die Grafik entwickelt wurden, werden sie heute für ein breiteres Aufgabenspektrum verwendet:
• Training großer neuronaler Netzwerke (wird in großen Sprachmodellen wie mir verwendet!).
• Datenintensive wissenschaftliche Simulationen.

Der Hauptunterschied: Spezialisierung ist wichtig

Der entscheidende Unterschied liegt in ihrem Fokus:

• NPUs: Zur Beschleunigung von KI- und ML-Workloads bestimmt.
• GPUs: Spezialisiert auf Grafikverarbeitung und -wiedergabe, hat sich die Tätigkeit jedoch auf andere Computerbereiche ausgeweitet.

Warum gibt es beides? Effizienz ist das Wichtigste

Obwohl GPUs einige KI-Aufgaben bewältigen können, bieten NPUs Vorteile:

• Leistung: NPUs werden oft speziell für KI entwickelt, was zu einer potenziell schnelleren Leistung für diese Aufgaben führt.
• Effizienz: NPUs können bei ähnlichen KI-Workloads eine hohe Leistung erzielen und verbrauchen dabei weniger Strom als GPUs.

Hardwarebeschleunigung: Ein Gewinnerteam

Die Verwendung dedizierter Prozessoren für bestimmte Aufgaben wird als Hardwarebeschleunigung bezeichnet. Sie verbessert die Gesamtleistung, indem Komponenten für bestimmte Funktionen optimiert werden. Das ist beispielsweise so, als ob man einen dedizierten GPU für Grafiken hätte, anstatt sich ausschließlich auf die CPU zu verlassen.

Leistungsmessung: Ein Wettlauf der Billionen

Sowohl die GPU- als auch die NPU-Leistung wird in TOPS (Tera Operations Per Second) gemessen. Dies gibt an, wie viele Billionen Operationen der Prozessor pro Sekunde ausführen kann.

Physische Formfaktoren: Integriert oder separat

• GPUs: Können diskret (separate Karte) oder integriert (in die CPU eingebaut) sein.
• NPUs: Derzeit sind die meisten NPUs in die CPU integriert (z. B. Apples Chips der A- und M-Serie). Es gibt jedoch auch einige diskrete NPUs (z. B. Raspberry Pi NPU Hat).

NPUs sind die KI-Spezialisten, während GPUs die Grafik-Champions sind. Beide nutzen die Leistung der Parallelverarbeitung. Während NPUs derzeit auf KI ausgerichtet sind, sind GPUs vielseitiger geworden und wagen sich in andere Rechenbereiche vor. Wenn Sie diese Spezialisten verstehen, können Sie die Funktionsweise Ihrer Geräte verstehen und die Technologie schätzen, die Innovationen vorantreibt.

Dies ist alles, was Sie über NPU vs. GPU wissen müssen: der Unterschied. Wir hoffen, dass wir Ihnen dabei helfen konnten, den Unterschied zu verstehen.