Avec l’essor de l’intelligence artificielle (IA), l’unité de traitement neuronal (NPU) est devenue un élément important à prendre en compte lors de l’achat d’un PC ou d’un ordinateur portable de nouvelle génération. Mais connaissez-vous la différence entre NPU et GPU ?
La différence entre une unité de traitement neuronal (NPU) et une unité de traitement graphique (GPU) est un sujet essentiel. Chacun de ces modules joue un rôle essentiel dans plusieurs applications technologiques telles que l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique, les jeux informatiques et l'informatique graphique. À travers cet article, nous examinerons les principales différences entre NPU et GPU, et comment ces différences affectent leurs performances dans différentes applications. Nous mettrons en évidence leurs capacités spécialisées et comment améliorer les performances et l’efficacité dans leurs domaines respectifs. Vérifier Que sont les ordinateurs basés sur l’IA et qu’est-ce qui les différencie ?
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Qu’est-ce que le NPU ?
Un NPU est un processeur spécialisé utilisé pour accélérer les opérations du réseau neuronal, y compris les tâches de traitement de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique (ML). Il inclut des améliorations matérielles spécifiques qui le rendent plus performant tout en atteignant une efficacité énergétique élevée.
Les NPU ont des capacités de traitement parallèle (capables d'exécuter plusieurs processus simultanément) et, grâce aux améliorations de l'architecture matérielle, elles peuvent effectuer efficacement des tâches d'IA et d'apprentissage automatique telles que l'inférence et la formation. Les NPU peuvent être utilisées pour effectuer diverses tâches d’IA, telles que la reconnaissance faciale et même la formation de systèmes d’IA.
Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre article sur Qu’est-ce que le NPU ? Comment décrypter ses spécifications.
Qu'est-ce qu'une unité de traitement graphique ?
Une unité de traitement graphique (GPU) est un processeur spécial utilisé pour accélérer les tâches graphiques telles que le traitement et l'affichage d'images/vidéos. Semblables aux NPU, les GPU prennent en charge le traitement parallèle et peuvent effectuer des milliards d’opérations par seconde.
Initialement utilisés pour accélérer le traitement graphique et les tâches d'affichage telles que l'édition photo/vidéo et les jeux, les GPU sont désormais utilisés pour un large éventail de tâches informatiques. En raison de leur débit élevé, les GPU effectuent des opérations gourmandes en données telles que le traitement de données à grande échelle et des calculs complexes, par exemple Extraction de crypto-monnaie.
Pour la même raison, les GPU sont également utilisés pour entraîner de grands réseaux de neurones. Par exemple, les entreprises technologiques utilisent les GPU H-100 de classe entreprise de Nvidia pour former des modèles de langage étendus (LLM). Notre explication de l'unité de traitement graphique (GPU) va en profondeur Définition des GPU et comment ça marche.
Comparaison entre NPU et GPU
La différence cruciale entre un NPU et un GPU est que le premier accélère les charges de travail d’IA et d’apprentissage automatique tandis que le second accélère les tâches de traitement graphique et de rendu. En d’autres termes, chacun est un processeur spécialisé pour une fonction spécifique de votre appareil.
Au-delà de leur fonction spécialisée, les GPU sont également de plus en plus utilisés pour d’autres tâches informatiques générales, notamment la formation des systèmes d’IA et l’inférence du deep learning. Mais si un GPU peut également être utilisé pour des tâches d’IA/ML, pourquoi les entreprises s’embêteraient-elles avec un processeur dédié à ces utilisations ? La réponse courte est la performance et l’efficacité.
L'utilisation d'un processeur dédié dans les ordinateurs pour une tâche spécifique (généralement pour accélérer l'exécution de la tâche) est appelée... Accélération matérielle. Cela contribue à améliorer les performances car les différents composants sont conçus pour effectuer des tâches spécifiques plus efficacement que l'utilisation d'un composant à usage général comme un processeur pour tout.
En conséquence, l’accélération matérielle est assez standard sur les ordinateurs modernes. Par exemple, vous trouverez une unité de traitement graphique (GPU) pour le traitement graphique et une carte son pour l'audio.
Les performances du GPU et du NPU sont mesurées en termes de nombre de milliards d’opérations que le processeur peut effectuer par seconde. Ceci est généralement appelé Tera (ou billions) d’opérations par seconde (TOPS). Par exemple, le Snapdragon de Qualcomm
Les GPU peuvent être discrets (séparés du processeur) ou intégrés (intégrés au processeur). Au moment de la rédaction, les NPU sont intégrées au CPU. Par exemple, les processeurs Apple-Series et M-Series ont un NPU (appelé Apple Neural Engine) intégré au processeur. Cependant, certains NPU sont discrets, comme le NPU HAT officiel du Raspberry Pi.
En conclusion, un NPU est un processeur qui accélère le traitement neuronal, tandis qu'un GPU est un processeur spécialisé pour le traitement graphique. Grâce à leur architecture de traitement parallèle, les deux peuvent effectuer des milliards d’opérations par seconde.
Alors que les NPU se spécialisent uniquement dans les tâches d’IA et d’apprentissage automatique, ces dernières années, les cas d’utilisation des GPU se sont étendus au-delà des graphiques. Ils sont également utilisés dans d’autres applications à usage général, en particulier dans les processus gourmands en données tels que la formation de modèles d’IA et l’extraction de cryptomonnaies. Vous pouvez maintenant visualiser Rencontrez-vous un goulot d'étranglement dans les performances du processeur ou de la carte graphique ? Comment vérifier (et lequel est le pire).
