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Con el auge de la inteligencia artificial (IA), la unidad de procesamiento neuronal (NPU) se ha convertido en una consideración importante a la hora de comprar una PC o computadora portátil de próxima generación. ¿Pero conoces la diferencia entre NPU y GPU?
La diferencia entre una unidad de procesamiento neuronal (NPU) y una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) es un tema vital. Cada uno de estos módulos juega un papel esencial en varias aplicaciones tecnológicas, como la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, los juegos de computadora y la computación gráfica. A través de este artículo, examinaremos las principales diferencias entre NPU y GPU, y cómo estas diferencias afectan su rendimiento en diferentes aplicaciones. Destacaremos sus capacidades especializadas y cómo mejorar el rendimiento y la eficiencia en sus respectivos campos. Verificar ¿Qué son las computadoras impulsadas por IA y qué las hace diferentes?
¿Qué es la UNP?
Una NPU es un procesador especializado que se utiliza para acelerar las operaciones de redes neuronales, incluidas las tareas de procesamiento de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML). Incluye mejoras de hardware específicas que lo hacen más eficaz y al mismo tiempo logran una alta eficiencia energética.
Las NPU tienen capacidades de procesamiento paralelo (capaces de ejecutar múltiples operaciones simultáneamente) y, con mejoras en la arquitectura del hardware, pueden realizar de manera eficiente tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, como la inferencia y el entrenamiento. Las NPU se pueden utilizar para realizar diversas tareas de IA, como el reconocimiento facial e incluso el entrenamiento de sistemas de IA.
Si desea obtener más información, consulte nuestro artículo sobre ¿Qué es la UNP? Cómo descifrar sus especificaciones.
¿Qué es una unidad de procesamiento de gráficos?
Una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) es un procesador especial que se utiliza para acelerar tareas gráficas como el procesamiento y visualización de imágenes/vídeo. Al igual que las NPU, las GPU admiten procesamiento paralelo y pueden realizar billones de operaciones por segundo.
Inicialmente utilizadas para acelerar el procesamiento de gráficos y tareas de visualización, como la edición de fotografías y vídeos y los juegos, las GPU ahora se utilizan para una amplia gama de tareas computacionales. Debido a su alto rendimiento, las GPU realizan operaciones con uso intensivo de datos, como procesamiento de datos a gran escala y cálculos complejos, por ejemplo. Minería de criptomonedas.
Por la misma razón, las GPU también se utilizan para entrenar grandes redes neuronales. Por ejemplo, las empresas de tecnología utilizan las GPU H-100 de clase empresarial de Nvidia para entrenar modelos de lenguaje grandes (LLM). Nuestra explicación de la unidad de procesamiento gráfico (GPU) profundiza Definición de GPU y como funciona.
Comparación entre NPU y GPU
La diferencia crucial entre una NPU y una GPU es que la primera acelera las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, mientras que la segunda acelera las tareas de procesamiento y renderizado de gráficos. En otras palabras, cada uno es un procesador especializado para una función específica de su dispositivo.
Más allá de su función especializada, las GPU también se utilizan cada vez más para otras tareas computacionales generales, incluido el entrenamiento de sistemas de inteligencia artificial y la inferencia de aprendizaje profundo. Pero si una GPU también se puede utilizar para tareas de IA/ML, ¿por qué las empresas se molestarían en utilizar un procesador dedicado para estos usos? La respuesta corta es rendimiento y eficiencia.
El uso de un procesador dedicado en las computadoras para una tarea específica (generalmente para acelerar el desempeño de la tarea) se llama... Aceleracion de hardware. Ayuda a mejorar el rendimiento porque los diferentes componentes están diseñados para realizar tareas específicas de manera más eficiente que usar un componente de propósito general como una CPU para todo.
Como resultado, la aceleración por hardware es bastante estándar en las computadoras modernas. Por ejemplo, encontrará una unidad de procesamiento de gráficos (GPU) para el procesamiento de gráficos y una tarjeta de sonido para audio.
El rendimiento tanto de la GPU como de la NPU se mide en términos de la cantidad de billones de operaciones que el procesador puede realizar por segundo. Esto generalmente se conoce como Tera (o billones) de operaciones por segundo (TOPS). Por ejemplo, el Snapdragon de Qualcomm
Las GPU pueden ser discretas (separadas del procesador) o integradas (integradas en el procesador). Al momento de escribir este artículo, las NPU están integradas en la CPU. Por ejemplo, los procesadores Apple-Series y M-Series tienen una NPU (llamada Apple Neural Engine) integrada en el procesador. Sin embargo, algunas NPU son discretas, como la NPU HAT oficial de Raspberry Pi.
En conclusión, una NPU es un procesador que acelera el procesamiento neuronal, mientras que una GPU es un procesador especializado para el procesamiento de gráficos. Debido a su arquitectura de procesamiento paralelo, ambos pueden realizar billones de operaciones por segundo.
Si bien las NPU solo se especializan en tareas de inteligencia artificial y aprendizaje automático, en los últimos años los casos de uso de GPU se han expandido más allá de los gráficos. También se utilizan en otras aplicaciones de propósito general, especialmente en procesos con uso intensivo de datos, como el entrenamiento de modelos de IA y la extracción de criptomonedas. Ahora puedes ver ¿Está experimentando un cuello de botella en el rendimiento del procesador o de la tarjeta gráfica? Cómo comprobarlo (y cuál es peor).
