Sommario:
- Cosa sono GPU, CPU e NPU e quali sono le loro differenze?
- NPU, intelligenza artificiale, machine learning e deep learning
CPU, GPU e ora NPU. Da tempo ormai le varie case produttrici di telefoni hanno posto l'accento su una nuova componente fino ad allora sconosciuta ai più. NPU, o per meglio dire, Neural Processing Unit o Neutral Processing Unit, è un componente che interferisce direttamente nelle attività legate all'Intelligenza Artificiale. Ma cos'è realmente NPU e cosa lo differenzia da CPU e GPU? Lo vediamo di seguito.
Cosa sono GPU, CPU e NPU e quali sono le loro differenze?
Ciò che conosciamo come CPU e GPU sono due dei componenti più importanti di un computer e di uno smartphone. In parole povere, la CPU è l'unità incaricata di elaborare tutte le informazioni relative ai dati provenienti da applicazioni, programmi e processi di sistema ancorati in background.
Su un piano fisico non è altro che un'unità che risolve operazioni matematiche e le interpreta sotto forma di istruzioni. Come con altri componenti, maggiore è la frequenza e i core, maggiori sono le prestazioni in quanto ha una maggiore capacità di elaborare le informazioni.
Per quanto riguarda la GPU, l'Unità di elaborazione grafica è destinata a elaborare tutte le informazioni relative alla grafica 3D e 2D. Poiché le interfacce odierne si basano su complesse mappe 2D e 3D, il team richiede una seconda unità per lavorare con i dati in modo solvibile.
Oltre a giochi e video, la GPU è estremamente utile per la gestione delle animazioni di sistema e della registrazione video di alta qualità, tra le altre attività più superficiali.
Allora a cosa serve la NPU? Questo componente ha lo scopo di ricevere le istruzioni dalla CPU che richiedono l'uso dell'intelligenza artificiale per essere elaborate in modo molto più efficiente, e il suo funzionamento cerca di simulare le funzioni di un cervello.
Le funzioni di cui è responsabile la NPU hanno a che fare con la risoluzione di un'elevata quantità di calcoli matematici in un breve periodo di tempo. La chiave di questo tipo di chip si basa sulla velocità e sull'efficienza energetica, con viaggi molto maggiori rispetto a CPU e GPU.
NPU, intelligenza artificiale, machine learning e deep learning
Abbiamo già visto cos'è la NPU e qual è la sua funzione principale, ma quali attività richiedono l'uso della NPU e qual è la sua effettiva applicazione su un telefono cellulare? Per entrare nei dettagli, dovremo prima sapere cosa sono Intelligenza Artificiale, Marchine Learning e Deep Learning.
Il primo concetto ha a che fare, a livello fisico, con tutte le attività che variano a seconda dell'utilizzo di un certo tipo di software. Ed è che mentre la CPU e la GPU risolvono operazioni predefinite dal sistema, la NPU risolve calcoli che possono variare a seconda dell'utente.
Questi calcoli possono essere legati all'elaborazione di fotografie in modalità ritratto, alla stabilizzazione di un video in tempo reale, al calcolo in 3D della distanza di vari oggetti tramite fotocamera o alla previsione della lingua sulla tastiera. Compiti che, insomma, richiedono la risoluzione di calcoli variabili in tempi brevissimi.
Ma la vera chiave dell'intelligenza artificiale ha a che fare proprio con il machine learning. Con questo termine si fa riferimento alla capacità di un certo tipo di sistema di apprendere le abitudini di utilizzo di un dispositivo nel tempo. La NPU è proprio incaricata di risolvere queste abitudini e di agire di conseguenza. Attivare determinate funzioni in un momento specifico, velocizzare il caricamento delle applicazioni che usiamo di più su un telefono cellulare, prevedere le emoticon sulla tastiera, regolare l'uso della batteria a seconda dell'ora del giorno…
Allora, cos'è l'apprendimento profondo? Questo concetto è senza dubbio il più interessante dei tre. Il deep learning si riferisce alle operazioni NPU che non richiedono l'intervento umano per essere risolte.
Il suo funzionamento è più simile a quello di un cervello e di un encefalo che a quello di un processore di per sé , in quanto è in grado di risolvere equazioni senza dover essere impostato dall'utente, ma dall'ambiente. Al momento la sua applicazione è poco diffusa negli attuali sistemi mobile, sarà quindi necessario attendere che Android e iOS implementino funzioni finalizzate al Deep Learning per adattare tutto il software alle esigenze dell'utente senza intervenire attivamente.
