NPU: o que é, como funciona e quais processadores possuem essa tecnologia?

A evolução da tecnologia tem impulsionado o desenvolvimento de componentes cada vez mais especializados em tarefas específicas. Entre eles, destaca-se a NPU (Neural Processing Unit), um recurso voltado para acelerar processos de Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (Machine Learning). 

Presentes em smartphones, computadores pessoais e dispositivos de IoT, as NPUs transformaram a forma como lidamos com dados, tornando operações complexas mais rápidas, eficientes e energeticamente econômicas.

Neste artigo, você descobrirá o que é a NPU, como ela funciona, quais as diferenças em relação à CPU e GPU, e quais processadores disponíveis no mercado contam com essa tecnologia de ponta, incluindo modelos da Intel e da AMD.

O que é uma NPU (Neural Processing Unit)?

A NPU (Neural Processing Unit) é um tipo de unidade de processamento projetada para lidar especificamente com tarefas de IA e Machine Learning. 

Enquanto a CPU (unidade central de processamento) é considerada o “cérebro” do sistema, responsável por tarefas gerais, e a GPU (unidade de processamento gráfico) acelera operações visuais e cálculos matemáticos em paralelo, a NPU foca em operações neurais, isto é, cálculos relacionados a redes neurais artificiais e algoritmos de aprendizado.

O que significa a sigla NPU? NPU significa Neural Processing Unit, ou Unidade de Processamento Neural. Essa nomenclatura evidencia sua função: simular e acelerar processos inspirados no funcionamento do cérebro humano.

O que é uma NPU? É um componente dedicado a tornar a execução de modelos de IA mais eficiente, reduzindo o tempo de processamento, o consumo de energia e o uso dos recursos da CPU e GPU.

Diferença entre NPU e CPU/GPU

CPU (Central Processing Unit): Responsável por tarefas gerais, executa instruções de forma sequencial e é fundamental para o funcionamento do sistema operacional e dos programas. Contudo, não é otimizada especificamente para IA, o que pode causar lentidão em tarefas complexas.

GPU (Graphics Processing Unit): Realiza operações matemáticas em paralelo, sendo excelente para gráficos 3D e também para acelerar algoritmos de aprendizado de máquina, mas ainda não é tão especializada quanto a NPU em processos neurais.

NPU: Projetada exclusivamente para lidar com operações de IA, a NPU oferece ganhos significativos em desempenho e eficiência, mantendo o consumo energético mais baixo. Para algoritmos de rede neural, ela supera a CPU e a GPU em termos de velocidade e eficácia.

Aplicações práticas da NPU em dispositivos modernos

Dispositivos modernos, como laptops, utilizam NPUs para melhorar o desempenho em tarefas de IA, como reconhecimento de fala e processamento de linguagem natural.

A presença de NPUs não está restrita apenas a supercomputadores. Hoje, elas fazem parte de dispositivos cotidianos, tornando-os mais inteligentes e responsivos:

• Smartphones: Reconhecimento facial, detecção de objetos, aprimoramento de fotos e vídeos, tradução em tempo real e assistentes virtuais utilizam NPUs para processar dados rapidamente, mesmo offline.
• PCs e Laptops: Ferramentas de edição de imagem, software de reconhecimento de fala e análise de grandes volumes de dados em tempo real se beneficiam da aceleração proporcionada pela NPU.
• IoT (Internet das Coisas): Dispositivos conectados, como câmeras de segurança inteligentes e sistemas de automação residencial, usam NPUs para análise local de dados, reduzindo a necessidade de enviar informações para a nuvem.

Benefícios do uso da NPU

A incorporação de NPUs traz diversas vantagens, incluindo:

• Redução no consumo de energia: Ao executar tarefas de IA de forma mais eficiente, o dispositivo economiza bateria e diminui o calor gerado.
• Aceleração de tarefas de IA: Modelos complexos são processados com mais rapidez, proporcionando respostas imediatas em aplicativos que dependem de análise de dados.
• Desempenho superior em dispositivos compactos: Mesmo em equipamentos menores, a NPU garante alto desempenho sem sacrificar portabilidade ou autonomia.

Quais processadores possuem NPU?

Com a crescente demanda por IA, muitos fabricantes incorporam recursos similares a NPUs em seus processadores. Embora as NPUs sejam mais comuns em dispositivos móveis, alguns processadores de desktop e laptop já incluem essas unidades, impulsionando aplicações de IA diretamente no hardware.

Atualmente, diversos fabricantes trabalham em integrar NPUs aos seus chips. Entre eles, a Intel e a AMD se destacam ao trazer soluções compatíveis com IA embarcada.

Processadores Intel com NPU

A Intel vem investindo pesado em tecnologias de IA. Processadores de última geração podem incluir extensões especializadas, como o Intel Gaussian & Neural Accelerator (GNA) e Intel Movidius, que funcionam de maneira semelhante a uma NPU.

Essas tecnologias permitem que determinados modelos da Intel executem inferências de rede neural mais rápido, melhorando experiências de voz, vídeo e segurança.

Processadores AMD com NPU

A AMD também estuda maneiras de incorporar capacidades neurais aos seus processadores. Embora a oferta ainda seja mais restrita se comparada ao segmento de GPUs com aceleração IA, modelos mais recentes podem apresentar recursos otimizados para cargas de trabalho de Machine Learning.

A NPU é uma inovação que está moldando o futuro da computação, tornando dispositivos mais inteligentes, eficientes e capazes de lidar com tarefas de IA cada vez mais complexas. Ao entender o que é NPU, como funciona e quais processadores Intel e AMD oferecem esse recurso, você pode tomar decisões mais informadas ao atualizar seu setup ou adquirir um novo computador.

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