Daftar Isi:
- Apa itu GPU, CPU dan NPU dan apa perbedaannya?
- NPU, Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam
CPU, GPU, dan sekarang NPU. Untuk beberapa waktu sekarang, berbagai produsen telepon telah menekankan komponen baru yang sampai sekarang tidak diketahui oleh kebanyakan orang. NPU, atau lebih baik disebut Neural Processing Unit atau Neutral Processing Unit, merupakan komponen yang secara langsung mengganggu aktivitas yang berkaitan dengan Artificial Intelligence. Tapi apa sebenarnya NPU dan apa yang membedakannya dari CPU dan GPU? Kami melihatnya di bawah.
Apa itu GPU, CPU dan NPU dan apa perbedaannya?
Apa yang kita kenal sebagai CPU dan GPU adalah dua komponen terpenting dari komputer dan smartphone. Secara kasar, CPU adalah unit yang bertugas memproses semua informasi yang terkait dengan data dari aplikasi, program, dan proses sistem yang berlabuh di latar belakang.
Pada bidang fisik itu tidak lebih dari satu unit yang menyelesaikan operasi matematika dan menafsirkannya dalam bentuk instruksi. Seperti komponen lainnya, semakin tinggi frekuensi dan core, semakin tinggi performanya karena memiliki kapasitas lebih besar untuk memproses informasi.
Mengenai GPU, Graphics Processing Unit dimaksudkan untuk memproses semua informasi yang berhubungan dengan grafik 3D dan 2D. Karena antarmuka saat ini didasarkan pada peta 2D dan 3D yang kompleks, tim memerlukan unit kedua untuk bekerja dengan data secara solvent.
Selain game dan video, GPU sangat berguna untuk mengelola animasi sistem dan perekaman video berkualitas tinggi, di antara tugas-tugas lain yang lebih dangkal.
Jadi untuk apa NPU itu? Komponen tersebut dimaksudkan untuk menerima instruksi dari CPU yang membutuhkan penggunaan Artificial Intelligence untuk diproses lebih efisien, dan operasinya mencoba untuk mensimulasikan fungsi otak.
Fungsi-fungsi yang menjadi tanggung jawab NPU berkaitan dengan resolusi sejumlah besar kalkulasi matematika dalam waktu singkat. Kunci untuk jenis chip ini didasarkan pada kecepatan dan efisiensi energi, dengan perjalanan yang jauh lebih besar daripada CPU dan GPU.
NPU, Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam
Kita telah melihat apa itu NPU dan apa fungsi utamanya, tetapi tugas apa yang memerlukan penggunaan NPU dan apa aplikasi sebenarnya pada ponsel? Untuk lebih detailnya, pertama - tama kita harus tahu apa itu Artificial Intelligence, Marchine Learning dan Deep Learning.
Konsep pertama harus dilakukan, pada tingkat fisik, dengan semua aktivitas yang bervariasi tergantung pada penggunaan jenis perangkat lunak tertentu. Dan sementara CPU dan GPU menyelesaikan operasi yang ditentukan sebelumnya oleh sistem, NPU menyelesaikan kalkulasi yang dapat bervariasi tergantung pada pengguna.
Perhitungan ini dapat dikaitkan dengan pemrosesan foto dalam mode potret, stabilisasi video secara real time, penghitungan jarak berbagai objek dalam 3D melalui kamera, atau prediksi bahasa di keyboard. Tugas yang, singkatnya, membutuhkan penyelesaian kalkulasi variabel dalam waktu yang sangat singkat.
Tapi kunci sebenarnya dari Artificial Intelligence ada hubungannya dengan Machine Learning. Istilah ini mengacu pada kapasitas jenis sistem tertentu untuk mempelajari kebiasaan penggunaan perangkat dari waktu ke waktu. NPU bertanggung jawab untuk menyelesaikan kebiasaan ini dan bertindak sesuai dengan itu. Mengaktifkan fungsi tertentu pada waktu tertentu, mempercepat pemuatan aplikasi yang paling sering kita gunakan di ponsel, memprediksi emotikon pada keyboard, menyesuaikan penggunaan baterai tergantung pada waktu hari…
Jadi, apa itu pembelajaran mendalam? Konsep ini tidak diragukan lagi yang paling menarik dari ketiganya. Pembelajaran Mendalam mengacu pada operasi NPU yang tidak memerlukan campur tangan manusia untuk diselesaikan.
Pengoperasiannya lebih mirip dengan otak dan encephalon daripada prosesor itu sendiri , yang mampu menyelesaikan persamaan tanpa harus ditetapkan oleh pengguna, tetapi oleh lingkungan. Saat ini aplikasinya tidak terlalu luas di sistem seluler saat ini, jadi perlu menunggu Android dan iOS untuk menerapkan fungsi yang ditujukan pada Deep Learning untuk menyesuaikan semua perangkat lunak dengan kebutuhan pengguna tanpa campur tangan pengguna secara aktif.
