Índice:
- O que é GPU, CPU e NPU e quais são suas diferenças?
- NPU, inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
CPU, GPU e agora NPU. Há algum tempo, os vários fabricantes de telefones têm enfatizado um novo componente até então desconhecido para a maioria. NPU, ou melhor, Unidade de Processamento Neural ou Unidade de Processamento Neutro, é um componente que interfere diretamente nas atividades relacionadas à Inteligência Artificial. Mas o que é realmente NPU e o que o diferencia da CPU e da GPU? Nós vemos isso abaixo.
O que é GPU, CPU e NPU e quais são suas diferenças?
O que conhecemos como CPU e GPU são dois dos componentes mais importantes de um computador e smartphone. Grosso modo, a CPU é a unidade encarregada de processar todas as informações relacionadas aos dados de aplicativos, programas e processos do sistema ancorados em segundo plano.
Em um plano físico, nada mais é do que uma unidade que resolve operações matemáticas e as interpreta na forma de instruções. Tal como acontece com outros componentes, quanto maior a frequência e os núcleos, maior o desempenho por ter mais capacidade de processar informações.
Quanto à GPU, a Unidade de Processamento de Gráficos destina-se a processar todas as informações relacionadas aos gráficos 3D e 2D. Como as interfaces de hoje são baseadas em mapas 2D e 3D complexos, a equipe requer uma segunda unidade para trabalhar com os dados de forma solvente.
Além de jogos e vídeos, o GPU é extremamente útil para gerenciar animações do sistema e gravação de vídeo de alta qualidade, entre outras tarefas mais superficiais.
Então, para que serve o NPU? O referido componente destina-se a receber instruções da CPU que requerem o uso de Inteligência Artificial para serem processadas com muito mais eficiência, e seu funcionamento tenta simular as funções de um cérebro.
As funções pelas quais o NPU é responsável têm a ver com a resolução de uma grande quantidade de cálculos matemáticos em um curto período de tempo. A chave para esse tipo de chip é baseada na velocidade e eficiência energética, com viagens muito maiores do que CPUs e GPUs.
NPU, inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo
Já vimos o que é NPU e qual é sua função principal, mas quais tarefas exigem o uso do NPU e qual é sua aplicação real em um telefone celular? Para entrar em detalhes, primeiro teremos que saber o que são Inteligência Artificial, Aprendizado Marchine e Aprendizado Profundo.
O primeiro conceito diz respeito, no nível físico, a toda atividade que varia de acordo com o uso de um determinado tipo de software. E é que enquanto a CPU e a GPU resolvem operações que são predefinidas pelo sistema, a NPU resolve cálculos que podem variar dependendo do usuário.
Esses cálculos podem estar relacionados ao processamento de fotografias em modo retrato, à estabilização de um vídeo em tempo real, ao cálculo em 3D da distância de vários objetos pela câmera ou à previsão do idioma no teclado. Tarefas que, em suma, requerem a resolução de cálculos de variáveis em um período de tempo muito curto.
Mas a verdadeira chave para a Inteligência Artificial tem a ver precisamente com o Aprendizado de Máquina. Este termo se refere à capacidade de um determinado tipo de sistema de aprender os hábitos de uso de um dispositivo ao longo do tempo. O NPU é justamente o encarregado de resolver esses hábitos e agir de acordo. Ative determinadas funções em um determinado horário, acelere o carregamento dos aplicativos que mais usamos no celular, preveja emoticons no teclado, ajuste o uso da bateria conforme a hora do dia…
Então, o que é aprendizado profundo? Este conceito é sem dúvida o mais interessante dos três. Aprendizado profundo se refere às operações NPU que não precisam de intervenção humana para serem resolvidas.
Seu funcionamento é mais parecido com o de um cérebro e um encéfalo do que com o de um processador propriamente dito , sendo capaz de resolver equações sem ter que ser configurado pelo usuário, mas pelo ambiente. Neste momento a sua aplicação não está muito difundida nos actuais sistemas móveis, pelo que será necessário aguardar que Android e iOS implementem funções orientadas para Deep Learning para ajustar todo o software às necessidades do utilizador sem que este intervenha activamente.
