NPU vs. GPU: sự khác biệt là gì?
So sánh sự khác biệt giữa NPU và GPU trong các nhiệm vụ AI/ML bao gồm cấu trúc, hiệu suất và ứng dụng cụ thể.
NPU (Neural Processing Unit) và GPU (Graphics Processing Unit) đều là các phần cứng tối ưu cho việc tăng tốc các tác vụ liên quan đến AI và học máy. Trong khi GPU ban đầu được phát triển cho việc xử lý đồ họa và hiện nay đã mở rộng ứng dụng sang các tính toán phức tạp, NPU được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ mạng nơ-ron và các phép toán ma trận.
Cả hai loại phần cứng này đều hữu ích trong các ứng dụng đòi hỏi xử lý song song, nhưng NPU có lợi thế rõ rệt trong các tác vụ học sâu và các nhiệm vụ AI/ML. Các ví dụ điển hình bao gồm nhận diện ngôn ngữ tự nhiên, dịch ngôn ngữ thời gian thực và phân tích hình ảnh trên các phương tiện tự hành và ứng dụng y tế.
So sánh về hiệu suất, NPU vượt trội hơn GPU về khả năng xử lý nhanh và hiệu quả năng lượng trong các ứng dụng AI/ML phức tạp. Tuy nhiên, để vận hành NPU ở hiệu suất cao nhất, cần có các hệ thống lưu trữ dữ liệu tốc độ cao để tránh tình trạng nghẽn dữ liệu.