NPU là gì? Làm sao để biết máy tính có NPU?
NPU là gì? Và tại sao Máy tính AI và Laptop AI cần NPU?
NPU hay còn được gọi là Neural Processing Unit trong máy tính. Việc xử lý dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả là một yếu tố quan trọng. Neural Processing Unit (NPU) đã xuất hiện trên Laptop AI và máy tính AI như một giải pháp tối ưu cho việc xử lý các tác vụ liên quan đến AI như Machine learning và Neural network.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá NPU, công dụng của nó, cách phân biệt máy tính có NPU, ứng dụng và sự khác biệt so với GPU và CPU. Cùng Hangchinhhieu.vn tìm hiểu về chủ đề này nhé!
NPU là một loại vi xử lý được thiết kế đặc biệt để thực hiện các phép tính liên quan đến Machine learning và Neural network. Nó tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng. So với CPU (Central Processing Unit) và GPU (Graphics Processing Unit), NPU có khả năng xử lý nhanh hơn và hiệu quả hơn trong các tác vụ AI. Hiệu suất năng lượng NPU tiết kiệm năng lượng hơn so với CPU và GPU khi thực hiện các tác vụ AI. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị di động và máy tính xách tay, giúp kéo dài thời gian sử dụng pin.
Làm sao để biết máy tính có NPU?
Thông thường, các thiết bị AI như smartphone, Laptop AI và máy tính AI có nhiều cách để nhận biết việc thiết bị của bạn có NPU hay không.
Sử dụng Task Manager:
Đối với Windows 11 phiên bản 23H2, Microsoft đã bổ sung trong mục Task Manager. Đầu tiên, bạn hãy nhấn tổ hợp phím Ctrl + Shift + Esc để mở Task Manager và chuyển sang mục Performance. Nếu máy tính có hỗ trợ AI, bạn sẽ thấy xuất hiện mục NPU.
Xem cấu hình dựa trên thông số kỹ thuật do hãng công bố:
NPU đã được tích hợp vào bộ xử lý Intel thế hệ thứ 14 trở lên và bộ xử lý AMD hỗ trợ công nghệ Ryzen AI và Snapdragon 8cx Gen2 trở lên của Qualcomm.
Sử dụng Device Manager:
Vào menu Start, gõ vào khung tìm kiếm từ khóa Device Manager. Nếu máy tính đang sử dụng bộ xử lý Intel, người dùng chỉ cần tìm đến mục Intel AI Boost. Trong trường hợp sử dụng bộ xử lý AMD, bạn hãy tìm mục AMD IPU Device.
Một số trường hợp, người dùng đã chắc chắn về mặt phần cứng thiết bị có NPU, nhưng lại không tìm thấy trong Task Manager hoặc Device Manager, thì có thể do thiếu Driver. Khi đó, hãy truy cập trang web của nhà sản xuất thiết bị và tải xuống driver tương ứng. Riêng với các thiết bị sử dụng SoC Qualcomm, Driver của NPU đã được cài đặt sẵn khi mua, hoặc sẽ tự động cập nhật thông qua Windows Update.
Cấu hình máy tính để sử dụng NPU?
- Các SoC hoặc CPU nằm trong danh sách hỗ trợ, gồm:
- Qualcomm Snapdragon® X Plus hoặc Snapdragon® X Elite trở lên - Chạy Window ARM
- Intel Core Ultra thế hệ 14 trở lên.
- AMD Ryzen AI trở lên.
- RAM với dung lượng tối thiểu 24GB DDR5/LPDDR5 trở lên (Khuyến nghị là là 32GB)
- SSD với dung lượng tối thiểu 512GB trở lên ( Khuyến nghị 1TB SSD)
Tại sao cần NPU?
• Tăng tốc xử lý AI:
- Máy tính ngày nay phải đối mặt với các tác vụ AI phức tạp như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dự đoán. NPU giúp tăng tốc xử lý các tác vụ này, giảm thời gian tính toán và cải thiện hiệu suất. Nó giúp giảm tải cho CPU và GPU khi xử lý các tác vụ AI.
• Hiệu suất năng lượng:
- NPU tiết kiệm năng lượng hơn so với CPU và GPU. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị di động và máy tính xách tay, giúp kéo dài thời gian sử dụng pin.
Ứng dụng của NPU là gì ?
1. Nhận dạng hình ảnh và video
- NPU giúp xử lý nhanh chóng việc nhận dạng khuôn mặt, đối tượng, biển số xe, và các đặc điểm trong hình ảnh và video. Điều này hỗ trợ trong an ninh, giao thông, và công nghệ y tế.
2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- NPU hỗ trợ trong việc xử lý văn bản, dịch thuật, phân tích tình cảm từ ngôn ngữ tự nhiên. Ứng dụng bao gồm chatbot, trích xuất thông tin từ văn bản, và giao tiếp tự động.
3. Machine learning và Neural network
- NPU giúp tối ưu hóa việc huấn luyện mô hình học máy và tăng tốc độ dự đoán. Các ứng dụng bao gồm phân loại ảnh, dự đoán chuỗi thời gian, và xử lý tín hiệu âm thanh. Xem thêm về AI TOP của hãng Gigabyte
Sự khác biệt giữa NPU, CPU và GPU là gì?
CPU: Là trái tim của máy tính, xử lý tất cả các tác vụ. Tuy nhiên, CPU không được tối ưu hóa cho xử lý AI và Machine Learning.
GPU: Thường được sử dụng cho tính toán đồ họa và Machine learning.
NPU: tập trung vào xử lý AI và tiết kiệm năng lượng hơn.
Tóm lại, NPU đóng vai trò quan trọng trong việc đẩy mạnh hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho các ứng dụng AI. Hiểu rõ về NPU giúp chúng ta đưa ra quyết định hợp lý khi chọn mua máy tính hoặc thiết bị AI.
