NPU Là Gì? Tìm Hiểu Về Bộ Xử Lý Thần Kinh Và Tương Lai Của Công Nghệ Này

Trong thời đại công nghệ 4.0, AI (trí tuệ nhân tạo) đã trở thành trụ cột quan trọng trong nhiều lĩnh vực từ y tế, giáo dục, cho đến ô tô tự hành. Để đáp ứng nhu cầu xử lý AI một cách nhanh chóng và hiệu quả, NPU (Đơn vị xử lý thần kinh – Neural Processing Unit) đã ra đời. Vậy, NPU là gì và đây có thực sự là tương lai của công nghệ AI?

1. NPU là gì?

NPU (đôi khi được gọi là AI Processor) là bộ vi xử lý được tối ưu hóa cho các tác vụ xử lý AI, đặc biệt là máy học sâu (Deep Learning). Khác với CPU (Central Processing Unit) hoặc GPU (Graphics Processing Unit), NPU được thiết kế để xử lý các tác vụ như:

• Nhận diện hình ảnh và giọng nói.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Dự đoán và phân tích dữ liệu theo thời gian thực.

1.1 Phân biệt NPU với CPU và GPU

Để hiểu rõ hơn về NPU, chúng ta hãy so sánh nó với CPU và GPU:

Bảng so sánh:

Dễ hiểu hơn, chúng ta có thể hình dung:

CPU: được xem như tướng quân, chỉ huy toàn bộ hệ thống

• Là bộ não của máy tính, chịu trách nhiệm xử lý các lệnh và tác vụ tổng quát của hệ thống.

• CPU mạnh về xử lý tuần tự, tức là xử lý từng lệnh một cách tuần tự. Điều này khiến CPU không hiệu quả khi xử lý các phép toán song song số lượng lớn trong AI.

GPU: Đội quân hùng mạnh, chuyên tấn công trên diện rộng.

• Ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa, nhưng sau đó được sử dụng rộng rãi trong AI nhờ khả năng xử lý song song.

• GPU có hàng ngàn nhân xử lý nhỏ hơn CPU, cho phép xử lý đồng thời nhiều phép toán, rất phù hợp với các thuật toán AI như deep learning. Tuy nhiên, GPU vẫn tiêu thụ nhiều năng lượng hơn so với NPU khi xử lý các tác vụ AI chuyên biệt.

NPU: Chiến binh chuyên nghiệp, tinh nhuệ trong các nhiệm vụ đặc biệt.

• Được thiết kế chuyên biệt cho các thuật toán AI, đặc biệt là mạng nơ-ron. NPU tối ưu cho các phép tính ma trận và các phép toán liên quan đến mạng nơ-ron, mang lại hiệu suất cao và tiết kiệm năng lượng.
• NPU thường được tích hợp vào các thiết bị di động để xử lý AI trực tiếp trên thiết bị (on-device AI), giúp giảm độ trễ và tăng tính riêng tư.

1.2 Cách thức hoạt động của NPU

NPU hoạt động dựa trên nguyên tắc mô phỏng hoá các mảng thần kinh nhân tạo trong hệ thống AI. Các thành phần chính bao gồm:

• Mạng Neural Nhân Tạo (ANN): NPU tái tạo hoạt động của não người bằng các node (nút) kết nối với nhau, giúp xử lý dữ liệu song song và hiệu quả.
• Tính Toán Song Song: NPU sử dụng nhiều lõi tính song song để phân tán nhiều tác vụ khác nhau, giúp đạt tốc độ nhanh.
• Xử Lý Số Học Ma Trận: Thông qua xử lý ma trận (matrix), NPU thực hiện các tác vụ như nhân và cộng dữ liệu với hiệu quả cao.

Quy trình hoạt động bao gồm:

• Nhận Dữ Liệu: Dữ liệu được chuyển từ các cảm biến hoặc nguồn ngoại vi.
• Tiền Xử Lý: NPU sắp xếp dữ liệu thành dạng phù hợp cho việc huấn luyện hoặc suy diễn.
• Xử Lý: Thông qua các tầng neural, NPU thực hiện suy diễn và tính toán.
• Xuất Kết Quả: Kết quả cuối cùng được chuyển đến các hệ thống đầu ra như màn hình hoặc báo cáo.

1.3 Lợi ích của NPU

• Hiệu suất cao: NPU có khả năng xử lý hàng nghìn tính toán song song, giúp đạt hiệu suất vượt trội so với CPU và GPU.
• Tiết kiệm năng lượng: Do được tối ưu cho các tác vụ AI, NPU tiêu thụ ít năng lượng hơn, đặc biệt quan trọng cho các thiết bị di động.
• Khả năng độc lập: Trong một số trường hợp, NPU có thể hoạt động độc lập, giảm thiểu phụ thuộc vào CPU hoặc GPU.

2. Ứng dụng của NPU

NPU được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực và người dùng cuối được hưởng lợi nhờ sự phát triển đột phát của công nghệ này như:

2.1 Xử lý hình ảnh và video

• Nhận diện khuôn mặt: NPU cho phép điện thoại nhận diện khuôn mặt nhanh chóng và chính xác để mở khóa bằng khuôn mặt, tự động gắn thẻ bạn bè trong ảnh, hoặc áp dụng các bộ lọc khuôn mặt AR (thực tế tăng cường) trong thời gian thực. Ví dụ: Face ID trên iPhone, tính năng mở khóa bằng khuôn mặt trên điện thoại Android.

• Chụp ảnh thông minh: NPU giúp camera của điện thoại tự động điều chỉnh các thông số chụp ảnh (như độ phơi sáng, cân bằng trắng, lấy nét) để tạo ra những bức ảnh đẹp ngay cả trong điều kiện ánh sáng khó khăn. Ví dụ: Chế độ chụp đêm (Night Mode) trên nhiều điện thoại thông minh, khả năng nhận diện cảnh vật và tối ưu ảnh chụp của Google Pixel.

• Xử lý video thời gian thực: NPU cho phép chỉnh sửa và xử lý video ngay trên thiết bị mà không bị giật lag, chẳng hạn như áp dụng hiệu ứng, bộ lọc, hoặc chuyển đổi video sang định dạng khác.

• Siêu phân giải hình ảnh: NPU có thể nâng cấp độ phân giải của ảnh và video, giúp hình ảnh sắc nét hơn mà không bị vỡ hạt.

2.2 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

• Trợ lý ảo: NPU giúp trợ lý ảo (như Siri, Google Assistant, Bixby) hiểu giọng nói và phản hồi người dùng nhanh chóng và chính xác hơn.
• Dịch thuật thời gian thực: NPU cho phép dịch thuật văn bản, giọng nói, hoặc thậm chí cả hình ảnh trong thời gian thực, giúp người dùng giao tiếp dễ dàng với người nước ngoài. Ví dụ: Google Dịch, tính năng dịch thuật trong các ứng dụng nhắn tin.
• Nhận dạng giọng nói và chuyển văn bản thành giọng nói (TTS): NPU cải thiện độ chính xác của việc nhận dạng giọng nói, cho phép người dùng điều khiển thiết bị bằng giọng nói một cách tự nhiên. Đồng thời, NPU cũng giúp tạo ra giọng nói tổng hợp tự nhiên hơn.

2.3 Ứng dụng trong các thiết bị di động

• Tiết kiệm pin: NPU giúp xử lý các tác vụ AI hiệu quả hơn, từ đó giảm mức tiêu thụ năng lượng của thiết bị, kéo dài thời gian sử dụng pin.
• Cải thiện hiệu suất ứng dụng: NPU giúp các ứng dụng AI chạy mượt mà và nhanh hơn, mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn.
• Bảo mật: NPU cho phép xử lý dữ liệu sinh trắc học (như vân tay, khuôn mặt) ngay trên thiết bị, giúp bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng.

2.4 Ứng dụng trong các lĩnh vực khác

• Xe tự hành: NPU xử lý dữ liệu từ cảm biến (camera, lidar, radar) để giúp xe tự hành nhận biết môi trường xung quanh và đưa ra quyết định lái xe an toàn.
• Y tế: NPU được sử dụng trong phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI) để phát hiện bệnh sớm và chính xác hơn.
• Bán lẻ: NPU giúp phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp.

Một số ví dụ cụ thể:

• Điện thoại Google Pixel: Các điện thoại Pixel của Google nổi tiếng với khả năng chụp ảnh tuyệt vời, phần lớn nhờ vào chip xử lý hình ảnh Pixel Visual Core tích hợp NPU, giúp xử lý ảnh HDR+, chụp đêm và các tính năng AI khác.
• Chip A-series của Apple: Các chip A-series trên iPhone và iPad cũng tích hợp NPU, giúp cải thiện hiệu suất của Siri, Face ID và các ứng dụng AI khác.
• Chip Kirin của Huawei: Các chip Kirin của Huawei cũng tích hợp NPU, giúp cải thiện khả năng xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói và các tính năng AI khác.

3. Tương lai của NPU

Tương lai của NPU rất hứa hẹn. Khi AI ngày càng phát triển, nhu cầu về các bộ xử lý chuyên dụng như NPU sẽ tiếp tục tăng cao. Các xu hướng chính bao gồm:

3.1 Tích hợp sâu rộng trong các thiết bị IoT

Các thiết bị IoT như điện thoại thông minh, đèn giao thông thông minh và các thiết bị gia dụng sẽ sử dụng NPU để tăng cường khả năng AI, cung cấp trải nghiệm mượt mà hơn.

3.2 Thúc đẩy AI tự hành

Các ngành công nghiệp như ô tô tự hành và robot thông minh đang ủng dụng NPU để tăng tốc quá trình xử lý và ra quyết định trong thời gian thực.

3.3 Tăng cường đám mây AI

Trong các trung tâm dữ liệu, NPU có thể giúp tiết kiệm năng lượng và gia tăng hiệu suất xử lý các mô hình AI phức tạp.

3.4 Phát triển các kiến trúc NPU mới

Nghiên cứu về các kiến trúc NPU mới, như NPU dựa trên bộ nhớ điện trở (ReRAM), hứa hẹn mang lại hiệu suất và hiệu quả năng lượng đột phá.

4. Lời kết

NPU không chỉ đang mở ra những cơ hội lớn cho AI, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng tương lai công nghệ. Với tiếm năng tích hợp và cải tiến liên tục, NPU hứa hẹn sẽ trở thành trung tâm trong việc phát triển AI và đổi mới công nghệ trong những thập kỷ tới.

Nguồn: HTSViet