O que é uma Unidade de Processamento Neural (NPU) e qual sua função?
A NPU, também conhecida como processador neural, desempenha um papel crucial no aprimoramento e no avanço dos recursos baseados em IA em nossa vida cotidiana. Ela pode não ser amplamente reconhecida, mas tem grande importância para garantir o funcionamento adequado de smartphones e computadores.
Qual é a função de uma NPU e para que ela é utilizada?
Uma NPU, ou Unidade de Processamento Neural, aprimora as tarefas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e redes neurais. Ela pode ser encontrada em dispositivos modernos, como smartphones, PCs e outros dispositivos eletrônicos. O Google se refere a essas unidades como TPUs, ou Tensor Processing Units, enquanto a Apple as chama de Neural Engines. Há também a abreviação IPU, ou Unidade de Processamento de Inteligência, que não é tão amplamente reconhecida.
Qual é o seu funcionamento na prática?
Vários núcleos de processamento (conhecidos como cores em inglês) operam simultaneamente em um chip neural, otimizados para realizar cálculos matemáticos necessários para tarefas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais.
Em um System-on-a-Chip (SoC), a unidade de processamento neural (NPU) é encarregada das tarefas de inteligência artificial, enquanto a unidade central de processamento (CPU) é responsável por operações gerais e a unidade de processamento gráfico (GPU) pelo processamento de gráficos. Essa distribuição de funções entre os processadores resulta em uma execução mais eficiente e rápida em termos de consumo de energia.
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O processador neural, também conhecido como NPU, desempenha uma função crucial no avanço e aprimoramento de recursos alimentados por inteligência artificial. (Imagem: Pexels)
A Unidade de Processamento Neural (NPU) pode aprimorar seus núcleos para executar cálculos de álgebra linear, como multiplicação de matrizes e convoluções, de maneira mais eficiente. Essas operações são essenciais para o desempenho das redes neurais artificiais, as quais se inspiram na organização dos neurônios humanos.
Uma NPU altamente eficiente para processamento de redes neurais permite a utilização da aprendizagem automática e da aprendizagem profunda. Isso permite o treinamento de sistemas de identificação de padrões, classificação de imagens e reconhecimento de voz, mesmo em dispositivos compactos alimentados por bateria, como smartphones.
Em que situações uma NPU é utilizada?
- Visão computacional: permite a identificação de padrões visuais, a interpretação de imagens em tempo real, o rastreamento de movimentos e o monitoramento de objetos, funções típicas de câmeras de segurança e carros autônomos.
- Monitoramento de área: em vários tipos de ambientes, sejam eles urbanos ou naturais.
- Assistência à saúde: por meio de análise, geração de tratamentos precisos e muito mais.
- Processamento de linguagem natural (NLP): depende de sistemas pré-treinados, geralmente com aprendizado de máquina por meio de redes neurais, para entender textos e vozes de linguagem humana. É o campo da IA que permite assistentes virtuais e chatbots.
- Big Data: em setores que lidam com grandes volumes de dados, como o financeiro, as NPUs aceleram a análise de dados e ajudam a prever tendências.
- Carros autônomos: para processar rapidamente dados de sensores e tomar decisões em tempo real.
- Monitoramento de sistemas: segurança que envolve reconhecimento facial.
