L’unité de traitement neuronal (NPU) est devenue un élément important à prendre en compte lors de l’achat d’un PC ou d’un ordinateur portable de nouvelle génération. une analyse comparative des performances et des distinctions entre un NPU et une unité de traitement graphique (GPU).
Qu’est-ce qu’un NPU ?
Un NPU est un processeur spécialisé utilisé pour accélérer les opérations du réseau neuronal, y compris les tâches de calcul d’IA et d’apprentissage automatique (ML). Il comprend des optimisations matérielles spécifiques qui le rendent plus performant tout en atteignant une efficacité énergétique élevée. Les NPU ont des capacités de traitement parallèle capables d’exécuter plusieurs opérations simultanément grâce aux optimisations de l’architecture matérielle. Les NPU peuvent être utilisées pour effectuer différentes tâches d’IA, comme la reconnaissance faciale, et même former des systèmes d’IA.
Qu’est-ce qu’un GPU ?
Un GPU est un processeur spécial utilisé pour accélérer les tâches graphiques telles que le traitement et le rendu d’images/vidéos. Semblables aux NPU, les GPU prennent en charge le traitement parallèle et peuvent effectuer des milliards d’opérations par seconde. Initialement utilisés pour accélérer le traitement graphique et les tâches de rendu telles que l’édition d’images/vidéos et les jeux, les GPU sont désormais utilisés pour un large éventail de tâches informatiques. En raison de leur débit élevé, les GPU effectuent des opérations gourmandes en données comme le traitement de données à grande échelle et des calculs complexes comme le minage de cryptomonnaies.
Comparaison NPU et GPU
Les performances du GPU et du NPU sont mesurées en termes de milliards d’opérations que le processeur peut effectuer par seconde. Ceci est généralement indiqué par Tera (ou Trillion) d’opérations par seconde (TOPS). Par exemple, les puces Snapdragon X Elite de Qualcomm offrent jusqu’à 45 TOPS (à partir du seul NPU), tandis que le GPU GeForce RTX 4090 de NVIDIA possède plus de 1 300 TOPS. Les GPU peuvent être discrets (séparés du CPU) ou intégrés (intégrés au CPU). les NPU sont intégrés au CPU. Par exemple, les processeurs Apple A-Series et M-Series disposent d’un NPU (appelé Apple Neural Engine ) intégré au processeur. Cependant, certains NPU sont discrets, comme le chapeau NPU officiel du Raspberry Pi.
Les spécifications de l’unité de traitement neuronal
Lorsque vous comparez des NPU, il est important de comprendre les spécifications clés qui affectent leurs performances. Voici quelques-unes des spécifications les plus importantes à surveiller :
- TOPS (Tera Operations Per Second) : il s’agit d’une mesure du nombre de milliards d’opérations qu’un NPU peut effectuer par seconde. Des valeurs TOPS plus élevées indiquent généralement de meilleures performances.
- Efficacité énergétique : Mesurée en TOPS par watt, cette spécification vous indique l’efficacité du NPU en termes de consommation d’énergie. Une efficacité plus élevée signifie une durée de vie plus longue de la batterie pour les appareils mobiles.
- Précision : les NPU peuvent gérer différents niveaux de précision, tels que les opérations 8 bits, 16 bits et 32 bits. Une précision moindre peut accélérer les calculs et économiser de l’énergie, mais peut réduire la précision. Pour de nombreuses tâches d’IA, une précision de 8 bits est suffisante.
- Bande passante mémoire : mesure la quantité de données que le NPU peut lire ou écrire par seconde. Une bande passante mémoire plus élevée peut contribuer à un traitement plus rapide d’ensembles de données volumineux.
- Frameworks pris en charge : les NPU doivent prendre en charge les frameworks d’IA populaires tels que TensorFlow, PyTorch et Caffe. Cela garantit que les développeurs peuvent facilement déployer leurs modèles d’IA sur le NPU.
Les avantages d’un ordinateur équipé d’un NPU
L’achat d’un ordinateur portable ou d’un PC avec un NPU présentera plusieurs avantages clés :
- Performances améliorées pour les tâches d’IA : les NPU sont spécialement conçus pour gérer efficacement les tâches d’IA, ce qui signifie des performances plus rapides pour les applications qui s’appuient sur l’apprentissage automatique et les réseaux neuronaux.
- Meilleure durée de vie de la batterie : les NPU sont optimisés pour une faible consommation d’énergie, ce qui peut contribuer à prolonger la durée de vie de la batterie des ordinateurs portables et des appareils mobiles.
- Expérience utilisateur améliorée : des fonctionnalités telles que la traduction linguistique en temps réel, les assistants vocaux, les applications de réalité augmentée et le traitement d’image amélioré peuvent fonctionner de manière plus fluide et plus efficace avec un NPU.
- Déchargement du travail du CPU/GPU : en gérant les tâches spécifiques à l’IA, les NPU libèrent le CPU et le GPU pour exécuter d’autres fonctions, ce qui conduit à de meilleures performances globales du système.
- Pérennité : à mesure que l’IA est de plus en plus intégrée aux applications quotidiennes, disposer d’un NPU garantit que votre appareil est prêt pour les futures avancées logicielles et technologiques.
Les modèles disponibles de PC équipé d’un NPU
- Processeur : Jusqu’à Intel Core Ultra 7 155H.
- NPU : 10 TOPS.
- Graphiques : Intel Arc intégré.
- RAM : Jusqu’à 32GB LPDDR5x.
- Stockage : Jusqu’à 2TB M.2 PCIe 4.0 NVMe SSD.
- Écran : 14 pouces, 2.8K OLED touch, 120Hz.
- Batterie : 68Wh.
- Processeur : Intel Core Ultra 9 185H.
- NPU : 10 TOPS.
- Graphiques : Intel Arc intégré.
- RAM : Jusqu’à 32GB LPDDR5x.
- Stockage : Jusqu’à 1TB M.2 PCIe 4.0 NVMe SSD.
- Écran : Dual screen, jusqu’à 3K OLED touch.
- Batterie : 75Wh.
- Processeur : AMD Ryzen AI 300 Series avec 50 TOPS NPU pour le P16.
- Graphiques : NVIDIA GeForce RTX 4070 pour le P16.
Les NPU transforment la manière dont les tâches d’IA sont gérées dans les appareils modernes, et leur rôle dans l’informatique ne fera que croître à mesure que l’IA deviendra un élément essentiel de notre vie quotidienne. Alors que les NPU sont de plus en plus adoptées, comprendre et comparer les spécifications des NPU peut vous aider à prendre des décisions éclairées pour optimiser les performances et pérenniser vos appareils.
