NPU vs GPU: ¿Cuáles son las diferencias?

Como ya habrás notado, NVIDIA se ha revalorizado de forma casi absurda en los últimos años. Hoy en día, es una de las empresas más valiosas del mundo. ¿Sabes porque? Al parecer, las tarjetas gráficas (GPU) también son increíbles para procesar algoritmos basados ​​en Inteligencia Artificial, y quizás lo más importante es que las arquitecturas que NVIDIA estuvo (y está) desarrollando son sumamente rápidas y eficientes en esos mismos cálculos.

Sin embargo, una GPU no es una NPU. Son fichas con diferentes objetivos.

NPU vs GPU: ¿Cuáles son las diferencias?

Hoy en día, las aplicaciones de hardware y software centradas en la IA han avanzado hasta volverse específicamente buenas para optimizar las operaciones de la inteligencia artificial y las redes neuronales.

Muchos de ellos incluyen unidades de procesamiento neuronal (NPU), que a menudo se comparan con unidades de procesamiento de gráficos (GPU) en términos de su capacidad para acelerar las tareas de IA.

Sin embargo, hay una razón por la que el término NPU es cada vez más común, y por supuesto, por la que este chip está cada vez más presente en los sistemas informáticos que nos rodean en el día a día.

¿Qué es una UPN?

Unidad Nuclear Nuclear medio Unidad de procesamiento neuronalsiendo un componente de hardware especializado para optimizar el desempeño de tareas vinculadas a la inteligencia artificial y las redes neuronales.

Es una pieza de hardware cada vez más común en la tecnología que nos rodea, especialmente en portátiles y teléfonos inteligentes. Ahora puedes encontrarlo en tu iPhone, Samsung Galaxy o Google Pixel. De hecho, este pequeño chip forma parte de los planes de los fabricantes de procesadores móviles desde 2013.

La NPU esencialmente sirve como soporte para los algoritmos de inteligencia artificial que vemos en la mayoría de los productos orientados al consumidor.

¿Qué es una GPU?

GPU medio Unidad de procesamiento gráfico, y en un pasado muy reciente, fue un chip que esencialmente dio vida a las tarjetas gráficas para juegos o renderizado de gráficos profesionales. Hoy en día, la potencia de la GPU se utiliza para muchas más cosas, siendo el procesamiento de IA una de ellas.

Esto se debe a que el punto fuerte de la GPU reside en la velocidad y eficiencia con la que ejecuta miles de pequeñas tareas simultáneamente. Esto lo hace particularmente bueno en tareas complejas con muchos cálculos simultáneos, como representación de gráficos, simulación física y, por supuesto, entrenamiento de redes neuronales.

¡Las diferencias!

Es curioso, pero en términos arquitectónicos, la NPU está aún más equipada para el procesamiento paralelo en comparación con la GPU.

Esto se debe a que cuentan con una mayor cantidad de núcleos de procesamiento de bajo consumo. Además, la NPU también puede incorporar jerarquías de memoria especializadas y optimizaciones del flujo de datos que hacen que el procesamiento de cargas de trabajo de aprendizaje profundo sea particularmente eficiente.

Por su parte, la GPU tiene una mayor cantidad de núcleos más versátiles respecto a la NPU. Históricamente, estos núcleos se utilizan en diversas tareas computacionales mediante procesamiento paralelo, mientras que la NPU está especialmente bien diseñada para algoritmos de redes neuronales.

De esta manera, las NPU son particularmente buenas para manejar tareas breves y repetitivas.

Por tanto, la NPU puede liberar a la GPU de operaciones inherentes a las redes neuronales. Esto deja la mayor potencia de procesamiento de la GPU para renderizado o computación de propósito general.

Las GPU tienen una arquitectura más general que las NPU. Como tal, puede tener dificultades para competir con la NPU en el procesamiento de modelos lingüísticos a gran escala. (O en aplicaciones informáticas de vanguardia).

En resumen, cuando se colocan uno al lado del otro, la mayor diferencia de rendimiento entre NPU y GPU es la eficiencia.

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