NPU – das steckt hinter dem Kürzel aus der KI-Techwelt

Juli Rutsch
Juli Rutsch

Am 29.01.2024 - 06:32

Eine Neuheit der KI-Welt ist die Neural Processing Unit (NPU), ein spezieller Prozessor, der für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Ein Mathe-Künstler!

Forscher Gummihandschuh Hand Computer Chip
NPUs erweitern das Spektrum des Verarbeitens beim maschinellen Lernen. - Depositphotos

Grosse Unternehmen wie Intel, AMD und Qualcomm haben bereits erkannt, dass die neue Technologie hinter NPUs das Potenzial hat, den Umgang mit Daten grundlegend zu verändern.

Ein guter Zeitpunkt also, um zu wissen, was NPUs sind, was sie können – und warum sie plötzlich so gefragt sind.

Ein Experte in Mathematik

Einfach ausgedrückt handelt es sich bei einer NPU um einen spezialisierten Prozessor zur Ausführung von Algorithmen des maschinellen Lernens. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs (Central Processing Units) und GPUs (Graphics Processing Units) sind NPUs optimiert für komplexe mathematische Berechnungen.

Computer Chip Nahaufnahme
NPUs können riesige Datenmengen gleichzeitig verarbeiten. - Depositphotos

Und mathematische Berechnungen sind es erst, die künstliche neuronale Netzwerke zu dem machen, was sie sind.

Dank NPU können sie beispielsweise riesige Datenmengen parallel verarbeiten. Das ist ideal für Aufgaben wie Bilderkennung oder natürliche Sprachverarbeitung sowie úberhaupt andere KI-bezogene Funktionen.

Vergleich zwischen NPU, GPU und CPU

Während GPUs besonders gut darin sind, parallele Verarbeitungen durchzuführen und oft im maschinellen Lernen eingesetzt werden, sind NPUs speziell dafür gebaut, Deep-Learning-Algorithmen zu beschleunigen.

CPUs wiederum gelten als die Allrounder unter den Prozessoren und kümmern sich um eine Vielzahl von Aufgaben. NPUs dagegen können dank ihrer Spezialisierung bei KI-Workloads deutlich höhere Leistungen als CPUs und sogar GPUs erbringen.

Die perfekte Symbiose aus GPU und NPU

Mit dem Konzept des GPNPUs (GPU-NPU-Hybrid) ist ein neues Modell entstanden, das die Stärken von GPUs und NPUs vereint. Es nutzt die Parallelverarbeitungsfähigkeiten der GPUs und integriert gleichzeitig die NPU-Architektur zur Beschleunigung von KI-zentrierten Aufgaben.

Computer Mainbord Nahaufnahme
Durch NPUs lassen sich alte mit neuen Konzepten kombinieren. - Depositphotos

NPUs spielen eine entscheidende Rolle bei der effizienten Ausführung dieser Algorithmen. Sie führen Aufgaben wie Training und Inferenz durch, bei denen riesige Datensätze verarbeitet werden müssen.

Die Zukunft der NPUs

Nachdem zahlreiche Anwendungen bereits mit integrierten NPUs arbeiten – am prominentesten in Intels Meteor Lake Chips -, bleibt abzuwarten, zu was diese technologischen Wunderwerke in Zukunft noch fähig sind.

Klar aber ist schon jetzt, dass ihre spezialisierte Architektur und Optimierung für maschinelles Lernen sie zu einem wichtigen Akteur in der Welt des Computing machen wird.

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