Сегодня практически каждый смартфон может похвастаться наличием «нейронного процессора», но если в телефоны их ставят уже достаточно давно, то с недавнего времени начали ставить еще и в компьютеры. Да, новые процессоры Intel Core Ultra и Ryzen AI получили в свой состав нейропроцессоры.
Вопросов, собственно, два: что это такое и зачем они вообще нужны? Ответит на них Игорь Позняев, автор канала «Блог системного администратора». Окунаемся в железный мир.
Как работает нейронный процессор?
Нам важно понять, в чем разница между обычным и нейронным процессором, и представить ее проще всего на аналогии. Представьте себе обычный процессор как очень умного ученика – он может четко и быстро следовать командам, однако ему нужно знать, чего от него хотят и как это можно сделать. Грубо говоря, обычный процессор работает по строгим правилам.
Нейропроцессор (NPU) – это как «учитель без знаний». В том смысле, что у него совершенно другая логика работы, то есть не просто выполнить какую-то задачу, а в принципе понять, что это за задача, как ее выполнять и так далее. Поэтому по структуре нейронный процессор довольно сильно отличается от обычного.
Каждое его ядро представляет собой эдакий «нейрон», поэтому ядер там намного больше, чем у обычных процессоров. Впрочем, это и не совсем процессор, а нечто среднее между оным и человеческим мозгом, к которому прикручена нейросеть (сам по себе процессор с большим числом ядер был бы бесполезен, так что правильнее было бы называть это «встроенной нейросетью» с ускорителем).
А работает оно все достаточно просто: вот фотографировали вы кошку, а нейросеть начинает анализировать фото и искать закономерности. 4 лапы, хвост, острые уши и шерсть – записали. В дальнейшем вы сфотографировали еще одного кота, нейросеть посмотрела – уши есть, лап четыре, хвост на месте, но шерсти нет – скорее всего, это сфинкс. Ну и так далее. Естественно, я очень сильно упрощаю, чтобы понятно было всем.
Но для чего оно нужно на практике?
Вообще они выполняют достаточно много работы, и если, как я уже говорил, в ПК они «поселились» сравнительно недавно, то вот в телефонах они стоят уже достаточно давно и занимаются самыми разными задачами. Из банального – они буквально «рисуют» то, что вы фотографируете. Зачем?
Дело в том, что камера телефона слишком маленькая, чтобы сделать качественное фото, поэтому нейросеть, на основе параметров, может определить день/ночь/погоду/освещение/людей/мелкие детали, ну и так далее. Затем она смотрит на снимок и редактирует его, например, если видит, что где-то явно потерялись какие-то детали. Это же касается и съемки видео.
Или, например, системы шумоподавления. ИИ анализирует ваш голос и его параметры – громкость, тембр и все в таком духе. Затем он сравнивает «дистиллированный» голос с тем, что вы, допустим, записываете на диктофон в шумном помещении. И все частоты, которые не соответствуют частотам голоса, отсекаются – в итоге ваш голос на записи есть, а шума нет.
При этом NPU подходят для подобной работы куда лучше, чем если бы производители просто устанавливали нейросеть на обычное «железо» телефона. Нет, условный топовый чип, конечно, справился бы с такой задачей, однако израсходовал бы батарею смартфона буквально за несколько часов – ведь «думает» ваш телефон намного чаще, чем вы могли бы предположить.
А еще нейропроцессоры активно используются VR и AR-приложениями – с их помощью телефон гораздо лучше понимает окружение и свое позиционирование в нем.
Все эти функции на телефоне могут работать автономно, то есть без подключения к интернету – в этом, как раз, и есть основная заслуга нейропроцессора и причина, по которой они уже давно стоят в телефонах. Ведь если бы их там не было, то телефон бы не умел и половины того, что умеет сейчас.
С телефонами понятно, а что с компьютерами?
Здесь их сфера применения пока что скудна, так как те «повседневные» задачи, которые нейропроцессор делает в телефоне, в ноутбуке или ПК не актуальны (ну серьезно, вы же не снимаете видео на камеру ноутбука). Впрочем, уже сейчас они используются для некоторых специфичных задач.
Например, они здорово помогают во время запуска локальных ИИ-моделей и во время машинного обучения. Иными словами, если вы хотите написать «умную» программу, то NPU заметно ускорит работу с ней, при этом будет делать это эффективнее, чем видеокарта (не в плане скорости, но в плане соотношения скорости к энергопотреблению).
Однако в обычных пользовательских сценариях, в данный момент, нейропроцессоры практически не нужны и являются скорее маркетингом, а не реальным преимуществом одного компьютера над другим. Хотя было бы глупо отрицать, что наше будущее не связано с нейросетями – ведь в последнее время все больше приложений и программ получают их поддержку, даже в Windows появился Copilot, а для сертификации Copilot+ PC в компьютере обязательно должен быть установлен NPU.
Если подытожить, то нейропроцессор – это небольшой шажок в сторону того, чтобы компьютеры научились не просто делать то, что мы им скажем, а полноценно понимать нас и наши человеческие задачи. Они, конечно, не смогут заменить «кожаный» интеллект, хотя бы потому, что кто-то должен все это контролировать и придумывать новые данные. Тем не менее наше будущее – это ИИ, а NPU – логичный шаг к этому будущему.
А много ли у вас устройств в доме, где есть нейропроцессор?
Чтобы не пропустить ничего важного, подписывайтесь на наш канал в мессенджере MAX