واحد NPU در پردازنده های جدید چیست؟ بررسی نقش ان پی یو در لپ تاپ

در دنیای امروز، هوش مصنوعی به بخشی از زندگی روزمره ما تبدیل شده؛ از ویرایش عکس و ویدیو گرفته تا دستیارهای صوتی. اما پردازنده های معمولی مثل CPU و GPU برای وظایف جدید هوش مصنوعی بهینه نیستند؛ زیرا این پردازنده ها انرژی زیادی مصرف می کنند، گرمای محسوسی تولید می کنند و اغلب نیاز به ارسال داده به فضای ابری دارند. واحد پردازش عصبی یا NPU دقیقاً برای حل این مشکلات طراحی شده. یک پردازنده اختصاصی که وظایف هوش مصنوعی را با سرعت بالا، مصرف انرژی پایین و به صورت محلی روی دستگاه اجرا می کند. در این مقاله از تکنوسان مگ، به طور کامل به بررسی واحد NPU در پردازنده های جدید می پردازیم و توضیح می دهیم که ان پی یو چیست و چه کاربردها، مزایا و محدودیت هایی دارد. همچنین آینده این فناوری را با یکدیگر بررسی خواهیم کرد. اگر به دنبال خرید لپ تاپ جدید هستید یا می خواهید بدانید چرا پردازنده عصبی NPU یکی از مهم ترین مشخصات در عصر AI PC شده، تا انتهای این مطلب همراه ما باشید تا با تمام جزئیات آشنا شوید و انتخاب هوشمندانه تری داشته باشید.

NPU چیست؟

در دنیای امروز، هوش مصنوعی دیگر یک فناوری دور از دسترس نیست و تقریبا در همه دستگاه های روزمره ما حضور دارد. از تولید عکس و ویرایش ویدیو گرفته تا دستیارهای صوتی، تشخیص چهره در ویدیوکال ها و حتی بهبود کیفیت صدا و تصویر در لپ تاپ ها، همه این قابلیت ها نیاز به پردازش سریع و هوشمندانه حجم زیادی از داده ها دارند. پردازنده های معمولی مثل CPU و GPU که سال ها کار اصلی سیستم ها را انجام می دادند، برای این کارهای تخصصی هوش مصنوعی به اندازه کافی بهینه نیستند. مصرف انرژی این پردازنده ها بالاست، گرمای زیادی تولید می کنند و گاهی باید داده ها به سرورهای ابری انتقال پیدا کنن؛ این کار هم زمان بر است و هم نگرانی های حریم خصوصی ایجاد می کند.

اینجاست که واحد پردازش عصبی یا NPU (Neural Processing Unit) به کمک می آید. NPU یک پردازنده جدید است که به صورت اختصاصی برای شبیه سازی شبکه های عصبی و اجرای وظایف پیچیده هوش مصنوعی طراحی شده. این واحد با سرعت بسیار بالا و مصرف انرژی بسیار پایین، کارهای پیچیده هوش مصنوعی را به صورت موازی انجام می دهد. پردازنده عصبی NPU در لپ تاپ های جدید به عنوان بخشی از چیپ اصلی ادغام شده است. نتیجه این ادغام، اجرای ویژگی های هوش مصنوعی مستقیم روی دستگاه بدون نیاز به اینترنت است، و این یعنی سرعت بیشتر، عمر باتری طولانی تر و حفظ حریم خصوصی بهتر.

انواع واحدهای پردازش عصبی و تاریخچه مختصری از آن

ایده اولیه پردازش عصبی به دهه های ۱۹۴۰ برمیگردد، اما NPUهای واقعی و کاربردی دیرتر وارد بازار شدند. نقطه شروع جدی این فناوری سال ۲۰۱۶ بود، زمانی که گوگل اولین پردازشگر عصبی خود یعنی Tensor Processing Unit (TPU) را معرفی کرد. اما انفجار واقعی NPU از سال ۲۰۱۷ آغاز شد؛ وقتی اپل Neural Engine را در چیپ A11 Bionic آیفون X عرضه کرد. در ابتدا این فناوری بیشتر در گوشی های هوشمند استفاده می شد، اما از سال ۲۰۲۰ به بعد، شرکت های بزرگ شروع به ادغام NPU در لپ تاپ ها کردند. اپل با سری M، کوالکام با Snapdragon X Elite، اینتل با Core Ultra و AMD با Ryzen AI، همگی NPUهای قدرتمند یکپارچه را با پردازنده های لپ تاپ ادغام کردند. امروز در سال ۲۰۲۶، NPU دیگر یک ویژگی لوکس نیست؛ بلکه به یک قطعه ضروری و استاندارد در لپ تاپ های مدرن تبدیل شده و آینده کامپیوترهای شخصی را تعریف می کند.

تفاوت CPU، GPU و NPU

در عمل، این سه پردازنده با هم کار می کنند، به این صورت که CPU کارهای عمومی و روزمره را مدیریت می کند، GPU کارهای گرافیکی سنگین را بر عهده می گیرد، و NPU بار اصلی هوش مصنوعی را با سرعت بالا و مصرف کم بر دوش می کشد. این ترکیب باعث می شود لپ تاپ های جدید هم سریع تر باشند، هم باتری شان دوام بیشتر بیاورد و هم ویژگی های هوشمندتری داشته باشند. اما، وظایف اختصاصی هر کدام به صورت زیر است:

• CPU: مغز اصلی کامپیوتر شما CPU است؛ همه کاره و همه فن حریف. کارهای روزمره مثل باز کردن برنامه ها، مرور وب، اجرای ویندوز و حتی محاسبات ساده را به خوبی انجام می دهد. اما وقتی پای کارهای سنگین هوش مصنوعی مثل تشخیص الگو در عکس یا پردازش زبان طبیعی به میان می آید، CPU کند عمل می کند و انرژی زیادی مصرف می کند چون دستورها را یکی یکی و به صورت ترتیبی اجرا می کند. این یکی از مهمترین ضعف های CPU است.
• GPU: انجام کارهای موازی توسط GPU انجام می شود؛ این پردازنده ابتدا برای رندر گرافیک و بازی های سنگین طراحی شد، اما بعداً مشخص شد که در آموزش مدل های هوش مصنوعی هم عالی کار می کند. GPU هزاران هسته کوچک دارد که همزمان محاسبات مشابه را انجام می دهند، پس برای کارهای گرافیکی و بعضی وظایف AI خیلی سریع است. اما مشکل GPU اینجاست که انرژی زیادی مصرف می کند، گرمای زیادی تولید می کند و برای کارهای هوش مصنوعی سبک و روزمره، مصرف باتری بسیار بالایی دارد.
• NPU: واحد پردازش عصبی دقیقاً برای هوش مصنوعی ساخته شده؛ نه همه کاره مثل CPU، نه گرافیکی مثل GPU. این واحد عملیات موازی را با دقت کمتر اما با سرعت بسیار بالا و مصرف انرژی خیلی پایین انجام می دهد. در نتیجه، NPU کارهای هوشمند محلی مثل بلور کردن پس زمینه ویدیوکال، حذف نویز صدا، ویرایش خودکار عکس یا اجرای دستیارهای AI را بدون فشار به CPU و GPU و بدون خالی کردن سریع باتری انجام می دهد.

نحوه کارکرد واحد NPU

NPU با معماری systolic array کار می کند؛ یعنی هزاران واحد ضرب و جمع در یک آرایه منظم کنار هم قرار گرفته اند و داده ها مثل یک خط تولید، از بین شان عبور می کنند. این طراحی اجازه می دهد عملیات ماتریسی (که قلب شبکه های عصبی است) را به صورت موازی و خیلی سریع انجام دهد. NPU از محاسبات کم دقت مثل ۸ بیتی استفاده می کند که برای هوش مصنوعی کافی است و انرژی خیلی کمتری می برد. حافظه پرسرعت هم مستقیم روی چیپ قرار دارد تا داده ها رفت و آمد نکنند. نتیجه این است که NPU می تواند تریلیون ها عملیات در ثانیه انجام دهد، در حالی که حرارت و مصرفش مثل یک لامپ کوچک است.

کاربرد NPU در دنیای واقعی

تا الان توضیح دادیم که واحد پردازش عصبی چیست. حالا وقت آن است که بدانیم که کاربرد NPU در لوازم روزمره چیست. واحد پردازش عصبی دیگر فقط یک قطعه فنی داخل لپ تاپ نیست. این فناوری حالا در خیلی از دستگاه های روزمره و حتی صنعتی جا افتاده و کارهایی را ممکن کرده که قبلاً انجام آنها یا خیلی زمانبر بود یا نیاز به اینترنت پرسرعت و سرورهای ابری داشتند. در ادامه چند مورد از مهم ترین کاربردهای واقعی NPU را با مثال های عملی بررسی می کنیم:

NPU در گوشی های هوشمند 

NPU در گوشی ها نقش اصلی را در ویژگی های هوشمند روزمره بازی می کند. مثلاً تشخیص چهره (مثل Face ID اپل یا Unlock با صورت در گوشی های سامسونگ) کاملاً محلی و بدون ارسال عکس به ابر انجام می شود. ترجمه همزمان مکالمه در اپلیکیشن ها، دستیارهای صوتی آفلاین مثل Siri یا Bixby، و ویرایش هوشمند عکس (حذف سوژه، بهبود رنگ و نور) هم با NPU کار می کنند. نتیجه این است که همه این کارها سریع، بدون مصرف زیاد باتری و با حفظ کامل حریم خصوصی انجام می شود.

NPU در خودروهای خودران و هوشمند

در خودروهای خودران، NPU قلب تپنده سیستم پردازش لحظه ای است. دوربین ها و سنسورها هر ثانیه هزاران فریم تصویر می گیرند و NPU آن ها را در کسری از ثانیه تحلیل می کند تا علامت ها، عابران پیاده، ترافیک و موانع را تشخیص دهد. این پردازش محلی باعث می شود تصمیم گیری هایی از قبل ترمز کردن یا تغییر مسیر، بدون تاخیر و بدون وابستگی به اینترنت انجام شود. شرکت هایی مثل تسلا و BMW از NPUهای اختصاصی برای همین کار استفاده می کنند و ایمنی را به سطح بالاتری برده اند.

NPU در دوربین های هوشمند و دستگاه های IoT

دوربین های مداربسته مدرن و دستگاه های اینترنت اشیاء (مثل زنگ در هوشمند یا دوربین های خانگی) با NPU کار می کنند. به جای ارسال مداوم ویدیو به ابر، NPU روی دستگاه خودش حرکت انسان، حیوان یا حتی پلاک ماشین را تشخیص می دهد و فقط در صورت لزوم هشدار می دهد. این کار هم مصرف اینترنت را خیلی کم می کند، هم حریم خصوصی را حفظ می کند و هم سرعت واکنش را بالا می برد.

NPU در حوزه پزشکی 

در تجهیزات پزشکی مثل دستگاه های MRI و CT اسکن، NPU تصاویر را خیلی سریع تر و دقیق تر تحلیل می کند. پزشک روی لپ تاپ یا تبلت مجهز به NPU می تواند تومورها، شکستگی ها یا تغییرات کوچک را در لحظه تشخیص دهد بدون اینکه عکس را به سرور خارجی بفرستد. حتی در دستگاه های پوشیدنی مثل ساعت های هوشمند، NPU ضربان قلب و الگوی تنفس را تحلیل می کند و در صورت نیاز هشدار می دهد. این فناوری تشخیص بیماری را سریع تر و دقیق تر کرده و در مناطق دورافتاده هم کارآمد است.

NPU در مراکز داده و سرورهای ابری

در مراکز داده بزرگ، NPU برای اجرای مدل های هوش مصنوعی عظیم استفاده می شود. به جای اینکه همه کارها روی GPUهای پرمصرف انجام شود، NPU بار پردازش را به دوش می کشد و مصرف برق را به شدت کاهش می دهد. شرکت هایی مثل گوگل و مایکروسافت از NPUهای اختصاصی در سرورهایشان استفاده می کنند تا مدل ها را با هزینه کمتر و سرعت بالاتر اجرا کنند.

NPU در ابزارهای خلاقانه و مصرفی 

در نرم افزارهای ویرایش عکس و ویدیو (مثل Adobe Premiere یا CapCut)، NPU بلور خودکار پس زمینه، حذف نویز صدا و حتی تولید موسیقی از متن را در لحظه انجام می دهد. در لپ تاپ ها و تبلت ها هم ویژگی هایی مثل Copilot در ویندوز، خلاصه سازی خودکار اسناد و پیشنهادهای هوشمند نوشتاری با NPU کار می کنند. همه این ها بدون ارسال فایل به اینترنت و با سرعت خیلی بالا انجام می شود.

NPU در رباتیک و خانه هوشمند

ربات های خانگی، جاروبرقی های هوشمند و دستیاران صوتی مثل الکسا یا هوم پاد با NPU محیط را بهتر درک می کنند. مثلاً جاروبرقی با NPU نقشه خانه را در لحظه بروزرسانی می کند و از برخورد با مبل جلوگیری می کند. در خانه های هوشمند، NPU چراغ ها، دما و امنیت را بر اساس عادت های شما هوشمندانه تنظیم می کند – همه چیز محلی و بدون تاخیر.

NPU در لپ تاپ ها و کامپیوترهای شخصی

در لپ تاپ ها، NPU قلب تپنده کامپیوترهای AI PC است. ویژگی هایی مثل Copilot در ویندوز، بلور خودکار پس زمینه در زوم، حذف نویز صدا، تولید تصویر با هوش مصنوعی و حتی پیشنهادهای هوشمند در نوشتن ایمیل، همه با NPU کار می کنند. لپ تاپ هایی که NPU قوی دارند، می توانند مدل های زبانی کوچک را مستقیم روی دستگاه اجرا کنند و نیازی به ارسال اطلاعات به ChatGPT ندارند. این یعنی سرعت بالاتر، امنیت بیشتر و تجربه کاربری که واقعاً هوشمند به نظر می رسد.

مزایای NPU در لپ تاپ: باتری بیشتر، سرعت بالاتر و حریم خصوصی بهتر

با NPU، باتری لپ تاپ در کارهای هوش مصنوعی تا ۴۰ درصد بیشتر دوام می آورد چون انرژی خیلی کمتری مصرف می شود. همچنین، سرعت کارهای هوشمند چند برابر می شود؛ مثلاً ویرایش یک ویدیو ۴K که قبلاً چند دقیقه طول می کشید، حالا در چند ثانیه تمام می شود. و مهم تر از همه، حریم خصوصی حفظ می شود، زیرا همه پردازش ها روی دستگاه انجام می شود و هیچ داده ای به شرکت های خارجی ارسال نمی شود. برای کسی که زیاد سفر می کند یا روی اطلاعات حساس کار می کند، این ویژگی واقعاً مهم است.

چالش ها و محدودیت های واحد NPU

محدودیت اصلی NPU این است که این پردازنده فقط برای هوش مصنوعی ساخته شده و نمی تواند کارهای عمومی مثل اجرای بازی های سنگین یا ویرایش پیچیده ویدیو را به تنهایی انجام دهد. البته یکی از دلایل این امر این است که برخی از نرم افزارهای قدیمی هنوز از آن پشتیبانی نمی کنند و برای این کار نیاز است که توسعه دهندگان کدهای مخصوص پردازنده NPU بنویسند. همچنین، در مدل های خیلی بزرگ هوش مصنوعی، هنوز GPU یا سرورهای ابری لازم است. در کل، NPU جایگزین پردازنده های سنتی نمی شود، بلکه مکمل آن هاست و برای بهترین عملکرد، باید با CPU و GPU هماهنگ کار کند.

آینده NPU و نقش آن در کامپیوترهای هوش مصنوعی (AI PC)

در آینده نزدیک، NPU به مغز اصلی کامپیوترهای شخصی تبدیل می شود. مدل های هوش مصنوعی بزرگ تر مستقیم روی لپ تاپ اجرا خواهند شد، دستیارهای هوشمند شخصی سازی شده خواهید داشت و حتی بازی ها و برنامه ها با کمک NPU هوشمندتر می شوند. شرکت هایی مثل مایکروسافت و کوالکام، در حال ساخت اکوسیستمی هستند که NPU در آن مرکزیت دارد. سال ۲۰۲۶ و بعد از آن، لپ تاپ بدون NPU قوی مثل گوشی بدون دوربین خواهد بود.