NPU vs CPU: cosa cambia?

Le CPU, introdotte negli anni ‘60, sono il cuore di ogni computer e gestiscono tutte le operazioni di base. Grazie alla loro architettura versatile, possono eseguire molte istruzioni differenti, rendendole adatte a gestire software generici e sistemi operativi. Tuttavia, con l’avvento di videogiochi 3D ed applicazioni grafiche più avanzate, si è evidenziato un limite nelle CPU, specialmente nel calcolo parallelo necessario per queste attività.

Negli anni ’90, sono state introdotte le GPU, create per supportare il calcolo parallelo su larga scala, con centinaia o migliaia di piccoli core in grado di eseguire numerose operazioni simultanee, ideali per la grafica e, più recentemente, per il deep learning.

Infine, le NPU sono state progettate per accelerare specificamente le operazioni di AI e machine learning, con compiti come il riconoscimento immagini e l’elaborazione del linguaggio naturale, accelerando le moltiplicazioni e somme di matrici, cruciali per l’intelligenza artificiale.

NPU: cos’è e come funziona #

Le NPU (Neural Processing Unit) sono processori dedicati, integrati nei SoC (System on Chip), progettati per accelerare le operazioni delle reti neurali e dell’intelligenza artificiale. A differenza di CPU e GPU, che eseguono calcoli generici, le NPU sono ottimizzate per il calcolo parallelo di grandi quantità di dati, rendendole particolarmente efficaci nella gestione di dati multimediali come immagini e video, nonché in compiti di AI come il riconoscimento vocale o l’effetto di sfocatura dello sfondo durante le videochiamate. Inoltre, sono essenziali nell’editing video, poiché gestiscono compiti specifici come il rilevamento degli oggetti, aumentando l’efficienza.

Le NPU completano CPU e GPU, che gestiscono una vasta gamma di operazioni. Mentre la CPU esegue calcoli generici e la GPU gestisce il rendering grafico, la NPU si occupa dei processi di AI, distribuendo i compiti per ridurre il carico su una singola unità e migliorare la fluidità del sistema. Per esempio, durante una videochiamata, la NPU sfoca lo sfondo, liberando la GPU per altre attività.

A differenza degli ASIC, limitati a compiti specifici, le NPU offrono versatilità grazie a una programmazione avanzata e sono integrate in CPU come Intel Core o AMD Ryzen, o come processori indipendenti in ambienti specializzati.

CPU: cos’è e come funziona #

Il processore, spesso chiamato il “cervello” del sistema, è il cuore di ogni dispositivo informatico. La sua architettura è progettata per affrontare compiti complessi e variegati, e questo lo rende essenziale per qualsiasi dispositivo.

Uno dei principali punti di forza delle CPU è la compatibilità, poiché la maggior parte dei software viene sviluppata appositamente per funzionare con esse, garantendo un’integrazione ottimale con le infrastrutture esistenti.

Questo aspetto le rende fondamentali per un’ampia varietà di applicazioni. Inoltre, la loro versatilità permette di gestire senza difficoltà diversi tipi di carichi di lavoro, dalla gestione di sistemi operativi all’elaborazione di algoritmi complessi, adattandosi a molteplici contesti d’uso.

Tuttavia, le CPU presentano anche alcune limitazioni. Il loro limitato parallelismo le rende meno efficienti nel gestire calcoli simultanei, causando rallentamenti in operazioni che richiedono una grande quantità di operazioni parallele. Infine, i costi di scalabilità per gestire carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale possono diventare molto elevati, soprattutto su ampia scala, dove la necessità di aumentare le risorse si traduce in spese significative.

Le differenze principali #

CPU ed NPU sono componenti fondamentali per il funzionamento di un computer, ognuna con compiti specifici di calcolo, evitando il sovraccarico di un singolo processore e garantendo un’operatività fluida. Con l’integrazione delle NPU nei processori di Intel, AMD e Qualcomm, stiamo assistendo a un’evoluzione verso un’elaborazione dell’intelligenza artificiale più efficiente e diffusa, migliorando la rapidità e l’esperienza dell’utente.

Le NPU permettono ai dispositivi di gestire compiti di intelligenza artificiale con maggiore velocità ed efficienza, accelerando l’editing video, migliorando i filtri delle applicazioni e ottimizzando la gestione delle attività di AI negli smartphone. Questi avanzamenti rappresentano un passo importante verso un’informatica più intelligente e performante, specializzandosi nei calcoli delle reti neurali e alleggerendo il carico delle CPU e GPU tradizionali.

Questo non solo migliora l’efficienza complessiva, ma offre anche agli sviluppatori strumenti per nuove applicazioni basate sull’AI, come l’editing video in tempo reale. Pertanto, le NPU giocheranno un ruolo sempre più rilevante nei computer e nei dispositivi mobile.

Fonte: Windows Central, TechRadar, Corsair