Erforschung neuronaler Verarbeitungseinheiten

Da sich die Technologien für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) weiterentwickeln, werden traditionelle Prozessoren wie CPUs und GPUs zunehmend von speziellen Einheiten, die speziell für neuronale Netzbetrieb entwickelt wurden, übertroffen.Unter diesen haben sich neuronale Verarbeitungseinheiten (NPUs) als wichtige Innovation herausgestellt, die die KI -Arbeitsbelastung und tiefe Lernaufgaben mit bemerkenswerter Effizienz beschleunigen soll.Mit der Fähigkeit, massive Mengen an Multimedia -Daten wie Video und Bildern zu verarbeiten, beweisen NPUs in Anwendungen, die von mobilen Geräten bis hin zu erweiterten IoT -Systemen reichen.

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Nervenverarbeitungseinheiten verstehen

Eine neuronale Verarbeitungseinheit (NPU) ist ein spezialisierter Prozessor, der zur Optimierung neuronaler Netzwerkaufgaben erstellt wurde, wobei eine "datengesteuerte parallele Computerarchitektur" verwendet wird.Während CPUs und GPUs einige KI-bezogene Aufgaben erledigen können, sind NPUs insbesondere wichtig, um eine überlegene Leistung für Operationen wie Matrixmultiplikation, Faltung und andere Funktionen für neuronale Netzwerke zu liefern.Diese Prozessoren eignen sich für Aufgaben, bei denen große Datenmengen wie Video- und Bildanalyse verarbeitet werden müssen, und werden in Sektoren, die eine schnelle KI -Verarbeitung erfordern, wichtig.

Komponenten einer NPU -Architektur

NPUS (Neural Processing Units) markieren einen transformativen Fortschritt bei der Ausführung der Aufgaben in IoT -Geräten.Traditionelle Prozessoren haben häufig Schwierigkeiten, die anspruchsvollen Anforderungen des neuronalen Netzbetriebs zu erfüllen.NPUs sind jedoch akribisch entwickelt, um diesen Bedarf erfolgreich zu erfüllen.Sie erreichen dies durch ein gut orchestiertes System von Modulen, die auf bestimmte und komplexe Aufgaben zugeschnitten sind, einschließlich Multiplikation, Aktivierungsfunktionen, 2D-Datenoperationen und Datenkomprimierung, die jeweils einzigartig zur Gesamtleistung beitragen.

Multiplikationsmodul

Das Herzstück der NPU -Funktionen liegt das Multiplikationsmodul, das intensive Operationen wie Matrix -Multiplikation und Faltung verwaltet.Dieses Modul ist mit bis zu 64 Multiply-Accumulat-Einheiten (MACs) gefüllt.In seinen kompakteren Varianten wird die Menge sorgfältig angepasst, um den Raum zu sparen und gleichzeitig eine erhebliche Rechenleistung beizubehalten.Diese MACs erleichtern die schnelle Verarbeitung großer Datensätze für KI -Anwendungen und spielen eine wichtige Rolle in Umgebungen, in denen Geschwindigkeit und Effizienz.

Aktivierungsfunktionen

Im Bereich von NPUs verwenden Aktivierungsfunktionen eine erweiterte Parameteranpassung und führen auch mit eingeschränkten MAC -Ressourcen effektiv ab.Dieser Fortschritt stellt sicher, dass komplexe neuronale Netzwerkmodelle mit großer Genauigkeit arbeiten und gleichzeitig die Betriebswirksamkeit aufrechterhalten.Durch die Feinabstimmung dieser Parameter können Aktivierungsfunktionen innerhalb von NPUs die Leistung viel teurerer Hardware nachahmen und das empfindliche Zusammenspiel zwischen begrenzten Ressourcen und Rechenanforderungen veranschaulichen.

2D -Datenoperationen

NPUs sind fachmännisch konfiguriert, um 2D -Datenaufgaben wie Downsampling mit bemerkenswerten Fähigkeiten zu verwalten.Dieses Know -how wird durch effiziente Designs realisiert, bei denen die optimale Datenverarbeitung optimaler Schaltungslayouts betont.Solche Konfigurationen beweisen in Situationen, in denen der Hardware -Speicherplatz eine Prämie ist, aber eine hohe Rechenausgabe ist nach wie vor erforderlich.

Datenkomprimierung

In Bezug auf die strengen Speicherbeschränkungen von IoT -Geräten stellt das Datenkomprimierungsmodul innerhalb von NPUs eine erhebliche Reduzierung der Datengröße mit gutem Auswirkungen auf die Genauigkeit sicher.Mit dieser Einrichtung können Geräte umfangreiche Datensätze speichern und verwaltet und gleichzeitig die Leistungsstandards beibehalten.Die Fähigkeit, diese Aspekte auszugleichen, verbessert sowohl die Akkulaufzeit als auch die betriebliche Effizienz und ermöglicht IoT -Geräten, komplexe KI -Prozesse über längere Zeiträume zu unterstützen.

NPUs transzendieren einfache Verarbeitungsverbesserungen, indem sie in den KI-betriebenen IoT-Geräten als transformative Kräfte wirken.Durch sorgfältig gestaltete Modulintegration für spezielle Aufgaben befähigen sie Geräte, die Leistung zu liefern, die durch außergewöhnliche Effizienz gekennzeichnet ist und die Fähigkeiten der aktuellen Technologie erheblich erweitert.

NPUs Fahrt Fortschritte in der mobilen KI

Moderne Smartphones werden von SOC -Chips angetrieben, die CPUs, GPUs und NPUs in ein zusammenhängendes Ganzes verschmelzen.Jedes Segment bringt seine eigenen Stärken mit, die CPUs mit der komplizierten Choreografie von App-Operationen umgehen, GPUs wächst in grafischen Aufgaben das Leben, während sich NPUs auf die flinke Ausführung künstlicher Intelligenzoperationen konzentrieren.Diese Konvergenz hat mobiles Computing neu definiert und eine Erfahrung erstellt, die komplex ist und sich natürlich integriert fühlt.Sie können das feine Gleichgewicht verwundern, unabhängig davon, ob Sie die Multitasking -Anforderungen geschickt navigieren oder die Fluidität von immersiven Spielen genießen.

NPU -Integration und laufende Innovation

Huawei übernahm die Führung, indem er NPUs in ihre mobilen Plattformen verwebte, eine Strategie, die die KI -Verarbeitungsfunktionen erhöhte.Huawei nutzte die innovative 3D -Würfelarchitektur und amplifizierte die Rechenstärke und ermöglicht ein schnelles KI -Verarbeitungs -Tempo, das Energie enthält.In materiellen Begriffen bedeutet dies, dass mobile Interaktionen auf Spracherkennungssysteme eingestellt wurden, die jedes gesprochene Wort mit Präzision umarmen, die von Machtbeschränkungen nicht besiegt wurden.

Samsungs strategische KI -Verbesserung

In seiner Verfolgung, die Bildverarbeitung und KI -Merkmale zu erhöhen, nahm Samsung die NPU -Inkorporation in seine Geräte ein.Dieser Ansatz war von entscheidender Bedeutung, um fortschrittliche Elemente wie Szenenoptimierung und neuartige Kameraeffekte zu verfeinern.Das Erfassen von lebhaften Nachtlandschaften fühlt sich jetzt in Reichweite an, wobei die Batteriereserven kaum schrittweise erfolgen und alltägliche Erinnerungen für unzählige Benutzer bereichern.

Als Smartphones in den Stoff der täglichen Existenz eintauchen, läutet der Aufstieg von NPUs eine neue Ära von mobilen AI-fokussierten mobilen Abenteuern ein.Diese Technologien erweitern die Fähigkeiten und schützen die Energieeffizienz.Subtile, aber tiefgreifende Fortschritte auf der mobilen Plattform npus weisen auf eine breitere Bewegung in Richtung Geräte hin, die intelligent, aufmerksam und kraftvoll sind.Mit der fortlaufenden Entwicklung von NPUs erweitert sich der Horizont für mobile KI -Anwendungen und verspricht fortschrittliche Möglichkeiten und Erfahrungen.

Unterschiede zwischen NPUs und GPUs

Parallele Computerfunktionen und CPU -Interaktion

Die GPUs haben aufgrund ihres beeindruckenden parallelen Computerangebots Aufmerksamkeit erregt, aber ihre Abhängigkeit von der CPU -Unterstützung kompliziert häufig die Systemintegration und den Workflow.Um diese Komponenten zu navigieren, müssen Systemarchitekten die Leistung mit der komplizierten Kommunikation zwischen den Komponenten sorgfältig ausgleichen.Im Laufe der Jahre haben Erkenntnisse aus dem Systemdesign den Wert der Erzielung einer harmonischen CPU-GPU-Interaktion hervorgehoben, um ihr volles Potenzial auszuschöpfen.

Stromverbrauch und körperliche Einschränkungen

Die beträchtlichen Leistungsanforderungen und der große Fußabdruck von GPUs stellen weiterhin Herausforderungen dar, insbesondere in Kontexten, in denen die Energieerhaltung und die Aufrechterhaltung einer kompakten Größe erforderlich sind.Dies gilt insbesondere für mobile und eingebettete Anwendungen mit eingeschränkten Energieressourcen.Durch die Ausbildung aus Branchenpraktiken haben Fortschritte bei Kühltechnologien und Stromverwaltungsstrategien versucht, diese Probleme anzugehen und die Leistung innerhalb von thermischen und Energiegrenzen zu verbessern.

Entstehung und Effizienz von NPUs

NPUs trat auf, um diese Probleme anzugehen, indem sie Effizienz, Kompaktheit und verringerten Stromverbrauch anbieten, inspiriert von der neuronalen Aktivität des menschlichen Gehirns.Ihre Architektur ist durch spezielle Anweisungssätze für Deep -Lern -Aufgaben fein abgestimmt, wodurch die in traditionellen Chip -Designs übliche Rechenbelastung erheblich verringert wird.Diese Evolution markiert einen transformativen Ansatz für die neuronale Verarbeitung, der mit den Entwicklungen in KI und maschinellem Lernbereich in Einklang steht.

Verarbeitung Überlegenheit

In Bezug auf die Verarbeitungseffizienz übertrifft NPUs bei der Beurteilung der Stromverbrauch im Vergleich zur Rechenausbeute über die GPUs.Diese Effizienz wird in Situationen, die Verarbeitung und Energieeinsparung erfordern, immer günstiger.Solche Fortschritte signalisieren eine Verschiebung in Richtung verschiedener Rechenstrategien, bei denen NPUs vorhandene Technologien innerhalb von Rechenzentren und Edge -Computing -Plattformen verbessern.

Die strategische Einführung von NPUs stellt eine bemerkenswerte Verschiebung der Computertechnologie dar und ebnet den Weg für präzisere und nachhaltigere Verarbeitungsmethoden.Dieser Fortschritt erweitert nicht nur die aktuellen Funktionen, sondern erweitert auch die Möglichkeiten für Innovationen in der Computerarchitektur.Die Annahme von NPUs spiegelt ein Verständnis der Notwendigkeit einer umfassenden Systemeffizienz wider, was zur Beeinflussung zukünftiger technologischer Entwicklungen steht.

Funktionen von Verarbeitungseinheiten

CPU: Der vielseitige Koordinator

CPUs spielen eine große Rolle bei der Orchestrierung von Ressourcen und zur Kontrolle von Prozessen, die einer Symphonie von Logik und sequentiellen Aufgaben vergleichbar sind.Diese Anpassungsfähigkeit richtet sich an eine Reihe von Computerbedürfnissen und macht CPUs zu einem Kapital in verschiedenen Umgebungen.Ihre Fähigkeit, zwischen verschiedenen Aufgaben effektiv zu wechseln, kann zu einer verbesserten Leistung über Anwendungen führen, unabhängig davon, ob es sich um ein persönliches Computing oder die Anforderungen von Unternehmensservern handelt.

GPU: Das parallele Kraftpaket

GPUs Excel, indem sie immense parallele Verarbeitungsfähigkeiten nutzen und Tausende von Fäden jonglieren.Diese Fähigkeiten sind in der Rendern von Grafiken und dem Beschleunigen von KI -Modellen genutzt.In ihrer schnellen parallelen Verarbeitung findet zunehmend Anwendungen im maschinellen Lernen, bei denen effizient Trainingsmodelle rechtzeitig wertvolle Erkenntnisse bringen.

NPU: der neuronale Architekt

NPUs werden so gestaltet, dass sie die komplizierten neuronalen Netzwerke des menschlichen Gehirns widerspiegeln und ausgefeilte Datenkommunikation, Analyse und hochauflösende Bildgebung ermöglichen.Ihre Fähigkeit, signifikante Datensätze mit geringem Stromverbrauch zu verwalten, wird zunehmend in hochmodernen Feldern wie IoT und Edge Computing gelobt, wo die Maximierung der Recheneffizienz immer mehr geschätzt wird.

FPGA: Der anpassungsfähige Beschleuniger

FPGAs bringen programmierbare Tabellenlogik, die für spezielle Zwecke fein abgestimmt werden kann, was in einzigartigen Anwendungen hohe Rechenzwecke erleichtert.Diese Anpassungsfähigkeit strahlt in Feldern wie Telekommunikation und dem Automobilsektor, in dem maßgeschneiderte Logikkreise bestimmte Verarbeitungsanforderungen entsprechen.Ihre Rolle erstreckt sich auf Smartphones, bei denen eine optimierte Ausgleiche mit Energieeinsparungen zur Befriedigung der Benutzer beiträgt.Die Fähigkeit, unterschiedliche rechnerische Bedürfnisse zu erfüllen, unterstreicht ihre expandierende Rolle in zeitgenössischen technischen Umgebungen.

Verwendung von NPUs

Verbesserung der Smartphone -Fotografie

NPUs bewirken eine transformative Verschiebung der modernen Smartphone -Fotografie, indem komplizierte Algorithmen für die Bildbearbeitung und die Szenenerkennung verwendet werden.Eine häufige Herausforderung wie die Nachtfotografie, bei der nur begrenzte Licht- und Kontrastvarianz die Klarheit behindert, wird von NPUs geschickt behindert, die die Beleuchtung und Details geschickt ausgleichen.Sie ermöglichen Smartphones, Bilddaten genauer zu verarbeiten, was zu Fotos führt, die besonders klarer und lebendiger sind.Sie können die Fotos unter schlechten Lichtverhältnissen wundern, die jetzt ansonsten schwer fassbare Details erfassen und den Einfluss von NPUs auf persönliche Fotografie-Reisen veranschaulichen.

Optimierung von Sprachassistenten und Spielerlebnissen

Sprachassistenten erhalten eine neu entdeckte Intuitivität mit NPU -Leistung, was auf ihre verbesserten Verarbeitungsfunktionen zurückzuführen ist.Sie analysieren die Sprachanfragen effizient, um kontextuell intelligente und schnelle Antworten zu liefern und nahtlos in alltägliche Aktivitäten zu integrieren.Darüber hinaus erhöhen NPUs in Kombination mit der GPU -Turbo -Technologie die Spielleistung erheblich.Durch die Vorhersage und Vorriebsrahmen bieten sie Spielerlebnisse an, die glatter und eindringlicher sind, während die Spieler schnellere Ladezeiten und eine verringerte Verzögerung genießen.Diese Vorteile unterstreichen die transformative Rolle von NPUs bei der Herstellung von digitalen Erlebnissen.

Verbesserung der Konnektivität und Stromverbrauch

NPUs leisten instrumentelle Beiträge zur Kommunikationseffizienz, indem sie die Netzwerkanforderungen bewerten und die Konnektivitätseinstellungen dynamisch anpassen, insbesondere unter hohen Szenarien wie Echtzeitspielen.Dieser Ansatz zur Steigerung der Konnektivität und zur Reduzierung des Stromverbrauchs spiegelt Energiemanagementstrategien an, bei denen die Anpassung die Ressourcen effektiv enthält.Infolgedessen können Sie neben robuster Konnektivität eine längere Akkulaufzeit genießen, ein Beweis für das einfallsreiche Design von NPUs.

Unterstützung fortschrittlicher Big Data- und KI -Anwendungen

Im expansiven Bereich von Big Data und KI führen NPUs eine außergewöhnliche dynamische Komponentenplanung durch und optimieren Prozesse in datenintensiven Bereichen wie Big Data Advertising, in denen eine schnelle und präzise Datenbehandlung von größter Bedeutung ist.Sie geben die Vorhersage der AI-verbesserten Text vor, indem sie Sprachmuster analysieren, um die Genauigkeit und Effizienz zu erhöhen.Dies spiegelt fortgeschrittene Datenanalysetechniken wider, bei denen Vorhersagemodelle durch ausgefeilte Verarbeitung geschärft werden, wodurch hervorgehoben wird, wie NPUs den Fortschritt in technologisch beladenen Sektoren strategisch vorantreiben.

NPUs bietet außergewöhnliche Fortschritte in einem vielfältigen Spektrum digitaler Anwendungen und liefert Verbesserungen, die gleichzeitig den technologischen Fortschritt widerspiegeln und den Anforderungen gerecht werden.Ihre Integration in Geräte markiert die Morgendämmerung einer neuen Ära, die durch beispiellose Effizienz und Fähigkeiten gekennzeichnet ist und auf zukünftige technologische Wunder hinweist.

Klarstellung von Verarbeitungseinheiten

In der Computerbranche wurden verschiedene spezialisierte Prozessoren entwickelt, um bestimmte Aufgaben effizienter zu übernehmen als herkömmliche CPUs im Allgemeinen.Diese spezialisierten Verarbeitungseinheiten sind auf die Optimierung der Leistung in Bereichen zugeschnitten, die von der Bildverarbeitung bis zu Berechnungen für künstliche Intelligenz reichen.

APU (Beschleunigte Verarbeitungseinheit): Von AMD entwickelt von AMD kombiniert CPU- und GPU -Funktionen zu einem einzigen Chip.Dieses Design beschleunigt die Bild- und Videoverarbeitung und verbessert die Leistung in grafischintensiven Anwendungen und hält gleichzeitig die Effizienz bei Computeraufgaben.

BPU (Gehirnverarbeitungseinheit): Aus Horizon Robotics befindet sich ein erweiterter eingebetteter Prozessor, der die hirnähnliche Verarbeitung simuliert.Es zielt darauf ab, KI-Arbeitsbelastungen in Robotik- und Kantengeräten zu beschleunigen, mit einer Architektur, die die Entscheidungsfindung und die Datenverarbeitung in Echtzeit unterstützt.

CPU (zentrale Verarbeitungseinheit): Es ist die Kernkomponente in herkömmlichen Computersystemen, die für die Behandlung allgemeiner Aufgaben wie Ausführung von Anwendungen und Verwaltung von Eingangs-/Ausgangsprozessen verantwortlich sind.Aufgrund seiner Vielseitigkeit bleibt es der am häufigsten verwendete Prozessor in PCs und Servern.

DPU (DataFlow Processing Unit): Entwickelt von Wave Computing, ist für Aufgaben mit hohem Datenverarbeitung optimiert.Es handelt sich um eine KI-spezifische Architektur, die für effiziente Datenflüsse ausgelegt ist und für Anwendungen wie maschinelles Lernen gut geeignet ist.

FPU (schwimmende Punkteinheit): Es ist verantwortlich für den Umgang mit Gleitkomma-Arithmetik, was für wissenschaftliche Computer und Grafiken wichtig ist.Während es normalerweise in allgemeine Prozessoren integriert ist, kann es auch als eigenständige Einheit für spezielle Aufgaben fungieren, die komplexe mathematische Berechnungen erfordern.

GPU (Grafikverarbeitungseinheit): Es wurde für die parallele Verarbeitung entwickelt, die hauptsächlich zur Rendern von Grafiken in Videospielen, Simulationen und Visualisierungstools verwendet wurde.Seine Architektur ist ideal, um mehrere Aufgaben gleichzeitig zu erledigen, was es auch für maschinelles Lernen und KI -Anwendungen eignet.

HPU (Holographische Verarbeitungseinheit): Es wurde von Microsoft entwickelt und ist ein spezialisierter Prozessor für das holographische Computing.Es wird in Geräten wie HoloLens und Prozessen räumliche und sensorische Daten verwendet, um immersive Erlebnisse der gemischten Realität zu erstellen.

IPU (Intelligente Verarbeitungseinheit) : Es stammt von GraphCore Accelerates AI -Berechnungen, insbesondere im maschinellen Lernen.Im Gegensatz zu herkömmlichen Prozessoren ist die IPU für KI -Workloads optimiert, die eine Architektur enthält, die eine effiziente Datenbewegung und parallele Verarbeitung unterstützt.

MPU/MCU (Mikroprozessor/Mikrocontroller -Einheit): Es ist für eingebettete Systeme ausgelegt, bei denen ein geringer Stromverbrauch und eine effiziente Verarbeitung wichtig sind.MPUs werden in allgemeinen Computergeräten verwendet, während MCUs in Mikrocontroller -Anwendungen enthalten sind, einschließlich IoT -Geräten und Unterhaltungselektronik.

NPU (Neuronale Netzwerkverarbeitungseinheit): Spezialisiert für die Beschleunigung neuronaler Netzwerkberechnungen, insbesondere im tiefen Lernen.NPUs werden zunehmend in KI-gesteuerten Geräten und Systemen wie Smartphones und IoT-Geräten verwendet, um große Datenmengen effizient zu verarbeiten.

RPU (Funkverarbeitungseinheit): Entwickelt von Imagination Technologies, integriert mehrere Funkkommunikationsstandards wie Wi-Fi, Bluetooth und FM in einen einzelnen Chip.Dieser Prozessor wird in Kommunikationsgeräten verwendet, um drahtlose Signale effizient zu verwalten.

TPU (Tensor -Verarbeitungseinheit): Es wurde von Google erstellt, ist ein Prozessor, der speziell für die Beschleunigung von KI -Aufgaben und Deep -Learning -Modellen entwickelt wurde, die auf Tensorberechnungen beruhen.TPUs werden sowohl in Inferenz- als auch in Schulungsprozessen verwendet und bieten Hochleistungs-AI-Berechnungen im Maßstab.

VPU (Vektor -Verarbeitungseinheit: Entwickelt von movidius (jetzt Teil von Intel), wird für die Beschleunigung vektorbasierter Berechnungen optimiert, insbesondere bei Bildverarbeitung und KI-Anwendungen.Die VPU ist so konzipiert, dass sie effizient in Edge -Geräten und IoT -Systemen abwickelt, die häufig nur begrenzte Rechenressourcen enthalten.

WPU (tragbare Verarbeitungseinheit): Entwickelt von Ineda Systems, wurde für tragbare Geräte entwickelt.Es integriert verschiedene Computerfunktionen wie GPU, CPU und andere geistige Immobilienblöcke, wodurch geringer Stromverbrauch und kompakte, energieeffiziente Verarbeitung angeboten werden.

XPU (extreme Verarbeitungseinheit): Es wurde von Baidu und Xilinx entwickelt und ist ein spezialisierter Prozessor für intelligente Cloud -Beschleunigung.Mithilfe der FPGA-Technologie ist die XPU in der Lage, komplexe KI-Workloads und großflächige parallele Verarbeitung zu handhaben, was es ideal für Hochleistungs-Cloud-Computing-Umgebungen macht.

ZPU (Zylin -Verarbeitungseinheit: Von Zylin entwickelt von Zylin ist ein 32-Bit-Open-Source-Prozessor, der auf leichte eingebettete Anwendungen abzielt.Es unterstützt RISC-basierte Architektur und bietet Flexibilität für benutzerdefinierte Anwendungen in Geräten mit geringer Leistung, ideal für Umgebungen, in denen Stromeffizienz Priorität hat.

Jede dieser speziellen Verarbeitungseinheiten soll die Leistung in seinem spezifischen Anwendungsbereich optimieren und dazu beitragen, die zunehmend vielfältigeren Bedürfnisse des modernen Computers zu befriedigen.Ob in KI, Grafik, drahtloser Kommunikation oder tragbarer Technologie, diese Prozessoren verbessern die Effizienz, reduzieren den Stromverbrauch und unterstützen die Entwicklung fortschrittlicherer, spezialisierter Systeme.

Häufig gestellte Fragen [FAQ]

1. Was ist eine NPU?

Eine NPU oder eine neuronale Verarbeitungseinheit ist eine Art Prozessor, der speziell zur Beschleunigung von Aufgaben des maschinellen Lernens entwickelt wurde.Es konzentriert sich auf effiziente Vorhersagemodelle und macht es ideal für KI -Anwendungen.Diese Art von Prozessor wird manchmal als neuronaler Prozessor bezeichnet.

2. Wer macht NPUs?

Mehrere Unternehmen stellen NPUs her.Zum Beispiel hat ARM Prozessoren wie die Cortex-M55 und die Ethos-U55 eingeführt, eine Micro Neural Processing-Einheit, die zur Durchführung von AI-Workloads in Smartphones und intelligenten Geräten entwickelt wurde.Andere Tech -Riesen wie Huawei, Google und Nvidia entwickeln ebenfalls NPUs, die auf verschiedene KI -Anwendungen zugeschnitten sind.