لماذا سيحتوي الكمبيوتر المحمول القادم على وحدة NPU، تمامًا مثل هاتفك؟

روبرت تريجز / هيئة أندرويد

إذا كنت تفكر في شراء كمبيوتر محمول جديد، فلا شك أنك لاحظت أنهم يتباهون بشكل متزايد بقدرات NPU التي تبدو تشبه إلى حد كبير الأجهزة التي رأيناها في أفضل الهواتف الذكية منذ عدة سنوات حتى الآن . العامل الدافع هو الدفع لأجهزة الكمبيوتر المحمولة لمواكبة قدرات الذكاء الاصطناعي المحمول، وتزويدها بميزات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، مثل Copilot من Microsoft، والتي يمكن تشغيلها بشكل آمن على الجهاز دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت. لذا، إليك كل ما تحتاج لمعرفته حول وحدات NPU، ولماذا قد يحتوي جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بك التالي على واحدة، وما إذا كان يجب عليك شراء واحدة أم لا.

هل أنت مهتم بقدرات الذكاء الاصطناعي للكمبيوتر المحمول؟

805 أصوات

نعم انا مهتم.

32%

يعتمد على المواصفات الأخرى

24%

لا، على الاطلاق.

44%

ما هي NPU؟

NPU هو اختصار لوحدة المعالجة العصبية. وحدات NPU مخصصة لتشغيل الوظائف الرياضية المرتبطة بمهام الشبكة العصبية/التعلم الآلي/الذكاء الاصطناعي. في حين أن هذه يمكن أن تكون شرائح مستقلة، إلا أنها يتم دمجها بشكل متزايد مباشرة في النظام على الشريحة (SoC) إلى جانب مكونات وحدة المعالجة المركزية (CPU) ووحدة معالجة الرسومات (GPU) الأكثر شهرة.

وحدات NPU مخصصة لتسريع التعلم الآلي، المعروف أيضًا باسم مهام الذكاء الاصطناعي.

تأتي وحدات NPU بأشكال وأحجام مختلفة، وغالبًا ما يطلق عليها اسم مختلف قليلاً اعتمادًا على مصمم الشريحة. ستجد بالفعل نماذج مختلفة منتشرة عبر مشهد الهواتف الذكية. تمتلك شركة Qualcomm Hexagon داخل معالجات Snapdragon الخاصة بها، وتمتلك Google وحدات TPU الخاصة بها لكل من السحابة ورقائق Tensor الخاصة بالهواتف المحمولة، ولدى Samsung تطبيقها الخاص لـ Exynos.

الفكرة تنطلق الآن في مجال الكمبيوتر المحمول والكمبيوتر الشخصي أيضًا. على سبيل المثال، يوجد المحرك العصبي Neural Engine داخل أحدث إصدار من Apple M4، وميزات Qualcomm’s Hexagon في منصة Snapdragon X Elite، وقد بدأت AMD وIntel في دمج وحدات NPU في أحدث مجموعات الشرائح الخاصة بهما. على الرغم من أنها ليست متماثلة تمامًا، إلا أن وحدات معالجة الرسوميات من NVIDIA تطمس الخطوط، نظرًا لقدراتها الرائعة في معالجة الأرقام. وحدات NPU موجودة بشكل متزايد في كل مكان.

لماذا تحتاج الأدوات الذكية إلى NPU؟

روبرت تريجز / هيئة أندرويد

كما ذكرنا، تم تصميم وحدات NPU خصيصًا للتعامل مع أعباء عمل التعلم الآلي (إلى جانب المهام الأخرى التي تتطلب الكثير من الرياضيات). بعبارات عامة، تعد وحدة NPU مكونًا مفيدًا جدًا، وربما حتى أساسيًا، لتشغيل الذكاء الاصطناعي على الجهاز وليس في السحابة. وكما لاحظتم بلا شك، يبدو أن الذكاء الاصطناعي منتشر في كل مكان هذه الأيام، ويعد دمج الدعم مباشرة في المنتجات خطوة أساسية في تلك الرحلة.

يتم إجراء الكثير من عمليات معالجة الذكاء الاصطناعي اليوم في السحابة، ولكن هذا ليس مثاليًا لعدة أسباب. الأول هو الكمون ومتطلبات الشبكة؛ لا يمكنك الوصول إلى الأدوات عندما تكون غير متصل بالإنترنت أو قد تضطر إلى الانتظار لفترات معالجة طويلة خلال ساعات الذروة. يعد إرسال البيانات عبر الإنترنت أيضًا أقل أمانًا، وهو عامل مهم جدًا عند استخدام الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه الوصول إلى معلوماتك الشخصية، مثل استدعاء Microsoft.

ببساطة، التشغيل على الجهاز هو الأفضل. ومع ذلك، فإن مهام الذكاء الاصطناعي تكون ثقيلة جدًا على الحوسبة ولا تعمل بشكل جيد على الأجهزة التقليدية. ربما لاحظت ذلك إذا حاولت إنشاء صور عبر Stable Diffusion على الكمبيوتر المحمول الخاص بك. يمكن أن يكون بطيئًا بشكل مؤلم بالنسبة للمهام الأكثر تقدمًا، على الرغم من أن وحدات المعالجة المركزية يمكنها تشغيل عدد من مهام الذكاء الاصطناعي “الأبسط” بشكل جيد.

تعمل وحدات NPU على تمكين مهام الذكاء الاصطناعي من التشغيل على الجهاز، دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت.

الحل هو اعتماد أجهزة مخصصة لتسريع هذه المهام المتقدمة. يمكنك قراءة المزيد حول ما تفعله وحدات NPU لاحقًا في هذه المقالة، ولكن TLDR هو أنها تقوم بتشغيل مهام الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع وأكثر كفاءة مما تستطيع وحدة المعالجة المركزية الخاصة بك القيام به بمفردها. غالبًا ما يتم تقدير أدائها بتريليونات العمليات في الثانية (TOPS)، لكن هذا ليس مقياسًا مفيدًا للغاية لأنه لا يخبرك بالضبط بما تفعله كل عملية. بدلاً من ذلك، من الأفضل غالبًا البحث عن الأرقام التي تخبرك بمدى السرعة التي تستغرقها معالجة الرموز المميزة للنماذج الكبيرة.

عند الحديث عن TOPS، تم تصنيف وحدات NPU للهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمول المبكرة بعشرات TOPS. بشكل عام، هذا يعني أنه يمكنهم تسريع مهام الذكاء الاصطناعي الأساسية، مثل اكتشاف كائن الكاميرا لتطبيق ضبابية البوكيه أو تلخيص النص. إذا كنت ترغب في تشغيل نموذج لغة كبير أو استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي لإنتاج الوسائط بسرعة، فستحتاج إلى مسرع/وحدة معالجة رسومات أكثر قوة في نطاق مئات أو آلاف TOPS.

هل تختلف وحدة NPU عن وحدة المعالجة المركزية؟

تختلف وحدة المعالجة العصبية تمامًا عن وحدة المعالجة المركزية نظرًا لنوع عبء العمل الذي تم تصميمها لتشغيله. تعد وحدة المعالجة المركزية النموذجية في الكمبيوتر المحمول أو الهاتف الذكي الخاص بك ذات أغراض عامة إلى حد ما لتلبية مجموعة واسعة من التطبيقات، ودعم مجموعات التعليمات الواسعة (الوظائف التي يمكن أن تؤديها)، وطرق مختلفة للتخزين المؤقت واستدعاء الوظائف (لتسريع الحلقات المتكررة)، وكبيرة الحجم. نوافذ التنفيذ خارج الترتيب (حتى يتمكنوا من الاستمرار في القيام بالأشياء بدلاً من الانتظار).

ومع ذلك، فإن أعباء عمل التعلم الآلي مختلفة ولا تحتاج إلى قدر كبير من المرونة. إنها ثقيلة جدًا في الرياضيات في البداية، وغالبًا ما تتطلب تعليمات متكررة ومكلفة حسابيًا مثل ضرب المصفوفات والوصول السريع جدًا إلى مجموعات كبيرة من الذاكرة. كما أنها تعمل غالبًا على تنسيقات بيانات غير معتادة، مثل الأعداد الصحيحة المكونة من ستة عشر أو ثمانية أو حتى أربعة بتات. بالمقارنة، فإن وحدة المعالجة المركزية النموذجية الخاصة بك مبنية على عدد صحيح 64 بت ورياضيات الفاصلة العائمة (غالبًا مع إضافة تعليمات إضافية).

تعد وحدة NPU أسرع وأكثر كفاءة في استخدام الطاقة في تشغيل مهام الذكاء الاصطناعي مقارنةً بوحدة المعالجة المركزية.

يؤدي بناء وحدة NPU مخصصة للحوسبة المتوازية الجماعية لهذه الوظائف المحددة إلى أداء أسرع وإهدار طاقة أقل على الميزات الخاملة التي لا تساعد في المهمة المطروحة. ومع ذلك، ليست كل وحدات NP متساوية. حتى خارج قدراتها الهائلة في معالجة الأرقام، يمكن بناؤها لدعم أنواع وعمليات مختلفة من الأعداد الصحيحة، مما يعني أن بعض وحدات NPU تكون أفضل في العمل على نماذج معينة. تعمل بعض وحدات NPU للهواتف الذكية، على سبيل المثال، على تنسيقات INT8 أو حتى INT4 لتوفير استهلاك الطاقة، ولكنك ستحصل على دقة أفضل من طراز FP16 الأكثر تقدمًا ولكنه متعطش للطاقة. إذا كنت بحاجة إلى حوسبة متقدمة حقًا، فإن وحدات معالجة الرسومات المخصصة والمسرعات الخارجية لا تزال أكثر قوة وتنوعًا في التنسيق من وحدات NPU المدمجة.

كنسخة احتياطية، يمكن لوحدات المعالجة المركزية (CPUs) تشغيل مهام التعلم الآلي ولكنها غالبًا ما تكون أبطأ بكثير. تدعم وحدات المعالجة المركزية الحديثة من Arm وApple وIntel وAMD التعليمات الرياضية الضرورية وبعض مستويات القياس الأصغر. غالبًا ما يكون عنق الزجاجة هو عدد هذه الوظائف التي يمكن تشغيلها بالتوازي ومدى سرعة نقل البيانات داخل وخارج الذاكرة، وهو ما تم تصميم وحدات NPU خصيصًا للقيام به.

هل يجب أن أشتري كمبيوتر محمول مزودًا بوحدة NPU؟

روبرت تريجز / هيئة أندرويد

على الرغم من أنها ليست ضرورية، خاصة إذا كنت لا تهتم باتجاه الذكاء الاصطناعي، إلا أن وحدات NPU مطلوبة لبعض أحدث الميزات التي ستجدها في مجال الهاتف المحمول والكمبيوتر الشخصي.

على سبيل المثال، يحدد برنامج Copilot Plus من Microsoft وحدة NPU ذات أداء 40TOPS كحد أدنى لمتطلباتها، والتي ستحتاج إليها لاستخدام Windows Recall. لسوء الحظ، فإن معالجات Meteor Lake من Intel وشرائح Ryzen 8000 من AMD الموجودة في أجهزة الكمبيوتر المحمولة الحالية (في وقت كتابة هذا التقرير) لا تلبي هذا المطلب. ومع ذلك، فإن شرائح Stix Point Ryzen التي أعلنت عنها AMD حديثًا متوافقة. لن تضطر إلى الانتظار طويلاً للحصول على بديل x64 لأجهزة الكمبيوتر المحمولة Snapdragon X Elite المستندة إلى Arm، حيث من المتوقع ظهور أجهزة الكمبيوتر المحمولة التي تعمل بنظام Stix Point في النصف الأول من عام 2024.

تقوم أدوات الكمبيوتر الشخصي الشهيرة مثل Audacity وDaVinci Resolve وZoom وغيرها الكثير بتجربة قدرات الذكاء الاصطناعي الأكثر تطلبًا على الجهاز. على الرغم من أنها ليست ضرورية لأحمال العمل الأساسية، إلا أن هذه الميزات أصبحت شائعة بشكل متزايد، ويجب أن تأخذ إمكانات الذكاء الاصطناعي في الاعتبار عند عملية الشراء التالية إذا كنت تستخدم هذه الأدوات بانتظام.

لن يتم دعم برنامج CoPilot Plus إلا على أجهزة الكمبيوتر المحمولة المزودة بوحدة NPU قوية بدرجة كافية.

عندما يتعلق الأمر بالهواتف الذكية، تختلف الميزات والقدرات بشكل أكبر قليلاً حسب العلامة التجارية. على سبيل المثال، يعمل هاتف Galaxy AI من سامسونج فقط على هواتف Galaxy S الرائدة القوية. لم تقدم ميزات مثل مساعدة الدردشة أو المترجم الفوري إلى هاتف Galaxy A55 ذو الأسعار المعقولة، ويرجع ذلك على الأرجح إلى افتقاره إلى قوة المعالجة اللازمة. ومع ذلك، فإن بعض ميزات Samsung تعمل في السحابة أيضًا، ولكن من المحتمل ألا يتم تمويلها من خلال عمليات شراء بأسعار معقولة. بالحديث عن ذلك، فإن Google على قدم المساواة من حيث اتساق الميزات. ستجد أفضل إضافات الذكاء الاصطناعي من Google على Pixel 8 Pro، مثل Video Boost – ولا يزال Pixel 8 وحتى Pixel 8a ذو الأسعار المعقولة يشغلان العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي نفسها.

في النهاية، الذكاء الاصطناعي موجود، ووحدات NPU هي المفتاح للاستمتاع بالميزات الموجودة على الجهاز والتي لا يمكن تشغيلها على الأجهزة القديمة. ومع ذلك، ما زلنا في الأيام الأولى لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، خاصة في مجال الكمبيوتر المحمول. لن تنمو متطلبات البرامج وقدرات الأجهزة إلا في السنوات القادمة. وبهذا المعنى، فإن الانتظار حتى يهدأ الغبار قبل القفز لن يضر.

تعليقات

مصدر