تفاوت CPU، GPU و NPU در هوش مصنوعی چیست؟

هوش مصنوعی فقط به یک نوع پردازنده وابسته نیست. امروزه CPU، GPU و NPU هرکدام بخشی از وظایف مرتبط با AI را در کامپیوترها و لپ‌تاپ‌ها بر عهده می‌گیرند.

اما تفاوت CPU، GPU و NPU در هوش مصنوعی دقیقا چیست؟ چرا بعضی مدل‌های لپ‌تاپ به NPU مجهز شده‌اند؟ آیا وجود NPU به معنی حذف GPU است؟ و در نهایت برای اجرای برنامه‌های هوش مصنوعی کدام پردازنده اهمیت بیشتری دارد؟

در این مقاله، نقش هر سه پردازنده را بررسی می‌کنیم و تفاوت آنها را به زبان ساده توضیح می‌دهیم.

CPU، GPU و NPU چیست؟

پیش از بررسی تفاوت‌ها، بهتر است وظیفه اصلی هر پردازنده را شناخته و با آن‌ها بیشتر آشنا شویم.

CPU؛ پردازنده عمومی سیستم

CPU یا Central Processing Unit همان پردازنده اصلی کامپیوتر است.

این بخش مسئولیت اجرای وظایف عمومی سیستم‌عامل و نرم‌افزارها را بر عهده داشته و برای انجام طیف بسیار گسترده‌ای از محاسبات طراحی شده است.

CPU معمولا از تعداد نسبتا محدودی هسته قدرتمند تشکیل شده است که می‌توانند وظایف مختلف را به‌صورت انعطاف‌پذیر اجرا کنند.

در کاربردهای هوش مصنوعی نیز CPU می‌تواند وظایفی مانند مدیریت برنامه، آماده‌سازی داده‌ها، اجرای بخش‌هایی از مدل و هماهنگ‌کردن سایر پردازنده‌ها را بر عهده بگیرد. بنابراین CPU در سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی همچنان ضروری است.

GPU؛ پردازنده مناسب محاسبات موازی

GPU یا Graphics Processing Unit در ابتدا برای پردازش گرافیک توسعه پیدا کرد، اما معماری آن برای انجام تعداد بسیار زیادی محاسبه موازی نیز مناسب است.

مدل‌های یادگیری ماشینی و به‌خصوص شبکه‌های عصبی، عملیات ریاضی زیادی را به‌صورت موازی انجام می‌دهند. همین ویژگی باعث شده GPU به یکی از مهم‌ترین سخت‌افزارها برای آموزش و اجرای مدل‌های هوش مصنوعی تبدیل شود.

GPUهای مدرن نیز به واحدهای اختصاصی برای شتاب‌دهی محاسبات AI مجهز شده‌اند. برای مثال، معماری‌های جدید NVIDIA از هسته‌های Tensor برای شتاب‌دهی عملیات مرتبط با یادگیری عمیق استفاده می‌کنند.

NPU؛ پردازنده اختصاصی هوش مصنوعی

NPU یا Neural Processing Unit نوعی شتاب‌دهنده تخصصی است که برای اجرای عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی طراحی شده است.

هدف اصلی NPU اجرای برخی وظایفهوش مصنوعی با مصرف انرژی کمتر و بهره‌وری بیشتر نسبت به استفاده از CPU برای همان کارها است.

در نسل جدید لپ‌تاپ‌ها، NPU بیشتر برای وظایف AI روی خود دستگاه یا On-Device AI مورد استفاده قرار می‌گیرد.

برای مثال، دستگاه می‌تواند برای پردازش برخی قابلیت‌های هوش مصنوعی در تماس تصویری، حذف نویز، افکت‌های دوربین، تشخیص صدا یا برخی قابلیت‌های سیستم‌عامل از NPU استفاده کند.

تفاوت CPU و GPU در هوش مصنوعی چیست؟

مهم‌ترین تفاوت CPU و GPU در هوش مصنوعی به نوع پردازش آنها مربوط می‌شود.

CPU برای اجرای طیف گسترده‌ای از وظایف طراحی شده و تعداد کمتری هسته قدرتمند دارد. در سمت مقابل، GPU تعداد زیادی واحد پردازشی برای اجرای محاسبات موازی را در اختیار دستگاه قرار می‌دهد.

مدل‌های مختلف هوش مصنوعی معمولا شامل تعداد زیادی عملیات ریاضی مشابه هستند. اجرای هم‌زمان این عملیات، یکی از دلایلی است که GPU برای بسیاری از بارهای کاری هوش مصنوعی عملکرد بسیار خوبی دارد.

یک مثال ساده

فرض کنید باید یک محاسبه را برای میلیون‌ها داده انجام دهید. CPU می‌تواند این کار را با هسته‌های قدرتمند و انعطاف‌پذیر خود انجام دهد، اما GPU برای انجام تعداد زیادی عملیات مشابه به‌صورت هم‌زمان ساخته شده است.

به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌های یادگیری عمیق:

• CPU: پردازنده عمومی و هماهنگ‌کننده
• GPU: شتاب‌دهنده قدرتمند برای محاسبات موازی

البته این به معنی بی‌اهمیت بودن CPU نیست. بسیاری از فشارهای ناشی از عملیات هوش مصنوعی ترکیبی بوده و CPU و GPU در کنار یکدیگر فعالیت می‌کنند.

چرا GPU برای آموزش هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد؟

آموزش مدل‌های یادگیری عمیق می‌تواند شامل حجم بسیار زیادی از محاسبات ماتریسی باشد و GPU به دلیل توانایی بالای خود در پردازش موازی، برای چنین محاسباتی بسیار مناسب است.

به همین دلیل در سیستم‌های مورد استفاده برای آموزش مدل‌های بزرگ AI، GPUهای قدرتمند بخش مهمی از زیرساخت پردازشی را تشکیل می‌دهند.

شرکت NVIDIA نیز هسته‌های Tensor پردازنده‌های گرافیکی خود را به‌طور اختصاصی برای شتاب‌دهی محاسبات AI و یادگیری عمیق توسعه داده است.

در نتیجه اگر هدف شما آموزش مدل‌های سنگین، اجرای مدل‌های بزرگ یا پردازش حجم بالایی از داده‌های AI باشد، هنگام انتخاب یک لپ‌تاپ باید توجه بیشتری به GPU داشته و NPU آنچنان که باید و شاید، برای شما اهمیت نخواهد داشت.

تفاوت CPU و NPU در هوش مصنوعی چیست؟

تفاوت CPU و NPU در هوش مصنوعی بیشتر به تخصصی‌بودن NPU برمی‌گردد.

CPU برای انجام تقریبا هر نوع وظیفه محاسباتی طراحی شده است؛ اما NPU برای مجموعه مشخصی از عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی بهینه شده است.

این تخصصی‌بودن می‌تواند باعث شود NPU برای برخی وظایف AI، عملکرد مناسبی با مصرف انرژی پایین ارائه کند.

برای مثال، در یک لپ‌تاپ ممکن است پردازش یک قابلیت هوش مصنوعی دائما روی CPU انجام شود. انتقال چنین کاری به NPU می‌تواند CPU را برای وظایف دیگر آزاد کند و در برخی سناریوها بهره‌وری انرژی را افزایش دهد.

آیا NPU جایگزین CPU می‌شود؟

خیر.

NPU برای جایگزین شدن با CPU طراحی نشده است.

CPU همچنان پردازنده عمومی سیستم باقی می‌ماند و وظایفی را انجام می‌دهد که NPU برای آنها طراحی نشده است.

در واقع در یک کامپیوتر مدرن، این سه بخش می‌توانند در کنار یکدیگر کار کنند:

• CPU: اجرای وظایف عمومی
• GPU: پردازش گرافیکی و محاسبات موازی سنگین
• NPU: شتاب‌دهی برخی وظایف هوش مصنوعی با تمرکز بر بهره‌وری انرژی

تفاوت GPU و NPU در هوش مصنوعی چیست؟

این بخش شاید مهم‌ترین قسمت مقایسه باشد.

هم GPU و هم NPU می‌توانند برای محاسبات AI استفاده شوند، اما هدف طراحی آنها یکسان نیست.

GPU یک پردازنده بسیار انعطاف‌پذیر و قدرتمند برای محاسبات موازی است که علاوه بر هوش مصنوعی، در زمینه‌ها مختلف مانند گرافیک، رندرینگ، شبیه‌سازی و بسیاری از محاسبات دیگر نیز کاربرد دارد.

NPU در سمت دیگر بسیار تخصصی‌تر بوده و هدف آن شتاب‌دهی برخی عملیات AI، به‌خصوص شبکه‌های عصبی، با بهره‌وری انرژی بالاست.

به زبان ساده:

• GPU برای قدرت پردازشی بالا و طیف وسیعی از محاسبات موازی مناسب است.
• NPU برای اجرای وظایف مشخص AI با بهره‌وری انرژی بالا طراحی شده است.

به همین دلیل این دو الزاما رقیب مستقیم یکدیگر نیستند.

برای هوش مصنوعی GPU بهتر است یا NPU؟

پاسخ به این سوال، به نوع استفاده شما بستگی دارد.

اگر هدف شما اجرای مدل‌های سنگین، آموزش مدل‌های یادگیری عمیق یا پردازش AI با حجم محاسبات بالا باشد، GPU معمولا انتخاب مهم‌تری است.

اما اگر هدف اجرای قابلیت‌های روزمره AI روی لپ‌تاپ، بدون اتکا به فضای ابری و با مصرف انرژی پایین باشد، NPU می‌تواند بسیار مفید باشد.

بنابراین نمی‌توان گفت:

• NPU از GPU بهتر است.

یا:

• GPU همیشه از NPU بهتر است.

هرکدام برای تحمل یک نوع بار و فشار کاری طراحی شده‌اند.

NPU در لپ‌تاپ چه کاربردی دارد؟

یکی از مهم‌ترین دلایل اضافه‌شدن NPU به لپ‌تاپ‌های جدید، افزایش قابلیت‌های AI PC است.

پردازنده‌های جدید شرکت‌هایی مانند اینتل، AMD و Qualcomm از شتاب‌دهنده‌های اختصاصی AI در کنار CPU و GPU استفاده می‌کنند.

برای مثال، Intel در معماری Core Ultra خود واحد پردازش عصبی یا NPU را برای شتاب‌دهی بارهای کاری AI معرفی کرده است.

AMD نیز در پردازنده‌های Ryzen AI از NPU برای اجرای بارهای کاری هوش مصنوعی روی دستگاه استفاده می‌کند.

این یعنی در یک لپ‌تاپ جدید ممکن است هر سه نوع پردازشگر را هم‌زمان داشته باشید.

NPU برای چه کارهایی مناسب است؟

NPU بیشتر برای وظایفی مناسب است که:

• به پردازش AI نیاز دارند.
• به‌صورت مداوم یا مکرر اجرا می‌شوند.
• امکان اجرای آنها روی خود دستگاه وجود دارد.
• مصرف انرژی اهمیت دارد.
• به قدرت بسیار بالای GPU نیاز ندارند.

به‌عنوان نمونه‌هایی از این کاربردها، می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

• حذف نویز هنگام تماس
• افکت‌های هوشمند دوربین
• تشخیص صدا
• پردازش تصویر
• تشخیص اشیاء
• برخی قابلیت‌های دستیارهای هوشمند
• برخی قابلیت‌های تولید یا ویرایش محتوا
• اجرای مدل‌های کوچک‌تر هوش مصنوعی به‌صورت محلی

البته اینکه یک نرم‌افزار مشخص دقیقا از NPU استفاده کند یا خیر، به پشتیبانی همان نرم‌افزار و سیستم‌عامل نیز بستگی دارد.

آیا داشتن NPU یعنی لپ‌تاپ برای هوش مصنوعی قدرتمند است؟

خیر.

این یکی از رایج‌ترین سوءتفاهم‌ها درباره لپ‌تاپ‌های AI است؛ چرا که NPU به معنی «قدرت پردازشی بالای AI در همه حالت‌ها» نیست.

برای مثال اگر قصد اجرای یک مدل سنگین هوش مصنوعی محلی را دارید، حافظه گرافیکی، قدرت GPU، پهنای باند حافظه و سایر مشخصات سیستم ممکن است بسیار مهم‌تر از قدرت NPU باشند.

بنابراین هنگام خرید لپ‌تاپ برای استفاده از هوش مصنوعی نباید فقط به عبارت‌هایی مانند:

• AI PC

یا

• NPU

توجه کنید؛ بلکه باید کل سیستم را بررسی کنید.

برای اجرای هوش مصنوعی روی لپ‌تاپ CPU مهم‌تر است یا GPU؟

اگر نرم‌افزار مورد نظر شما از GPU پشتیبانی کند، GPU می‌تواند برای بسیاری از مدل‌های سنگین AI اهمیت زیادی داشته باشد.

برای اجرای مدل‌های محلی بزرگ، مقدار VRAM نیز اهمیت ویژه‌ای پیدا می‌کند؛ زیرا مدل و داده‌های مورد نیاز باید بتوانند در حافظه مناسب قرار بگیرند.

در مقابل، CPU برای اجرای سیستم‌عامل، مدیریت برنامه‌ها، پردازش‌های عمومی و بخش‌هایی از فرایند AI همچنان ضروری است.

بنابراین برای یک لپ‌تاپ حرفه‌ای در حوزه هوش مصنوعی، بهتر است CPU و GPU را در کنار مقدار رم و VRAM بررسی کنید.

آیا NPU برای ChatGPT و ابزارهای هوش مصنوعی لازم است؟

خیر.

برای استفاده از سرویس‌های ابری هوش مصنوعی، الزاما به NPU نیاز ندارید.

بسیاری از سرویس‌های AI آنلاین، پردازش اصلی را روی سرورهای خود انجام می‌دهند. در این حالت، لپ‌تاپ بیشتر وظیفه اجرای مرورگر یا نرم‌افزار و ارسال و دریافت داده را بر عهده دارد.

NPU زمانی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند که نرم‌افزار بتواند بخشی از پردازش هوش مصنوعی را به‌صورت محلی روی دستگاه انجام دهد.

این تفاوت میان Cloud AI و On-Device AI هنگام خرید لپ‌تاپ اهمیت زیادی دارد.

CPU، GPU و NPU چگونه در کنار هم کار می‌کنند؟

یک لپ‌تاپ مدرن را می‌توان مانند یک تیم سه‌نفره در نظر گرفت.

• CPU؛ مدیر عمومی سیستم

CPU وظایف عمومی و هماهنگی سیستم را انجام می‌دهد.

• GPU؛ متخصص محاسبات سنگین موازی

GPU برای گرافیک و بارهای کاری موازی سنگین، از جمله بسیاری از مدل‌های AI استفاده می‌شود.

• NPU؛ متخصص AI کم‌مصرف

NPU برای اجرای برخی وظایف AI که به پردازش عصبی نیاز دارند، اما الزاما به قدرت یک GPU قدرتمند احتیاج ندارند، بهینه شده است.

این معماری باعث می‌شود هر بخش کاری را انجام دهد که برای آن مناسب‌تر است.

مقایسه CPU، GPU و NPU در یک جدول

تفاوت CPU، GPU و NPU در هوش مصنوعی به زبان ساده

اگر بخواهیم تمام این مقایسه را در چند جمله خلاصه کنیم:

1. CPU مغز عمومی کامپیوتر است.
2. GPU برای انجام تعداد زیادی محاسبه به‌صورت موازی ساخته شده و همین ویژگی آن را برای بسیاری از وظایف AI بسیار قدرتمند می‌کند.
3. NPU یک شتاب‌دهنده تخصصی برای برخی عملیات هوش مصنوعی است که هدف مهم آن اجرای AI با بهره‌وری انرژی بالاتر روی خود دستگاه است.

بنابراین داشتن NPU به معنی بی‌نیازشدن از GPU نیست و وجود GPU قدرتمند نیز به معنی بی‌فایده‌بودن NPU نیست.

هنگام خرید لپ‌تاپ AI به چه چیزی توجه کنیم؟

اگر قصد خرید لپ‌تاپ برای استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی را دارید، انتخاب پردازنده باید بر اساس نوع استفاده انجام شود.

• برای استفاده عمومی از ابزارهای AI

اگر بیشتر از سرویس‌های آنلاین مانند ChatGPT، Gemini یا ابزارهای مشابه استفاده می‌کنید، نیازی نیست صرفا به دلیل وجود NPU لپ‌تاپ خود را ارتقاء دهید.

• برای اجرای مدل‌های AI به‌صورت محلی

در این حالت باید مشخصات GPU، مقدار VRAM، رم و توان پردازشی سیستم را جدی‌تر بررسی کنید.

• برای لپ‌تاپ‌های جدید با قابلیت‌های AI

NPU می‌تواند یک مزیت مهم باشد؛ به‌خصوص اگر نرم‌افزارهایی که استفاده می‌کنید از شتاب‌دهنده AI دستگاه پشتیبانی کنند.

در واقع بهترین انتخاب، سیستمی است که CPU مناسب + GPU متناسب با بار کاری + NPU پشتیبانی‌شده + رم کافی داشته باشد.

جمع‌بندی

درک تفاوت CPU، GPU و NPU در هوش مصنوعی کمک می‌کند هنگام خرید کامپیوتر یا لپ‌تاپ صرفا تحت تأثیر عبارت‌هایی مانند AI PC یا NPU قرار نگیرید.

CPU همچنان پردازنده اصلی و عمومی سیستم است. GPU برای محاسبات موازی سنگین از جمله بسیاری از فشارهای ناشی از عملیات هوش مصنوعی اهمیت زیادی دارد. NPU نیز با هدف اجرای برخی وظایف هوش مصنوعی به‌صورت بهینه و کم‌مصرف روی دستگاه وارد نسل جدید کامپیوترها شده است.

بنابراین هیچ‌کدام را نمی‌توان به‌طور مطلق «بهترین پردازنده برای هوش مصنوعی» دانست. بهترین انتخاب به نوع استفاده شما از AI بستگی دارد.

اگر قصد خرید لپ‌تاپ برای اجرای ابزارهای هوش مصنوعی، کارهای روزمره یا اجرای مدل‌های AI را دارید، بهتر است علاوه بر CPU و NPU، قدرت GPU، مقدار VRAM و RAM را نیز متناسب با نیازتان بررسی کنید.

سوالات متداول

تفاوت CPU، GPU و NPU در هوش مصنوعی چیست؟

CPU برای پردازش عمومی، GPU برای محاسبات موازی سنگین و NPU برای شتاب‌دهی تخصصی برخی وظایف هوش مصنوعی طراحی شده است.

تفاوت CPU و GPU در هوش مصنوعی چیست؟

CPU پردازنده‌ای عمومی و انعطاف‌پذیر است، اما GPU تعداد زیادی واحد پردازشی برای انجام محاسبات موازی دارد. به همین دلیل GPU برای بسیاری از عملیات یادگیری عمیق عملکرد بسیار خوبی دارد.

تفاوت CPU و NPU در هوش مصنوعی چیست؟

CPU برای طیف گسترده‌ای از وظایف طراحی شده است، در حالی که NPU یک شتاب‌دهنده تخصصی برای عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی و هوش مصنوعی است.

تفاوت GPU و NPU در هوش مصنوعی چیست؟

GPU برای محاسبات موازی متنوع و سنگین استفاده می‌شود، اما NPU برای برخی وظایف AI با تمرکز بر بهره‌وری انرژی و پردازش روی دستگاه طراحی شده است.

آیا NPU جایگزین GPU می‌شود؟

خیر. NPU و GPU کاربردهای متفاوتی دارند و در بسیاری از سیستم‌های جدید در کنار یکدیگر فعالیت می‌کنند.

آیا برای استفاده از ChatGPT به NPU نیاز داریم؟

خیر. برای استفاده از ChatGPT و بسیاری از سرویس‌های ابری AI نیازی به NPU ندارید. NPU بیشتر زمانی اهمیت پیدا می‌کند که پردازش هوش مصنوعی روی خود دستگاه انجام شود.

برای اجرای مدل‌های سنگین هوش مصنوعی GPU بهتر است یا NPU؟

برای بسیاری از مدل‌های سنگین و بارهای کاری محاسباتی، GPU قدرتمند انتخاب مناسب‌تری است. NPU بیشتر برای وظایف مشخص AI و پردازش کم‌مصرف روی دستگاه کاربرد دارد.

آیا NPU باعث سریع‌تر شدن همه برنامه‌ها می‌شود؟

خیر. یک برنامه باید از NPU پشتیبانی کند تا بتواند از توان پردازشی آن استفاده کند. وجود NPU به‌تنهایی سرعت همه نرم‌افزارها را افزایش نمی‌دهد.

هنگام خرید لپ‌تاپ برای هوش مصنوعی NPU مهم‌تر است یا GPU؟

پاسخ به این سوال به نوع استفاده بستگی دارد. برای اجرای مدل‌های سنگین و محلی، GPU و VRAM معمولا اهمیت بیشتری دارند. برای قابلیت‌های روزمره AI روی دستگاه، NPU می‌تواند مزیت مهمی باشد.