ما هو NPU وكيف يُستخدم في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي؟
مسرّعات وحدة معالجة الشبكات العصبية أو NPU (Neural Processing Unit) هي وحدات معالجة متخصصة تم تصميمها خصيصًا لتحسين أداء التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، مثل التعلم العميق ونماذج الشبكات العصبية. تُستخدم NPU لتسريع العمليات الحسابية المعقدة التي تتطلبها نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يجعلها أكثر كفاءة وسرعة مقارنة باستخدام المعالجات التقليدية مثل CPU أو GPU.
وظيفة NPU في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي
تختلف NPU عن وحدات المعالجة التقليدية من حيث التركيز على العمليات الحسابية الخاصة بالشبكات العصبية، مثل الضرب المصفوفي وتطبيق وظائف التنشيط، التي تُشكل الجزء الأكبر من حسابات النماذج الكبيرة. بفضل تصميمها المتخصص، تستطيع NPU معالجة أعداد ضخمة من العمليات المتوازية بسرعة كبيرة، مما يسمح بتسريع التدريب والتشغيل (Inference) لنماذج الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال.
كيف يتم استخدام NPU لتشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي؟
لاستخدام NPU في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي، يجب أولًا تطوير أو تحويل النموذج ليكون متوافقًا مع مكتبات وداعمي أجهزة NPU، مثل TensorFlow Lite أو ONNX وغيرها، التي توفر إمكانية الاستفادة من تسريع NPU.
بعد ذلك، يتم تحميل النموذج على النظام الذي يحتوي على NPU، حيث تُرسل بيانات الإدخال والتدفق الحسابي إلى NPU بدلاً من CPU أو GPU التقليديين، فتقوم NPU بمعالجة هذه البيانات بسرعة أكبر باستخدام وحدات الحوسبة المتوازية. وبذلك يتم تشغيل النموذج في وقت أقل مع استهلاك طاقة أقل، وهو أمر بالغ الأهمية خصوصًا في الأجهزة المحمولة أو الأنظمة المدمجة.
أمثلة على استخدام NPU في الحياة العملية
تُستخدم NPU في العديد من التطبيقات مثل التعرف على الصور والكلام، الترجمة الفورية، والروبوتات الذكية. على سبيل المثال، هواتف ذكية عديدة تحتوي على NPU مدمجة لتشغيل ميزات الذكاء الاصطناعي مثل التعرف على الوجه أو تحسين جودة الصور بشكل أسرع وأكثر كفاءة من المعالجات التقليدية.
كما أن أنظمة تحليل الفيديو في الوقت الحقيقي، السيارات ذاتية القيادة، وأجهزة إنترنت الأشياء (IoT) تستفيد من NPU لتوفير استجابة فورية وتحليل معقد للبيانات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة.
النقاط الأساسية عند استخدام NPU
من المهم التنويه إلى أنه ليست كل نماذج الذكاء الاصطناعي قابلة للتشغيل مباشرة على NPU بدون تعديل. غالبًا ما يحتاج المطورون إلى تحسين نموذجهم أو استخدام أدوات تحويل خاصة لجعل النموذج متوافقًا مع بنية NPU.
أيضًا، يتميز NPU بأنه أكثر كفاءة من حيث استهلاك الطاقة مقارنة بالمعالجات الأخرى، ما يجعله خيارًا مفضلاً لتشغيل الذكاء الاصطناعي على الأجهزة المحمولة والمدمجة حيث تكون الطاقة محدودة.
