Barcha qo'nish AI ilovalari apparat hisoblash quvvatini, jumladan, hozirda bozorda issiq bo'lgan avtonom haydashni qo'llab-quvvatlashni talab qiladi. Avtomobillarda kameralar, millimetrli to'lqinli radarlar, lidarlar va ultratovushli radarlar kabi atrof-muhitni idrok etish sensorlarining ortishi bilan avtonom haydash tizimi ko'proq sensor ma'lumotlarini to'playdi. Avtonom haydash hisoblash chipi avtotransport vositalari, yo'llar, odamlar va boshqalarning ma'lumotlar birlashishiga erishish uchun ushbu ma'lumotlarni algoritmlar orqali qayta ishlash va muvofiqlashtirishi kerak, haydashni boshqarish bo'yicha qarorlar qabul qiladi. Datchiklar sonining ko'payishi avtonom boshqaruvli hisoblash chiplari uchun hisoblash quvvatiga bo'lgan talabni sezilarli darajada oshiradi.
Hisoblash quvvatini yaxshilash NPU (Neyron Network Processing Unit, neyron tarmoq protsessori) qo'llab-quvvatlashidan ajralmasdir. Bu DSA (Domain Spesifik Arxitektura) ning domenga xos arxitektura texnologiyasi asosida sun'iy intellektni (ayniqsa, sun'iy neyron tarmoq, mashinani ko'rish, mashinani o'rganish va boshqalar) apparat tezlashtirishga bag'ishlangan mikroprotsessorning bir turi. CPU va GPU bilan solishtirganda, NPU apparat arxitekturasida AI uchun mo'ljallangan va neyron tarmoq operatsiyalari uchun juda mos keladi.
NPUlar CPU va GPU kabi umumiy maqsadli protsessorlardan farqli ravishda ishlab chiqilgan. Hisoblashning ko'p qirraliligini hisobga olsak, umumiy maqsadli protsessorlarning ortib borayotgan hisoblash quvvatining ko'p qismini bevosita neyron tarmoqlarni qayta ishlash imkoniyatlarini yaxshilashga aylantirib bo'lmaydi. Misol uchun, MAC operatsiyalari uchun maxsus yaxshilanish yo'q, NPU esa neyron tarmoqlari uchun mo'ljallangan, neyron tarmoqlari emasligini hisobga olmagan holda Ba'zi hisoblash birliklari talab qilinadi. Vazifalarni qayta ishlash va buyurtmalar berishda yaxshi bo'lgan CPU bilan solishtirganda, GPU tasvirni qayta ishlash va parallel hisoblashda yaxshi, NPU esa sun'iy intellekt vazifalarini qayta ishlashda yaxshi. NPU sinaptik og'irliklar orqali saqlash va hisoblashning integratsiyasini amalga oshiradi va shu bilan ishlash samaradorligini oshiradi.
Shuning uchun biz NPU-larni ko'plab protsessorlarda yoki AI ilovalarini qo'llab-quvvatlaydigan SoC-larda topishimiz mumkin, masalan, Apple-ning A15, Tesla-ning FSD chipi, Horizon's Journey seriyali chiplari, OPPO-ning Mariana X chipi va boshqalar. Ushbu keng ko'lamli va yuqori samarali SoC chiplariga qo'shimcha ravishda, ba'zi MCU mahsulotlari ba'zi aqlli ilovalarning ehtiyojlarini qondirish uchun NPU modullarini birlashtira boshladi.
Aslida, sun'iy intellektni qo'llab-quvvatlaydigan ko'plab SoC chiplari neyron tarmoq IP-ni birlashtirish orqali amalga oshiriladi. Umuman olganda, neyron tarmog'i IP neyron tarmog'i algoritmlari bilan sinxron rivojlanadi va neyron tarmoq ishlashiga bo'lgan talabni qondirish uchun yanada kengaytirilishi mumkin.