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Conhecida por poucos, porém de grande relevância para o bom funcionamento de celulares e computadores, o NPU ou traduzida como processador neural, tem papel fundamental na expansão e evolução de recursos baseados em IA (inteligência artificial) em nosso dia a dia.
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O que é uma NPU e para que serve?
A NPU (Unidade de Processamento Neural) acelera tarefas de inteligência artificial, como aprendizado de máquina e redes neurais. Ela se encontra em smartphones, PCs e outros eletrônicos modernos. O Google chama as unidades de processamento neural de TPU (Tensor Processing Unit), enquanto a Apple as denomina Neural Engine. Existe também a sigla IPU (Intelligence Processing Unit), sendo a menos conhecida.
Como é o seu funcionamento, na prática?
Múltiplos núcleos (chamados de cores em inglês) de processamento operam em paralelo em um chip neural, otimizados para realizar cálculos matemáticos necessários para tarefas de inteligência artificial, como machine learning, deep learning e redes neurais.
Em um SoC (System-on-a-Chip), a NPU é responsável pelas funções de IA, enquanto a CPU lida com operações gerais e a GPU com o processamento gráfico. Essa divisão de tarefas entre os processadores resulta em uma execução mais rápida e eficiente em termos de energia.
Os núcleos de uma Unidade de Processamento Neural (NPU) podem ser otimizados para realizar cálculos de álgebra linear, como multiplicações de matrizes e convoluções, de forma mais eficaz. Essas operações são cruciais para o funcionamento das redes neurais artificiais, que se baseiam na estrutura dos neurônios humanos.
Uma NPU, altamente eficiente no processamento de redes neurais, permite o uso de aprendizado de máquina e deep learning. Com isso, treinamos sistemas de identificação de padrões, classificação de imagens e reconhecimento de voz, até mesmo em dispositivos compactos e alimentados por bateria, como smartphones.
Onde é usada uma NPU?
- Visão computacional: permite identificar padrões visuais, interpretar imagens em tempo real, rastrear movimentos e monitorar objetos, funções típicas de câmeras de segurança e carros autônomos.
- Monitoramento de áreas: diferentes tipos de ambientes, seja urbano ou natural.
- Auxílio na saúde: por análises, geração de tratamentos precisos e mais.
- Processamento de linguagem natural (NLP): depende de sistemas previamente treinados, geralmente com aprendizado de máquina por redes neurais, para entender textos e vozes da linguagem humana. É o campo da IA que viabiliza assistentes virtuais e chatbots.
- Big Data: em setores que lidam com grandes volumes de dados, como o financeiro, as NPUs aceleram a análise de dados e auxiliam na previsão de tendências.
- Carros autônomos: para processar rapidamente os dados dos sensores e tomar decisões em tempo real.
- Monitoramento de sistemas: segurança envolvendo reconhecimento facial.
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