編集部注： 2024年は「AI PC元年」とも言われ、大手ノートPCメーカー各社がNPUを搭載したAI PCを次々と発表し、製品性能の紹介でも「NPU」という言葉が頻繁に聞かれるようになりました。しかし、私たちがよく耳にするNPUとGPUの違いは一体何なのでしょうか？

本日の記事では、NPUとGPUの違いについて考察します。簡単に言うと、NPUはディープラーニングや推論などのAIタスクを高速化するために設計されています。専用のメモリを使用することで、大量のデータを効率的に処理し、複雑なAIアルゴリズムを迅速に実行できます。GPUと比較して、NPUは小型で安価、そしてエネルギー効率に優れており、特定のAIタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。

著者 | ピュアストレージ

編纂者：岳陽

今日、人工知能（AI）分野のハードウェアとソフトウェアの多くは、AIとニューラルネットワークの演算処理を最適化するために特化されています。これにはニューラルプロセッシングユニット（NPU）も含まれます。NPUはグラフィックプロセッシングユニット（GPU）とよく比較されますが、どちらもAIタスクを高速化できるためです。NPUはAI/MLタスクを効率的に実行するために特別に設計されており、ますます普及しつつあります。しかし、NPUとGPUの違いは一体何なのでしょうか？

次に、NPU と GPU の違いについて簡単に説明し、各プロセッサの長所と短所を調べて分析します。

01 NPUとは何ですか？

NPU は Neural Processing Unit の略で、人工知能やニューラル ネットワーク関連のタスクのパフォーマンスを向上させるために使用される専用のハードウェア コンポーネントです。

一見すると、NPUは研究室や軍事基地に限定されたハイテク製品だと誤解されるかもしれません。しかし、NPUは比較的新しい技術ですが、ますます普及しつつあります。近い将来、デスクトップパソコンやノートパソコンにもNPUが搭載されるようになるでしょう。近年のiPhone、Google Pixel、Samsung Galaxyなど、ほとんどの最新スマートフォンは、メインCPUにNPUを統合しています。

信じられないかもしれませんが、このスライドはQualcommが2013年に開催したシステムオンチップ（SoC）の展示会で発表されたものです。「NPU」という言葉が広く注目を集めるようになったのは、それから10年後のことです。

NPU（Neural Processing Unit）は、ニューラルネットワークエンジンとネットワークアルゴリズムをサポートします。その名前が示すように、これらのアルゴリズムは、自動運転や自然言語処理（NLP）といった高度なアプリケーションシナリオだけでなく、顔認識、音声認識、画像処理といった日常的なシナリオにも活用できます。

02 GPUとは何ですか?

GPUはGraphics Processing Unit（グラフィックス・プロセッシング・ユニット）の略称です。元々はビデオゲームやマルチメディアアプリケーションのグラフィックレンダリング用に設計・開発されましたが、現在では複雑な計算の並列処理を必要とする様々なアプリケーションで広く利用されています。

GPU のユニークな利点は、何千もの小さなタスクを並列に迅速かつ効率的に処理できることにあります。そのため、グラフィックスのレンダリング、物理シミュレーション、さらにはニューラル ネットワークのトレーニングなど、大量の並列コンピューティングを必要とする複雑なタスクの処理に最適です。

03 NPUとGPUのアーキテクチャの違い

ハードウェアアーキテクチャの観点から見ると、NPUはGPUよりも並列コンピューティングに適しています。NPUはGPUよりも小型の処理ユニットを多く備えており、専用のメモリ階層とデータフロー最適化機能を備えているため、ディープラーニングタスクにおいて特に効率的です。一方、GPUはより汎用性の高いコアを備えており、通常は複数の計算タスクを並列に処理できますが、NPUはニューラルネットワークアルゴリズムに特化して最適化されています。

NPUは短期的な反復タスクの処理に優れています。最新のコンピュータシステムにNPUを統合することで、ニューラルネットワーク処理におけるGPU固有の行列演算の負荷を軽減し、GPUをグラフィックスレンダリングや汎用コンピューティングタスクに集中させることができます。

GPUと比較して、NPUは計算負荷の高いディープラーニングタスクにおいて優れたパフォーマンスを発揮します。自然言語処理（NLP）、音声認識、コンピュータービジョンといったアプリケーションでは、NPUがGPUを上回るパフォーマンスを発揮します。GPUはより汎用的なアーキテクチャを備えていますが、大規模な言語モデルやエッジコンピューティングアプリケーションを扱う際には、NPUに匹敵する性能を発揮するのが難しい場合があります。

04 NPUとGPUのパフォーマンスの違い

NPUとGPUを直接比較した場合、最も大きなパフォーマンスの違いは、消費電力とモバイルデバイスのバッテリー寿命にあります。NPUはニューラルネットワーク演算用に特別に設計されているため、GPUと同等の処理速度で同じ計算タスクを実行できますが、消費電力ははるかに少なくなります。

ニューラルネットワークタスク処理におけるNPUとGPUのパフォーマンスの違いは、単に2つのハードウェアアーキテクチャの違いに起因するものではなく、主にニューラルネットワーク自体の特性とアプリケーションの要件によるものです。NPUはハードウェアアーキテクチャにおいてAI/MLコンピューティングタスク向けに最適化されているため、推論やディープラーニングモデルのトレーニングといった最も複雑な計算タスクの処理においてGPUよりも優れたパフォーマンスを発揮します。

NPU の組み込みハードウェアは、行列乗算と活性化関数向けに特別に設計されており、リアルタイム言語翻訳、自律走行車の画像認識、医療画像分析などのタスクにおいて、パフォーマンスと効率の両方で GPU を上回ります。

05 どのように統合しますか？データ保存の要件は何ですか？

エンタープライズレベルでは、NPUを既存のインフラストラクチャやデータ処理ワークフローに統合できます。NPUは、データセンター内のCPU、GPU、その他のコンピューティングアクセラレーションハードウェアと併用することで、AIタスクに強力なコンピューティング能力を提供できます。しかし、すべてのAI/MLコンピューティングタスクをエンタープライズデータセンターに統合すると、データアクセスとデータストレージに関する問題が発生する可能性があります。

完全に最適化された NPU と GPU は、AI/ML コンピューティング タスクを処理する際に非常に高速にデータを処理できるため、従来のストレージ システムでは対応が困難になり、データの取得と処理にボトルネックが発生する可能性があります。

実用アプリケーションでは、NPUは特別なデータストレージインフラストラクチャを必要としません。しかし、NPUを最高の効率で動作させるには、膨大なデータセットに極めて高速にアクセスできる必要があります。AI/MLタスクを実行する際、NPUはモデルをトレーニングし、新しいデータに対して正確な予測を行うために膨大な量のデータを必要とすると同時に、迅速なデータのソート、分類、アクセス、変更、そしてストレージ機能も要求されます。エンタープライズグレードのソリューションでは、通常、フラッシュストレージと包括的に管理されたストレージインフラストラクチャが採用されています。

つまり、NPU はニューラル ネットワーク操作を実行するために特別に設計および構築されているため、AI/ML 操作に関連する小規模で反復的なタスクの処理に特に効果的です。

一見すると、GPUとNPUは似ているように見えます。どちらも小規模な演算を同時に実行するように設計されたハードウェアコンポーネントです。しかし、NPUは行列乗算や活性化関数などのタスクに特化して最適化されているため、ニューラルネットワーク計算タスクにおいて大きな優位性を持っています。そのため、ディープラーニング計算タスクの処理において、特に消費電力と処理速度の面でNPUはGPUよりも優れています。

オリジナルリンク:

https://www.techspot.com/news/103413-npu-vs-gpu-違い.html