NPU vs TPU khác nhau như thế nào? Ứng dụng trong triển khai AI

Lựa chọn bộ xử lý phù hợp là một trong những yếu tố quyết định hiệu năng và chi phí vận hành của hệ thống AI. Cùng Viettel IDC phân tích và so sánh NPU vs TPU giúp doanh nghiệp lựa chọn hạ tầng đáp ứng nhu cầu hiện tại và kế hoạch phát triển ứng dụng.

NPU vs TPU khác nhau như thế nào?

NPU (Neural Processing Unit) và TPU (Tensor Processing Unit) đều là các bộ xử lý phần cứng chuyên dụng để tăng tốc các tác vụ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning). Tuy nhiên,NPU vs TPU có sự khác biệt rõ rệt về mục đích thiết kế, quy mô và nơi ứng dụng.

NPU là gì? TPU có phải là NPU không?

NPU là gì?

NPU (Neural Processing Unit) là bộ xử lý thần kinh chuyên dụng, được thiết kế để tăng tốc các phép tính trong mạng nơ-ron nhân tạo, phục vụ nhận diện hình ảnh, xử lý giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên. NPU được tích hợp trong nhiều hệ thống trên chip (SoC), phối hợp với CPU và GPU để xử lý các tác vụ AI tương thích với hiệu quả năng lượng cao.

Chẳng hạn, Apple tích hợp NPU mang tên Neural Engine trong các dòng chip A và M, phục vụ xử lý học máy trên iPhone, iPad và Mac. Intel cũng trang bị NPU Intel AI Boost trên các bộ xử lý Core Ultra, hỗ trợ các ứng dụng AI trên máy tính như làm mờ nền và xử lý hiệu ứng camera khi họp trực tuyến. Những bộ xử lý này đảm nhận phần tính toán AI được phần mềm hỗ trợ, giảm tải cho CPU và GPU.

TPU là gì?

TPU (Tensor Processing Unit) là bộ xử lý chuyên dụng do Google phát triển để tăng tốc các phép toán tensor, đặc biệt là nhân ma trận trong học sâu. Bộ phận tính toán ma trận kết hợp với bộ nhớ và cơ chế điều phối dữ liệu để phục vụ huấn luyện, suy luận AI hiệu quả. Mặc dù đều là bộ xử lý phần cứng chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy, TPU không phải là NPU.

So sánh NPU và TPU chi tiết trong triển khai AI

Để hiểu NPU và TPU khác nhau như thế nào trong triển khai AI, cần xem xét cách mỗi bộ xử lý đáp ứng yêu cầu về tốc độ, điện năng và quy mô tính toán. Từ đó xác định giải pháp phù hợp với mô hình và hạ tầng đang sử dụng.

Thiết kế và kiến trúc cốt lõi

NPU tích hợp trên thiết bị được thiết kế để xử lý các phép tính mạng nơ-ron trong giới hạn điện năng và diện tích chip. Các khối tính toán chuyên dụng phối hợp với bộ nhớ và CPU, GPU trong cùng nền tảng để thực hiện tác vụ AI. Ví dụ, Intel tích hợp NPU Intel AI Boost trong bộ xử lý Core Ultra để tăng tốc các tác vụ AI tương thích ngay trên máy tính. 

Cloud TPU tập trung vào các khối tính toán ma trận, bộ nhớ băng thông cao và kết nối giữa nhiều chip. Trong kiến trúc TPU, mảng tính toán dạng systolic array truyền dữ liệu qua các phần tử xử lý theo nhịp, tái sử dụng dữ liệu để thực hiện phép nhân ma trận hiệu quả. Chẳng hạn, mỗi chip TPU v5e có một TensorCore gồm bốn khối nhân ma trận, kết hợp bộ xử lý vector và scalar.

Tốc độ xử lý và độ trễ

NPU trên thiết bị trả kết quả nhanh hơn việc gửi tác vụ lên Cloud TPU khi thời gian xử lý cục bộ ngắn hơn tổng thời gian truyền dữ liệu, chờ và xử lý trên đám mây. Lợi thế rõ nhất nằm ở các mô hình nhỏ đã tối ưu cho NPU, phục vụ nhận diện giọng nói, xử lý camera hoặc phát hiện vật thể. Chẳng hạn, với camera an ninh, NPU phân tích hình ảnh ngay tại thiết bị, tránh thời gian tải ảnh lên máy chủ và nhận kết quả qua mạng.

Cloud TPU có lợi thế về tốc độ xử lý khi mô hình hoặc khối lượng dữ liệu vượt khả năng tính toán, bộ nhớ của NPU trên thiết bị, với điều kiện phần mềm khai thác hiệu quả tài nguyên TPU. Khi xử lý hàng loạt ảnh hoặc phục vụ nhiều yêu cầu AI đồng thời, Cloud TPU tận dụng tính toán song song để hoàn thành nhiều công việc hơn trong cùng khoảng thời gian.

Mức tiêu thụ điện và hiệu năng NPU vs TPU

NPU tích hợp trên điện thoại và laptop tiêu thụ ít điện hơn một hệ thống Cloud TPU khi phục vụ các tác vụ AI nhỏ ngay trên thiết bị. Thiết kế hướng đến giới hạn pin và tản nhiệt phù hợp với những công việc chạy liên tục như nhận diện giọng nói hoặc xử lý camera. Cloud TPU tiêu thụ nhiều điện hơn ở quy mô hệ thống nhưng hướng đến xử lý khối lượng công việc lớn với hiệu quả năng lượng cao.

Khả năng mở rộng và tính linh hoạt

Cloud TPU có lợi thế mở rộng khi cần kết hợp nhiều chip để xử lý mô hình lớn, còn NPU tích hợp trên thiết bị bị giới hạn bởi cấu hình phần cứng sẵn có. Với điện thoại hoặc laptop, người dùng không thể bổ sung NPU như lắp thêm RAM; khi mô hình vượt khả năng xử lý, cần tối ưu mô hình, đổi thiết bị hoặc chuyển tác vụ lên máy chủ. Trong khi đó, Cloud TPU hỗ trợ phân chia công việc trên nhiều chip có kết nối chuyên dụng. 

Về tính linh hoạt, NPU mang đến nhiều lựa chọn phần cứng từ các nhà sản xuất, còn Cloud TPU thuận lợi cho việc tăng tài nguyên trong hệ sinh thái Google Cloud. Tuy nhiên, nhiều lựa chọn không đồng nghĩa mô hình chạy nguyên trạng trên mọi NPU: việc chuyển nền tảng vẫn phụ thuộc vào công cụ, kiểu dữ liệu và phép toán được hỗ trợ.

Công cụ lập trình và hệ sinh thái phần mềm

NPU sử dụng bộ công cụ riêng của từng nhà sản xuất, nên việc chuyển mô hình giữa các nền tảng cần kiểm tra và tối ưu lại. Chẳng hạn, Intel cung cấp OpenVINO để triển khai mô hình trên phần cứng Intel, bao gồm NPU được hỗ trợ. Dù mô hình được xây dựng bằng PyTorch hoặc TensorFlow, lập trình viên vẫn phải chuyển đổi sang định dạng phù hợp và kiểm tra các phép toán trước khi chạy trên NPU. 

Cloud TPU có hệ sinh thái tập trung quanh Google Cloud, hỗ trợ các framework như JAX và PyTorch thông qua công cụ tương ứng. Lập trình viên sử dụng trình biên dịch XLA để tối ưu phép tính cho TPU, đồng thời điều chỉnh cách tổ chức dữ liệu và phân chia mô hình khi chạy nhiều chip. Riêng Edge TPU sử dụng mô hình TensorFlow Lite đáp ứng yêu cầu lượng tử hóa 8-bit và được biên dịch bằng Edge TPU Compiler, nên quy trình triển khai khác với Cloud TPU.

Trường hợp sử dụng NPU vs TPU cho AI

NPU tích hợp trên thiết bị phù hợp khi cần xử lý AI tại chỗ, phản hồi nhanh và tiết kiệm pin, chẳng hạn nhận diện giọng nói hoặc phân tích hình ảnh từ camera. Cloud TPU phù hợp khi cần huấn luyện mô hình lớn, xử lý dữ liệu hàng loạt hoặc phục vụ nhiều yêu cầu AI đồng thời trên đám mây.

So sánh ưu điểm và hạn chế khi triển khai NPU vs TPU

NPU tích hợp trên thiết bị có ưu thế về xử lý cục bộ và tiết kiệm điện, còn Cloud TPU nổi bật ở năng lực tính toán và khả năng mở rộng cho mô hình lớn. Đổi lại, NPU chịu giới hạn tài nguyên của thiết bị, trong khi Cloud TPU đòi hỏi tối ưu phần mềm và quản lý chi phí thuê hạ tầng. NPU hay TPU mạnh hơn khi triển khai AI cần dựa trên quy mô mô hình, yêu cầu phản hồi và môi trường vận hành.

Triển khai AI trên đám mây với Viettel Cloud NPU

Với nhu cầu vận hành AI trên máy chủ, doanh nghiệp còn có lựa chọn NPU trên đám mây bên cạnh NPU tích hợp và Cloud TPU. Viettel Cloud NPU cung cấp máy chủ ảo gắn bộ tăng tốc Qualcomm Cloud AI 100, giúp tiếp cận hạ tầng suy luận AI mà không phải tự đầu tư máy chủ chuyên dụng. Doanh nghiệp được hỗ trợ đánh giá khả năng tương thích của mô hình và thử nghiệm PoC để kiểm chứng hiệu năng, mức sử dụng tài nguyên trước khi mở rộng.

Tìm hiểu thêm tại: https://viettelidc.com.vn/viettel-cloud-npu

Kết luận

So sánh NPU vs TPU giúp doanh nghiệp xác định hướng triển khai AI phù hợp với yêu cầu xử lý và ngân sách vận hành. Trước khi quyết định đầu tư, hãy thử nghiệm trên mô hình thực tế để kiểm chứng hiệu năng, khả năng tương thích và chi phí khi mở rộng. Đây là cơ sở để lựa chọn hạ tầng đáp ứng nhu cầu sử dụng lâu dài.