NPU vs GPU: Bedanya Apa Sih?

Neural Processing Unit (NPU) dan Graphics Processing Unit (GPU) merupakan komponen perangkat keras integral dalam komputasi modern, masing-masing dirancang untuk jenis tugas tertentu. Meskipun keduanya mampu melakukan banyak operasi kecil secara bersamaan, fungsi inti dan optimalisasinya berbeda.

Jadi dalam artikel ini, kami akan menyelidiki perbedaan tujuan dan kekuatan NPU dan GPU, memberikan pemahaman yang jelas tentang peran mereka dalam teknologi.

Baca juga: Microsoft Vall-E 2 AI Voice Tool, Lebih Manusiawi Tapi Berbahaya

Table of Contents

1. Neural Processing Units (NPU)

NPU adalah perangkat keras khusus yang dirancang secara eksplisit untuk operasi jaringan saraf. Fokus utama mereka adalah pada tugas AI dan pembelajaran mesin (ML), menjadikannya sangat efisien untuk aplikasi ini.

NPU biasanya dioptimalkan untuk:

Pemrosesan Paralel: Menampilkan sejumlah besar unit pemrosesan yang lebih kecil, NPU unggul dalam menangani banyak operasi secara bersamaan.
Efisiensi Energi: NPU dirancang untuk mengonsumsi lebih sedikit daya sekaligus mempertahankan kinerja tinggi, yang sangat penting untuk tugas komputasi AI yang berkelanjutan.
Real-Time Inference: NPU biasanya memberikan latensi rendah dan ideal untuk aplikasi secara real-time, seperti pembuatan gambar dan pengenalan wajah.
Edge Computing: NPU sangat cocok untuk lingkungan edge, di mana tugas komputasi perlu dilakukan dekat dengan sumber data untuk meminimalkan latensi.

Aplikasi

NPU bisa atau ideal digunakan dalam skenario di mana AI dan ML sangat penting. Beberapa aplikasi umum meliputi:

Pembuatan Gambar: Membuat gambar realistis atau menyempurnakan gambar yang sudah ada melalui algoritma jaringan saraf.
Pengenalan Wajah: Mengidentifikasi atau memverifikasi individu berdasarkan fitur wajah secara real-time.
Sistem Otonom: Memungkinkan mobil dan drone yang dapat mengemudi sendiri untuk membuat keputusan cepat berdasarkan pemrosesan AI.
Perangkat Cerdas: Meningkatkan kemampuan perangkat IoT dengan menyediakan kekuatan pemrosesan AI lokal.

2. Graphics Processing Units (GPU)

GPU pada awalnya dirancang untuk merender gambar dan grafik untuk perangkat layar. Seiring waktu, kemampuan pemrosesan paralelnya yang tinggi menjadikannya berharga untuk berbagai tugas komputasi selain grafis, termasuk AI dan ML.

GPU biasanya dioptimalkan untuk:

Merender Gambar Kompleks: Membuat visual mendetail untuk pengeditan video, bermain game, dan aplikasi intensif grafis lainnya.
Pemrosesan Paralel: Seperti NPU, GPU memiliki banyak inti yang memungkinkannya melakukan banyak operasi secara bersamaan.
Kemampuan Beradaptasi untuk Tugas AI: GPU telah diadaptasi untuk menjalankan pembelajaran mendalam yang kompleks dan algoritma ML secara efektif.

Aplikasi

Meskipun GPU masih penting untuk rendering grafis, aplikasinya telah berkembang secara signifikan:

Pengeditan Video: Merender video resolusi tinggi dan menerapkan efek kompleks.
Gaming: Menciptakan pengalaman bermain game yang imersif dan fidelitas tinggi.
Pembelajaran Mendalam dan ML: Melatih dan menerapkan jaringan saraf untuk berbagai aplikasi AI.
Analisis Data: Melakukan perhitungan dan visualisasi data skala besar.

Perbandingan NPU dan GPU

Persamaan

Pemrosesan Paralel: NPU dan GPU dirancang untuk menangani banyak operasi secara bersamaan, menjadikannya efisien untuk tugas-tugas yang memerlukan throughput tinggi.
Kemampuan AI dan ML: Meskipun NPU dirancang secara eksplisit untuk tugas-tugas AI, GPU juga telah diadaptasi untuk melakukan operasi ini secara efektif.

Perbedaan

Spesialisasi: NPU secara khusus dioptimalkan untuk operasi jaringan saraf, sedangkan GPU bersifat serbaguna, awalnya dirancang untuk rendering grafis tetapi diadaptasi untuk tugas komputasi yang lebih luas.
Efisiensi Energi: NPU umumnya lebih hemat energi untuk komputasi AI berkelanjutan, sedangkan GPU mungkin mengonsumsi lebih banyak daya untuk tugas serupa.
Latensi: NPU memberikan latensi yang lebih rendah, menjadikannya ideal untuk aplikasi inferensi real-time dan komputasi edge. GPU, meskipun kuat, mungkin tidak menawarkan kinerja latensi rendah yang sama untuk tugas-tugas real-time.

Kesimpulan

NPU dan GPU masing-masing memiliki kekuatan uniknya dan dirancang untuk unggul dalam berbagai jenis tugas. NPU sangat terspesialisasi untuk aplikasi AI dan ML, memberikan efisiensi energi dan kinerja real-time.

Di sisi lain, GPU adalah memiliki tugas serbaguna, penting untuk rendering grafis dan mampu melakukan komputasi AI yang kompleks. Memahami peran dan kemampuan berbeda dari komponen perangkat keras ini sangat penting untuk memanfaatkan kekuatannya dalam berbagai skenario komputasi.

Comments