پردازش لوکال هوش مصنوعی روی ویندوز و سهم واقعی NPU

آینده پردازش لوکال هوش مصنوعی و نقش NPU ها

پردازش لوکال هوش مصنوعی طی دو سال گذشته به موضوعی مهم در صنعت فناوری تبدیل شده است. شرکت‌های سخت افزاری تلاش کردند با معرفی پردازنده های NPU روند پردازش روی دستگاه را تغییر دهند. اما بررسی‌ها نشان می‌دهد که پردازنده‌های NPU هنوز نتوانسته‌اند نقش اصلی را در اجرای مدل‌های هوش مصنوعی بر عهده بگیرند. بسیاری از کاربران و توسعه‌دهندگان همچنان معتقدند تنها کارت گرافیک‌ها می‌توانند قدرت کافی برای اجرای مدل‌های سنگین ارائه دهند. این موضوع باعث شده پردازش لوکال هوش مصنوعی برخلاف وعده‌ها هنوز وابسته به GPU باقی بماند.

نسل جدید پردازنده‌ها از سوی اینتل، AMD و کوالکام تلاش کرد با ارائه NPU های پرقدرت مسیر جدیدی بسازد. اما محدودیت‌های این تراشه‌ها اجازه نمی‌دهد مدل‌های بزرگ روی آن‌ها اجرا شوند. بیشتر NPU ها توان پردازشی بسیار پایین‌تری از کارت گرافیک دارند. همین ضعف باعث شده در ویندوز، باز هم GPU به عنوان پردازنده اصلی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی استفاده شود.

چرا NPU ها نتوانستند جای GPU را بگیرند

در ظاهر، NPU ها طوری طراحی شده‌اند که انرژی کمی مصرف کنند و برای لپ تاپ‌ها گزینه مناسبی باشند. اما مشکل اصلی به قدرت پردازشی محدود NPU مربوط می‌شود. بسیاری از مدل‌های امروزی به صدها میلیارد عملیات در ثانیه نیاز دارند و این حجم پردازش تنها با کارت گرافیک ممکن است. به همین دلیل، تولیدکنندگان نرم‌افزار ترجیح دادند برنامه‌های خود را روی GPU بهینه کنند، چون کاربران بیشتری از کارت گرافیک‌های قدرتمند استفاده می‌کنند.

از طرف دیگر، اجرای مدل‌های بزرگ مانند Llama یا Stable Diffusion روی NPU حتی با بهینه‌سازی‌های فراوان، سرعت بسیار پایینی دارد. این محدودیت باعث می‌شود تجربه کاربری پایین باشد و توسعه‌دهنده‌ها تمایلی به استفاده از NPU نشان ندهند. بنابراین، پردازش محلی هوش مصنوعی همچنان به GPU وابسته است.

نقش ویندوز در شکست NPU

مایکروسافت برای تقویت پردازش محلی هوش مصنوعی روی ویندوز 11 تلاش زیادی کرد. این شرکت قصد داشت اجرای مدل‌ها را روی NPU استانداردسازی کند. اما محدودیت توان پردازشی و نبود ابزارهای توسعه مناسب، باعث شد بسیاری از برنامه‌نویسان از GPU استفاده کنند. مشکلات نرم‌افزاری و سازگاری نیز فرآیند توسعه را سخت‌تر کرد.

همچنین مدل‌هایی مانند Copilot یا قابلیت‌های هوش مصنوعی ویندوز اغلب نیازمند اتصال به سرور هستند. این موضوع نشان می‌دهد پردازنده‌های NPU نمی‌توانند به تنهایی مسئولیت اجرای کامل قابلیت‌ها را بر عهده بگیرند. بنابراین تلاش برای انتقال کامل هوش مصنوعی به پردازش محلی هنوز موفق نشده است.

بازار لپ تاپ‌های هوش مصنوعی

لپ تاپ‌هایی که در سال‌های اخیر با عنوان “AI PC” معرفی شدند، از ترکیب CPU، GPU و NPU استفاده می‌کنند. اما بررسی‌ها نشان می‌دهد کاربران همچنان هنگام اجرای مدل‌های سنگین هوش مصنوعی، به GPU متکی هستند. لپ تاپ‌هایی که کارت گرافیک قوی ندارند، نمی‌توانند تجربه مطلوبی برای اجرای مدل‌های هوش مصنوعی فراهم کنند، حتی اگر NPU آن‌ها نسل جدید باشد.

این مسئله باعث شده اهمیت کارت گرافیک برای هوش مصنوعی بیشتر از گذشته شود. شرکت‌های تولیدکننده نیز با تقویت GPU های لپ تاپ تلاش کردند این نیاز را برطرف کنند. در نهایت بازار به سمتی حرکت کرده که GPU دوباره نقش اصلی را بر عهده دارد.

آینده پردازش محلی هوش مصنوعی

اگرچه NPU ها در اجرای کارهای سبک مانند حذف نویز صدا یا پردازش تصویر عملکرد مناسبی دارند، اما برای مدل‌های بزرگ و هوش مصنوعی واقعی هنوز راه زیادی باقی مانده است. برای رقابت با GPU، شرکت‌ها باید توان پردازشی NPU را چند برابر کنند. همچنین لازم است اکوسیستم نرم‌افزاری بهبود یابد تا توسعه‌دهندگان بتوانند برنامه‌های خود را راحت‌تر برای NPU بهینه‌سازی کنند.

تا آن زمان، پردازش محلی هوش مصنوعی همچنان حول GPU ها می‌چرخد. حتی پیشرفته‌ترین لپ تاپ‌ها نیز بدون کارت گرافیک مناسب نمی‌توانند تجربه کامل هوش مصنوعی را ارائه دهند. این موضوع نشان می‌دهد مسیر آینده همچنان به بهبود GPU و کاهش مصرف انرژی آن وابسته خواهد بود.