Báo Cáo Bài Tập Lớn - Thiết Kế Hệ Thống Vlsi - Đề Tài - Tìm Hiểu Về Kiến Trúc Của Khái Niệm Chip Vi Xử Lý Cho Ai Dựa Trên Khải Niệm Npu (Neural Processing Unit)

Khái niệm NPU Neural Processing Unit NPU là một loại đơn vị xử lý được thiết kế đặc biệt để thực hiện các phép tính trên mạng lưới thần kinh nhân tạo neural networks.. Mỗi đơn vị tính to

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

KHOA ĐIỆN TỬ 1 - -

Báo cáo môn học

Đề tài: Tìm hiểu về kiến trúc của khái niệm chip vi xử lý

cho AI dựa trên khải niệm NPU (Neural Processing Unit)

Mục Lục

I Giới thiệu chung 3

II Khái niệm chip vi xử lý cho AI 4

III Khái niệm NPU 5

A Sự cần thiết của NPU 5

B Các ví dụ về chip vi xử lý cho AI dựa trên khái niệm NPU 6

IV Các ví dụ về kiến trúc của một NPU 7

V Kiến trúc của NPU 8

VI Ứng dụng của NPU 9

VII Tổng kết 10

VIII Kết luận 11

IX Tài liệu tham khảo 11

I Giới thiệu chung

Trong thời đại công nghệ hiện nay, Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang trở thành một chủ đề hot và nhận được sự quan tâm của đông đảo người dùng trên toàn thế giới Tuy nhiên, để có thể thực hiện các ứng dụng AI phức tạp thì cần có sự hỗ trợ của những công cụ mạnh mẽ, đó là chip vi xử lý (CPU) với các hiệu năng xử lý cao Tuy nhiên, với mục đích tối ưu hóa hiệu năng và tốc độ xử lý cho các ứng dụng AI, các nhà sản xuất đã nghiên cứu và phát triển những loại chip mới có tên gọi là NPU - Neural Processing Unit, là một loại chip được thiết kế đặc biệt để xử lý các công việc liên quan đến AI, đặc biệt là Deep Learning

Trong bài báo cáo này, chúng ta sẽ tìm hiểu về kiến trúc của khái niệm chip vi xử lý cho

AI dựa trên khái niệm NPU (Neural Processing Unit)

II Khái niệm chip vi xử lý cho AI

Chip vi xử lý cho AI là một loại chip vi xử lý được thiết kế đặc biệt để thực hiện các tính toán liên quan đến trí tuệ nhân tạo Các chip này thường được tích hợp với các Neural Processing Unit (NPU) và các thành phần khác như bộ nhớ và bộ điều khiển để tạo ra một hệ thống hoàn chỉnh cho xử lý trí tuệ nhân tạo

Các chip vi xử lý cho AI được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất xử lý và tiết kiệm năng lượng, để có thể xử lý các phép tính liên quan đến trí tuệ nhân tạo một cách nhanh chóng

và hiệu quả Các loại chip vi xử lý cho AI bao gồm:

• CPU (Central Processing Unit): Là loại chip xử lý chung được sử dụng trong hầu hết các thiết bị điện tử CPU có khả năng thực hiện các phép tính đơn giản nhưng không được tối ưu hóa cho việc xử lý trí tuệ nhân tạo

• GPU (Graphics Processing Unit): Là loại chip vi xử lý được thiết kế ban đầu để

xử lý đồ họa, nhưng được phát triển để thực hiện các tính toán song song trên các mạng lưới thần kinh nhân tạo

• FPGA (Field-Programmable Gate Array): Là loại chip vi xử lý được lập trình trước để thực hiện các phép tính phức tạp

• ASIC (Application-Specific Integrated Circuit): Là loại chip vi xử lý được thiết

kế đặc biệt cho một ứng dụng cụ thể, có thể tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm năng lượng

• Các chip vi xử lý cho AI đang được phát triển và cải tiến liên tục để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về tính toán trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot học và tự động hóa

III Khái niệm NPU

Neural Processing Unit (NPU) là một loại đơn vị xử lý được thiết kế đặc biệt để thực hiện các phép tính trên mạng lưới thần kinh nhân tạo (neural networks) NPU thường được tích hợp vào các chip vi xử lý chuyên dụng cho AI để tối ưu hóa việc xử

lý các phép tính liên quan đến trí tuệ nhân tạo

Một NPU bao gồm nhiều đơn vị tính toán song song được kết nối với nhau thông qua một mạng lưới nội bộ Mỗi đơn vị tính toán bao gồm nhiều phần tử xử lý đa năng (PE), mỗi phần tử có khả năng thực hiện các phép tính nhân ma trận và tích chập song song trên một lượng dữ liệu lớn Các NPU được thiết kế để tối ưu hóa việc thực hiện các phép tính trên các mạng lưới thần kinh nhân tạo, với khả năng xử lý dữ liệu song song vượt trội so với các đơn vị xử lý truyền thống

Sự xuất hiện của NPU đã đưa các mô hình trí tuệ nhân tạo với số lượng tham số lớn lên một tầm cao mới, giúp tăng tốc độ xử lý và giảm độ trễ trong quá trình huấn luyện và

dự đoán của các mô hình AI Các NPU cũng đang được phát triển để có thể xử lý các nhiệm vụ đòi hỏi sức mạnh tính toán càng ngày càng lớn như xử lý video, ảnh và âm thanh

A Sự cần thiết của NPU

Trong vài năm gần đây, chúng ta đã đạt được những tiến bộ đáng kinh ngạc trong các ứng dụng Machine Learning Chúng còn vượt trội hơn con người khi thực hiện một

số nhiệm vụ như chơi trò chơi Go and Chess Đồng thời, các ứng dụng Machine Learning

đã đưa cuộc sống con người lên một tầm cao mới Một vài ứng dụng sẽ bao gồm:

• Xe ô tô tự lái

• Giám sát hệ thống khu vực khỏi các mối đe dọa như hệ thống bảo mật liên quan đến nhận dạng khuôn mặt đồng thời

• Cải thiện chăm sóc sức khỏe bằng cách phân tích và điều trị chính xác

Tất cả những điều này đã làm tăng số lượng tính toán liên quan theo cấp số nhân

và các phương pháp sử dụng GPU trước đây không thể mở rộng quy mô tốt Điều này

đã mở đường để thiết kế một bộ xử lý hoạt động tốt hơn GPU và đáp ứng được những tiến bộ mà chúng ta đang đạt được trong lĩnh vực Machine Learning NPU được yêu cầu thực hiện những mục đích sau:

• Tăng tốc tính toán các tác vụ Machine Learning lên nhiều lần (gần 10 nghìn lần)

so với GPU

• Tiêu thụ năng lượng thấp và cải thiện việc sử dụng tài nguyên cho các tác vụ Machine Learning so với GPU và CPU

B Các ví dụ về chip vi xử lý cho AI dựa trên khái niệm NPU (Neural Processing Unit)

• Huawei Kirin 970/980/990/810: Là các loại chip vi xử lý được sản xuất bởi Huawei với khả năng xử lý AI tích hợp NPU Các chip này được sử dụng trong các điện thoại thông minh và máy tính bảng của Huawei, với khả năng xử lý hình ảnh và nhận dạng giọng nói nhanh hơn

Chip vi xử lý Huawei Kirin 970

• Apple A11/A12/A13/A14 Bionic: Là các loại chip vi xử lý được sản xuất bởi Apple với khả năng xử lý AI tích hợp NPU Các chip này được sử dụng trong các điện thoại thông minh và máy tính bảng của Apple, với khả năng xử lý hình ảnh, nhận dạng khuôn mặt và giọng nói nhanh hơn

Chip Apple A11

• Samsung Exynos 9820/990/2100: Là các loại chip vi xử lý được sản xuất bởi Samsung với khả năng xử lý AI tích hợp NPU Các chip này được sử dụng trong các điện thoại thông minh và máy tính bảng của Samsung, với khả năng xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói và phân tích ngôn ngữ tự nhiên nhanh hơn

• MediaTek Helio P60/P70/P90: Là các loại chip vi xử lý được sản xuất bởi MediaTek với khả năng xử lý AI tích hợp NPU Các chip này được sử dụng trong các điện thoại thông minh và máy tính bảng của các nhà sản xuất khác nhau, với khả năng xử lý hình ảnh và nhận dạng giọng nói nhanh hơn

• Qualcomm Snapdragon 845/855/865/888: Là các loại chip vi xử lý được sản xuất bởi Qualcomm với khả năng xử lý AI tích hợp NPU Các chip này được sử dụng trong các điện thoại thông minh và máy tính bảng của các nhà sản xuất khác nhau, với khả năng xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói và phân tích ngôn ngữ tự nhiên nhanh hơn

IV Các ví dụ về kiến trúc của một NPU

Kiến trúc của một NPU (Neural Processing Unit) thường khác biệt so với kiến trúc của các chip xử lý truyền thống Một số ví dụ về kiến trúc của một NPU bao gồm:

• Google TPU (Tensor Processing Unit): Kiến trúc của Google TPU bao gồm một

số lượng lớn các core xử lý đơn vị ma trận (Matrix Unit), được tổ chức thành các khối tính toán nhỏ Mỗi core được thiết kế để thực hiện các phép tính ma trận được sử dụng trong các thuật toán học sâu như phân loại hình ảnh và nhận dạng giọng nói Kiến trúc của Google TPU cũng bao gồm các đơn vị điều khiển (Control Unit) và bộ nhớ tích hợp (On-Chip Memory)

• Huawei NPU (Neural Processing Unit): Kiến trúc của Huawei NPU được chia thành hai phần chính: đơn vị tính toán và đơn vị bộ nhớ Đơn vị tính toán bao gồm nhiều core tính toán nhỏ được kết nối với nhau thông qua mạng chuyển tiếp (Interconnect Network), cho phép các core này thực hiện các phép tính ma trận đồng thời Đơn vị bộ nhớ sử dụng bộ nhớ trong (On-Chip Memory) và bộ nhớ ngoài (Off-Chip Memory) để lưu trữ dữ liệu

• Qualcomm Hexagon DSP (Digital Signal Processor) with HVX (Hexagon Vector eXtensions): Kiến trúc của Qualcomm Hexagon DSP with HVX bao gồm nhiều core tính toán nhỏ được sắp xếp thành các khối tính toán, được kết nối với nhau thông qua mạng chuyển tiếp (Interconnect Network) Mỗi core được thiết kế để thực hiện các phép tính vectơ, nhưng nó cũng có thể thực hiện các phép tính ma trận bằng cách sử dụng một bộ xử lý đặc biệt Kiến trúc của Qualcomm Hexagon DSP with HVX cũng bao gồm bộ nhớ trong (On-Chip Memory) và bộ nhớ ngoài (Off-Chip Memory)

V Kiến trúc của NPU

NPU là một loại chip được thiết kế chuyên dụng cho xử lý dữ liệu AI Kiến trúc của NPU thường gồm các thành phần chính sau:

• Các đơn vị tính toán ma trận

Các đơn vị tính toán ma trận (Matrix Processing Units - MPUs) là thành phần chính của NPU Chúng được thiết kế để thực hiện các phép tính ma trận phức tạp nhanh chóng và hiệu quả Mỗi đơn vị tính toán ma trận thường bao gồm nhiều trung tâm xử lý (processing cores) để thực hiện các phép tính song song trên các phần của dữ liệu

• Các đơn vị tính toán tích chập

Đơn vị tính toán tích chập (Convolution Processing Units - CPUs) là thành phần quan trọng khác của NPU Chúng được thiết kế để xử lý các phép tính tích chập, một loại phép tính được sử dụng rất phổ biến trong Deep Learning Các đơn vị tính toán tích chập thường được sắp xếp theo hình dạng của các bộ lọc tích chập, mỗi bộ lọc tích chập được

xử lý bởi một CPU riêng biệt

• Bộ nhớ đệm (Buffer memory)

Bộ nhớ đệm là một thành phần quan trọng của kiến trúc NPU Nó được sử dụng để lưu trữ các dữ liệu được xử lý trong quá trình tính toán và tránh việc truy cập dữ liệu từ bộ nhớ chính Với bộ nhớ đệm, NPU có thể truy cập và xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng

và hiệu quả hơn

• Các kết nối mạng nơ-ron

NPU được thiết kế để sử dụng các mạng nơ-ron (neural networks) để xử lý các tác vụ

AI Vì vậy, NPU thường được trang bị với các kết nối mạng nơ-ron để kết nối với các lớp mạng nơ-ron khác nhau

• Các đơn vị điều khiển

Các đơn vị điều khiển (Control Units) là thành phần quan trọng của NPU Chúng được

sử dụng để điều khiển các hoạt động của NPU và đảm bảo rằng các tác vụ xử lý được thực hiện đúng và đầy đủ

Chip vi xử lý cho AI được thiết kế để thực hiện các tính toán trên dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo Một trong những thành phần quan trọng của các chip này là Neural Processing Unit (NPU) - một loại đơn vị xử lý được thiết kế đặc biệt để thực hiện các phép tính trên mạng lưới thần kinh nhân tạo Kiến trúc của một NPU thường bao gồm nhiều hệ thống nhỏ, trong đó có những phần chính như sau:

• Trình điều khiển (Driver): Điều khiển việc truyền dữ liệu và lệnh từ máy tính chủ vào NPU và phản hồi kết quả

• Bộ điều khiển bộ nhớ (Memory Controller): Điều khiển bộ nhớ và cho phép truy xuất dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả

• Bộ xử lý thô (Processing Element): Xử lý các tính toán trên dữ liệu, bao gồm cả phép nhân ma trận và tính toán trên dữ liệu số thực

• Bộ điều khiển luồng dữ liệu (Dataflow Controller): Quản lý các luồng dữ liệu để đảm bảo hiệu quả về băng thông và tối ưu hóa hoạt động của NPU

• Bộ chuyển đổi định dạng dữ liệu (Data Format Converter): Chuyển đổi định dạng

dữ liệu để đảm bảo tính tương thích và hiệu quả của NPU

• Kiến trúc của một NPU bao gồm nhiều đơn vị tính toán song song được kết nối với nhau thông qua một mạng lưới nội bộ Mỗi đơn vị tính toán bao gồm nhiều phần tử xử lý đa năng (PE), mỗi phần tử có khả năng thực hiện các phép tính nhân ma trận và tích chập song song trên một lượng dữ liệu lớn

• Kiến trúc NPU được thiết kế để tối ưu hóa việc thực hiện các phép tính trên các mạng lưới thần kinh nhân tạo, với khả năng xử lý dữ liệu song song vượt trội so với các đơn vị xử lý truyền thống Điều này giúp tăng tốc độ xử lý và giảm độ trễ trong quá trình huấn luyện và dự đoán của các mô hình AI

• Ngoài ra, các NPU còn có các tính năng đặc biệt như hỗ trợ tính toán phân tán, tính toán độc lập với nền tảng, khả năng tích hợp với các cảm biến và thiết bị ngoại vi, và hỗ trợ các công nghệ mới như học sâu và mạng thần kinh nhân tạo

Các NPU thường được tích hợp vào các chip vi xử lý chuyên dụng cho AI, cùng với các thành phần khác như bộ nhớ và bộ điều khiển, để tạo ra một hệ thống hoàn chỉnh cho xử lý trí tuệ nhân tạo Với các tính năng đặc biệt này, các NPU đang trở thành một phần không thể thiếu của các hệ thống AI và IoT (Internet of Things), giúp cải thiện hiệu suất và tiết kiệm năng lượng cho các ứng dụng AI

VI Ứng dụng của NPU

NPU được sử dụng trong nhiều ứng dụng AI, đặc biệt là trong các ứng dụng Deep Learning Các ứng dụng của NPU bao gồm:

• Nhận dạng hình ảnh

NPU được sử dụng để nhận dạng hình ảnh trong các ứng dụng như xe tự lái, giám sát an ninh và xác định hình ảnh trong các bài toán y tế

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

NPU được sử dụng để xử lý và hiểu ý nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên, giúp cho các ứng dụng như chatbot, trợ lý ảo và dịch thuật máy trở nên thông minh và hiệu quả hơn

• Dự báo và phân tích dữ liệu

NPU được sử dụng để phân tích dữ liệu và dự báo kết quả trong các lĩnh vực như tài chính, bất động sản và giáo dục

• Tăng tốc độ huấn luyện mạng nơ-ron

NPU có thể giúp tăng tốc độ huấn luyện mạng nơ-ron và giảm thời gian đào tạo trong các bài toán Deep Learning, giúp cho các công việc AI trở nên hiệu quả và tiết kiệm thời gian

VII Tổng kết

Trên đây là một số thông tin về kiến trúc của NPU, một thành phần quan trọng của chip vi xử lý cho AI NPU được thiết kế để xử lý các phép tính ma trận và các phép tính tích chập, sử dụng bộ nhớ đệm để lưu trữ dữ liệu và kết nối với các mạng nơ-ron để thực hiện các tác vụ AI NPU được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng AI, từ nhận dạng hình ảnh đến dự báo và phân tích dữ liệu Sự phát triển của NPU đã đóng góp rất lớn vào việc nâng cao hiệu suất và độ chính xác của các ứng dụng AI, giúp cho cuộc sống của con người trở nên thuận tiện và thông minh hơn

NPU là một thành phần quan trọng của chip vi xử lý cho AI, đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các tác vụ AI phức tạp và nâng cao hiệu suất của ứng dụng

AI Dưới đây là một số vai trò của NPU đối với chip vi xử lý cho AI

• Tăng tốc độ xử lý

NPU giúp tăng tốc độ xử lý của chip vi xử lý cho AI bằng cách tập trung vào các phép tính ma trận và các phép tính tích chập Nhờ đó, NPU có thể thực hiện các tác vụ

AI phức tạp với tốc độ nhanh hơn và độ chính xác cao hơn

• Giảm sử dụng năng lượng

NPU giúp giảm sử dụng năng lượng của chip vi xử lý cho AI bằng cách tối ưu hóa các phép tính và sử dụng bộ nhớ đệm để lưu trữ dữ liệu tạm thời Nhờ đó, NPU tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí vận hành của các hệ thống AI

• Tăng độ chính xác

NPU giúp tăng độ chính xác của ứng dụng AI bằng cách thực hiện các phép tính với

độ chính xác cao Nhờ đó, các ứng dụng AI có thể đưa ra kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn, giúp cho các quyết định và hành động được thực hiện chính xác hơn

• Đa nhiệm

NPU giúp chip vi xử lý cho AI có thể thực hiện nhiều tác vụ AI khác nhau đồng thời Nhờ đó, các hệ thống AI có thể xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau một cách hiệu quả hơn, giúp tăng độ phức tạp và tính linh hoạt của các ứng dụng AI