-

وحدة معالجة البيانات العصبية في الهواتف

(اخر تعديل 2024-11-27 19:04:40 )

ما هي وحدة معالجة البيانات العصبية في الهواتف؟

تعتبر وحدة معالجة البيانات العصبية (NPU) جزءًا أساسيًا في أي هاتف ذكي حديث، حيث تعمل كعقل الجهاز. هذه الوحدة هي عبارة عن معالج متقدم للغاية يجمع بين قدرات المعالجة السريعة والذكاء الاصطناعي، مما يجعل الهواتف أكثر ذكاءً وكفاءة. لكن ما هي وظيفة هذه الوحدة وكيف تؤثر على أدائنا اليومي؟ دعونا نستكشف هذا الموضوع معًا.
العبقري مدبلج الحلقة 51

تاريخ وحدات معالجة البيانات العصبية

ظهرت وحدات معالجة البيانات العصبية منذ فترة، وقد تم دمجها في العديد من معالجات الهواتف الذكية المعروفة. على سبيل المثال، قدمت شركة كوالكوم تقنية AI Engine التي تعمل على تعزيز أداء الذكاء الاصطناعي منذ عام 2015. بينما قدمت شركة آبل وحدة Neural Engine مع شريحة A11 Bionic في عام 2017. ومع تزايد الاهتمام بالتقنيات الذكية، تزداد أهمية هذه الوحدات.

لماذا نحتاج إلى وحدات معالجة البيانات العصبية؟

تعمل وحدات معالجة البيانات العصبية على تسريع المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعلم الآلة. فهي تساهم في التعرف على الأشخاص والأشياء في الصور، وتوليد النصوص والصور، وتحويل الكلام إلى نصوص، والترجمة الفورية، وتوقع الكلمات التي قد ترغب في كتابتها. بينما لا تحتاج هذه المهام بالضرورة إلى NPUs، فإن وجودها يجعل العمليات أسرع وأكثر كفاءة في استهلاك الطاقة.

الفروق بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة البيانات العصبية

تعتبر وحدة المعالجة المركزية (CPU) وحدة عامة متعددة الأغراض، بينما تم تصميم NPU لمعالجة المهام المتوازية بشكل فعال. تعتمد NPU على هندسة متخصصة تسمح لها بتنفيذ العديد من العمليات في وقت واحد، مما يجعلها مثالية لمهام الذكاء الاصطناعي التي تتطلب معالجة سريعة. وهذا يعني أن NPUs يمكن أن تقدم أداءً مشابهًا للذكاء الاصطناعي مع استهلاك أقل للطاقة.

فوائد الذكاء الاصطناعي على الجهاز

تقدم NPUs العديد من الفوائد، مثل تنفيذ بعض العمليات على الجهاز بدلاً من إرسال البيانات إلى السحابة، مما يقلل من زمن الاستجابة. كما تعزز من الخصوصية، حيث تظل البيانات الشخصية محلية ولا تحتاج للانتقال إلى خوادم خارجية.

مستقبل وحدات معالجة البيانات العصبية

مع تزايد دمج الذكاء الاصطناعي في الهواتف الذكية، من المتوقع أن تستمر NPUs في النمو والتطور. فهي ليست بديلاً عن وحدات المعالجة المركزية أو الرسومات، لكنها تعزز من كفاءة الهواتف الذكية وتساعد في استغلال قدرات الذكاء الاصطناعي بشكل أفضل.