Categories
Super einfache Einführung in CPU, GPU, NPU und TPU
Tatsächlich sind GPU, NPU, TPU alles spezialisierte Prozessoren, die jedoch für unterschiedliche Aufgaben gedacht sind. Als spezialisierte Prozessoren können sie die Arbeitslast der CPU bis zu einem gewissen Grad reduzieren, sodass die Ressourcen der CPU für andere Rechenaufgaben verwendet werden können. Daher wird die Wahl zwischen ihnen durch die Anwendung und Aufgaben des Benutzers bestimmt.
CPU (Central Processing Unit)
Sie hat weniger Kerne und ist speziell für allgemeine Berechnungen konzipiert. Die CPU kann auch als das Gehirn von NAS angesehen werden, verantwortlich für die Ausführung der Befehle und Programme, die vom Betriebssystem und den Anwendungen benötigt werden, daher ist die Geschwindigkeit des NAS Systems und der Anwendungen mit der CPU-Leistung verbunden.
GPU (Graphics Processing Unit)
Ein Mikroprozessor, der speziell für Zeichenoperationen ausgelegt ist, die GPU ist mit Hunderten oder Tausenden von Arithmetic Logic Units (ALU) strukturiert und kann eine große Menge an Berechnungen parallel verarbeiten und kann in eingebettete Grafikchips und eigenständige Grafikkarten eingeteilt werden.
Neben ihrer üblichen Verwendung für die Grafikdarstellung in 3D-Spielen sind GPUs besonders nützlich für die Ausführung von Analysen, Deep Learning und Machine Learning Algorithmen, und ihre Anwendungen sind sicherlich nicht auf die Bildverarbeitung beschränkt.
NPU (Neural Network Processing Unit)
NPU ist speziell für die Beschleunigung von KI-Anwendungen konzipiert, durch Prozessoren, die das menschliche neuronale System nachahmen. Es ist energieeffizient, geeignet für den langfristigen Einsatz und ideal für kontinuierliche KI-Rechenaufgaben, wie Bildgenerierung, Gesichtserkennung usw.
TPU (Tensor Processing Unit)
TPU ist ein von Google speziell für die Beschleunigung von Machine Learning Aufgaben entwickelter Prozessor. Im Gegensatz zu GPUs sind TPUs für großangelegte Berechnungen mit geringer Präzision konzipiert. Googles Forschung zeigt, dass TPUs in KI-Inferenzaufgaben mit neuronalen Netzwerken eine 15- bis 30-mal höhere Leistung als zeitgenössische GPUs und CPUs haben. Allerdings können TPUs aufgrund begrenzter Hersteller und nicht ausreichender Lieferung sehr teuer sein.
Wie funktioniert die GPU auf QNAP NAS ? Was sind die Vorteile von eingebauten oder externen GPUs?
GPUs auf QNAP NAS sind entweder in der CPU integrierte GPUs oder externe Grafikkarten, die von Benutzern über PCIe erweitert werden können.
Die integrierte GPU in der CPU kann die Geschwindigkeit der Dateikonvertierung für Video beschleunigen, was die schnelle Umwandlung großer Dateien in Formate ermöglicht, die auf verschiedenen Geräten reibungslos durchsucht werden können. Zum Beispiel ist der QNAP mit einer integrierten GPU, TVS-h674T, 1,5 Mal schneller in der Dateikonvertierungsgeschwindigkeit als die vorherige Generation TVS-674XT ohne integrierte GPU, was eine erhebliche Menge an Dateikonvertierungszeit spart.
Erfahren Sie mehr: QNAP NAS-Modelle mit eingebauter GPU
Wenn QNAP NAS eine externe PCIe-Erweiterungs-GPU verwendet, verbessert dies nicht nur die Leistung der Dateikonvertierungswiedergabe und der grafischen Berechnung, sondern erhöht auch die grafischen Anwendungen und die Anzeigeleistung von virtuellen Maschinen durch GPU-Pass-Through*.
* GPU-Pass-Through ist nur mit VMs in einer Windows Architektur kompatibel und nur für bestimmte QNAP NAS Modelle und Grafikkarten anwendbar. Bevor Sie eine QNAP NAS Grafikkarte kaufen, überprüfen Sie bitte zuerst die physischen Abmessungen und die Stromanforderungen der Grafikkarte.
Für weitere Informationen: Für detaillierte Supportinformationen besuchen Sie bitte QNAP-Kompatibilitätsliste .
Wie funktioniert NPU auf QNAP NAS ? Was sind die Vorteile von NPU?
Speziell beschleunigt die NPU in QNAP NAS den Betrieb von QNAP AI Core . Zum Beispiel: QuMagie Smart Album KI-Bilderkennung, Qsirch KI-OCR-Texterkennung in Bildern, QVR Face Insight-Gesichtserkennung und QVR Human Personen zählen, sie alle verlassen sich auf die NPU, um die KI-Effizienz zu steigern.
Zum Beispiel ist die neue Generation TS-AI642 AI NAS , speziell entwickelt für KI-Bilderkennungsanwendungen, ausgestattet mit einem 64-Bit ARM Octa-Core Prozessor und einer integrierten Neural Processing Unit (NPU) mit einer Rechenleistung von 6 TOPS. Dank der eingebauten NPU kann der TS-AI642 Gesichtserkennung in 0,2 Sekunden abschließen. Im Vergleich mit dem gleichen Klassen-6-Bay NAS Modell kann die KI OCR-Erkennungsgeschwindigkeit von Text in Bildern, die vom TS-AI642 ausgeführt wird, ebenfalls eine signifikante Leistungsverbesserung von 20% erreichen.
Erfahren Sie mehr: QNAP NAS-Modelle mit eingebauter NPU
QNAP NAS unterstützt die Installation von Edge TPU, die Anwendungen wie QNAP QVR Face bei der Echtzeit-Gesichtserkennung während der dynamischen Analyse von Video Streams assistieren kann. Dies reduziert die Arbeitslast auf dem NAS Prozessor und ist besonders geeignet für Anwendungen, die die Erkennung von Zehntausenden von Gesichtsbildern erfordern, oder in Geschäfts- und Sicherheit Bereichen mit zahlreichen Video Streams. Der energieeffiziente Edge TPU-Beschleuniger benötigt nur 0,5 Watt, um 4 TOPS (Billionen Operationen pro Sekunde) der Analyse durchzuführen.
Erfahren Sie mehr: Coral M.2 Beschleuniger und Coral USB Beschleuniger Produktübersicht
Im Informationszeitalter ist die Wahl des richtigen NAS Systems und Prozessors entscheidend
QNAP bietet vielfältige Hardware-Spezifikationen und Lösungen, um verschiedenen Kundenbedürfnissen gerecht zu werden. Ob es darum geht, große Mengen von Bildern und Videos mit GPU zu verarbeiten, KI-Anwendungen mit NPU zu beschleunigen oder die Leistung in Machine-Learning-Projekten mit TPU zu steigern, QNAP ist flexibel genug, um diversifizierte Software und Hardware sowie hocheffiziente Betriebssysteme bereitzustellen, die es den Benutzern ermöglichen, Daten Speicher Backups effizient zu verwalten, KI-Analyseanwendungen auszuführen und die industrielle Wettbewerbsfähigkeit zu erhöhen.
