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Introduction super simple au CPU, GPU, NPU et TPU
En fait, le GPU, le NPU, le TPU sont tous des processeurs spécialisés, mais destinés à des tâches différentes. En tant que processeurs spécialisés, ils peuvent réduire la charge de travail du CPU dans une certaine mesure, permettant ainsi aux ressources du CPU d’être utilisées pour d’autres tâches informatiques. Par conséquent, celui dont un utilisateur a besoin est déterminé par l’application et les tâches de l’utilisateur.
CPU (Unité Centrale de Traitement)
Il possède moins de cœurs et est spécifiquement conçu pour le calcul général. Le CPU peut également être vu comme le cerveau de NAS , responsable de l’exécution des commandes et des programmes requis par le système d’exploitation et les applications, ainsi la vitesse du système et des applications NAS est liée à la performance du CPU.
GPU (Unité de Traitement Graphique)
Un microprocesseur dédié à l’exécution d’opérations de dessin, le GPU est structuré avec des centaines ou des milliers d’Unités Logiques Arithmétiques (ALU) et est capable de traiter en parallèle une grande quantité de calculs, et peut être catégorisé en puces graphiques intégrées et cartes graphiques autonomes.
Outre leur utilisation commune pour le rendu graphique dans les jeux 3D, les GPU sont particulièrement utiles pour exécuter des analyses, des algorithmes d’apprentissage profond et d’apprentissage automatique, et leurs applications ne se limitent certainement pas au traitement d’images.
NPU (Unité de Traitement de Réseau Neuronal)
Le NPU est spécifiquement conçu pour accélérer les applications d’IA, à travers des processeurs qui imitent le système neuronal humain. Il est économe en énergie, adapté à une utilisation à long terme et idéal pour des tâches computationnelles d’IA continues, telles que la génération d’images, la reconnaissance faciale, etc.
TPU (Unité de Traitement Tensoriel)
Le TPU est un processeur développé par Google spécifiquement pour accélérer les tâches d’apprentissage automatique. Contrairement aux GPU, les TPU sont conçus pour des calculs de faible précision à grande échelle. Les recherches de Google montrent que dans les tâches d’inférence d’IA utilisant des réseaux neuronaux, la performance du TPU est de 15 à 30 fois celle des GPU et CPU contemporains. Cependant, comme la demande ne peut pas être suffisamment satisfaite par l’offre en raison du nombre limité de fabricants, les TPU peuvent être très coûteux.
Comment fonctionne le GPU sur QNAP NAS ? Quels sont les avantages des GPU intégrés ou externes ?
Les GPU sur QNAP NAS sont soit des GPU intégrés au sein du CPU soit des cartes graphiques externes que les utilisateurs peuvent étendre via PCIe.
Le GPU intégré dans le CPU peut accélérer la vitesse de conversion de fichiers pour vidéo , permettant une conversion rapide de gros fichiers en formats pouvant être facilement consultés sur divers appareils. Par exemple, le QNAP avec un GPU intégré, TVS-h674T, est 1,5 fois plus rapide en termes de vitesse de conversion de fichiers que la génération précédente TVS-674XT sans GPU intégré, économisant ainsi un temps considérable de conversion de fichiers.
En savoir plus : Modèles QNAP NAS avec GPU intégré
Lorsque le QNAP NAS utilise un GPU d’extension PCIe externe, en plus d’améliorer la performance de la conversion de fichiers, de la lecture et du calcul graphique, il peut également améliorer les applications graphiques et la performance d’affichage des machines virtuelles grâce au GPU Pass-through*.
* Le GPU pass-through est uniquement compatible avec les VM dans une architecture Windows et est applicable uniquement à des modèles spécifiques de QNAP NAS et à des cartes graphiques. Avant d’acheter une carte graphique QNAP NAS , veuillez d’abord vérifier les dimensions physiques et les exigences de puissance de la carte graphique.
Pour plus d’informations : Pour des informations de support détaillées, veuillez visiter Liste de compatibilité QNAP .
Comment fonctionne le NPU sur QNAP NAS ? Quels sont les avantages du NPU ?
Spécifiquement, le NPU dans QNAP NAS accélère le fonctionnement de QNAP AI Core . Par exemple : la reconnaissance d’images d’album intelligent QuMagie , la reconnaissance de texte AI OCR dans les images Qsirch , la reconnaissance faciale Insight QVR Face et le comptage de personnes QVR Human , ils dépendent tous du NPU pour augmenter l’efficacité de l’IA.
Par exemple, la nouvelle génération TS-AI642 AI NAS , spécialement conçue pour les applications de reconnaissance d’images par IA, est équipée d’un processeur octa-core ARM 64 bits et d’une unité de traitement neuronal (NPU) intégrée avec une performance de calcul de 6 TOPS. Grâce au NPU intégré, le TS-AI642 peut compléter la reconnaissance faciale en 0,2 seconde. Comparé au modèle de la même classe à 6 baies NAS , la vitesse de reconnaissance OCR AI du texte dans les images exécutée par le TS-AI642 peut également atteindre une amélioration significative de performance de 20 %.
En savoir plus : Modèles QNAP NAS avec NPU intégré
QNAP NAS prend en charge l’installation de Edge TPU, qui peut aider des applications telles que QNAP QVR Face à effectuer une reconnaissance faciale en temps réel lors de l’analyse dynamique des flux vidéo . Cela réduit la charge de travail sur le processeur NAS et est particulièrement adapté pour les applications nécessitant la reconnaissance de dizaines de milliers d’images faciales, ou dans les domaines commerciaux et Sécurité avec de nombreux flux vidéo . L’accélérateur Edge TPU économe en énergie ne nécessite que 0,5 watt pour effectuer 4 TOPS (billions d’opérations par seconde) d’analyse.
En savoir plus : Accélérateur Coral M.2 et Accélérateur USB Coral Aperçu du produit
À l’ère de l’information, choisir le bon système NAS et processeur est crucial
QNAP propose des spécifications matérielles diverses et des solutions pour répondre à divers besoins des clients. Que ce soit pour gérer de grands volumes d’images et vidéos avec GPU, accélérer les applications IA avec NPU, ou améliorer la performance dans les projets d’apprentissage automatique avec TPU, QNAP est suffisamment flexible pour fournir des logiciels et du matériel diversifiés ainsi que des systèmes d’exploitation à haute efficacité pour permettre aux utilisateurs de gérer efficacement les sauvegardes données Stockage , exécuter des applications d’analyse IA et augmenter la compétitivité industrielle.
