que es npu

CPU, GPU y ahora NPU. De un tiempo a esta parte, los distintos fabricantes de telefonía han hecho hincapié en un nuevo componente hasta ahora desconocido para la mayoría. NPU, o mejor dicho, Neural Processing Unit o Unidad Neutral de Procesamiento, se trata de un componente que interfiere de forma directa en las actividades relacionadas con la Inteligencia Artificial. Pero, ¿qué es NPU realmente y qué lo diferencia de la CPU y la GPU? Lo vemos a continuación.

¿Qué es GPU, CPU y NPU y cuáles son sus diferencias?

Lo que conocemos como CPU y GPU son dos de los componentes más importantes de un ordenador y un smartphone. A grosso modo, la CPU se trata de la unidad encargada de procesar toda la información relacionada con datos de aplicaciones, programas y procesos del sistema anclados en segundo plano.

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En un plano físico no se trata más que de una unidad que resuelve operaciones matemáticas y las interpreta en forma de instrucciones. Al igual que ocurre con otros componentes, a mayor frecuencia y núcleos, mayor rendimiento al contar con más capacidad para procesar la información.

En cuanto a la GPU, la Unidad Gráfica de Procesamiento está destinada a procesar toda la información relacionada con gráficos en 3D y 2D. Dado que las interfaces actuales se basan en complejos mapas en 2D y 3D, el equipo requiere de una segunda unidad para trabajar con los datos de forma solvente.

Además de juegos y videos, la GPU es sumamente útil para gestionar las animaciones del sistema y la grabación de video en alta calidad, entre otras tareas más superficiales.

Entonces, ¿para qué sirve la NPU? Dicho componente está destinado a recibir las instrucciones de la CPU que requieren del uso de la Inteligencia Artificial para ser procesadas de forma mucho más eficiente, y su funcionamiento intenta similar las funciones de un cerebro.

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Las funciones de las cuales se encarga la NPU tienen que ver con la resolución de una alta cantidad de cálculos matemáticos en un corto periodo de tiempo. La clave de este tipo de chips se basa en la velocidad y la eficiencia energética, con mucho mayor recorrido que las CPU y las GPU.

NPU, Inteligencia Artificial, Machine Learning y Deep Learning

Ya hemos visto qué es NPU y cuál es su función principal, pero, ¿qué tareas requieren uso de la NPU y cuál es su aplicación real en un teléfono móvil? Para entrar en detalle, primero tendremos que conocer qué es la Inteligencia Artificial, el Marchine Learning y el Deep Learning.

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El primer concepto tiene que ver, en un plano físico, con toda actividad que varía dependiendo del uso de un determinado tipo de software. Y es que mientras que la CPU y la GPU resuelven operaciones que vienen predefinidas por el sistema, la NPU resuelve cálculos que pueden variar dependiendo del usuario.

Estos cálculos pueden estar relacionados con el procesamiento de fotografías en modo retrato, la estabilización de un video a tiempo real, el cálculo en 3D de la distancia de varios objetos a través de la cámara o la predicción del lenguaje en el teclado. Tareas que, en definitiva, requieren de la resolución de cálculos variables en un periodo muy corto de tiempo.

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El Huawei P30 integra una de las NPU más potentes de la actualidad.

Pero la clave real de la Inteligencia Artificial tiene que ver precisamente con el Machine Learning. Dicho término hace mención a la capacidad de un determinado tipo de sistema de aprender los hábitos de uso de un dispositivo a lo largo del tiempo. La NPU es precisamente la encargada de dar solución a esos hábitos y actuar en consecuencia. Activar ciertas funciones a una hora determinada, agilizar la carga de aplicaciones que más usamos en un móvil, predecir emoticonos en el teclado, ajustar el uso de la batería dependiendo de la hora del día…

Entonces, ¿qué es el Deep Learning? Este concepto es sin lugar a dudas el más interesante de los tres. El Deep Learning hace referencia a las operaciones de la NPU que no necesitan de la intervención humana para ser resueltas.

Su funcionamiento es más parecido al de un cerebro y un encéfalo que al de un procesador per sé, al ser capaz de resolver ecuaciones sin necesidad de ser planteadas por el usuario, sino por el entorno. Por el momento su aplicación no está muy extendida en los sistemas móviles actuales, por lo que habrá que esperar a que Android y iOS implementen funciones destinadas al Deep Learning para ajustar todo el software a las necesidades del usuario sin que este intervenga activamente.

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