Bewertung der Prozessorleistung für KI-Aufgaben

Edge-Computing verändert, wie wir Daten handhaben und Informationen verarbeiten. Es bringt die Rechenleistung näher zu dem Ort, wo die Daten generiert werden, was hilft, die Dinge schneller zu machen und die Privatsphäre zu verbessern. Dieser Ansatz ist besonders wichtig für Geräte, die schnelle Entscheidungen treffen müssen, wie selbstfahrende Autos, smart City-Systeme und mobile Gadgets.

Mit dem Wachstum von Edge-Computing braucht man leistungsstärkere Chips, die als System-on-Chip (SoC) Lösungen bekannt sind. Diese Chips kombinieren traditionelle Prozessoren mit speziellen Einheiten, die bei Aufgaben wie Grafik und künstlicher Intelligenz (KI) helfen. Dieses Papier untersucht, wie diese verschiedenen Prozessoren zusammenarbeiten, um die KI-Leistung zu verbessern.

#Leistungsvergleich verschiedener Prozessoren

In der Welt der KI nutzen wir oft verschiedene Arten von Prozessoren, um die Aufgaben zu erledigen. Dieses Papier konzentriert sich auf drei Haupttypen: Central Processing Units (CPUS), Graphics Processing Units (GPUs) und Neural Processing Units (NPUs). Jeder hat seine Stärken und Schwächen, wenn es darum geht, Aufgaben wie lineare Algebra und Inferenz von neuronalen Netzwerken zu handhaben.

• Neural Processing Unit (NPU): NPUs sind speziell für KI-Aufgaben konzipiert. Sie glänzen bei Aufgaben wie der Matrix-Vektor-Multiplikation und sind in bestimmten Situationen schneller als andere Prozessoren.
• Graphics Processing Unit (GPU): GPUs sind grossartig bei Aufgaben, die viel parallele Verarbeitung erfordern, wie die Matrixmultiplikation. Sie schneiden besser ab, wenn sie mit grösseren Datensätzen umgehen müssen.
• Central Processing Unit (CPU): CPUs sind vielseitig und funktionieren gut bei einfacheren Aufgaben wie Punktproduktionen, wo sie sowohl GPUs als auch NPUs übertreffen können.

Zu verstehen, wie diese Prozessoren funktionieren, kann Ingenieuren und Entwicklern helfen, den richtigen für ihre spezifischen Bedürfnisse auszuwählen.

#Die Bedeutung des Benchmarking

Um herauszufinden, welcher Prozessor bei verschiedenen Aufgaben am besten funktioniert, ist Benchmarking wichtig. Das bedeutet, Tests durchzuführen, um zu sehen, wie gut jeder Prozessor bestimmte Arbeitslasten handhabt. Durch den Vergleich ihrer Leistung können wir verstehen, wo jeder Prozessor glänzt.

In dieser Studie haben wir uns angeschaut, wie gut CPUs, GPUs und NPUs bei Aufgaben der linearen Algebra und Anwendungen neuronaler Netzwerke abschneiden. Diese Forschung ist entscheidend für jeden, der Systeme entwirft, die auf KI angewiesen sind, da sie hilft, die beste Kombination von Prozessoren zu identifizieren.

#Was wir getestet haben

Wir haben uns in unseren Leistungstests auf zwei Hauptbereiche konzentriert: grundlegende lineare Algebra-Operationen und Anwendungen tiefer neuronaler Netzwerke.

#Lineare Algebra-Operationen

Lineare Algebra ist ein wichtiger Bestandteil vieler KI-Algorithmen. Wir haben speziell drei Arten von Operationen getestet:

1. Matrixmultiplikation: Das ist eine grundlegende Operation in verschiedenen KI-Modellen.
2. Matrix-Vektor-Multiplikation: Eine weitere Schlüsseloperation, bei der eine Matrix mit einem Vektor kombiniert wird.
3. Vektor-Vektor-Punktprodukt: Diese Operation misst die Ähnlichkeit zwischen zwei Vektoren.

#Neuronale Netzwerkmodelle

Wir haben auch untersucht, wie gut verschiedene Prozessoren mit neuronalen Netzwerkmodellen abschneiden. Einige der Modelle, die wir getestet haben, sind:

• MobileNet: Ein Modell zur Bildklassifizierung.
• LSTM: Eine Art rekurrentes neuronales Netzwerk, das für Aufgaben wie Sprachverarbeitung verwendet wird.
• Grosse Sprachmodelle (LLMs): Diese Modelle bewältigen komplexe Aufgaben wie Textgenerierung.

Indem wir sowohl lineare Algebra als auch neuronale Netzwerkmodelle getestet haben, können wir sehen, wie die verschiedenen Prozessoren eine Vielzahl von Aufgaben handhaben.

#Wichtige Erkenntnisse aus dem Benchmarking

Unsere Tests haben interessante Unterschiede in der Leistung je nach verwendetem Prozessor gezeigt.

#Matrixmultiplikation

Bei der Matrixmultiplikation haben wir festgestellt, dass GPUs bei grösseren Matrizen besser abschneiden und die Rechenzeit erheblich reduzieren. Für kleinere Matrizen waren jedoch NPUs schneller, dank ihrer effizienten Speicherverwaltung. Das deutet darauf hin, dass NPUs die bessere Wahl für kleinere Matrizen sind, während GPUs ideal für grössere sind.

#Matrix-Vektor-Multiplikation

Was die Matrix-Vektor-Multiplikation angeht, haben NPUs GPUs in allen Grössen ständig übertroffen. Sie zeigten eine etwa 58%ige Reduktion der Latenz, was NPUs zur besten Wahl für diese Aufgaben macht.

#Vektor-Vektor-Punktprodukt

Für die Punktproduktoperation haben NPUs wieder beeindruckende Ergebnisse gezeigt und die GPUs übertroffen. Die spezielle Hardware in NPUs ermöglicht es ihnen, diese Operation effizienter zu handhaben, da sie weniger Datenwiederverwendung erfordert.

#Neuronale Netzwerk-Inferenz

Bei den Tests mit neuronalen Netzwerkmodellen:

• MobileNet für Video-Klassifizierung: NPUs zeigten viel niedrigere Inferenzlatenz im Vergleich zu GPUs bei kleineren Batchgrössen. Als die Batchgrössen zunahmen, schnitten GPUs besser ab, was darauf hinweist, dass sie besser für grössere Datensätze geeignet sind.

• LSTM-Modelle: Wir fanden heraus, dass GPUs einen leichten Vorteil gegenüber NPUs bei der LSTM-Inferenz hatten. Das liegt wahrscheinlich am Design des Modells, das zu einer weniger effizienten Verarbeitung auf NPUs führte.

• Grosse Sprachmodelle (LLMs): NPUs haben bei LLMs aussergewöhnlich gut abgeschnitten, fast viermal schneller als GPUs. Das hebt die Stärke von NPUs bei komplexen Aufgaben neuronaler Netzwerke hervor.

#Energieeffizienz

Ein wichtiger Aspekt unserer Studie war die Berücksichtigung der Energieeffizienz. NPUs benötigen weniger Energie im Vergleich zu GPUs, während sie vergleichbare Leistungsniveaus bieten. Während GPUs etwa 75 Watt ziehen, arbeiten NPUs typischerweise mit etwa 35 Watt. Diese Effizienz macht NPUs besonders attraktiv für Anwendungen, bei denen der Energieverbrauch ein Anliegen ist, wie bei mobilen Geräten und Edge-Computing-Szenarien.

#Fazit

Unsere Forschung hebt die Bedeutung hervor, den richtigen Prozessor für spezifische KI-Aufgaben auszuwählen. NPUs excelieren bei Aufgaben im Zusammenhang mit Matrix-Vektor-Multiplikation und grossen Sprachmodellen, während GPUs bei grösseren Matrixmultiplikationen und Bildklassifizierungen am besten abschneiden. CPUs bleiben eine solide Option für einfachere Operationen wie Punktprodukte.

Durch das Benchmarking dieser verschiedenen Prozessoren bieten wir nützliche Einblicke für Ingenieure und Entwickler, die mit KI-Technologien arbeiten. Zukünftige Arbeiten könnten sich darauf konzentrieren, weiter zu erforschen, wie diese Prozessoren kombiniert werden können, um Leistung und Energieeffizienz zu maximieren. Das könnte zu noch besseren KI-Anwendungen führen, insbesondere in Edge-Computing-Umgebungen.

Insgesamt versprechen die wachsenden Fähigkeiten von Edge-Computing und fortschrittlichen SoCs spannende neue Entwicklungen in der Welt der KI. Während sich diese Technologien weiterentwickeln, werden sie eine immer wichtigere Rolle in unserem täglichen Leben und in der Industrie spielen.