Pengertian NPU dan Fungsinya – NPU atau Neural Processing Unit adalah jenis chip komputer yang dirancang khusus untuk mempercepat operasi yang terkait dengan pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan atau AI (Artificial Intelligence). Seperti namanya, NPU mendapat inspirasi dari sistem saraf manusia dan dapat melakukan operasi matematis berulang dengan efisiensi yang jauh lebih tinggi dibandingkan dengan prosesor umum.
Fungsi NPU dalam Teknologi AI
Teknologi AI atau kecerdasan buatan mengharuskan sistem mampu melakukan operasi matematika berulang-ulang dengan cepat dan efisien. Dengan menggunakan NPU, berbagai macam tugas yang berhubungan dengan AI seperti pengenalan suara, identifikasi gambar dan bahkan pemrosesan bahasa alami menjadi jauh lebih cepat dan efisien. Berikut adalah beberapa fungsi NPU dalam Teknlogi kecerdasan buatan atau AI:
- Operasi Paralel: Saat melakukan proses pembelajaran, baik itu supervised atau unsupervised learning, sistem AI membutuhkan operasi matematika berulang-ulang dalam waktu singkat. NPU mampu melakukan operasi ini secara paralel, atau bersamaan, mempercepat proses tersebut.
- Efisiensi Energi: Selain operasi paralel, NPU juga dirancang dengan efisiensi energi yang tinggi. Hal ini memastikan bahwa sistem AI dapat melakukan tugas kompleksnya tanpa membebani perangkat dengan konsumsi daya yang sangat tinggi.
- Pemrosesan Real-time: Saat digunakan dalam sistem seperti pengenalan wajah atau penjejak suara, NPU mampu melakukan semua operasi dalam waktu nyata. Artinya, sangat sedikit hingga tidak ada hambatan antara input dan output.
Cara kerja NPU
Cara kerja NPU atau Neural Processing Unit, cukup unik dan berbeda dengan cara kerja dari komponen lain seperti CPU atau GPU. Prinsip kerjanya mengadaptasi cara kerja dari otak manusia, oleh karena itu NPU juga sering dikenal dengan sebutan ‘otak’ dari sistem AI.
Dalam melakukan pemrosesannya, NPU memanfaatkan prinsip dasar dari pembelajaran mesin dan deep learning, yaitu jaringan saraf tiruan atau Neural Network. Jaringan ini memetakan data input dan output yang berhubungan antara satu sama lain.
Berikut adalah langkah-langkah detail dari proses kerja dari NPU:
- Pelatihan (Training): Pada tahap ini, NPU dikondisikan untuk ‘belajar’ berdasarkan data masukan dan keluaran. Tujuannya adalah untuk membentuk model yang nanti bisa digunakan untuk melakukan prediksi atau pengambilan keputusan. Proses ini bisa mengambil waktu yang cukup lama karena dalam beberapa kasus, jumlah data yang harus diproses bisa sangat besar.
- Inferensi (Inference): Setelah model berhasil dibuat, NPU kemudian melakukan proses inferensi. Ini adalah tahap dimana NPU akan menganalisis data baru berdasarkan model yang sudah dibuat pada tahap pelatihan. NPU akan menghasilkan prediksi atau pengambilan keputusan berdasarkan data baru ini.
- Optimisasi (Optimization): Dalam operasional sehari-hari, NPU terus melakukan proses belajar dan inferensi secara bersamaan. Setiap hasil inferensi akan menjadi bagian dari data pelatihan untuk fase berikutnya. Ini memungkinkan NPU untuk ‘belajar’ dari pengalaman terdahulu dan terus meningkatkan akurasi prediksinya.
NPU vs GPU dan CPU.
NPU vs GPU dan CPU
Berbeda dengan CPU dan GPU yang bekerja dengan prinsip von Neumann, NPU memiliki cara kerja yang Non-von Neumann yang lebih menonjol pada urutan pelaksanaan instruksi operasi dan memori yang lebih elastis dan efisien, sehingga lebih mendukung bagian komputasi yang intensif seperti pada teknologi AI.
Meski GPU memiliki keunggulan dalam kemampuan komputasi paralel, GPU tidak bekerja sendiri dan memerlukan co-processing CPU. Pembangunan model jaringan saraf dan aliran data masih dilakukan di CPU. Ada juga masalah dengan konsumsi daya yang tinggi dan ukuran yang besar. Semakin tinggi performanya, semakin besar GPU, semakin tinggi konsumsi dayanya, dan semakin mahal harganya, yang tidak tersedia untuk beberapa perangkat kecil dan perangkat mobile. Oleh karena itu, sebuah chip khusus NPU yang berukuran kecil, konsumsi daya rendah, performa komputasi tinggi, dan efisiensi komputasi tinggi lahir.
NPU bekerja dengan mensimulasikan neuron dan sinapsis manusia pada lapisan sirkuit dan langsung memproses neuron dan sinapsis berskala besar dengan instruksi pembelajaran mendalam, di mana satu instruksi menyelesaikan pemrosesan satu set neuron. Dibandingkan dengan CPU dan GPU, NPU mengintegrasikan penyimpanan dan komputasi melalui bobot sinapsis, sehingga meningkatkan efisiensi operasional.
Prosesor CPU dan GPU perlu menggunakan ribuan instruksi untuk menyelesaikan pemrosesan neuron. NPU dapat diselesaikan hanya dengan satu atau beberapa instruksi, jadi memiliki keunggulan yang jelas dalam efisiensi pemrosesan deep learning. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa performa NPU adalah 118 kali dari GPU dengan konsumsi daya yang sama.
Oleh karena itu, NPU sangat efisien dan efektif untuk digunakan dalam teknologi AI yang membutuhkan proses analisis dan pengambilan keputusan dalam waktu cepat dan real-time.
Baca juga: Pengertian Mikroprosesor dan Cara Kerjanya
Pentingnya NPU dalam AI
Kecepatan dan efisiensi adalah kunci dalam pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Oleh karena itu, peran NPU dalam sistem ini sangat penting. Dengan NPU, sistem AI dapat belajar dan beradaptasi dengan lebih cepat, memungkinkan implementasi AI yang lebih luas dan lebih efektif dalam berbagai bidang, seperti perangkat seluler, komputasi tepi, dan banyak lagi.
