١. وحدة معالجة عصبية (NPU): ما هي ولماذا تهم في الذكاء الاصطناعي الحافوي

٢. الذكاء الاصطناعي ٣. انتقل بسرعة من التنفيذ السحابي فقط إلى ٤. التنفيذ على الجهاز نفسه و التحوّل المُجاور. ٥. . وتُعَدّ وحدة المعالجة العصبية (NPU) تقنيةً رئيسيةً تُمكّن هذا التحوّل ٦. وحدة المعالجة العصبية (NPU) — Neural Processing Unit, ٧. ، وهي مُسرّعة ذكاء اصطناعي مخصصة صُمِّمت لتشغيل استنتاج الشبكات العصبية بكفاءة على الهواتف الذكية، وأجهزة الإنترنت للأشياء (IoT)، ومنصات السيارات، والأنظمة الصناعية.

٨. وعلى الرغم من أن وحدات معالجة المركز (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) يمكنها معالجة أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي، فإن الأنظمة الحديثة تُصمَّم بشكل متزايد باستخدام ٩. محركات عصبية متخصصة ١٠. لتحقيق أداء أفضل في ١١. زمن الوصول، وكفاءة استهلاك الطاقة، والحساب الذكي المُحافظ على الخصوصية. ١٢. . وتوضّح هذه المقالة ما هي وحدات المعالجة العصبية (NPUs)، وكيف تختلف عن وحدات معالجة المركز (CPUs) ووحدات معالجة الرسومات (GPUs) ووحدات معالجة الذكاء الاصطناعي (TPUs)، وأين تندرج في الحوسبة المُولَّدة للأجيال القادمة.

١٣. ١️⃣. ما هي وحدة المعالجة العصبية (NPU)؟

١٤. محرك حاسوبي مخصص للذكاء الاصطناعي

An NPU (Neural Processing Unit) ١٥. هو معالج موجَّه لمجال معين ومُحسَّن لعمليات الحوسبة العصبية — وبخاصة ١٦. ضرب المصفوفات، وعمليات الالتفاف، ودوال التفعيل. ١٧. . وتسارع وحدات المعالجة العصبية (NPUs) أحمال الاستنتاج مثل رؤية الحاسوب، ومعالجة الصوت، والمهمات المتعلقة باللغة الطبيعية، ودمج البيانات من أجهزة الاستشعار.

١٨. السمات المعمارية الأساسية

• ١٩. وحدات حساب متوازية مُحسَّنة لرياضيات التنسور

• ٢٠. ذاكرة داخل الرقاقة لتقليل النفقات المرتبطة بنقل البيانات

• ٢١. حسابات منخفضة الدقة (INT8 / INT4 / BF16) لتحقيق كفاءة أعلى

• ٢٢. خطوط أنابيب مخصصة لطبقات ومشغِّلات الشبكات العصبية الشائعة

٢٣. وبشكل جوهري، تُمكّن وحدة المعالجة العصبية (NPU) ٢٤. معالجة الذكاء الاصطناعي في الزمن الحقيقي وباستهلاك منخفض للطاقة ٢٥. بالقرب من مكان إنشاء البيانات.

٢٦. ٢️⃣. لماذا تهم وحدات المعالجة العصبية (NPUs) لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة

٢٧. المزايا الرئيسية

Benefit	Description
٢٨. كفاءة عالية في استهلاك الطاقة	٢٩. عدد أكبر من عمليات الذكاء الاصطناعي لكل واط مقارنةً بـ ٣٠. وحدة معالجة مركزية/وحدة معالجة رسومات
٣١. زمن وصول منخفض للاستنتاج	٣٢. استجابة فورية للذكاء الاصطناعي الحرج من حيث السلامة
٣٣. الخصوصية والأمن	٣٤. معالجة البيانات محليًّا دون إرسالها إلى السحابة
٣٥. ذكاء بدون اتصال بالإنترنت	٣٦. وظائف الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى اتصال بالإنترنت

٣٧. القدرات النموذجية لوحدات المعالجة العصبية (NPUs)

• ٣٨. تجزئة الصور وكشف الكائنات

• ٣٩. التعرُّف على الكلام والترجمة على الجهاز نفسه

• ٤٠. تحليل بيانات أجهزة الاستشعار للروبوتات والأجهزة القابلة للارتداء

• ٤١. خطوط أنابيب الإدراك المساعدة للسائق في المركبات

٤٢. ٣️⃣. وحدة المعالجة العصبية مقابل وحدة معالجة المركز مقابل وحدة معالجة الرسومات مقابل وحدة معالجة الذكاء الاصطناعي

المكون	الغرض	٤٣. المجال الذي تتفوق فيه	٤٤. الموقع النموذجي
وذاكرة	٤٥. الحوسبة العامة	٤٦. المنطق التحكُّمي ومهمات نظام التشغيل	٤٧. عام
GPU	١. الحوسبة المتوازية	٢. التدريب والرسومات	٣. السحابة، أجهزة الكمبيوتر الشخصية، الحافة
٤. وحدة معالجة عصبية (NPU)	٥. الاستنتاج العصبي	٦. الذكاء الاصطناعي منخفض زمن الوصول وكفء	٧. الأجهزة المحمولة، وإنترنت الأشياء، وأجهزة الحافة
٨. وحدة معالجة التنسور (TPU)	٩. الحوسبة التنسورية	١٠. التدريب/الاستنتاج على نطاق واسع	١١. السحابة (جوجل)

١٢. الفرق الجوهري:

• ١٣. وحدة معالجة الرسومات (GPU) = ١٤. حواسيب عالية المرونة وعالية الإنتاجية

• ١٥. وحدة المعالجة العصبية (NPU) = ١٦. حواسيب عصبية متخصصة ذات كفاءة عالية

١٧. ٤️⃣. كيف تعمل وحدة المعالجة العصبية (NPU)؟

١٨. المكونات الأساسية

• ١٩. وحدات الحوسبة التنسورية

• ٢٠. ذاكرة SRAM مدمجة / ذاكرة موحدة

• ٢١. خطوط أنابيب DMA وإعادة استخدام البيانات

• ٢٢. محركات التكمين ووظائف التفعيل

• ٢٣. المنطق العصبي للتحكم

٢٤. أعباء العمل الذكائية المدعومة

• ٢٥. التعرف على الصور وكشف الكائنات

• ٢٦. معالجة اللغة الطبيعية

• ٢٧. التعرف على الصوت والكلام

• ٢٨. دمج المستشعرات للروبوتات والمركبات

• ٢٩. الذكاء الاصطناعي التوليدي ومعالجة الرؤية المحلية

٣٠. تدعم العديد من وحدات المعالجة العصبية أيضًا ٣١. العمليات الحسابية INT8 وFP16 والدقة المختلطة ٣٢. لتحقيق إنتاجية أعلى.

٦٤. ٥️⃣. ٣٣. . الأجهزة الشائعة التي تستخدم وحدات المعالجة العصبية (NPUs)

٣٤. القطاع	Examples
٣٥. الهواتف الذكية	٣٦. المحرك العصبي لشركة آبل، معالج الإشارات الرقمية هيكسيجون من كوالكوم، وحدة المعالجة العصبية كيرين
٣٧. بوابات الذكاء الاصطناعي في الحافة	٣٨. نفيديا جيتيسون، معالجات الفيديو موفيديوس من إنتل
٣٩. الأنظمة الصناعية	٤٠. ذكية PLCs, ٤١. ، كاميرات صناعية
٤٢. السيارات	٤٣. أنظمة مساعدة السائق المتقدمة (ADAS), ٤٤. ، شرائح أنظمة التشغيل الخاصة بالقيادة الذاتية
٤٥. الاستهلاكية	٤٦. مكبرات الصوت الذكية، ونظارات الواقع المعزز/الواقع الافتراضي، والروبوتات

٤٧. ٦️⃣. وحدة المعالجة العصبية (NPU) والشبكات في الحافة — ولماذا تهم الاتصالات

٤٨. غالبًا ما تدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي في الحافة ٤٩. واجهات الشبكة ٥٠. لتدفق البيانات، وتحديث النماذج، أو تبادل القرارات.

٥١. تُستخدم شبكات التوصيل السلكية الموثوقة على نطاق واسع في:

• الأتمتة الصناعية

• ٥٢. أنظمة الرؤية بالذكاء الاصطناعي (الكاميرات المزودة بتقنية PoE)

• ٥٣. نقاط الوصول الذكية ومراكز إنترنت الأشياء

• ٥٤. خوادم الحافة والبوابات

٥٥. موصلات RJ45 المغناطيسية (MagJacks) للأجهزة الذكية في الحافة

٥٦. بالنسبة لبوابات الذكاء الاصطناعي ووحدات الحوسبة المضمنة،, ووصلات RJ45 مدمجة ٥٧. توفر:

• ٥٨. اتصال إيثرنت مستقر

• ٥٩. طاقة PoE/PoE+ للكاميرات والمستشعرات

• ٦٠. درع ضد التداخل الكهرومغناطيسي وسلامة الإشارة

• ٦١. تصميم وحدات مدمجة ومدمج

٦٢. أمثلة على الميزات:

• ٦٣. دعم إيثرنت بسرعات ١٠/١٠٠/١٠٠٠ ميجابت في الثانية

• ٦٤. خيارات PoE ٦٥. للأجهزة الذكية في الحافة

• ٦٦. مصممة لأنظمة الحوسبة المضمنة والشبكات

٦٧. ٧️⃣. الخاتمة

٦٨. تعيد وحدات المعالجة العصبية (NPUs) تعريف بنية الحوسبة من خلال تمكين ٦٩. الاستنتاج السريع والكفء من حيث استهلاك الطاقة للذكاء الاصطناعي عند الحافة. ٧٠. . وبما أن عدد الأنظمة التي تقوم بتشغيل أعباء العمل العصبية محليًّا في ازدياد، فإن وحدات المعالجة العصبية ستكون إلى جانب وحدات المعالجة المركزية ووحدات معالجة الرسومات كمكون أساسي في خطوط معالجة البيانات الحديثة.

٧١. من الهواتف الذكية إلى المصانع الذكية، فإن ٧٢. وحدة المعالجة العصبية ٧٣. تمكِّن عصرًا جديدًا من ١. نشر الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي، الآمن، ومنخفض زمن التأخير.