Neural Processing Units (NPUs): Mesin Pengolah Neural sebagai Pendorong AI dan Komputasi Generasi Mendatang
Neural Processing Units (NPUs) merupakan unit pemrosesan khusus yang dibangun dari nol untuk menangani kebutuhan unik dari beban kerja AI dan machine learning modern. Sama seperti GPU pernah melampaui CPU untuk beban kerja AI, NPUs siap menantang GPU dengan memberikan kinerja yang lebih cepat, lebih efisien—terutama untuk AI generatif, di mana pemrosesan real-time yang besar harus terjadi dengan kecepatan kilat dan dengan biaya yang lebih rendah.
Pertanyaannya adalah bagaimana NPUs bekerja, dan mengapa mereka mengungguli pendahulu GPU mereka untuk tugas-tugas AI modern, serta apa yang membuat mereka tak tergantikan untuk segala hal mulai dari infrastruktur pusat data yang kokoh hingga perangkat konsumen sehari-hari? Baik Anda sedang merencanakan penyebaran AI besar berikutnya atau hanya penasaran tentang teknologi mutakhir, penting untuk memahami mengapa NPUs bisa menjadi terobosan yang menentukan kembali AI—dan generasi komputasi berikutnya.
Apa Itu Neural Processing Unit (NPU)?
Sebuah Neural Processing Unit (NPU) adalah mikroprosesor khusus yang dibangun dari nol untuk menangani kebutuhan unik dari beban kerja AI dan machine learning modern. Sementara Central Processing Units (CPUs) dan Graphics Processing Units (GPUs) secara historis menggerakkan tugas komputasi tradisional dan merender grafis, mereka tidak dirancang awalnya untuk menangani intensitas komputasi dari jaringan saraf dalam. NPUs mengisi kesenjangan ini dengan fokus khusus pada operasi paralel berkecepatan tinggi seperti perkalian matriks dan matematika tensor—dasar dari model AI.
Aspek kunci yang membedakan NPUs dari CPU dan GPU umum meliputi:
Optimisasi Aritmatika AI: NPUs umumnya menggunakan jenis data presisi rendah (misalnya, aritmatika integer 8-bit, atau bahkan lebih rendah) untuk menyeimbangkan daya pemrosesan dan efisiensi energi, sementara CPU dan GPU biasanya mengandalkan perhitungan floating-point presisi tinggi.
Arsitektur Diparalelkan: NPUs dapat memecah tugas AI menjadi ribuan (atau bahkan jutaan) komputasi yang lebih kecil yang berjalan secara bersamaan, meningkatkan throughput secara dramatis.
Efisiensi Energi: Dengan menghilangkan instruksi yang tidak perlu dan mengoptimalkan khusus untuk tugas jaringan saraf, NPUs dapat mencapai kinerja yang lebih tinggi dengan daya yang lebih rendah dibandingkan dengan GPU atau CPU yang melakukan beban kerja AI yang sama.
Juga dikenal sebagai AI accelerators, NPUs sering muncul sebagai perangkat keras terpisah yang terpasang pada motherboard server, atau sebagai bagian dari sistem-on-chip (SoC) di ponsel pintar, laptop, atau perangkat tepi.
Mengapa NPUs Penting untuk AI Generatif
Lonjakan eksplosif dari AI generatif—yang mencakup model bahasa besar (LLM) seperti ChatGPT, alat generasi gambar seperti DALL·E, dan model sintesis video—menuntut platform komputasi yang dapat menangani jumlah data yang besar, memprosesnya secara real-time, dan belajar secara efisien dari data tersebut. Prosesor tradisional dapat mengalami kesulitan dengan persyaratan ini, menyebabkan konsumsi energi yang tinggi, peningkatan laten, dan bottleneck throughput.
Keuntungan Kunci NPU untuk AI Generatif
Pemrosesan Real-Time: Model AI generatif seperti transformer, model difusi, dan jaringan adversarial generatif (GANs) melibatkan operasi matriks dan tensor yang ekstensif. NPUs sangat baik dalam mengalikan matriks dan menambah vektor secara paralel, membantu model generatif mencapai kinerja dengan laten rendah.
Scalability: NPUs dibangun khusus untuk penskalaan paralel, membuat mereka cocok untuk arsitektur berskala besar yang digunakan dalam AI generatif. Menambah lebih banyak inti NPU atau NPUs ke dalam klaster pusat data dapat meningkatkan kinerja AI secara linear tanpa meningkatkan biaya energi secara drastis.
Efisiensi Energi: Ketika kompleksitas model generatif meningkat, begitu juga konsumsi daya mereka. NPUs membantu menjaga jejak energi tetap terkendali dengan memfokuskan pada jenis matematika yang persis diperlukan oleh AI generatif, menghilangkan overhead dari perhitungan lainnya.
Fitur Utama dari NPUs
Pemrosesan Paralel: Dengan membagi tugas komputasi menjadi banyak tugas yang lebih kecil, NPUs dapat menangani operasi matriks yang luas jauh lebih cepat daripada CPU, yang biasanya menjalankan instruksi secara lebih linear atau serial. Paralelisme ini krusial untuk tugas deep learning, di mana pelatihan dan inferensi melibatkan batch data yang besar.
Aritmatika Presisi Rendah: Sebagian besar perhitungan jaringan saraf tidak memerlukan presisi operasi floating-point 32-bit atau 64-bit. Jenis data presisi rendah, seperti integer 8-bit, secara signifikan mengurangi jumlah bit yang diproses per operasi, memungkinkan eksekusi yang lebih cepat dan lebih efisien energi sambil tetap mempertahankan akurasi model.
Memori On-Chip Berkecepatan Tinggi: Kemampuan untuk menjaga sebagian besar data pelatihan atau inferensi dekat dengan prosesor adalah krusial untuk tugas AI. Banyak NPUs menampilkan memori on-chip high-bandwidth memory (HBM) atau subsistem memori canggih yang dirancang khusus untuk jaringan saraf, mengurangi kebutuhan untuk terus-menerus berkomunikasi dengan memori eksternal.
Teknik Akselerasi Perangkat Keras: Arsitektur NPU modern sering menggabungkan unit perangkat keras khusus seperti array sistolik atau tensor core, memungkinkan mereka melakukan perkalian matriks dan operasi AI-centric lainnya dengan kecepatan yang sangat cepat dengan overhead minimal.
Bagaimana NPUs Bekerja: Mensimulasikan Otak
NPUs terinspirasi dari jaringan saraf otak manusia. Sama seperti miliaran neuron dan sinapsis memproses informasi secara paralel, sebuah NPU terdiri dari banyak elemen pemrosesan yang mampu menangani dataset besar secara bersamaan. Desain ini sangat efektif untuk tugas-tugas seperti:
Pengenalan dan Pengolahan Gambar
Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan Pengenalan Suara
Deteksi Objek dan Navigasi Otonom
Generative AI (misalnya, generasi gambar dan generasi teks)
Bobot Sinaptik dan Pembelajaran
Sebuah batu penjuru dari perhitungan jaringan saraf adalah konsep bobot, yang merepresentasikan “kekuatan” atau “kepentingan” dari setiap koneksi neuron dalam jaringan. NPUs mengintegrasikan bobot ini langsung ke dalam perangkat keras, memungkinkan pembaruan yang lebih cepat dan lebih efisien energi saat model belajar.
Inti Kapasitas Tinggi yang Disederhanakan
Sementara CPU secara tradisional menangani beberapa operasi yang beragam (mulai dari penjelajahan web hingga perhitungan spreadsheet), NPUs menyederhanakan desain untuk fokus hanya pada beberapa operasi inti—seperti perkalian matriks, fungsi aktivasi, dan konvolusi—yang dieksekusi secara berulang dalam paralel.
NPUs vs. GPUs vs. CPUs
Setiap jenis prosesor memainkan peran unik dalam komputasi modern, meskipun ada beberapa tumpang tindih dalam menangani tugas AI. Berikut adalah pemecahan cepat:
Fitur CPU GPU NPU
Penggunaan Utama Tugas umum, logika, dan kontrol Merender grafis, pemrosesan paralel untuk tugas HPC Pemrosesan paralel khusus untuk AI, ML, dan deep learning
Jumlah Inti Sedikit (sering 2–16 di chip konsumen) Ratusan hingga ribuan inti yang lebih kecil Array inti khusus yang sangat paralel
Presisi Biasanya presisi tinggi (32-bit atau 64-bit) Campuran presisi tinggi dan rendah (FP32, FP16, dll.) Fokus pada presisi rendah (8-bit atau lebih rendah)
Efisiensi Energi (AI) Sedang ketika diskalakan untuk AI besar Baik, tetapi bisa rakus daya saat diskalakan Sangat dioptimalkan, daya lebih rendah per operasi
Jejak Fisik Terintegrasi ke papan utama atau SoC Seringkali berdiri sendiri (GPU terpisah) atau berbasis SoC Bisa berdiri sendiri atau terintegrasi ke dalam SoC (ponsel pintar, dll.)
Kesimpulan: Sementara CPU tetap penting untuk pengendalian sistem secara keseluruhan dan alur kerja tradisional, dan GPU menawarkan daya pemrosesan paralel yang kuat (terutama untuk tugas grafis berat), NPUs dibangun khusus untuk akselerasi AI dan sering beroperasi pada kinerja-per-watt yang lebih tinggi untuk beban kerja machine learning.
Aplikasi NPU di Dunia Nyata
Pusat Data dan Cloud AI
Pusat data berskala besar menampung NPUs mandiri yang dapat dilampirkan langsung ke motherboard server. Mereka mempercepat segala hal mulai dari recommendation engine (seperti yang menggerakkan Netflix dan Amazon) hingga AI generatif seperti generasi teks dan gambar secara real-time.
Ponsel Pintar dan Elektronik Konsumen
Banyak ponsel pintar, laptop, dan tablet premium saat ini menggabungkan NPU atau mesin AI langsung ke dalam SoC. Apple Neural Engine, Qualcomm Hexagon NPU, dan Samsung Neural Processing Engine adalah contoh solusi terintegrasi. Pendekatan ini memungkinkan untuk:
Pemrosesan gambar dan video real-time (misalnya, latar belakang kabur dalam panggilan video)
Asisten suara di perangkat (dengan pengenalan suara)
Fitur kamera pintar seperti deteksi adegan, pengenalan wajah, dan stabilisasi gambar canggih
Perangkat Tepi dan IoT
NPUs telah menjadi kunci dalam komputasi tepi, di mana perangkat perlu memproses data secara lokal daripada mengirimkannya ke cloud. Hal ini sangat berharga untuk aplikasi yang memerlukan laten rendah, privasi data, atau umpan balik real-time—pikirkan perangkat rumah pintar, sensor industri 4.0, drone, kendaraan otonom, dan lainnya.
Robotika
Dari robot gudang otomatis hingga asisten bedah robot, NPUs dapat membuat keputusan dalam hitungan detik berdasarkan masukan sensor. Kemampuan mereka untuk menangani feed video (deteksi objek dan pengenalan pola) dan data sensor lainnya dengan cepat adalah revolusioner untuk generasi berikutnya dari robot otonom dan semi-otonom.
NPUs untuk Komputasi Tepi dan AI di Perangkat
Mengapa Komputasi Tepi Penting
Saat AI menyebar ke wearable, sensor jarak jauh, dan perangkat Internet of Things (IoT) lainnya, kemampuan untuk memproses data dekat dengan sumber (dibandingkan dengan cloud) dapat lebih kritis dari sebelumnya. Edge AI mengurangi biaya transfer data, mengurangi masalah laten, dan menjaga informasi sensitif di perangkat—meningkatkan keamanan dan privasi.
Peran NPUs dalam AI di Tepi
Konsumsi Daya Rendah: Seringkali dioperasikan dengan baterai atau terbatas energi, perangkat tepi memerlukan prosesor AI yang dapat berfungsi tanpa menguras sumber daya. NPUs, dioptimalkan untuk operasi matriks yang efisien, adalah pilihan yang sempurna.
Wawasan Real-Time: Baik mendeteksi anomali di pabrik atau melempar ulang drone di tengah penerbangan, keputusan inferensi dalam sekejap mata bisa membuat atau menghancurkan keberlangsungan aplikasi. NPUs menawarkan kemampuan ini dengan overhead minimal.
Aplikasi Ponsel Pintar: Dengan munculnya AI generatif di perangkat, NPUs di ponsel pintar sudah menggerakkan fitur kamera canggih, terjemahan bahasa real-time, dan bantuan suara yang kontekstual.
Masa Depan NPUs dan AI
Saat AI generatif terus meningkat secara eksponensial, begitu pula tuntutan untuk komputasi yang berkinerja tinggi, ultra-efisien. Saat ini, produsen perangkat keras seperti Intel, AMD, Nvidia, Apple, Qualcomm, dan Samsung berlomba untuk mencakup atau menyempurnakan arsitektur NPU mereka sendiri. Demikian pula, pusat data bergeser menuju model komputasi heterogen—di mana CPU, GPU, dan NPUs hidup bersama—untuk menangani beban kerja yang semakin spesialis pada skala besar.
NPUs untuk AI Generatif Generasi Mendatang
Latensi yang Lebih Rendah: NPUs masa depan dapat mencapai inferensi real-time yang hampir instan, membuat asisten pribadi virtual dan generasi konten real-time menjadi bagian yang mulus dari kehidupan sehari-hari.
Penyesuaian Model di Tempat: Saat model menjadi lebih dinamis—menyesuaikan arsitektur dan bobot mereka secara langsung—NPUs akan berkembang untuk menangani skenario pembelajaran online berkelanjutan.
Melampaui Visi dan Bahasa: AI generatif akan segera meluas ke luar keluaran multisensori yang kompleks, termasuk umpan balik haptik real-time, generasi objek 3D, atau bahkan pengalaman imersif audio-visual.
Kolaborasi Multi-Prosesor
Komputasi heterogen melibatkan memanfaatkan prosesor yang tepat untuk pekerjaan yang tepat. CPU menangani tugas-tugas umum dan orkestrasi, GPU menangani operasi paralel berskala besar (seperti grafis atau komputasi matriks besar), dan NPU memberdayakan tugas AI khusus—terutama inferensi jaringan saraf berskala besar.
Dalam skenario masa depan ini, aplikasi menjadi lebih fleksibel dan kuat:
Seni Generatif dapat berjalan secara lokal, dengan NPU Anda menangani transfer gaya atau tugas upscaling secara real-time.
Perangkat lunak perusahaan yang memerlukan pemrosesan bahasa alami berbasis AI dapat menugaskan koreksi tata bahasa dan pemahaman konteks kepada NPUs sementara CPU berkoordinasi dengan GPU untuk visualisasi data.
Simulasi kompleks dalam penelitian ilmiah dapat dibagi antara CPU, GPU, dan NPUs untuk menangani dengan efisien miliaran titik data.
Inovasi Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Cepat
Karena kebutuhan akan penskalaan AI yang cepat, inovasi perangkat keras dan perangkat lunak sedang dipercepat:
Set Instruksi Khusus: Banyak NPUs dikembangkan dengan set instruksi propietari yang sejalan dengan algoritma AI yang berkembang.
Framework AI Bersatu: Framework AI (misalnya, TensorFlow, PyTorch, ONNX) terus mengoptimalkan untuk backend NPU, menyederhanakan alur kerja pengembang.
Konvergensi Edge dan Cloud: Beban kerja AI yang sama sekali dulu dikucilkan ke cloud sekarang dapat tersebar di cloud GPU dan NPUs, atau langsung pada perangkat tepi.
Kesimpulan
Neural Processing Units (NPUs) membuka era baru perangkat keras AI yang dibangun khusus, langsung mengatasi tantangan yang ditimbulkan oleh deep learning, AI generatif, dan pemrosesan data berskala besar. Dengan fokus pada beban kerja paralel, presisi rendah, NPUs memberikan kinerja yang belum pernah terjadi sebelumnya, efisiensi energi, dan skalabilitas—manfaat yang sangat penting tidak hanya untuk AI di cloud yang mutakhir tetapi juga untuk perangkat konsumen sehari-hari dan aplikasi tepi yang sedang berkembang.
Pentingnya mereka dalam masa depan AI tidak bisa dianggap enteng. Saat permintaan akan AI generatif di perangkat semakin meningkat dan komputasi heterogen menjadi standar, NPUs kemungkinan akan menjadi sama pentingnya dalam sistem