تفاوت بین پردازنده هوش مصنوعی و پردازنده عادی

در دهه‌های اخیر فناوری اطلاعات و پردازش کامپیوتری وارد دوران جدیدی شده است؛ دورانی که به‌سرعت با عنوان “هوش مصنوعی (AI)” در حال شکل‌گیری است. درست همان‌طور که اینترنت پیشرو انقلاب دیجیتال شد، هوش مصنوعی هم امروز محور پیشرفت بسیاری از صنایع و محصولات است—از دستیارهای صوتی در گوشی گرفته تا سامانه‌های بینایی ماشین. این روند جدید مستلزم طراحی و تولید پردازنده‌هایی با معماری و توانایی‌های متفاوت و بهینه در مقایسه با پردازنده‌های سنتی است.

پردازنده عادی چیست؟

پردازنده مرکزی (CPU)، هسته‌ی اصلی هر کامپیوتر یا دستگاه هوشمند است.

در دستگاه‌های موبایل نیز اصطلاح تراشه یا SoC (System-on-a-Chip) رایج است: یک تراشه‌ی چندکاره که نه‌تنها CPU بلکه مدارهای حافظه، پردازشگر گرافیکی، کنترلرهای ارتباطی و غیره را روی خود دارد.

هدف CPU و SoCها تأمین عملکرد مناسب برای اجرای وظایف عمومی مانند اجرای برنامه‌ها، مدیریت سیستم‌عامل، رابط‌های کاربری و… است.

ویژگی‌های کلیدی پردازنده عادی

• تعداد نسبتاً کمی هسته (۲ تا ۱۶) با قدرت بالای هر هسته.
• عملکرد مناسب برای پردازش ترتیبی و دستورات عمومی.
• بهینه‌سازی برای مصرف انرژی، گرما و ابعاد در دستگاه‌های همراه مانند گوشی و تبلت.

پردازنده هوش مصنوعی (AI) چیست؟

چیپ یا پردازنده AI، به‌منظور تسریع وظایف خاص هوش مصنوعی ساخته می‌شود، یعنی الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی، بینایی ماشین، پردازش زبان طبیعی و موارد مشابه. بدین لحاظ:

• معماری متفاوت: تعداد بسیار زیادی هسته کوچک یا تراشه‌های برداری (و نه ترتیبی).
• بهینه‌سازی شدید برای عملیات ماتریسی و برداری مثل ماتریس‌ها، تانسورها و ضرب‌های ماتریسی.
• نمونه‌ها:
• GPU: پردازشگر گرافیکی‌ با معماری موازی گسترده برای آموزش یا استنتاج مدل‌ها.
• TPU (Tensor Processing Unit): تراشه‌ اختصاصی گوگل برای عملیات سریع TensorFlow
• NPU (Neural Processing Unit): تراشه‌های هوش مصنوعی داخل گوشی‌ها برای اجرای مدل‌ها روی دستگاه.

این چیپ‌ها میزان عظیمی از عملیات محاسباتی (FLOPS) را با توان مصرفی یا مصرف انرژی قابل‌قبول انجام می‌دهند— مسئله‌ای که برای CPU عملاً چالش‌برانگیز است.

تفاوت‌های معماری بین CPU و پردازنده‌های AI:

تعداد هسته‌ها

• CPU: دارای تعداد کمی هسته‌ی قدرتمند (معمولاً بین ۲ تا ۱۶ هسته) است که برای اجرای دستورات به‌صورت ترتیبی طراحی شده‌اند.
• پردازنده‌های AI: دارای صدها یا حتی هزاران هسته‌ی ساده و کوچک هستند که توانایی اجرای عملیات به‌صورت موازی و گسترده را دارند.

نوع پردازش

• CPU: پردازش ترتیبی یا سریالی دارد. یعنی دستورات یکی پس از دیگری اجرا می‌شوند.
• پردازنده‌های AI: پردازش موازی دارند و می‌توانند هزاران عملیات را هم‌زمان انجام دهند، به‌ویژه مناسب برای عملیات برداری و ماتریسی هستند.

هدف طراحی

• CPU: برای وظایف عمومی و همه‌منظوره طراحی شده، مانند اجرای سیستم‌عامل، مرور وب، برنامه‌نویسی، و مدیریت منابع.
• پردازنده‌های AI: برای تسریع در پردازش مدل‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و وظایف سنگین ریاضی طراحی شده‌اند.

عملکرد در عملیات AI (مثل یادگیری ماشین)

• CPU: کندتر و با مصرف انرژی بالاتر در انجام وظایف مربوط به هوش مصنوعی.
• پردازنده‌های AI: بسیار سریع‌تر و بهینه‌تر برای اجرای مدل‌های AI، با مصرف انرژی کمتر در مقایسه با CPU در مقیاس مشابه.

مصرف انرژی و بازدهی

• CPU: در پردازش‌های سنگین مثل AI بازدهی کمی دارد و مصرف انرژی بالاتری خواهد داشت.
• پردازنده‌های AI: برای عملیات‌های سنگین بهینه‌سازی شده‌اند و نسبت به توان مصرفی، عملکرد بالاتری ارائه می‌دهند.

چرا سرعت و مصرف انرژی مهم است؟

مدل‌های بزرگی مثل GPT یا Stable Diffusion در صورت اجرا فقط با CPU، عملکرد بسیار کندی خواهند داشت.

GPU/TPU می‌توانند هزاران برابر سرعت بیشتر در اجرای مدل‌ها فراهم کنند و درعین‌حال مصرف انرژی را کنترل نمایند—به‌ویژه در محیط‌هایی مانند سرورها و دیتاسنترها.

کاربردها

پردازنده‌های عادی (CPU)

• استفاده‌های عمومی مانند سیستم‌عامل، برنامه‌نویسی، پخش رسانه، مرور وب.
• بسیار انعطاف‌پذیر برای وظایف روزمره.

GPU

• اجرای بازی‌های رایانه‌ای و محاسبات گرافیکی.
• آموزش/استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق روی دسکتاپ یا سرور.

TPU

• اجرای بهینه مدل‌های TensorFlow در سرورها و خدمات ابری.

NPU

• انجام وظایف AI داخل دستگاه (گوشی، تبلت، دوربین).
• کاربردهایی مانند ترجمه، تشخیص صدا، تشخیص چهره و بسیاری دیگر.

روند تکامل تراشه‌های موبایل

امروزه گوشی‌های هوشمند از تراشه‌هایی با توان AI بهره‌مند هستند— اپل (A16 و A17)، کوالکام (Snapdragon 8 Genx)، سامسونگ و هواوی (Kirin) همه شامل واحدهای NPU داخلی‌اند.

این واحدهای تخصصی امکان انجام عملیات AI پیچیده روی دستگاه (بدون نیاز به ارسال داده به سرور) را می‌دهند: سریع، امن و با مصرف انرژی پایین.

تفاوت دستگاهی: چیپ AI موبایل در برابر CPU اختصاصی

• وجود SoC: ترکیب چندین بخش (CPU، GPU، NPU، DSP، مودم) روی یک تراشه، باعث کاهش مصرف، اندازه، هزینه و افزایش کارایی می‌شود.
• در مقابل، CPU معمولی برای انجام کلیه وظایف طراحی شده‌ است.

جمع‌بندی

با پیشرفت روزافزون فناوری و گسترش استفاده از هوش مصنوعی در زندگی روزمره، نیاز به پردازشگرهایی تخصصی‌تر از قبل احساس می‌شود. در این مسیر، تفاوت‌های میان پردازنده‌های عادی (CPU) و پردازنده‌های هوش مصنوعی (GPU ،TPU ،NPU) نقش تعیین‌کننده‌ای دارند.

CPU یک ابزار همه‌کاره است؛ مناسب برای انجام وظایف عمومی مانند اجرای برنامه‌ها، مدیریت سیستم‌عامل و پردازش‌های روزمره. اما در برابر وظایف پیچیده و سنگین مانند آموزش یا اجرای مدل‌های هوش مصنوعی، عملکرد محدودی دارد و توان مصرفی بیشتری نیز طلب می‌کند.

پردازنده‌های هوش مصنوعی مانند GPU ،TPU و NPU با معماری‌هایی خاص برای پردازش موازی، محاسبات ماتریسی و یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. این پردازنده‌ها در انجام محاسبات هوش مصنوعی، بسیار سریع‌تر، کارآمدتر و کم‌مصرف‌تر از CPU هستند.

در نتیجه:

اگر نیاز شما اجرای برنامه‌ها و وظایف عمومی است، CPU همچنان انتخاب مناسبی است. اما اگر در حوزه‌هایی مانند بینایی ماشین، یادگیری عمیق، پردازش زبان طبیعی یا پردازش در لحظه روی دستگاه (Edge AI) فعالیت می‌کنید، استفاده از پردازنده‌های هوش مصنوعی به‌مراتب هوشمندانه‌تر و آینده‌نگرانه‌تر خواهد بود.

در دنیایی که هوش مصنوعی روز‌به‌روز در حال گسترش است، شناخت تفاوت‌ها و انتخاب صحیح پردازنده، می‌تواند مرز بین یک سیستم معمولی و یک سیستم واقعاً هوشمند را مشخص کند.