GPU, NPU và TPU đều là các bộ xử lý chuyên dụng, nhưng mỗi loại lại phục vụ cho những nhiệm vụ khác nhau. Là những bộ xử lý chuyên biệt, chúng có thể giảm tải cho CPU đến một mức độ nào đó, cho phép tài nguyên của CPU được sử dụng cho các tác vụ xử lý chung khác. Vì vậy, việc người sử dụng cần đến loại bộ xử lý nào phụ thuộc phần lớn vào các ứng dụng và công việc cụ thể.
CPU (Central Processing Unit)
CPU có ít lõi hơn và được thiết kế đặc biệt cho việc tính toán tổng quát. CPU cũng có thể được xem là bộ não của NAS, chịu trách nhiệm thực hiện các lệnh và chương trình cần thiết cho hệ điều hành và ứng dụng, do đó, tốc độ của hệ thống NAS và các ứng dụng liên quan trực tiếp đến hiệu suất của CPU.
GPU (Graphics Processing Unit)
GPU là một vi xử lý chuyên dụng để thực hiện các thao tác đồ họa, được cấu trúc với hàng trăm hoặc hàng ngàn Đơn vị Logic Số học (ALU) và có khả năng xử lý song song một lượng lớn các phép tính. GPU có thể được phân loại thành các chip đồ họa nhúng và các card đồ họa rời.
Ngoài việc sử dụng phổ biến cho việc dựng hình đồ họa trong các trò chơi 3D, GPU đặc biệt hữu ích cho việc thực hiện các thuật toán phân tích, học sâu và học máy, và các ứng dụng của chúng chắc chắn không giới hạn trong việc xử lý hình ảnh.
NPU (Neural Network Processing Unit)
NPU được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các ứng dụng AI, thông qua các bộ xử lý mô phỏng hệ thống thần kinh của con người. NPU tiết kiệm năng lượng, phù hợp cho việc sử dụng lâu dài và lý tưởng cho các nhiệm vụ tính toán AI liên tục như tạo hình ảnh, nhận diện khuôn mặt, v.v.
TPU (Tensor Processing Unit)
TPU là một bộ xử lý được Google phát triển đặc biệt để tăng tốc các nhiệm vụ học máy. Không giống như GPU, TPU được thiết kế cho các phép tính quy mô lớn với độ chính xác thấp. Nghiên cứu của Google cho thấy trong các nhiệm vụ suy luận AI sử dụng mạng thần kinh, hiệu suất của TPU gấp 15 đến 30 lần so với GPU và CPU đương thời. Tuy nhiên, do nguồn cung hạn chế từ các nhà sản xuất, TPUs có thể rất đắt đỏ.
GPU hoạt động như thế nào trên QNAP NAS?
GPU trên QNAP NAS có thể là GPU tích hợp trong CPU hoặc card đồ họa rời mà người dùng có thể mở rộng thông qua PCIe.
GPU tích hợp trong CPU có thể tăng tốc độ chuyển đổi tệp video, cho phép các tệp lớn được chuyển đổi nhanh chóng thành các định dạng có thể duyệt mượt mà trên nhiều thiết bị khác nhau. Ví dụ, QNAP với GPU tích hợp, TVS-h674T, có tốc độ chuyển đổi tệp nhanh hơn 1,5 lần so với thế hệ trước TVS-674XT không có GPU tích hợp, tiết kiệm đáng kể thời gian chuyển đổi tệp.
Khi QNAP NAS sử dụng GPU mở rộng qua PCIe, ngoài việc cải thiện hiệu suất chuyển đổi tệp và tính toán đồ họa, nó còn có thể nâng cao ứng dụng đồ họa và hiệu suất hiển thị của các máy ảo thông qua GPU Pass-through*.
* GPU pass-through chỉ tương thích với các máy ảo trong kiến trúc Windows và chỉ áp dụng cho các mẫu NAS và card đồ họa QNAP cụ thể. Trước khi mua card đồ họa cho QNAP NAS, vui lòng kiểm tra trước kích thước vật lý và yêu cầu công suất của card đồ họa.
NPU hoạt động như thế nào trên QNAP NAS?
Cụ thể, NPU trên QNAP NAS tăng tốc hoạt động của QNAP AI Core. Ví dụ: nhận diện hình ảnh AI trong album thông minh QuMagie, nhận diện văn bản trong hình ảnh bằng Qsirch AI OCR, nhận diện khuôn mặt qua QVR Face Insight và đếm số người qua QVR Human, tất cả đều dựa vào NPU để tăng hiệu suất AI.
Ví dụ, thế hệ mới TS-AI642 AI NAS, được thiết kế đặc biệt cho các ứng dụng nhận diện hình ảnh AI, được trang bị bộ xử lý ARM 64-bit tám lõi và đơn vị xử lý thần kinh tích hợp (NPU) với hiệu suất tính toán 6 TOPS. Nhờ vào NPU tích hợp, TS-AI642 có thể hoàn thành nhận diện khuôn mặt trong 0.2 giây. So với mẫu NAS 6 khay cùng loại, tốc độ nhận diện AI OCR văn bản trong hình ảnh của TS-AI642 cũng có thể đạt được mức cải thiện hiệu suất đáng kể 20%.
QNAP NAS hỗ trợ cài đặt Edge TPU, có thể hỗ trợ các ứng dụng như QNAP QVR Face thực hiện nhận diện khuôn mặt theo thời gian thực trong quá trình phân tích động của các luồng video. Điều này giảm tải công việc cho bộ xử lý NAS và đặc biệt phù hợp cho các ứng dụng yêu cầu nhận diện hàng chục ngàn hình ảnh khuôn mặt, hoặc trong các lĩnh vực kinh doanh và an ninh với nhiều luồng video. Bộ tăng tốc Edge TPU tiết kiệm năng lượng chỉ cần 0.5 watt để thực hiện 4 TOPS (nghìn tỷ phép tính mỗi giây) của phân tích.
Trong kỷ nguyên thông tin, việc chọn hệ thống NAS và bộ xử lý phù hợp là rất quan trọng
QNAP cung cấp nhiều thông số kỹ thuật phần cứng và giải pháp khác nhau để đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng. Cho dù là xử lý lượng lớn hình ảnh và video với GPU, tăng tốc các ứng dụng AI với NPU, hay nâng cao hiệu suất trong các dự án học máy với TPU, QNAP linh hoạt cung cấp phần mềm và phần cứng đa dạng cũng như hệ điều hành hiệu quả cao, giúp người dùng quản lý hiệu quả lưu trữ dữ liệu sao lưu, thực hiện các ứng dụng phân tích AI, và tăng cường khả năng cạnh tranh công nghiệp.
→ Để biết thêm thông tin và xem toàn bộ dòng sản phẩm QNAP NAS, vui lòng truy cập https://thegioimaychu.vn/storage/qnap/
QNAP Systems, Inc. là một tập đoàn của Đài Loan chuyên cung cấp các giải pháp lưu trữ mạng (Network Attached Storage, NAS), camera giám sát và lưu trữ Cloud với lợi thế sỡ hữu quy trình toàn diện về phát triển phần mềm, thiết kế phần cứng và sản xuất tại nhà máy của riêng họ.
Nhất Tiến Chung (NTC) hiện là đối tác phân phối chính thức của QNAP từ năm 2009, và là nhà cung cấp các giải pháp hạ tầng CNTT, Lưu trữ đám mây, Lưu trữ cho camera giám sát, Điện toán Hiệu năng cao (HPC) với kinh nghiệm kinh doanh phần cứng từ năm 2005.
Bạn muốn trở thành đối tác bán hàng QNAP của NTC?
Bài viết liên quan
- CPU, GPU, TPU và sự khác biệt giữa chúng
- QNAP ra mắt QVR Recording Vault: Giải pháp sao lưu miễn phí cho hệ thống giám sát
- Đánh giá GPU máy trạm: Nvidia RTX 6000 Ada Generation
- Hướng dẫn lựa chọn GPU phù hợp cho AI, Machine Learning
- Tổng quan về Intel Xeon 6 – Vi xử lý thế hệ mới cho Data Center
- QNAP tại COMPUTEX 2024: Nhiều giải pháp đổi mới giúp thúc đẩy kinh doanh hiện đại