[2025] NPU là gì? | So sánh sự khác nhau giữa NPU, CPU, GPU

Trong thời đại công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của chúng ta để giải quyết các vấn đề từ cơ bản đến phức tạp. Để AI có thể hoạt động hiệu quả, một loại chip xử lý đặc biệt được ra đời, đó là Neural Processing Unit (NPU). Vậy NPU là gì và nó khác biệt so với CPU và GPU như thế nào? Hãy VinaHost cùng tìm hiểu trong bài viết này.

1. NPU là gì?

NPU là viết tắt của Neural Processing Unit (Bộ xử lý thần kinh), là một loại bộ vi xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các tác vụ liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo (artificial neural networks) và học máy (machine learning).

Để dễ hiểu hơn, bạn có thể hình dung NPU như một “bộ não” chuyên biệt được tối ưu hóa cho việc xử lý các phép toán phức tạp mà AI yêu cầu. Nó khác với CPU (bộ xử lý trung tâm) và GPU (bộ xử lý đồ họa) ở chỗ được thiết kế riêng cho các thuật toán AI, giúp tăng tốc độ xử lý và hiệu quả năng lượng.

2. Cách thức hoạt động của NPU

Nguyên lý hoạt động của NPU mô phỏng cách thức hoạt động của bộ não người, đặc biệt là mạng lưới thần kinh. Khác với CPU xử lý từng bước một hoặc GPU tập trung vào xử lý đồ họa, NPU được thiết kế chuyên biệt để tăng tốc các phép tính phức tạp trong mạng nơ-ron nhân tạo (ANNs) và học sâu (Deep Learning).

Cấu trúc chính của NPU:

• Các nhân xử lý (Processing Units/Cores): Đây là các đơn vị tính toán cơ bản của NPU, tương tự như các nơ-ron trong não người. Chúng được kết nối với nhau thành một mạng lưới phức tạp. Mỗi nhân xử lý có khả năng thực hiện các phép toán số học, đặc biệt là các phép toán ma trận và vectơ, một cách nhanh chóng.
• Mạng nơ-ron (Neural Network): Các nhân xử lý được sắp xếp thành các lớp (layer), tạo thành mạng nơ-ron. Dữ liệu được truyền qua các lớp này, mỗi lớp thực hiện một phép biến đổi, giúp trích xuất các đặc trưng và thông tin quan trọng từ dữ liệu.
• Bộ nhớ (Memory): NPU có bộ nhớ cục bộ tốc độ cao để lưu trữ dữ liệu đầu vào, các tham số (trọng số) của mạng nơ-ron và kết quả trung gian trong quá trình xử lý. Việc có bộ nhớ riêng giúp giảm thiểu thời gian truy cập dữ liệu và tăng tốc độ xử lý.

Quá trình xử lý dữ liệu của NPU:

1. Tiếp nhận dữ liệu (Input): Dữ liệu cần xử lý được đưa vào NPU.
2. Xử lý song song (Parallel Processing): Dữ liệu được phân chia và xử lý đồng thời bởi hàng loạt các nhân xử lý trong mạng nơ-ron. Mỗi lớp của mạng nơ-ron thực hiện các phép toán (thường là phép nhân ma trận và phép cộng) trên dữ liệu, sử dụng các tham số (trọng số) đã được huấn luyện trước đó.
3. Truyền dữ liệu qua các lớp (Layer-by-layer Processing): Kết quả xử lý từ mỗi lớp được chuyển tiếp đến lớp tiếp theo, tiếp tục được xử lý và biến đổi. Quá trình này lặp lại cho đến lớp cuối cùng.
4. Đầu ra (Output): Lớp cuối cùng của mạng nơ-ron tạo ra kết quả cuối cùng, ví dụ như nhận diện hình ảnh, phân loại văn bản, hoặc dự đoán giá trị.

3. Các thông số cơ bản của NPU 

NPU (Neural Processing Unit) là một thành phần phần cứng tương tự như CPU, do đó, chúng ta có thể thấy các thông số kỹ thuật quen thuộc như số core, bộ nhớ cache, tốc độ xử lý,… Bên cạnh đó, một thông số quan trọng khác cũng tồn tại đặc trưng cho NPU là TOPS.

TOPS (Tera Operations per Second) là đơn vị đo lường hiệu suất của NPU, thể hiện số lượng phép toán mà NPU có thể thực hiện trong một giây, được tính bằng hàng nghìn tỷ phép toán. TOPS tương tự như TFLOPS (teraflops), đơn vị đo hiệu suất của GPU, thường được sử dụng để đánh giá khả năng xử lý đồ họa của các thiết bị, đặc biệt là máy chơi game cầm tay. Tuy nhiên, giữa chúng có một số điểm riêng biệt nhất định.

• TOPS: TOPS đo hiệu suất xử lý các phép toán liên quan đến AI và mạng nơ-ron, chẳng hạn như phép nhân ma trận và phép tích chập, thường được sử dụng trong học sâu và học máy.
• TFLOPS: TFLOPS đo hiệu suất xử lý các phép toán dấu phẩy động, thường được sử dụng trong đồ họa 3D và các ứng dụng khoa học.

4. Các loại NPU trong các thiết bị 

NPU đang ngày càng trở nên quan trọng trong thế giới công nghệ, đặc biệt là trên các thiết bị phổ biến như PC, laptop và smartphone bởi nó mang lại khả năng xử lý các tác vụ liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) một cách hiệu quả, mở ra nhiều tiềm năng ứng dụng.

4.1. NPU trên PC và Laptop

PC và laptop là nền tảng lý tưởng cho NPU, phục vụ đa dạng nhu cầu từ công việc đến giải trí. Các nhà sản xuất chip hàng đầu đã tích hợp NPU vào CPU để tăng cường hiệu suất AI.

• Intel: Dòng CPU Intel Core Ultra với tốc độ lên đến 4.8 GHz, số nhân tối thiểu 12 và GPU mạnh mẽ, thể hiện tham vọng của Intel trong lĩnh vực AI trên máy tính. Các CPU này hướng đến các cỗ máy chơi game hiệu năng cao và máy trạm chuyên nghiệp.
• Qualcomm: Nổi tiếng với chip Snapdragon trên smartphone, Qualcomm mở rộng sang thị trường laptop AI với dòng NPU Snapdragon X Elite và Snapdragon X Plus. Cả hai đều sở hữu số nhân, tốc độ xử lý và số lượng NPU TOPS (Tera Operations Per Second) ấn tượng, hứa hẹn hiệu năng AI vượt trội.

Xem thêm: Chip AMD là gì? | Bảng So sánh chip CPU AMD & CPU Intel

4.2. NPU trên Smartphone

Smartphone là thiết bị cá nhân được sử dụng rộng rãi, do đó việc tích hợp AI trên nền tảng này mang lại lợi ích thiết thực cho người dùng.

• Apple: Chip Bionic trên iPhone được trang bị NPU, cho phép người dùng thực hiện các tác vụ chỉnh sửa ảnh, video bằng AI, nâng cao trải nghiệm và mở rộng khả năng của thiết bị.
• Android (Samsung): Samsung tiên phong với các tính năng AI thông qua Bixby Vision trên dòng Galaxy. Bixby Vision tận dụng khả năng nhận dạng hình ảnh và tùy chỉnh thông minh cho camera, mang lại trải nghiệm người dùng thông minh và tiện lợi.

4.3. NPU trong xe hơi

Trong ngành công nghiệp ô tô, NPU đóng vai trò then chốt trong việc phát triển công nghệ xe tự lái và các tính năng hỗ trợ người lái tiên tiến (ADAS). Cụ thể:

• Hỗ trợ lái xe tự động: NPU xử lý dữ liệu từ các cảm biến xung quanh xe (camera, lidar, radar) để nhận diện môi trường, từ đó đưa ra quyết định điều khiển xe một cách an toàn và hiệu quả. Ví dụ, NPU giúp xe tự động giữ làn đường, điều chỉnh tốc độ theo xe phía trước, hoặc tự động đỗ xe.
• Nhận diện vật thể: NPU có khả năng nhận diện các vật thể xung quanh xe như người đi bộ, xe đạp, xe máy, biển báo giao thông, vạch kẻ đường,… Điều này giúp xe phản ứng kịp thời với các tình huống bất ngờ, giảm thiểu nguy cơ tai nạn.
• Cảnh báo nguy hiểm: NPU phân tích dữ liệu từ cảm biến và đưa ra cảnh báo cho người lái về các nguy hiểm tiềm ẩn như va chạm phía trước, lệch làn đường, điểm mù,… giúp người lái chủ động xử lý tình huống.

4.4. NPU trong máy chủ

Trong các trung tâm dữ liệu và hệ thống máy chủ, NPU được sử dụng để xử lý các tác vụ AI phức tạp với khối lượng dữ liệu khổng lồ:

• Xử lý khối lượng lớn dữ liệu: NPU được tối ưu hóa để xử lý song song các phép toán ma trận, rất phù hợp cho các tác vụ liên quan đến AI như học sâu (deep learning). Nhờ đó, NPU giúp tăng tốc độ xử lý và giảm thời gian đào tạo mô hình AI trên máy chủ.
• Thực hiện các tác vụ AI phức tạp: NPU hỗ trợ các tác vụ như phân tích dữ liệu lớn (big data analytics), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhận diện hình ảnh và video, dự đoán xu hướng,… giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu.
• Học máy (Machine Learning): NPU giúp tăng tốc quá trình huấn luyện và suy luận của các mô hình học máy, cho phép các hệ thống AI học hỏi và cải thiện hiệu suất theo thời gian.

5. Chức năng của NPU 

Sau khi tìm hiểu về NPU là gì, nhiều người dùng cũng muốn tìm kiếm những chức năng vượt trội của NPU để xem xét mức độ tương thích trong việc sử dụng với bản thân mình. Vậy, chức năng của NPU là gì? 

5.1. Xử lý Trí tuệ Nhân tạo (AI) Chuyên biệt

Đây là chức năng cốt lõi của NPU. Thay vì dựa vào CPU hoặc GPU, vốn không được thiết kế tối ưu cho AI, NPU xử lý các tác vụ AI một cách chuyên biệt và hiệu quả hơn nhiều:

• Nhận dạng hình ảnh: NPU có khả năng phân loại và nhận diện các đối tượng trong ảnh và video, bao gồm nhận diện khuôn mặt, phân biệt vật thể và phân tích nội dung hình ảnh. Ứng dụng của nó trải rộng từ camera thông minh và hệ thống giám sát đến các ứng dụng chỉnh sửa ảnh.
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): NPU hỗ trợ việc hiểu và xử lý ngôn ngữ con người, bao gồm nhận dạng giọng nói, dịch thuật tự động, phân tích cảm xúc và chatbot. Điều này mở ra tiềm năng cho các ứng dụng như trợ lý ảo, dịch vụ khách hàng tự động và phân tích dữ liệu văn bản.
• Dự đoán hành vi: Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng, NPU có thể dự đoán hành vi trong tương lai, từ đó cung cấp các gợi ý sản phẩm, cá nhân hóa nội dung và phát hiện gian lận. Các lĩnh vực ứng dụng bao gồm thương mại điện tử, quảng cáo trực tuyến và bảo mật.

5.2. Tối ưu hiệu suất và tiết kiệm năng lượng

NPU không chỉ nâng cao hiệu suất xử lý AI mà còn tối ưu mức tiêu thụ năng lượng. Thiết kế chuyên biệt giúp NPU thực hiện các phép toán AI hiệu quả hơn nhiều so với CPU hoặc GPU, từ đó kéo dài thời lượng pin cho các thiết bị, đặc biệt là thiết bị di động.

5.3. Nhận dạng thông tin đa dạng

NPU có khả năng thu thập và phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Nhờ đó mà nó có khả năng xử lý cả hình ảnh, video, âm thanh, xử lý dữ liệu cảm biến,…

• Phân tích hình ảnh và video: NPU có thể phân tích nội dung video theo thời gian thực, bao gồm phát hiện chuyển động, nhận diện hành động và phân tích cảnh quay.
• Xử lý âm thanh: Khả năng nhận dạng giọng nói, phân biệt âm thanh và lọc tiếng ồn được NPU xử lý hiệu quả.
• Xử lý dữ liệu cảm biến: NPU kết hợp dữ liệu từ nhiều loại cảm biến (ví dụ: gia tốc kế, GPS) để hiểu rõ hơn về môi trường và hành vi người dùng.

5.4. Tăng cường bảo mật

NPU cũng có khả năng góp phần nâng cao bảo mật thông qua:

• Xác thực sinh trắc học: Nhận diện khuôn mặt và dấu vân tay với tốc độ và độ chính xác cao hơn.
• Phát hiện bất thường: Phân tích hành vi người dùng để phát hiện các hoạt động bất thường như truy cập trái phép hoặc gian lận.

5.5. Hỗ trợ trò chơi và đa phương tiện

NPU mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng trong lĩnh vực trò chơi và đa phương tiện:

• Nâng cao chất lượng đồ họa: Hỗ trợ các hiệu ứng hình ảnh phức tạp và tăng độ phân giải.
• Tối ưu hiệu suất trò chơi: Giảm độ trễ và tăng tốc độ khung hình.
• Xử lý Âm thanh 3D: Tạo ra âm thanh vòm sống động.

6. Tính ứng dụng của NPU 

NPU mở ra nhiều ứng dụng mới trong lĩnh vực công nghệ và đời sống. Từng bước giúp con người phát  triển và mở rộng hơn trong việc xây dựng trí tuệ nhân tạo. NPU được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như:

6.1. Trong trí tuệ nhân tạo 

NPU được thiết kế chuyên biệt để tăng tốc các tác vụ học máy và trí tuệ nhân tạo, vượt trội hơn CPU và GPU trong một số ứng dụng nhất định. Điều này mở ra nhiều khả năng mới trong các lĩnh vực như:

• Xử lý hình ảnh và video: NPU không chỉ cải thiện chất lượng hình ảnh và video thông qua giảm nhiễu, tăng độ sáng và độ tương phản, mà còn cho phép xử lý các tác vụ phức tạp hơn như nhận diện vật thể trong video, phân tích nội dung video tự động, và tạo ra các hiệu ứng đặc biệt.
• Nhận dạng giọng nói và xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): NPU giúp cải thiện độ chính xác và tốc độ của các hệ thống nhận dạng giọng nói, cho phép tương tác tự nhiên hơn với thiết bị. Trong lĩnh vực NLP, NPU hỗ trợ các tác vụ như dịch máy, phân tích cảm xúc văn bản, và tạo chatbot thông minh.
• Tự động hóa và robot học: NPU đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống tự động hóa và robot học tiên tiến, cho phép robot nhận diện môi trường, lập kế hoạch di chuyển, và tương tác với con người một cách an toàn và hiệu quả.

6.2. Trong lĩnh vực thực tế

NPU cũng đem lại rất nhiều ưu điểm vượt trội hỗ trợ đời sống con người ngày càng tốt hơn: 

• Thiết bị di động: NPU nâng cao chất lượng ảnh, video, trợ lý ảo và trải nghiệm chơi game, mở ra tiềm năng cho các ứng dụng AI tiên tiến trên điện thoại và máy tính bảng.
• Xe tự hành: NPU xử lý dữ liệu cảm biến thời gian thực, giúp xe nhận diện môi trường và đưa ra quyết định lái xe an toàn.
• IoT: NPU xử lý dữ liệu tại biên, giảm độ trễ, tiết kiệm băng thông và tăng cường bảo mật cho thiết bị nhà thông minh, y tế và công nghiệp.
• Y tế: NPU hỗ trợ phân tích hình ảnh y tế, giúp chẩn đoán bệnh nhanh chóng và chính xác, đồng thời phát triển thiết bị y tế thông minh.
• Bảo mật: NPU nhận diện khuôn mặt và hành vi bất thường, tăng cường an ninh cho hệ thống giám sát.

6.3. Trong tương lai 

Tiềm năng ứng dụng của NPU là vô cùng lớn và tiếp tục mở rộng trong tương lai:

• Đô thị thông minh: NPU có thể được sử dụng để quản lý giao thông thông minh, phân tích dữ liệu đô thị để tối ưu hóa dịch vụ công cộng, và cải thiện an ninh trật tự.
• Giáo dục: NPU có thể tạo ra các nền tảng học tập cá nhân hóa, tương tác cao, giúp học sinh tiếp thu kiến thức một cách hiệu quả hơn.
• Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và trí tuệ Nhân tạo cảm xúc (EI): NPU đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống AI phức tạp hơn, có khả năng suy nghĩ, học hỏi và tương tác như con người.
• Thực tế Ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR): NPU giúp cải thiện hiệu suất và trải nghiệm của các ứng dụng VR/AR, tạo ra những thế giới ảo sống động và chân thực hơn.

7. So sánh sự khác nhau giữa NPU, CPU và GPU 

Dưới đây là bảng so sánh chi tiết giữa NPU, CPU và GPU.

8. Tầm quan trọng của NPU trong tương lai 

Trong tương lai NPU mở ra một kỷ nguyên mới với những tiềm năng to lớn:

8.1. Hiệu suất vượt trội, kiến tạo những trải nghiệm AI đột phá

• Tăng tốc xử lý: NPU xử lý các tác vụ học sâu (deep learning) nhanh chóng và hiệu quả hơn đáng kể so với CPU và GPU. Điều này cho phép các thiết bị và ứng dụng AI hoạt động mượt mà hơn, xử lý dữ liệu phức tạp trong thời gian thực, mở đường cho những trải nghiệm tương tác tự nhiên và liền mạch hơn. Ví dụ, trong nhận diện hình ảnh, NPU có thể phân tích và nhận diện khuôn mặt, vật thể với độ chính xác và tốc độ vượt trội.
• Tiết kiệm năng lượng: So với GPU tiêu thụ nhiều điện năng, NPU hoạt động hiệu quả hơn về mặt năng lượng. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các thiết bị di động và IoT (Internet of Things), cho phép kéo dài thời lượng pin và giảm chi phí vận hành cho các hệ thống lớn.

8.2. Nền tảng cho một thế giới thông minh hơn

• Thiết bị thông minh thế hệ mới: NPU sẽ là “bộ não” của các thiết bị thông minh thế hệ tiếp theo, từ điện thoại, máy tính đến xe tự hành, robot, cho phép chúng hiểu, học hỏi và tương tác với thế giới xung quanh một cách thông minh hơn. Ví dụ, một chiếc điện thoại được trang bị NPU có thể tự động điều chỉnh cài đặt camera dựa trên môi trường chụp, hoặc một chiếc xe tự hành có thể xử lý thông tin từ cảm biến và đưa ra quyết định lái xe an toàn trong thời gian thực.
• Ứng dụng AI đa dạng: NPU sẽ thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực:
  • Y tế: Chẩn đoán bệnh chính xác hơn, phát triển thuốc mới, chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa.
  • Giáo dục: Cá nhân hóa trải nghiệm học tập, hỗ trợ giáo viên, đánh giá học sinh hiệu quả hơn.
  • Sản xuất: Tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đoán bảo trì, kiểm soát chất lượng tự động.
  • Giao thông vận tải: Quản lý giao thông thông minh, xe tự hành an toàn hơn.

• Kinh tế và xã hội: NPU không chỉ là một công nghệ, mà còn là một động lực thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và thay đổi xã hội. Nó tạo ra những cơ hội kinh doanh mới, việc làm mới và giải quyết những thách thức toàn cầu.
• Nghiên cứu và phát triển: NPU mở ra những hướng nghiên cứu mới trong lĩnh vực AI và học máy, thúc đẩy sự đổi mới và khám phá những tiềm năng chưa được khai phá.

9. Tổng kết 

Mong rằng những thông tin trên sẽ giúp ích cho bạn trong việc tìm hiểu xem NPU là gì, ưu điểm nổi bật cũng như nhiều điểm vượt trội khác. Tóm lại, NPU (Neural Processing Unit), hay còn gọi là Bộ xử lý thần kinh, là một loại chip xử lý chuyên dụng được thiết kế để tăng tốc các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Khác với CPU và GPU, NPU được tối ưu hóa cho các phép toán ma trận và tích chập, vốn là nền tảng của các thuật toán học sâu. Nhờ vậy, NPU mang lại hiệu suất vượt trội và tiết kiệm năng lượng hơn cho các ứng dụng AI.

Để tìm hiểu thêm các thông tin khác, bạn có thể xem tại đây hoặc cần tự vấn dịch vụ VPS GPU thì bạn có thể liên hệ:

• Email: support@vinahost.vn
• Hotline: 1900 6046
• Livechat: https://livechat.vinahost.vn/chat.php

Xem thêm một số bài viết khác:

eGPU là gì? | Cấu tạo, Hoạt động & Phân loại của eGPU

iGPU là gì? | Tổng quan kiến thức về iGPU

dGPU là gì? | Tổng quan kiến thức về dGPU

vGPU là gì? | Tổng quan kiến thức về vGPU