Was sind NPU/DSP und welche Frameworks verwenden sie?

NPU (Neural Processing Unit) und DSP (Digital Signal Processor) sind spezialisierte Hardware-Beschleuniger für die Verarbeitung bestimmter Arten von Berechnungen.

• NPU ist für Operationen neuronaler Netze und maschinelles Lernen optimiert und bietet hohe Leistung bei geringem Energieverbrauch. Sie werden in mobilen Geräten und Edge-Geräten zur Beschleunigung von KI-Aufgaben eingesetzt.

• DSP sind Prozessoren, die für die Verarbeitung digitaler Signale wie Audio, Video und Sensordaten optimiert sind. Sie können für die Vorverarbeitung von Daten vor ML verwendet werden.

Frameworks und Bibliotheken, die die Arbeit mit NPU/DSP unterstützen:

• TensorFlow Lite — unterstützt die Beschleunigung auf NPU und DSP in mobilen Geräten durch Delegates (z.B. NNAPI für Android).
• Qualcomm Hexagon DSP SDK — für die Entwicklung von Anwendungen, die DSPs in Qualcomm-Chips verwenden.
• Arm Compute Library — optimierte Funktionen für NPU und DSP auf Arm-Prozessoren.

Auf diese Weise helfen NPU und DSP, ML-Aufgaben effizient auf Geräten mit begrenzten Ressourcen auszuführen, Verzögerungen und Energieverbrauch zu reduzieren.