ในอดีต ทุกคนคุ้นเคยกับ CPU หรือหน่วยประมวลผลกลาง ซึ่งทำหน้าที่หลักในการประมวลผลข้อมูลและคำสั่งต่างๆ ที่ได้รับมาจากซอฟต์แวร์และฮาร์ดแวร์อื่นๆ เช่น ดึงข้อมูลและคำสั่ง (Fetch) ถอดรหัสคำสั่ง (Decode) และปฏิบัติตามคำสั่ง (Execute) ต่อมาเมื่อเทคโนโลยีได้รับการพัฒนามากขึ้น คำว่า GPU ก็เริ่มเข้ามามีบทบาทในฐานะหน่วยประมวลผลภาพและวิดีโอ โดยทำงานร่วมกับ CPU เพื่อแสดงผลภาพที่มีความละเอียดสูงและซับซ้อนบนหน้าจอคอมพิวเตอร์ ไม่ว่าจะเป็นการสร้างภาพ 3 มิติ การจำลองแสงและเงา การแสดงผลเกมที่มีความละเอียดสูง ตลอดจนการเข้ารหัสและการถอดรหัสวิดีโอ เป็นต้น ปัจจุบัน เมื่อ AI เริ่มเข้ามามีบทบาทในการทำงานของเรามากขึ้น จึงไม่ใช่เรื่องแปลกหากบริษัทใหญ่น้อยจะหันมาให้ความสำคัญกับการพัฒนาฮาร์ดแวร์ซึ่งทำหน้าที่ประมวลผล AI โดยเฉพาะ เช่นนี้แล้ว จึงเกิด NPU ขึ้น

NPU คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ?

Neural Processing Unit หรือ NPU คือชิปประมวลผลที่เปรียบเสมือนสมองกลอัจฉริยะ ออกแบบมาเพื่อภารกิจเฉพาะด้าน AI โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Deep Learning อันเป็นหัวใจสำคัญของ AI ยุคใหม่ NPU ไม่ได้มาแทนที่ CPU หรือ GPU แต่ทำงานร่วมกันเสมือนทีมเวิร์คที่แข็งแกร่ง CPU ทำหน้าที่ควบคุมระบบโดยรวม GPU จัดการภาพกราฟิก ส่วน NPU รับหน้าที่หนักในการประมวลผลข้อมูลมหาศาลในโมเดล AI ที่ซับซ้อน

กลไกสำคัญของการประมวลผล AI คือ Deep Learning ซึ่งเปรียบเหมือนการเรียนรู้ด้วยตนเองของเครื่องจักรจากข้อมูลจำนวนมหาศาล เช่น การจดจำใบหน้าจากรูปภาพนับล้าน การแปลภาษาจากข้อความนับพันล้าน หรือการทำนายพฤติกรรมผู้บริโภคจากประวัติการซื้อสินค้า NPU ช่วยให้การเรียนรู้นี้รวดเร็วและแม่นยำขึ้น เปรียบเสมือนสมองที่เรียนรู้ได้เร็วกว่าเดิมหลายเท่าตัว

ปัจจุบันบริษัทเทคโนโลยียักษ์ใหญ่ของโลกต่างหันมาพัฒนา NPU กันมากขึ้น ยกตัวอย่าง 1) Tensor Processing Unit (TPU) ซึ่ง พัฒนาโดย Google สำหรับงาน Deep Learning และ AI โดยเฉพาะ พบได้ใน Google Cloud Platform และอุปกรณ์บางรุ่นของ Google เช่น Pixel phones 2) Neural Engine พัฒนาโดย Apple พบใน iPhone, iPad และ Mac รุ่นใหม่ ๆ ช่วยในการประมวลผลงาน AI เช่น Face ID, Animoji และ Siri และ 3) Kirin พัฒนาโดย Huawei พบในสมาร์ทโฟนและแท็บเล็ตของ Huawei ช่วยในการประมวลผลภาพถ่าย ปรับปรุงประสิทธิภาพการเล่นเกม และเพิ่มความสามารถ AI อื่นๆ

NPU ทำงานอย่างไรให้ฉลาดล้ำ?

NPU มีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างจาก CPU และ GPU อย่างสิ้นเชิง โดยมีหน่วยประมวลผลขนาดเล็กจำนวนมาก (เรียกว่าคอร์) เชื่อมต่อกันเป็นเครือข่ายคล้ายเซลล์ประสาทในสมองมนุษย์ แต่ละหน่วยรับผิดชอบการคำนวณเพียงเล็กน้อย แต่เมื่อทำงานร่วมกันจะเกิดพลังในการประมวลผลมหาศาล

นอกจากนี้ NPU ยังมีการประมวลผลเมทริกซ์ ซึ่งเป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ใน Deep Learning ประกอบด้วยตัวเลขที่เรียงกันเป็นแถวและคอลัมน์ NPU จึงสามารถคำนวณเมทริกซ์ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ อีกทั้ง NPU ยังสามารถเรียนรู้และปรับตัวได้จากข้อมูลที่ได้รับ ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของ Deep Learning NPU จะปรับค่าพารามิเตอร์ภายในเพื่อให้สามารถทำงานได้ดีขึ้นเรื่อย ๆ เมื่อได้รับข้อมูลมากขึ้น และที่สำคัญ NPU ถูกออกแบบมาให้ใช้พลังงานต่ำ ทำให้เหมาะสำหรับการใช้งานในอุปกรณ์พกพา เช่น สมาร์ทโฟน และอุปกรณ์ IoT

สมมติว่า NPU กำลังประมวลผลภาพถ่ายเพื่อระบุวัตถุในภาพ NPU จะแบ่งภาพออกเป็นส่วนเล็กๆ และแต่ละคอร์จะรับผิดชอบการประมวลผลส่วนหนึ่งของภาพ คอร์ต่างๆ จะทำงานพร้อมกันเพื่อวิเคราะห์สี รูปร่าง และลักษณะอื่นๆ ของวัตถุ จากนั้น NPU จะรวบรวมข้อมูลจากคอร์ทั้งหมดและใช้ข้อมูลนี้เพื่อระบุวัตถุในภาพ

NPU สร้างความเปลี่ยนแปลงอย่างไรในโลก AI?

NPU กำลังขับเคลื่อน AI ให้ก้าวกระโดดไปอีกขั้น ตัวอย่างที่เห็นได้ชัดคือ สมาร์ทโฟนที่จดจำใบหน้าได้แม่นยำขึ้น รถยนต์ไร้คนขับที่ตัดสินใจได้ฉลาดขึ้น ผู้ช่วยเสมือนที่เข้าใจภาษาพูดได้ดีขึ้น และระบบวินิจฉัยโรคที่แม่นยำขึ้น

เพราะฉะนั้น NPU เปรียบเสมือนเครื่องยนต์เจ็ทที่ขับเคลื่อน AI ให้ทะยานไปข้างหน้าด้วยความเร็วที่เหนือกว่า ด้วยสถาปัตยกรรมที่ออกแบบมาเพื่อรองรับการคำนวณที่ใช้ใน AI โดยเฉพาะ เช่น การคูณเมทริกซ์ ทำให้ NPU สามารถประมวลผลงาน AI ได้เร็วกว่า CPU และ GPU หลายเท่าตัว ตัวอย่างเช่น Google ได้พัฒนา TPU ซึ่งเป็น NPU ที่ใช้ในการฝึกอบรมโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ทำให้สามารถลดเวลาในการฝึกอบรมจากหลายสัปดาห์เหลือเพียงไม่กี่วัน

อย่างไรก็ดี NPU ไม่ได้เป็นเพียงแค่ตัวเร่งความเร็วของ AI บนคลาวด์เท่านั้น แต่ยังเป็นหัวใจสำคัญของ Edge AI ซึ่งเป็นการประมวลผล AI บนอุปกรณ์ปลายทาง เช่น สมาร์ทโฟน รถยนต์ หรือแม้กระทั่งเซ็นเซอร์ IoT นี่หมายความว่า AI จะสามารถทำงานได้โดยไม่ต้องเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต ทำให้การตอบสนองของแอปพลิเคชัน AI รวดเร็วขึ้น ลดความหน่วง และเพิ่มความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ตัวอย่างเช่น สมาร์ทโฟนที่ใช้ NPU สามารถจดจำใบหน้าเพื่อปลดล็อกได้ทันทีโดยไม่ต้องส่งข้อมูลไปประมวลผลบนคลาวด์

NPU กับความท้าทายและโอกาสในอนาคต

แม้ NPU จะเป็นเทคโนโลยีที่น่าจับตามองและมีศักยภาพสูง แต่ก็ยังต้องเผชิญกับความท้าทายหลายประการในการพัฒนาและใช้งานอย่างแพร่หลาย ดังนี้

NPU ที่มีประสิทธิภาพสูงมักจะใช้พลังงานมาก ซึ่งเป็นอุปสรรคสำคัญในการนำไปใช้ในอุปกรณ์พกพาที่มีข้อจำกัดด้านพลังงาน เช่น สมาร์ทโฟนและอุปกรณ์ IoT นักพัฒนาจึงต้องหาวิธีในการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของ NPU เพื่อให้สามารถใช้งานได้อย่างยั่งยืน นอกจากนี้ การผลิต NPU ต้องใช้ทรัพยากรธรรมชาติจำนวนมากและก่อให้เกิดขยะอิเล็กทรอนิกส์ ซึ่งส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม ในอนาคตจึงต้องคำนึงถึงการออกแบบ NPU ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมและสามารถนำกลับมาใช้ใหม่ได้

นอกจากนี้ การพัฒนาซอฟต์แวร์ที่สามารถทำงานร่วมกับ NPU ได้อย่างมีประสิทธิภาพก็เป็นความท้าทายเช่นกัน เนื่องจาก NPU มีสถาปัตยกรรมที่แตกต่างจาก CPU และ GPU ทำให้ต้องมีการปรับแต่งซอฟต์แวร์และเครื่องมือพัฒนาให้เหมาะสม อีกทั้ง NPU ยังมีราคาค่อนข้างสูงเมื่อเทียบกับ CPU และ GPU จึงทำให้การนำไปใช้งานในวงกว้างยังมีข้อจำกัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มผู้ใช้ทั่วไปและธุรกิจขนาดเล็ก

อย่างไรก็ตาม NPU ยังมีโอกาสอีกมากมายรออยู่ เช่น การพัฒนา AI ที่มีความสามารถสูงขึ้น เช่น AI ที่สามารถสร้างสรรค์งานศิลปะ หรือ AI ที่สามารถสนทนาโต้ตอบกับมนุษย์ได้อย่างเป็นธรรมชาติ นอกจากนี้ NPU ยังเป็นกุญแจสำคัญในการแก้ปัญหาใหญ่ของโลก เช่น การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ การขาดแคลนอาหาร และการระบาดของโรค เป็นต้น นอกจากนี้ การพัฒนา NPU จะทำให้เกิดการสร้างงานและอาชีพใหม่ ไม่ว่าจะเป็น วิศวกรรมคอมพิวเตอร์ วิทยาการข้อมูล และการพัฒนาซอฟต์แวร์

สรุป

NPU คือหัวใจสำคัญของ AI ที่กำลังขับเคลื่อนโลกเข้าสู่ยุคใหม่ NPU ไม่เพียงแต่ทำให้ AI ฉลาดขึ้น แต่ยังทำให้ AI เข้าถึงได้ง่ายขึ้นและมีราคาถูกลง ซึ่งจะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในทุกภาคส่วนของสังคม การทำความเข้าใจ NPU จึงเป็นสิ่งสำคัญสำหรับทุกคนที่ต้องการเตรียมพร้อมรับมือกับอนาคตที่ AI จะมีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา

สำหรับบทความถัดไปผมจะชวนท่านผู้อ่านขบคิดในประเด็น “การศึกษาในยุค AI” ที่ซึ่ง AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญต่อการเรียนรู้ของลูกหลานเรา เพื่อเป็นการเตรียมความพร้อมให้กับคนในรุ่นถัดไปครับ