กล้อง LPR ประมวลผลด้วยเทคโนโลยี NPU (Neural Processing Unit)
เป็นเทคโนโลยีประมวลผลที่เหมาะสมที่สุดและดีที่สุดสำหรับใช้กับ AI (ปัญญาประดิษฐ์)ซึ่งเปิดระบบเป็นเทคโนโลยีที่จะมาช่วยในการประมวลผลภาพและการอ่านทะเบียนรถอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น NPU หน่วยประมวลผลแบบเส้นประสาท ชิปที่ออกแบบให้มีลักษณะการทำงาเหมือนการจำลองเซลล์ประสาทมนุษย์ สามารถที่จะรับข้อมูลหลายๆครั้งๆพร้อมกัน สามารถประมวลผลข้อมูลเชิงลึกได้เป็นอย่างดีเลยทีเดียว ในปัจจุบันถือได้ว่าเป็นเทคโนโลยีที่มีประสิทธิภาพที่สุดถ้าหากเลือกมาใช้กับระบบ กล้อง LPR ระบบ AI
ทำไมต้องใช้เทคโนโลยี NPU ใน กล้อง LPR ระบบกล้องอ่านทะเบียนรถ
- ความเร็ว : NPU สามารถประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็ว ทำให้การอ่านทะเบียนรถ
- ความแม่นยำ : การใช้ AI ทำให้สามารถระบุและอ่านทะเบียนรถได้แม่นยำยิ่งขึ้น โดยเฉพาะในสภาพแวดล้อมที่ท้าทาย เช่น ในช่วงเวลากลางคืน หรือในสภาพที่มีแสงสะท้อน
- การประมวลผลแบบเรียลไทม์ : NPU ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลเกิดขึ้นในเวลาจริง ทำให้สามารถติดตามและ จัดการกับรถได้อย่างมีประสิทธิภาพ
- การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ : NPU สามารถจัดการกับข้อมูลจากกล้องหลายตัวพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ
NPU (Neural Processing Unit) ที่ใช้ในกล้องอ่านป้ายทะเบียน JT Super ai Easy Flow คือหน่วยประมวลผลที่ออกแบบมาสำหรับการดำเนินการที่เกี่ยวข้องกับปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้
ของเครื่อง (machine learning) โดยเฉพาะ NPU มักใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลในลักษณะที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) และเครือข่ายประสาทเทียม (neural networks)
ตารางเปรียบเทียบ เทคโลยีประมวลผลระหว่าง NPU, CPU, และ GPU
ตารางนี้แสดงให้เห็นความแตกต่างหลัก ๆ ระหว่าง NPU, CPU, และ GPU โดย NPU มุ่งเน้นไปที่การประมวลผล AI โดยเฉพาะ ในขณะที่ CPU มีความสามารถในการจัดการงานที่หลากหลายทั่วไป และ GPU มีประสิทธิภาพในการประมวลผลงานกราฟิกและการคำนวณขนานที่ต้องการพลังงานสูง
| คุณสมบัติ | NPU (Neural Processing Unit) |
CPU (Central Processing Unit) |
GPU (Graphics Processing Unit) |
| วัตถุประสงค์ | หน่วยประมวลผลที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับการประมวลผลที่เกี่ยวข้องกับ AI และการเรียนรู้เชิงลึก | หน่วยประมวลผลกลางที่ออกแบบมาเพื่อทำงานทั่วไป รวมถึงการคำนวณทั่วไป, การจัดการข้อมูล, และการรันแอปพลิเคชันต่างๆ | หน่วยประมวลผลกราฟิกที่ออกแบบมาสำหรับการประมวลผลกราฟิกและการคำนวณที่มีความต้องการสูง โดยเฉพาะการทำงานแบบขนาน |
| การใช้งาน | เหมาะสำหรับการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายประสาทเทียม, การจำแนกภาพ, และการประมวลผลข้อมูล AI | เหมาะสำหรับการทำงานที่หลากหลาย เช่น การจัดการระบบปฏิบัติการ, การรันโปรแกรมทั่วไป, และการคำนวณที่มีความซับซ้อนต่ำถึงปานกลาง | ใช้ในงานที่ต้องการการประมวลผลกราฟิก, การเรนเดอร์ 3D, และการคำนวณที่ต้องทำงานหลายๆ งานพร้อมกัน เช่น การเรียนรู้เชิงลึก (deep learning) และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ |
| ความเร็ว | มีความเร็วสูงในงานที่เกี่ยวข้องกับ AI และการเรียนรู้เชิงลึก เนื่องจากการออกแบบที่เฉพาะเจาะจงสำหรับงานเหล่านี้ | ความเร็วในการประมวลผลดีในงานทั่วไป แต่ไม่เหมาะสำหรับการคำนวณที่ต้องการความเร็วสูงในหลายๆ งานพร้อมกัน | สามารถทำงานได้เร็วในงานที่ต้องการการประมวลผลแบบขนานสูง เช่น การเรนเดอร์กราฟิกและการคำนวณแบบขนานสำหรับ AI |
| ประสิทธิภาพ | มีประสิทธิภาพสูงในด้านการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับเครือข่ายประสาทเทียมและการประมวลผล AI | มีความสามารถในการทำงานที่หลากหลายและมีความยืดหยุ่น | เหมาะสำหรับงานที่มีความต้องการสูงในการคำนวณแบบขนาน |
| การบริโภคพลังงาน | ออกแบบมาให้มีการบริโภคพลังงานต่ำสำหรับการประมวลผล AI เนื่องจากการออกแบบที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง | โดยทั่วไปจะบริโภคพลังงานมากขึ้นในงานที่ต้องการการประมวลผลหนัก และอาจใช้พลังงานมากกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับ GPU หรือ NPU | มีการบริโภคพลังงานสูงเมื่อทำงานหนักๆ เช่น การประมวลผลกราฟิกหรือการคำนวณ AI ในระดับสูง |
| ความสามารถในการทำงานแบบขนาน | ออกแบบมาสำหรับการทำงานแบบขนานในระดับสูงสำหรับการคำนวณ AI ซึ่งทำให้มีความสามารถในการประมวลผลที่มีความซับซ้อนและจำนวนมากได้อย่างมีประสิทธิภาพ | มีความสามารถในการทำงานแบบขนานในระดับคอร์หลายๆ คอร์ แต่ไม่สามารถทำงานได้ดีเท่ากับ GPU หรือ NPU ในการคำนวณที่ต้องการการทำงานพร้อมกันหลายๆ งาน | มีความสามารถในการทำงานแบบขนานในระดับสูง โดยสามารถประมวลผลหลายพันเธรด (threads) พร้อมกัน ซึ่งเหมาะสำหรับงานที่ต้องการการประมวลผลพร้อมกันมากๆ |
สรุปเหตุผลที่ต้อง NPU ใน กล้อง LPR คือ
- การประมวลผลแบบขนาน (Parallel Processing) : NPU ถูกออกแบบมาเพื่อทำงานหลายๆ งานพร้อมกันได้ ซึ่งช่วยให้การคำนวณที่ต้องการการประมวลผลจำนวนมาก สามารถทำได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ
- การทำงานเฉพาะด้าน (Specialized Processing) : NPU จะมีโครงสร้างฮาร์ดแวร์ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่อง เช่น การคูณเมทริกซ์ (matrix multiplication) และการคำนวณการทำงานที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้เชิงลึก ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผล
- การบริโภคพลังงานต่ำ (Low Power Consumption) : NPU ออกแบบมาให้มีประสิทธิภาพในการใช้พลังงานต่ำเมื่อเปรียบเทียบกับหน่วยประมวลผลทั่วไปเช่น CPU หรือ GPU ทำให้เหมาะสมสำหรับอุปกรณ์ที่ต้องการประสิทธิภาพสูงแต่ไม่ต้องการการใช้พลังงานมาก
- การทำงานในสภาพแวดล้อมที่หลากหลาย (Versatility) : NPU สามารถใช้งานในหลายๆ สถานการณ์ เช่น สมาร์ทโฟน กล้องรักษาความปลอดภัย รถยนต์อัจฉริยะ และอุปกรณ์ IoT
NPU มีบทบาทสำคัญในการทำให้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องสามารถทำงานได้รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น โดยเฉพาะในแอปพลิเคชันที่ต้องการการประมวลผลที่รวดเร็วและ มีความแม่นยำสูง เช่น การจดจำภาพ การประมวลผลเสียง และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่
