Lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh AI và các ứng dụng thực tế

Khi các ứng dụng AI ngày càng phổ biến, nhu cầu xử lý hình ảnh với tốc độ cao, độ chính xác ổn định và chi phí vận hành hợp lý đang trở thành thách thức với nhiều doanh nghiệp. NPU đóng vai trò quan trọng nhờ khả năng tối ưu cho các tác vụ AI inference liên quan đến hình ảnh. Cùng Viettel IDC phân tích lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh trong bài viết sau.

NPU là gì và hoạt động thế nào với xử lý hình ảnh?

NPU (Neural Processing Unit) là một loại bộ vi xử lý chuyên biệt được thiết kế riêng để tăng tốc các tác vụ trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là các mô hình mạng nơ-ron nhân tạo. Trong công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) và AI, xử lý hình ảnh chủ yếu dựa vào các mô hình mạng nơ-ron như CNN, YOLO, Vision Transformer hay các mô hình nhận diện khuôn mặt. Những mô hình này thực hiện hàng loạt phép toán tích chập (convolution) và nhân ma trận để trích xuất đặc trưng từ ảnh và đưa ra dự đoán. NPU được thiết kế chuyên biệt để thực hiện chính những phép toán này một cách hiệu quả.

Quy trình hoạt động của NPU trong xử lý hình ảnh thường diễn ra như sau:

- Tiếp nhận và tiền xử lý dữ liệu ảnh: Ảnh đầu vào được thay đổi kích thước, chuẩn hóa giá trị pixel và chuyển thành tensor trước khi đưa vào NPU.

- Thực hiện inference trên các lớp mạng nơ-ron: NPU chạy mô hình AI (thường đã được lượng hóa), thực hiện các phép toán tích chập và nhân ma trận để trích xuất đặc trưng từ mức cơ bản (cạnh, kết cấu) đến mức phức tạp (khuôn mặt, đối tượng, văn bản).

- Đưa ra kết quả đầu ra: NPU trả về kết quả cuối cùng như tọa độ đối tượng, điểm số nhận diện khuôn mặt, nhãn phân loại, kết quả liveness hoặc văn bản được nhận dạng từ ảnh.

Lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh là gì?

Hiệu năng cao và độ trễ thấp

Một trong những lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh là khả năng mang lại hiệu năng cao cùng độ trễ thấp. Nhờ được tối ưu hóa cho các phép toán mạng nơ-ron, NPU xử lý inference nhanh hơn so với CPU và tiết kiệm tài nguyên hơn GPU trong nhiều kịch bản AI vision.

Đối với các ứng dụng cần phản hồi tức thì như nhận diện khuôn mặt bằng NPU hay kiểm tra liveness trong eKYC, độ trễ thấp giúp hệ thống duy trì trải nghiệm real-time. NPU AI inference có thể xử lý số lượng yêu cầu lớn hơn trong cùng một khoảng thời gian mà vẫn giữ được tốc độ ổn định, từ đó hỗ trợ tốt cho các bài toán xử lý eKYC real-time và nhận diện hình ảnh ở quy mô cao.

Nhờ hiệu năng NPU vượt trội trong các tác vụ vision, doanh nghiệp có thể triển khai các mô hình nhận diện đối tượng, phân loại hình ảnh hoặc so khớp danh tính mà không phải đánh đổi giữa tốc độ và độ chính xác. Đây là yếu tố then chốt giúp NPU trở thành lựa chọn phù hợp cho những hệ thống yêu cầu xử lý hình ảnh nhanh và liên tục.

Tiết kiệm điện năng khi chạy inference liên tục

Một trong những lợi ích rõ rệt của NPU đối với xử lý hình ảnh là mức tiêu thụ điện năng thấp hơn đáng kể so với GPU khi chạy inference liên tục. Nhờ kiến trúc chuyên dụng cho các phép toán mạng nơ-ron, NPU thường chỉ cần vài watt đến vài chục watt, trong khi GPU rời hoặc GPU data center có thể tiêu thụ từ hàng chục đến hàng trăm watt cho cùng loại tác vụ AI vision.

Theo một nghiên cứu so sánh NPU-based server và GPU trong các workload inference (bao gồm object detection với mô hình YOLO), NPU có thể đạt thông lượng tương đương hoặc cao hơn GPU trong nhiều kịch bản, đồng thời tiêu thụ ít hơn khoảng 35–70% điện năng. Trong một số phép đo cụ thể với mô hình YOLO, NPU duy trì công suất dưới 55W ngay cả với mô hình lớn, còn GPU tăng lên mức 106–118W.

Tối ưu chi phí vận hành (TCO)

Lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh còn thể hiện rõ ở khả năng tối ưu chi phí vận hành (TCO) trong dài hạn. Nhờ hiệu năng cao kết hợp mức tiêu thụ điện năng thấp, NPU giúp doanh nghiệp giảm tổng chi phí sở hữu khi triển khai các workload AI inference liên quan đến hình ảnh ở quy mô lớn.

Thay vì phải đầu tư nhiều GPU mạnh hoặc mở rộng hạ tầng CPU để đáp ứng yêu cầu thông lượng, doanh nghiệp có thể đạt được hiệu suất xử lý tương đương hoặc tốt hơn với chi phí vận hành thấp hơn.

- Chi phí điện năng thấp hơn khi chạy inference liên tục (đặc biệt với hệ thống eKYC hoặc nhận diện hình ảnh hoạt động 24/7).

- Giảm nhu cầu làm mát và không gian hạ tầng nhờ mức tiêu thụ điện năng của NPU thấp hơn so với GPU.

- Khả năng xử lý hiệu quả các mô hình vision đã được tối ưu, từ đó hạn chế việc phải đầu tư phần cứng dư thừa.

Khả năng xử lý song song nhiều tác vụ vision

Nhờ kiến trúc được tối ưu cho các phép toán mạng nơ-ron, NPU có thể chạy đồng thời nhiều mô hình AI hoặc xử lý nhiều yêu cầu hình ảnh mà vẫn duy trì hiệu năng ổn định. Đây là một trong những lý do NPU xử lý hình ảnh được ứng dụng ngày càng nhiều trong các bài toán eKYC và nhận diện hình ảnh yêu cầu đa tác vụ.

Ví dụ cụ thể trong eKYC:
Trong một quy trình eKYC điển hình, hệ thống thường cần thực hiện đồng thời ba tác vụ trên cùng một ảnh hoặc luồng video:

- Nhận diện và so khớp khuôn mặt

- Kiểm tra liveness (phát hiện người thật, chống giả mạo)

- OCR để đọc thông tin trên giấy tờ tùy thân

NPU AI inference có thể chạy song song các mô hình này trên cùng một thiết bị hoặc server, giúp giảm thời gian xử lý tổng thể và tăng thông lượng khi có nhiều yêu cầu đồng thời. Thay vì phải phân tách từng tác vụ ra các máy chủ riêng, doanh nghiệp có thể tập trung pipeline eKYC trên hạ tầng NPU, từ đó giảm độ trễ và tối ưu tài nguyên.

Phù hợp triển khai tại edge và môi trường hybrid

NPU phù hợp với triển khai tại edge và môi trường hybrid nhờ mức tiêu thụ điện năng thấp, kích thước nhỏ gọn và khả năng xử lý hình ảnh với độ trễ thấp:

- Triển khai tại edge: NPU giúp xử lý hình ảnh ngay trên thiết bị với độ trễ thấp và tiêu thụ ít điện năng. Ví dụ, một camera giám sát tại nhà máy có thể dùng NPU để phát hiện sản phẩm lỗi hoặc người lạ ngay tại chỗ, chỉ gửi cảnh báo lên trung tâm thay vì phải truyền liên tục toàn bộ video, từ đó tiết kiệm băng thông và phản hồi nhanh hơn.

- Môi trường hybrid: NPU hỗ trợ kết hợp xử lý tại edge và trên cloud. Ví dụ, hệ thống nhận diện khuôn mặt tại cửa hàng có thể dùng NPU tại chỗ để xác thực nhanh trong vài trăm mili giây, còn những trường hợp cần phân tích sâu hơn hoặc lưu trữ dữ liệu sẽ được đẩy lên cloud.

Hỗ trợ tốt các mô hình vision đã được tối ưu

NPU hỗ trợ tốt các mô hình vision đã được tối ưu (đặc biệt là các mô hình đã lượng hóa xuống INT8 hoặc INT4). Nhờ đó, doanh nghiệp có thể triển khai các mô hình nhẹ hơn mà vẫn giữ được độ chính xác cần thiết, đồng thời giảm yêu cầu về bộ nhớ và tăng tốc độ xử lý.

Một số mô hình phổ biến thường được tối ưu để chạy trên NPU gồm:

- Các phiên bản YOLO (YOLOv8, YOLO11…) dùng cho phát hiện đối tượng

- Mô hình nhận diện khuôn mặt nhẹ (như MobileFaceNet hoặc các biến thể của InsightFace)

- Mô hình phân loại hình ảnh như MobileNet, EfficientNet

- Mô hình OCR và nhận diện văn bản đã được tối ưu

Ứng dụng thực tế của NPU trong xử lý hình ảnh AI

Lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh được thể hiện rõ qua khả năng tăng tốc các mô hình AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nhờ hiệu suất cao và tiêu thụ điện năng thấp, NPU giúp các hệ thống chạy các tác vụ nhận diện, phân loại và phân tích hình ảnh một cách hiệu quả hơn.

- Smartphone và AI camera: NPU hỗ trợ nhận diện cảnh, xóa phông, Night Mode và theo dõi chủ thể theo thời gian thực, giúp cải thiện chất lượng ảnh và video mà vẫn tiết kiệm pin.

- Camera giám sát: Cho phép phát hiện người, phương tiện, xâm nhập hoặc đếm lưu lượng ngay trên thiết bị, giảm độ trễ và tăng tính riêng tư.

- Kiểm tra chất lượng công nghiệp: Tăng tốc các mô hình phát hiện lỗi sản phẩm trên dây chuyền, giúp phát hiện vết xước, sai sót nhanh và chính xác.

- Hình ảnh y tế: Hỗ trợ phân tích hình ảnh X-quang, MRI hoặc siêu âm với tốc độ cao hơn, đồng thời bảo vệ dữ liệu bệnh nhân tốt hơn khi xử lý cục bộ.

- Xe tự lái và robot: Phục vụ nhận diện vật thể, làn đường và chướng ngại vật theo t thời gian thực, đáp ứng yêu cầu phản ứng nhanh và tiết kiệm năng lượng.

- Nhận diện và xác thực danh tính: NPU hỗ trợ hiệu quả các hệ thống nhận diện khuôn mặt, so khớp danh tính và kiểm tra liveness. Trong các quy trình xác thực tự động, NPU AI inference giúp xử lý nhanh các yêu cầu real-time, giảm độ trễ và duy trì độ chính xác ổn định ngay cả khi có nhiều yêu cầu đồng thời.

So sánh NPU, GPU và CPU trong xử lý hình ảnh

Trong xử lý hình ảnh AI, CPU phù hợp với các tác vụ nhẹ và linh hoạt nhưng thường có độ trễ cao khi xử lý mô hình phức tạp. GPU mang lại hiệu năng mạnh mẽ nhờ khả năng tính toán song song, song tiêu thụ nhiều điện năng và chi phí vận hành cao hơn khi chạy inference liên tục. NPU được tối ưu cho các phép toán mạng nơ-ron nên cân bằng tốt giữa hiệu năng, độ trễ thấp và mức tiêu thụ điện năng tiết kiệm, đặc biệt phù hợp với các bài toán xử lý hình ảnh cần vận hành ổn định ở quy mô thực tế.

Giải pháp Cloud NPU cho nhu cầu xử lý AI quy mô lớn

NPU mang lại nhiều lợi ích đối với xử lý hình ảnh nhờ hiệu năng cao, độ trễ thấp và khả năng tối ưu chi phí vận hành. Tuy nhiên, không phải lúc nào doanh nghiệp cũng có thể tự triển khai và vận hành hạ tầng NPU phù hợp, đặc biệt khi cần mở rộng quy mô hoặc kiểm chứng hiệu năng thực tế trước khi đầu tư lớn.

Trong những trường hợp cần sức mạnh xử lý AI linh hoạt và dễ mở rộng cho các bài toán nhận diện hình ảnh, xác thực danh tính hay phát hiện đối tượng, các giải pháp điện toán đám mây chuyên biệt cho NPU là lựa chọn đáng cân nhắc. Viettel Cloud NPU cung cấp hạ tầng tăng tốc AI với hiệu năng cao, hỗ trợ doanh nghiệp và ISV đánh giá, kiểm chứng và vận hành các workload xử lý hình ảnh ở quy mô thực tế.

Tìm hiểu thêm về dịch vụ tại: https://viettelidc.com.vn/viettel-cloud-npu

Kết luận

Lợi ích của NPU đối với xử lý hình ảnh đã được chứng minh qua khả năng đáp ứng các yêu cầu ngày càng cao về tốc độ và hiệu quả vận hành. Tuy nhiên, giá trị thực sự chỉ được khai thác khi doanh nghiệp lựa chọn được hạ tầng phù hợp với đặc thù bài toán và quy mô triển khai của mình. Kiểm chứng trên môi trường thực tế trước khi mở rộng không chỉ giúp giảm rủi ro mà còn tạo nền tảng vững chắc cho các ứng dụng AI vision trong dài hạn.