“NPU” 代表什么？它能做什么？在過去的一年里，關于神經處理單元（NPU）的討論越來越多。雖然 NPU 已經在智能手機中出現(xiàn)幾年了，但英特爾、AMD 以及最近的微軟都推出了配備 NPU 的支持 AI 的消費級筆記本電腦和個人電腦。

NPU 與 AI PC 的相關概念密切相關，AMD、Apple、Intel 和 Qualcomm 等主要硬件制造商生產的芯片中越來越多地使用 NPU。自微軟推出 Copilot+ AI PC 產品以來，NPU 開始越來越多地出現(xiàn)在筆記本電腦中。

NPU起什么作用？

NPU 的作用是充當人工智能的硬件加速器。硬件加速是使用專用硅片來管理特定任務，就像主廚將不同的任務委托給副廚師，讓他們一起按時準備飯菜一樣。NPU 不會取代您的 CPU 或 GPU；相反，NPU 旨在補充 CPU 和 GPU 的優(yōu)勢，處理邊緣 AI 等工作負載，以便 CPU 和 GPU 可以為它們擅長的任務保留處理時間。

GPU 是專門為渲染圖形而設計的硬件加速器，但具有足夠的底層靈活性，也非常適合 AI 或某些類型的科學計算。長期以來，如果您有想要處理的 AI 工作負載，您會希望使用一個或多個高性能 GPU 進行實際的數(shù)字運算。一些公司正在致力于專門為 AI 構建專用硬件加速器，例如 Google 的 TPU，因為在“GPU”中帶有“G”的附加圖形功能在純粹用于 AI 處理的卡中沒有用處。

工作量決定一切

硬件加速在不涉及大量條件分支的重復性任務中最為有用，尤其是在數(shù)據(jù)量很大的情況下。例如，渲染 3D 圖形需要計算機管理持續(xù)不斷的無數(shù)粒子和多邊形流。這是一項帶寬密集型任務，但實際計算（主要是）三角函數(shù)。計算機圖形學、物理和天文學計算以及大型語言模型 (LLM)，如支持現(xiàn)代 AI 聊天機器人的模型是硬件加速的理想工作負載的幾個例子。

AI 工作負載有兩種類型：訓練和推理。訓練幾乎完全在 GPU 上進行。Nvidia 利用其近二十年對 CUDA 的投資及其在獨立 GPU 中的領導地位，在這兩個市場上占據(jù)主導地位，盡管 AMD 已遠遠落后于第二名。大規(guī)模訓練在數(shù)據(jù)中心規(guī)模進行，當您與ChatGPT等基于云的服務進行通信時運行的推理工作負載也是如此。

NPU（以及與之相連的 AI PC）的運行規(guī)模要小得多。它們可以補充您最喜歡的 CPU 供應商的微處理器中的集成 GPU，為未來的 AI 工作負載提供額外的靈活性，并且與等待云端相比，可以提高性能。

NPU 如何工作？

一般來說，NPU 依靠高度并行的設計來快速執(zhí)行重復性任務。相比之下，CPU 是多面手。這種差異反映在 NPU 的邏輯和物理架構中。CPU 有一個或多個內核，可以訪問少量共享內存緩存，而 NPU 有多個子單元，每個子單元都有自己的微型緩存。NPU 適用于高吞吐量和高度并行的工作負載，如神經網(wǎng)絡和機器學習。

NPU、神經網(wǎng)絡和神經形態(tài)系統(tǒng)（如英特爾的 Loihi 平臺）都具有一個共同的設計目標：模擬大腦信息處理的某些方面。

每家將 NPU 推向市場的設備制造商都有其特定于其產品的微架構。大多數(shù)制造商還發(fā)布了與其 NPU 配合使用的軟件開發(fā)工具。例如，AMD 提供了 Ryzen AI 軟件堆棧，而英特爾則繼續(xù)改進其正在進行的開源深度學習軟件工具包 OpenVINO。

NPU 和邊緣智能

大多數(shù) NPU 都安裝在面向消費者的設備中，例如筆記本電腦和 PC。例如，高通的 Hexagon DSP 為其驍龍?zhí)幚砥魈砑恿?NPU 加速功能，用于智能手機、平板電腦、可穿戴設備、高級駕駛輔助系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)。Apple 生態(tài)系統(tǒng)在 iPhone、iPad 和 iMac 的 A 系列和 M 系列芯片中使用了其神經引擎 NPU。此外，一些 PC 和筆記本電腦被指定為 Copilot+，這意味著它們可以在板載 NPU 上運行 Microsoft 的 Copilot AI。但是，一些服務器端或基于云的系統(tǒng)也使用 NPU。Google 的 Tensor Processing Units 是專為數(shù)據(jù)中心的高性能機器學習而設計的 NPU 加速器。

NPU 崛起的原因之一是邊緣智能的重要性日益增加。在傳感器網(wǎng)絡、移動設備和物聯(lián)網(wǎng)之間，數(shù)據(jù)整理的需求已經日益增長。與此同時，基于云的服務受制于基礎設施延遲。本地處理不一定非要在云端執(zhí)行任何操作。這可能在速度和安全性方面都是一種優(yōu)勢。

你是否需要 NPU 這個問題幾乎是一個轉移注意力的話題。英特爾、AMD 和蘋果等硅谷巨頭已經投資了這項技術。無論你是否有特定的 NPU 用途，下次你組裝或購買 PC 時，你選擇的芯片很有可能會配備 NPU。到 2026 年底，分析師預計100% 的美國企業(yè) PC 購買都將在芯片中嵌入一個或多個 NPU。換句話說，不用擔心買不到帶有 NPU 的系統(tǒng)。他們會主動找上門來的。

*免責聲明：本文由作者原創(chuàng)，內容編譯自extremetech。原文鏈接：https://www.extremetech.com/computing/what-is-an-npu