![]()
“NPU” 代表什么？它能做什么？你需要了解的有关这项新兴技术的信息。在过去的一年里，关于神经处理单元（NPU）的讨论越来越多。虽然 NPU 已经在智能手机中出现几年了，但英特尔、AMD 以及最近的微软都推出了配备 NPU 的支持 AI 的消费级笔记本电脑和个人电脑。下载链接：
NPU 与 AI PC 的相关概念密切相关，AMD、Apple、Intel 和 Qualcomm 等主要硬件制造商生产的芯片中越来越多地使用 NPU。自微软今年早些时候推出 Copilot+ AI PC 产品以来，NPU 开始越来越多地出现在笔记本电脑中。NPU 的作用是充当人工智能的硬件加速器。硬件加速是使用专用硅片来管理特定任务，就像主厨将不同的任务委托给副厨师，让他们一起按时准备饭菜一样。NPU 不会取代您的 CPU 或 GPU；相反，NPU 旨在补充 CPU 和 GPU 的优势，处理边缘 AI 等工作负载，以便 CPU 和 GPU 可以为它们擅长的任务保留处理时间。GPU 是专门为渲染图形而设计的硬件加速器，但具有足够的底层灵活性，也非常适合 AI 或某些类型的科学计算。长期以来，如果您有想要处理的 AI 工作负载，您会希望使用一个或多个高性能 [可能是 Nvidia？] GPU 进行实际的数字运算。一些公司正在致力于专门为 AI 构建专用硬件加速器，例如 Google 的 TPU，因为在“GPU”中带有“G”的附加图形功能在纯粹用于 AI 处理的卡中没有用处。硬件加速在不涉及大量条件分支的重复性任务中最为有用，尤其是在数据量很大的情况下。例如，渲染 3D 图形需要计算机管理持续不断的无数粒子和多边形流。这是一项带宽密集型任务，但实际计算（主要是）三角函数。计算机图形学、物理和天文学计算以及大型语言模型 (LLM)（如支持现代 AI 聊天机器人的模型）是硬件加速的理想工作负载的几个例子。AI 工作负载有两种类型：训练和推理。训练几乎完全在 GPU 上进行。Nvidia 利用其近二十年对 CUDA 的投资及其在独立 GPU 中的领导地位，在这两个市场上占据主导地位，尽管 AMD 已远远落后于第二名。大规模训练在数据中心规模进行，当您与ChatGPT等基于云的服务进行通信时运行的推理工作负载也是如此。NPU（以及与之相连的 AI PC）的运行规模要小得多。它们可以补充您最喜欢的 CPU 供应商的微处理器中的集成 GPU，为未来的 AI 工作负载提供额外的灵活性，并且与等待云端相比，可以提高性能。一般来说，NPU 依靠高度并行的设计来快速执行重复性任务。相比之下，CPU 是多面手。这种差异反映在 NPU 的逻辑和物理架构中。CPU 有一个或多个内核，可以访问少量共享内存缓存，而 NPU 有多个子单元，每个子单元都有自己的微型缓存。NPU 适用于高吞吐量和高度并行的工作负载，如神经网络和机器学习。NPU、神经网络和神经形态系统（如英特尔的 Loihi 平台）都具有一个共同的设计目标：模拟大脑信息处理的某些方面。每家将 NPU 推向市场的设备制造商都有其特定于其产品的微架构。大多数制造商还发布了与其 NPU 配合使用的软件开发工具。例如，AMD 提供了 Ryzen AI 软件堆栈，而英特尔则继续改进其正在进行的开源深度学习软件工具包 OpenVINO。大多数 NPU 都安装在面向消费者的设备中，例如笔记本电脑和 PC。例如，高通的 Hexagon DSP 为其骁龙处理器添加了 NPU 加速功能，用于智能手机、平板电脑、可穿戴设备、高级驾驶辅助系统和物联网。Apple 生态系统在 iPhone、iPad 和 iMac 的 A 系列和 M 系列芯片中使用了其神经引擎 NPU。此外，一些 PC 和笔记本电脑被指定为 Copilot+，这意味着它们可以在板载 NPU 上运行 Microsoft 的 Copilot AI。但是，一些服务器端或基于云的系统也使用 NPU。Google 的 Tensor Processing Units 是专为数据中心的高性能机器学习而设计的 NPU 加速器。NPU 崛起的原因之一是边缘智能的重要性日益增加。在传感器网络、移动设备（如手机和笔记本电脑）和物联网之间，数据整理的需求已经日益增长。与此同时，基于云的服务受制于基础设施延迟。本地处理不一定非要在云端执行任何操作。这可能在速度和安全性方面都是一种优势。你是否需要 NPU 这个问题几乎是一个转移注意力的话题。英特尔、AMD 和苹果等硅谷巨头已经投资了这项技术。无论你是否有特定的 NPU 用途，下次你组装或购买 PC 时，你选择的芯片很有可能会配备 NPU。到 2026 年底，分析师预计100% 的美国企业 PC 购买都将在芯片中嵌入一个或多个 NPU。换句话说，不用担心买不到带有 NPU 的系统。他们会主动找上门来的。https://www.extremetech.com/computing/what-is-an-npu
![]()
申明：感谢原创作者的辛勤付出。本号转载的文章均会在文中注明，若遇到版权问题请联系我们处理。
推荐阅读
更多架构相关技术总结请参考“架构师全店铺技术资料打包”相关电子书(41本技术资料打包汇总详情可通过“阅读原文”获取)。
全店内容持续更新，现下单“架构师技术全店资料打包汇总(全)”一起发送“服务器基础知识全解(终极版)”和“存储系统基础知识全解（终极版）”pdf及ppt版本，后续可享全店内容更新“免费”赠阅，价格仅收249元(原总价339元)。
随着电子书数量增加及内容更新，价格会随之增加，所以现在下单最划算，购买后续可享全店内容更新“免费”赠阅。
温馨提示：
扫描二维码关注公众号，点击阅读原文链接获取“架构师技术全店资料打包汇总(全)”电子书资料详情。
![]()
![]()
