一文读懂NPU

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“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。

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。

l NPU 起什么作用？

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 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。

l 工作量决定一切

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。

l NPU 如何工作？

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。

l NPU 和边缘智能

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。

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