神經處理單元是一種專用的人工智能芯片，它能為計算機的 CPU或GPU分擔部分工作，使設備能更好地工作。

人工智能（AI）在過去幾個月里取得了巨大進步，為個人電腦提供了更多便利和更快的處理速度。以人工智能為重點的計算機效率很大一部分是通過NPU（神經處理單元）實現的，在即將推出的高通驍龍X Elite和英特爾酷睿Ultra處理器中可以找到這種處理器。

但究竟什么是 NPU？NPU如何加速人工智能任務？更重要的是，NPU能為您做些什么？我們將為您一一介紹。

NPUs對提高效率至關重要

英特爾酷睿 “流星湖 ”處理器配備NPU。(圖片來源：Windows Central）

神經處理單元（Neural Processing Unit，簡稱NPU）是一種人工智能芯片，旨在以比GPU（圖形處理器）和CPU（計算機處理單元）更快的速度執行人工智能任務。它通過承擔小規模的重復性處理，減輕了GPU和CPU的部分負荷，從而使計算機在滿足人工智能驅動的請求時能更高效地工作。

例如，NPU可以在視頻通話中模糊背景，或在視頻或照片編輯中進行物體檢測，從而幫助計算機的GPU和CPU保持高效運行，這樣CPU和GPU就可以騰出手來處理其他任務。

NPUs比GPUs更好地處理某些任務

CPU、GPU和NPU對系統的運行都非常重要。(圖片來源：Windows Central / Midjourney）

CPU、GPU和NPU對計算機的整體運行都至關重要，但它們是為處理不同的渲染和計算任務而設計的，因此在理想情況下，沒有一個處理器會不堪重負。防止處理器負荷過重至關重要，因為這決定了電腦運行的流暢程度。

這三種處理器都能進行一些圖像渲染，但它們承擔的工作量各不相同。GPU是重型設備，專門用于渲染視頻編輯和游戲任務中的復雜圖像。然而，NPU的設計是為了更快地處理短時間和重復性的人工智能任務，例如與人工智能助手協同工作。換句話說，NPU可以從GPU手中分擔一些工作，這樣GPU就可以專注于更大的分配任務，系統整體工作效率也會更高。

綜上所述，操作系統會查看你的電腦硬件，并根據你的系統規格和可用資源來決定 GPU還是NPU更適合特定的人工智能任務。

為什么要關注 NPUs

Snapdragon X Elite配備了NPU。(圖片來源：Future）

首先，了解處理器的基本知識至關重要。正如您在我的英特爾 vs. AMD vs.英偉達指南中所看到的，這些半導體芯片制造商往往專注于不同的領域。英特爾是CPU行業的領導者，英偉達是GPU行業的領導者，而AMD則是兩者的完美結合。

今后，我們會在處理器中看到越來越多的 NPU。新的英特爾酷睿Ultra處理器（原代號為Meteor Lake）就證明了這一點，它全部采用了NPU，并被多家電腦公司廣泛應用于最新的超極本和筆記本電腦中。

此外，高通公司多年來一直在研究 NPU，并在這方面走在了競爭對手的前面。其Snapdragon X Elite處理器采用了CPU、GPU和NPU，很快就會出現在Windows筆記本電腦上。高通公司已經向蘋果MacBook Pro展示了這款芯片的強大性能。根據高通公司的說法，驍龍X Elite可以每秒執行75 Tera運算（TOPs），這尤其令人印象深刻。

這一切對您意味著什么

高通公司通過對蘋果 Macbook Pro筆記本電腦進行基準測試，展示了驍龍X Elite的強大性能。(圖片來源：Future）

在最新一代終端中加入 NPU意味著整個行業具備了利用最新人工智能技術向前發展的能力。換句話說，由于在最新筆記本電腦中加入了NPU，新的應用程序將能夠利用最新的人工智能軟件。反過來，隨著時間的推移，作為用戶，您將能享受到更多與人工智能相關的便利和高效的人工智能流程。

通過人工智能執行視頻編輯功能的速度可能比以往任何時候都要快。又或者，在你最常用的程序中，會出現更多的人工智能過濾器和選項。無論如何，重點都在于提高計算機的效率，這樣您就不必在瑣碎的任務上浪費太多時間，無論是個人項目、創意項目還是辦公項目。

高通公司的 NPU也已被證明可以處理生成式人工智能圖像，因此我們可能很快就會在基于高通公司的手機上看到這種功能。這也將為游戲手持設備帶來多種新的可能性。

NPU FAQ

NPU可幫助提高系統運行效率。(圖片來源：Windows Central）

什么是 PC和筆記本電腦中的NPU處理器？

神經處理單元（NPU）專門用于以比GPU和CPU更快的速度執行人工智能任務。這樣可以減輕GPU和CPU的部分負荷，使兩者都不會過度消耗，從而幫助計算機更好地運行。

什么是機器學習，它與深度學習有何不同？

機器學習是人工智能的一個方面，它允許程序收集數據并根據所掌握的信息做出決策。深度學習則更進一步，神經網絡的功能就像人的學習大腦一樣，可以根據收集到的信息做出新的結果和決策，而不僅僅是重復信息。

NPU比GPU更好嗎？

神經處理單元（NPU）和圖形處理單元（GPU）都是計算機處理能力不可或缺的組成部分，因此這取決于您在什么情況下比較神經處理單元（NPU）和圖形處理單元（GPU）。GPU專門用于渲染復雜圖像，以處理視頻編輯和游戲等任務。然而，NPU的設計目的是更快地處理人工智能任務，減少GPU的部分負載，從而提高系統的工作效率。問題是，NPU往往更局限于小型、重復性任務，而GPU能更好地處理大型和新任務。重要的是，這兩種處理器能協同工作，提高系統的整體性能，就像在筆記本電腦中一樣。

神經處理單元有哪些用途？

神經處理單元 (NPU)可以加速人工智能機器學習任務，如語音識別、視頻通話中的背景模糊處理，以及照片或視頻編輯過程（如物體檢測）。

NPU代表什么？

NPU是神經處理單元（Neural Processing Unit）的縮寫。NPU是一種人工智能芯片，執行人工智能任務的速度比GPU和CPU更快。這可以減輕GPU和CPU的部分負荷，從而使計算機在執行人工智能任務時可以更高效地工作。

NPU對游戲筆記本電腦有幫助嗎？

有，也沒有。專用圖形處理器在密集型游戲圖形方面承擔了大部分重任，而NPU則主要用于小型人工智能輔助。因此，NPU更適合用于超極本和筆記本電腦，而不是游戲筆記本電腦和游戲臺式機。

不過，NPU可以從GPU手中分擔一些任務，讓GPU更有效地工作。如果系統的其他部分與CPU配合得當，這將帶來更好的每秒幀數和更流暢的游戲體驗。

舉例來說，當你關閉游戲并返回 Windows桌面時，人工智能可以幫助檢測筆記本電腦何時應該切換回集成顯卡，并繼續由NPU執行相同的操作。集成顯卡是現代游戲筆記本電腦的一大特色，但它并不像專用顯卡那樣注重原始游戲性能。

OrangePi AIpro，20TOPS算力NPU，為AI賦能

去年，香橙派和華為昇騰強強聯手，推出了20TOPS算力NPU的AI開發板OrangePi AIpro，。OrangePi AIpro基于昇騰技術路線，包含多種AI應用，如圖像分類、目標檢測、圖像處理、手勢識別等。憑借其先進的功能，它能讓機器人出色地完成各種任務，并促進自然語言處理與計算機視覺的融合。此外，它還支持AR陰影生成、實例分割、NLP和模式識別，使其成為技術領域的變革者。

在軟件方面，OrangePi AIpro為開發人工智能應用提供全面的軟件支持。昇騰平臺可處理各種人工智能框架，支持的框架包括MindX DL、MindX Edge、ModelZoo、MindX SDK和MindSpore。此外，該平臺還提供與第三方框架的無縫集成，并支持異構計算架構。借助CANN等工具和MindStudio等全流水線開發工具鏈，開發人員可以為其人工智能應用獲取一整套資源。

在硬件方面，Orange Pi AIpro版本配備了強大的4核64位處理器以及專用的AI和圖形處理器。以20T版本為例，它不僅支持雙4K輸出，帶來非凡的視覺體驗，還能方便地容納高達256 GB的eMMC存儲模塊。在內存配置方面，你可以選擇12 GB或24 GB LPDDR4X內存，速率可達4266Mbps。

Orange Pi AIpro開發板還提供多種接口，具有卓越的多功能性。這些接口包括GPIO接口、HDMI端口、支持NVMe 2280 SSD的M.2插槽、USB Type-C以及TF插槽。

此外，Orange Pi AIpro還為openEuler和Ubuntu操作系統提供了出色的支持。它能滿足人工智能算法原型驗證和推理應用開發的所有必要標準。