- NPU-ovi u Windowsu rasterećuju AI zadatke sa CPU-a i GPU-a, poboljšavajući performanse, vijek trajanja baterije i privatnost pokretanjem modela direktno na uređaju.
- Copilot+ računari sa operativnim sistemom Windows 11 zahtevaju više od 40 TOPS procesora na NPU-u i koriste Windows ML i ONNX Runtime za automatsko iskorišćavanje CPU-a, GPU-a i NPU-a.
- Intel, AMD i Qualcomm integriraju visokoperformansne NPU-ove u svoje SoC-ove, omogućavajući napredne AI funkcije za kancelarijske zadatke, kreativnost, sigurnost i profesionalnu upotrebu.
- Alati poput Task Managera, WPR-a, WPA-a i GPUView-a omogućavaju vam mjerenje stvarne upotrebe NPU-a i optimizaciju modela i aplikacija kako biste maksimalno iskoristili hardver.
Pojava NPU-ova u Windowsu potpuno je promijenila način na koji koristimo vještačku inteligenciju na računarima. Ono što se ranije gotovo isključivo oslanjalo na oblak sada počinje da se izvodi direktno na našim laptopima, desktop računarima i mini računarima, uz ogromna poboljšanja u brzini, trajanju baterije i privatnosti. Windows 11, posebno s novim Copilot+ uređajima i najnovijim procesorima kompanija Intel, AMD i Qualcomm, je u srcu ove revolucije.
Ako razmišljate o nadogradnji računara u narednim mjesecima, bitno je razumjeti šta je NPU, zašto ga Microsoft zahtijeva za mnoge napredne AI funkcije u Windowsu 11 , njegovu ulogu u Copilot+ računarima, koji modeli procesora ga uključuju i koje aplikacije iz stvarnog svijeta već koriste prednosti ovog novog čipa. Pogledajmo detaljnije, bez previše detalja, kako biste mogli donijeti informiranu odluku o tome isplati li se nadogradnja.
Šta je tačno NPU i zašto svi sada pričaju o tome?
Kada govorimo o NPU-u (neuronskoj procesorskoj jedinici) u modernom računaru, mislimo na procesor specijaliziran za izvršavanje matematičkih operacija neuronskih mreža i drugih algoritama mašinskog učenja. Nije namijenjen da zamijeni CPU ili GPU, već da ih dopuni tako što će se baviti svime što je vezano za vještačku inteligenciju.
Za razliku od centralne procesorske jedinice (CPU), koja je dizajnirana za sekvencijalno izvršavanje logičkih instrukcija, i grafičke kartice, koja se fokusira na masovno renderiranje piksela, NPU je od temelja dizajniran da množi i akumulira matrice brojeva nevjerovatnom brzinom i uz vrlo nisku potrošnju energije . Upravo je to osnova načina na koji AI modeli "razmišljaju", od prepoznavanja lica do generiranja slika.
U praksi, mogli bismo reći da NPU-ovi postaju specifični motor svih inteligentnih funkcija sistema i aplikacija, od zamućenja pozadine u video pozivu do transkripcije u realnom vremenu, uključujući asistente poput Copilota ili napredne filtere za uređivanje videa.
Ključna prednost je što se vještačka inteligencija može pokretati direktno na uređaju bez potrebe za slanjem podataka na udaljene servere. Ovo poboljšava privatnost, smanjuje latenciju i rasterećuje CPU i GPU , oslobađajući ih za druge zadatke.
Nadalje, mnogi proizvođači dizajniraju ove jedinice za rad s formatima niže preciznosti poput INT8 umjesto FP32. Budući da ne zahtijeva ekstremnu matematičku preciznost za tačna predviđanja, NPU može uštedjeti značajnu količinu energije sa svakim zaključivanjem , što je posebno važno kod laptopa i mini PC-a.
CPU, GPU i NPU: trougao modernog SoC-a
Procesori koji se koriste u modernim Windows 11 uređajima obično koriste pristup System-on-a-Chip (SoC), gdje su CPU, GPU i NPU integrirani na istom silikonskom čipu . Ova fizička blizina im omogućava dijeljenje sistemske RAM memorije i prijenos zadataka između njih bez značajnih uskih grla.
U ovom trouglu, CPU djeluje kao kontrolni mozak, GPU obrađuje masovnu paralelnu obradu grafike, a NPU se u potpunosti fokusira na mašinsko učenje i operacije neuronskih mreža . Svaki ima svoje područje ekspertize, a Windows 11 odlučuje šta gdje ide na osnovu opterećenja.
Kada sistem treba primijeniti video efekte, izvršiti prevođenje govora u hodu ili pokrenuti ONNX AI model, Windows 11 analizira dostupan hardver i, ako otkrije NPU, preusmjerava te zadatke na njega kako bi se postigla najbolja ravnoteža između performansi i potrošnje energije . Ako, iz bilo kojeg razloga, NPU nije dostupan, GPU ili, u konačnici, CPU preuzima kontrolu.
Ova inteligentna raspodjela zadataka je posebno važna kod tankih laptopa, mini računara i all-in-one uređaja, gdje su upravljanje temperaturom i potrošnja energije ključni (pogledajte naše tutorijale o hardveru laptopa ). Prebacivanje kontinuiranog rada umjetne inteligencije na NPU sprječava pregrijavanje CPU-a i potrebu za smanjenjem njegove frekvencije , čime se održava ukupna glatkoća sistema.
Što se tiče efikasnosti, konvencionalni GPU može potrošiti desetine vati za pokretanje AI algoritama određene složenosti, dok NPU može obaviti isti posao sa mnogo manjom potrošnjom , što vam omogućava da lako produžite vijek trajanja baterije za 15% do 20% u intenzivnim AI scenarijima.
NPU i Windows 11: uloga Copilot+ računara
Microsoft je otišao korak dalje predstavljanjem Copilot+ računara, nove kategorije Windows 11 računara dizajniranih da vještačku inteligenciju učine ne dodatnom funkcijom, već nečim što je integrirano u svakodnevni život korisnika. Ove mašine se, između ostalog, odlikuju visokoperformansnim NPU-om sposobnim za preko 40 TOPS (Tera operacija u sekundi).
Ovaj zahtjev za više od 40 TOPS-ova nije hir: mnoge nove AI funkcije Windowsa 11, kako na sistemskom tako i na aplikacijskom nivou, trebaju taj nivo održive snage kako bi pružile prevode u realnom vremenu, generisanje slika, video efekte i inteligentne asistente bez ugrožavanja trajanja baterije ili obavljanja drugih zadataka.
U praksi, Copilot+ računar je dizajniran da ponudi cjelodnevno trajanje baterije, stalno dostupna AI iskustva i direktan pristup najnaprednijim Microsoftovim AI modelima i funkcijama. Ideja je da možete koristiti Copilot za rad, učenje ili kreiranje bez prevelikog oslanjanja na oblak.
Ovi sistemi se oslanjaju na procesore sljedeće generacije od Qualcomma (kao što je Snapdragon X Elite porodica), AMD-a (kao što je najnoviji Ryzen AI) i Intela (Core Ultra i nasljednici) - za poređenje opcija, pogledajte ekvivalente Intel i AMD procesora . Svi oni dijele koncept integracije tri procesorska motora: CPU, GPU i NPU , tako da Windows 11 može vrlo efikasno raspodijeliti radno opterećenje.
Sama platforma Windows 11 se priprema da iskoristi ove mogućnosti kroz jedinstvena iskustva, kao što su poboljšani efekti video poziva, inteligentna organizacija dokumenata, asistenti koji sažimaju lokalni sadržaj i kreativne funkcije koje se oslanjaju na vještačku inteligenciju bez stalnog slanja podataka u oblak.
Čip Snapdragon X Elite i Qualcommova opklada
Jedna od ključnih komponenti u Copilot+ računaru je čip Snapdragon X Elite, zasnovan na Arm arhitekturi i razvijen od strane Qualcomma. Ovaj procesor je dizajniran imajući na umu integraciju umjetne inteligencije, uključujući vrlo moćan i izuzetno energetski efikasan NPU.
NPU Snapdragon X Elite-a može paralelno obrađivati velike količine podataka, dostižući desetine triliona operacija u sekundi , što mu omogućava da se nosi sa zadacima koji zahtijevaju AI, kao što su simultano prevođenje, poboljšanje slike ili analiza u realnom vremenu, bez brzog pražnjenja baterije.
Windows 11 koordinira kombinovani rad CPU-a, GPU-a i NPU-a u ovim uređajima. U svakom trenutku, sistem odlučuje koja je komponenta najprikladnija za svaki zadatak, tražeći optimalnu ravnotežu između brzine, odziva i potrošnje energije . To rezultira vrlo tankim i laganim laptopima sa cjelodnevnim trajanjem baterije i konstantno aktivnim AI iskustvom.
Glavna prednost ovog pristupa je što se mnoga iskustva umjetne inteligencije u Copilot+ računarima mogu pokretati direktno na samom uređaju: od funkcija Windowsa 11 do alata trećih strana optimiziranih za NPU . Ovo smanjuje ovisnost o internetskoj vezi i poboljšava sigurnost podataka.
Qualcomm također nudi specifične resurse za programere putem svog Qualcomm AI Huba, gdje možete pronaći modele koji su već optimizirani i validirani za ove NPU-ove , spremne za efikasan rad na Copilot+ uređajima sa Snapdragon X Elite.
Kako Windows detektuje i koristi NPU za vještačku inteligenciju
NPU, kao i svaki drugi hardverski resurs u računaru, zahtijeva da operativni sistem i aplikacije znaju kako komunicirati s njim i iskoristiti njegovu snagu . Microsoft je usavršavao način pristupa ovim jedinicama, a trenutna preporuka je korištenje Windows Machine Learning (WinML ili WinML) kao primarne metode.
Neko vrijeme, DirectML je bio standardni pristup za rad s AI ubrzanjem na Windowsu, ali sada je WinML preuzeo centralno mjesto . Cilj ove promjene je pojednostaviti život programera i omogućiti aplikacijama da što besprijekornije koriste NPU i GPU, kako na Copilot+ računarima, tako i na drugim uređajima s Intel ili AMD NPU-ovima.
Sa Windows ML-om, sistem automatski detektuje Execution Providers (EP) kompatibilne sa hardverom uređaja. Umjesto da programer ručno pakuje biblioteke specifične za proizvođača, Windows preuzima i upravlja ovim EP-ovima na integrirani način putem samog sistema ili Windows Update-a.
U svojoj suštini, Windows ML i dalje koristi ONNX Runtime kao svoj mehanizam za zaključivanje, ali od programera skriva veliki dio složenosti upravljanja različitim dobavljačima hardvera . Microsoft direktno sarađuje sa Qualcommom, Intelom, AMD-om i drugim partnerima kako bi osigurao da su ažurirani i optimizovani EP-ovi dostupni za svaku novu generaciju silicija.
Kada aplikacija implementira AI model koristeći Windows ML na računaru sa NPU-om, proces je automatski: WinML provjerava koji su akceleratori dostupni, bira najefikasniji EP (QNN za Qualcomm NPU-ove, OpenVINO za Intel platforme, itd.), učitava ga i pokreće zaključivanje. Ako nešto krene po zlu, aplikacija se neprimjetno prebacuje na GPU ili CPU bez ikakve intervencije korisnika.
Formati modela, kvantizacija i alati za razvojne programere
AI modeli se obično inicijalno obučavaju na visokopreciznim formatima poput FP32, ali potrošački NPU-ovi imaju tendenciju da bolje rade s manjim reprezentacijama poput INT8 kako bi postigli mnogo veće performanse i energetsku efikasnost.
To znači da modele treba konvertovati ili kvantizovati prije pokretanja na NPU-u. Mnogi modeli su dostupni spremni za upotrebu u optimizovanom ONNX formatu, ali oni koji žele da kreiraju vlastiti model (BYOM) mogu koristiti specifične alate kako bi ga prilagodili hardveru.
Među najzanimljivijim resursima je Qualcomm AI Hub , koji nudi validirane i optimizirane modele za pokretanje na Copilot+ računarima sa Snapdragon X Elite procesorima. Također je uključen popularni ONNX Model Zoo , repozitorij prethodno obučenih modela otvorenog koda spremnih za pokretanje na raznim uređajima s omogućenim NPU-om, uključujući one od Intela i AMD-a.
Za optimizaciju vlastitih modela, Microsoft preporučuje korištenje Olive-a, alata koji se integrira s ONNX Runtime-om za rukovanje kompresijom, optimizacijom i NPU-orijentiranom kompilacijom . Ova kombinacija omogućava znatno veće performanse s istim hardverom, što je posebno važno kod laptopa gdje je svaki vat važan.
Cijeli ovaj ekosistem znatno olakšava programerima da se fokusiraju na korisničko iskustvo i prepuste integraciju hardvera niskog nivoa Windows ML-u, ONNX Runtime-u i povezanim alatima , gdje su se ranije pojavljivali problemi s kompatibilnošću i održavanjem.
Kako izmjeriti stvarne performanse NPU-a u Windowsu
Prilikom integracije AI funkcija u aplikaciju, ključno je mjeriti stvarne performanse modela na NPU-u i razumjeti šta se dešava unutar sistema. Windows nudi nekoliko dijagnostičkih i alata za praćenje kako bi se to uradilo prilično detaljno.
Prva referentna tačka, dostupna svakom korisniku, je Upravitelj zadataka u sistemu Windows 11. U kartici "Performanse" nalazi se poseban odjeljak za NPU, pored CPU-a, memorije, diska, Wi-Fi-ja i GPU-a. Tamo možete vidjeti postotak korištenja, verziju upravljačkog programa i ostale relevantne podatke.
Za programere i napredne korisnike, na raspolaganju su drugi moćniji alati, kao što su Windows Performance Recorder (WPR) , koji sada uključuje profil neuronske obrade za snimanje aktivnosti NPU-a, i Windows Performance Analyzer (WPA) , koji vam omogućava analizu tih snimaka.
WPR generira detaljne tragove o tome kako sistem komunicira s NPU-om putem Microsoftovog MCDM modela drajvera. Zatim, WPA vam omogućava pregled grafikona i vremenskih linija koje prikazuju CPU, disk, mrežu, ONNX Runtime događaje i namjensku NPU tabelu , sve na istoj vremenskoj liniji.
Ovo omogućava ispitivanje aspekata kao što su opterećenje, vrijeme učitavanja modela, kreiranje sesije zaključivanja, parametri konfiguracije provajdera izvršenja, vrijeme svakog pojedinačnog zaključivanja i profil svakog operatora unutar AI modela. Mogu se posmatrati čak i metrike podhardvera NPU-a, kao što je propusni opseg memorije.
Dodatni alati: GPUView, ONNX Runtime i hardverski profili
Pored WPR-a i WPA-a, Windows ekosistem nudi i druge uslužne programe koji pomažu u boljem razumijevanju šta tačno NPU radi prilikom pokretanja AI modela . Jedan od njih je GPUView, alat koji čita događaje zabilježene u datotekama tragova (.etl) i vizualno ih prikazuje.
GPUView sada može prikazivati ne samo operacije GPU-a, već i aktivnost NPU-a i DirectX događaje povezane s MCDM uređajima . Ovo je korisno za uvid u to kako se opterećenje zapravo raspoređuje između GPU-a i NPU-a kada aplikacija intenzivno koristi i AI i grafiku.
S druge strane, ONNX Runtime, počevši od verzije 1.17 i s poboljšanjima u verziji 1.18.1, emituje događaje tokom izvođenja koji se mogu snimiti i vizualizirati pomoću WPA . Ovo vam omogućava da vidite koliko dugo traje učitavanje modela, koja se EP konfiguracija koristi, kako se ponašaju inferencije na NPU-u (npr. QNN) i koliko vremena svaki operator troši unutar modela.
Programeri mogu kombinovati specifične ONNX Runtime profile sa drugim WPR profilima (CPU, disk, itd.) kako bi dobili vrlo tačnu sliku o tome gdje se troši vrijeme i kako optimizirati performanse . Pored toga, alati trećih strana poput Qualcomm Snapdragon Profilera (qprof) nude pregled cijelog sistema i pružaju još detaljnije NPU metrike na Snapdragon platformama.
Pomoću ovog skupa uslužnih programa moguće je ne samo provjeriti da li je NPU u upotrebi, već i otkriti uska grla, neočekivane latencije ili neoptimalne konfiguracije i ispraviti ih kako bi se maksimalno iskoristio dostupan hardver.
Kako znati da li vaš Windows računar ima NPU i šta on koristi da bi imao koristi od njega
Za krajnje korisnike, tipično pitanje je: da li moj računar zaista ima NPU i da li ga Windows koristi? Najlakši način da se provjeri je da se otvori Upravitelj zadataka (Ctrl+Shift+Esc), ode na karticu „Performanse“ i potraži odjeljak s oznakom „NPU“.
Ako se pojavi namjenski NPU grafikon, to znači da vaš računar ima ovaj specijalizirani procesor. Odatle možete vidjeti koje aplikacije troše NPU resurse na kartici "Procesi" ili dublje istražiti pomoću naprednih alata za tehničku analizu. Ako se ne pojavi, možda će biti korisno provjeriti konfiguraciju sistema vašeg računara i postavke BIOS-a ili UEFI-ja kako biste provjerili podešavanja firmvera ili podršku za akcelerator.
Prisustvo NPU-ova postaje sve češće u modernim računarima, posebno u laptopima certificiranim kao Copilot+ PC i onima koji integrišu najnoviju generaciju procesora kompanija AMD, Intel ili Qualcomm. Proizvođači ugrađuju ove jedinice kao standardnu hardversku komponentu, baš kao što su GPU-ovi nekada bili integrirani u same procesore.
U mnogim slučajevima, korisnik počinje primjećivati prednosti bez potrebe da mijenja bilo šta u načinu rada: jasnije video pozive, efekte koji se primjenjuju u stvarnom vremenu bez kašnjenja, duže trajanje baterije pri korištenju pametnih funkcija i opći osjećaj fluidnosti čak i kada se nekoliko zadataka izvršava istovremeno.
Za one sa tehničkom radoznalošću, alati za praćenje u Windowsu vam omogućavaju da tačno znate koji procesi opterećuju NPU i sa kojim obrascima korištenja , što je veoma korisno ako testirate novi softver ili ako želite da provjerite da li aplikacija zaista iskorištava hardver.
Aplikacije iz stvarnog svijeta koje već koriste prednosti NPU-a u Windowsu
Pored teorije, zanimljivo je vidjeti koji svakodnevni programi koriste prednosti NPU-a u Windowsu . Lista raste iz mjeseca u mjesec, ali nekoliko poznatih imena već je počelo da se oslanja na ovaj čip kako bi ubrzali svoje AI funkcije.
U svijetu uređivanja slika, Adobe Photoshop je odličan primjer. Alati pokretani umjetnom inteligencijom, poput automatskog odabira objekata, uklanjanja pozadine i smanjenja šuma u hodu, mogu raditi mnogo brže ako računar ima NPU, oslobađajući GPU za druge zadatke renderiranja.
Što se tiče sigurnosti, Norton Antivirus je ugradio funkcije zasnovane na umjetnoj inteligenciji koje koriste NPU za brže otkrivanje pokušaja krađe identiteta (phishinga) i prevara na web stranicama. Ovo čini zaštitu u stvarnom vremenu bržom bez preopterećenja CPU-a ili usporavanja sistema.
U dizajnu i vizualnom sadržaju, platforme poput Canve dodaju sve moćnije alate za generiranje i uređivanje pokretane umjetnom inteligencijom. Mnoge od ovih funkcija mogu se ubrzati lokalnim hardverom kada je dostupan NPU, smanjujući vrijeme čekanja prilikom primjene filtera, generativnih pozadina ili pametnih podešavanja.
Za montažu videa, DaVinci Resolve Studio također integrira alate koji imaju koristi od lokalnog AI ubrzanja, kao što su smanjenje šuma, prepoznavanje lica, automatsko kadriranje i druge napredne funkcije. Delegiranje ovih zadataka NPU-u rezultira glatkijim iskustvom montaže i kraćim vremenom izvoza.
Nadalje, na nivou operativnog sistema, Windows Studio Effects, Copilot i druge funkcije Windowsa 11 koriste NPU za pokretanje video efekata, izolacije govora ili kontekstualnih asistenata u realnom vremenu, održavajući CPU fokusiranim na aplikacije za produktivnost koje korisnik ima otvorene.
NPU-ovi na tržištu: Intel, AMD, Qualcomm i poticaj za AI PC-je
Usvajanje NPU-ova u računarima nije izolovan eksperiment: sve ukazuje na to da svjedočimo fundamentalnoj tranziciji sličnoj prelasku na SSD-ove ili integraciji GPU-ova u procesore . Analitičke firme poput IDC-a procjenjuju da će do 2025. godine više od 100 miliona ličnih uređaja (laptopova, tableta i desktop računara) biti izdato sa integrisanim NPU-ovima.
U ovom kontekstu, tri glavna igrača koja su najviše investirala u izvornu umjetnu inteligenciju za računare su AMD, Intel i Qualcomm . Svaki sa svojim pristupom, ali svi sa istim ciljem: omogućiti umjetnoj inteligenciji da radi direktno na hardveru korisnika, brzo, efikasno i privatno.
AMD je, na primjer, lansirao porodice Ryzen AI Max serije i Ryzen AI 300 , s arhitekturama poput Zen 5 i XDNA 2. Najnapredniji modeli nude do 55 TOPS AI performansi, množeći performanse prethodne generacije za pet i omogućavajući vrlo moćne ultraprenosive form faktore. Da biste saznali više o njihovim arhitekturama, možete pročitati o AMD RDNA 5 i uDNA.
Unutar ovog raspona, ističu se procesori poput AMD Ryzen AI 9 HX 370 , čiji NPU dostiže 50 TOPS i premašuje minimalni prag Copilot+ PC za 25%, kao i Ryzen AI 395+ , koji nudi još veće održive AI performanse za zahtjevne lokalne modele. Zahvaljujući svom pristupu prostornog protoka podataka, ovi čipovi premještaju podatke između MAC jedinica bez stalnog pristupa RAM-u, čime se smanjuje latencija i potrošnja energije.
Intel je, sa svoje strane, jasno stavio do znanja da je umjetna inteligencija u središtu njihovog plana: cilj im je isporučiti više od 100 miliona procesora s namjenskim AI akceleratorima u roku od nekoliko godina, postižući do 120 TOPS kombiniranih performansi i podržavajući više od 500 funkcija zasnovanih na umjetnoj inteligenciji uz podršku ekosistema stotina nezavisnih programera softvera. Da biste pratili evoluciju njihovih čipova, pogledajte naše najnovije vijesti o Intel procesorima.
Što se tiče Qualcomma, njihove Snapdragon X Elite PC platforme postale su jedan od stubova Copilot+ računara, konsolidujući model gdje CPU, GPU i NPU koegzistiraju u visoko efikasnom SoC-u, savršenom za ultra tanke laptope sa mnogo sati trajanja baterije i AI mogućnostima koje su uvijek dostupne.
Prednosti za različite tipove korisnika: od automatizacije kancelarije do lokalne umjetne inteligencije
Veliko pitanje za mnoge je: šta dobijam u svakodnevnom životu sa NPU-om u Windowsu? Odgovor zavisi od vrste upotrebe, ali gotovo svi tipični korisnici imaju koristi na ovaj ili onaj način.
Za kancelarijske radnike, NPU omogućava funkcije poput efekata Windows Studija u video pozivima (zamućenje pozadine, autofokus, poboljšanje osvjetljenja, izolacija glasa) da rade bez opterećenja CPU-a. Ovo oslobađa više prostora za rukovanje teškim tabelama, više otvorenih aplikacija za produktivnost i intenzivno pregledavanje weba bez usporavanja računara.
Studenti i distribuirani timovi mogu iskoristiti prednosti prijevoda u stvarnom vremenu, automatske audio transkripcije i asistenata koji pomažu sa sažecima dokumenata, čak i u scenarijima s ograničenom povezivošću. Lokalna umjetna inteligencija eliminira veliki dio latencije i poboljšava iskustvo na međunarodnim sastancima.
Kreativni profesionalci, kako u fotografiji tako i u videu, imaju koristi od NPU-ubrzanih filtera, prepoznavanja scene, pametnih maski i bržeg generativnog popunjavanja , smanjujući vrijeme čekanja prilikom uređivanja i izvoza projekata. Ovo je posebno primjetno u zahtjevnim radnim procesima.
Konačno, korisnici koji žele lokalno pokretati AI modele na svojim računarima (na primjer, kako bi izbjegli postavljanje osjetljivih podataka u oblak) pronalaze nedostajući dio u NPU-u. Obrada zaključaka na samom uređaju štiti privatnost, eliminira ovisnosti o vezi i može ponuditi vrlo konkurentno vrijeme odziva za zadatke kao što su lokalni chatbotovi, klasifikacija dokumenata ili analiza slika.
U svim slučajevima, zajednički nazivnik je da NPU omogućava AI-u da prestane biti nešto udaljeno što radi samo kada ste povezani, i da funkcionira kao izvorna sposobnost računara, uvijek dostupna i prilagođena onome što radite , od najjednostavnijeg do najnaprednijeg.
Često postavljana pitanja o NPU-u, performansama i privatnosti u Windowsu
Često pitanje je kako se NPU zapravo razlikuje od tradicionalne grafičke kartice . Iako GPU može pokretati AI modele, prvenstveno je dizajniran za grafiku, dok je NPU dizajniran isključivo za ubrzavanje neuronskih mreža i operacija mašinskog učenja. To mu omogućava da oslobodi i CPU i GPU od repetitivnih AI zadataka, a istovremeno troši znatno manje energije.
Još jedno važno pitanje je kako poboljšava privatnost. Lokalnim pokretanjem AI funkcija, NPU sprječava kontinuirano slanje ličnih podataka u oblak . Za one koji rade s osjetljivim informacijama (novinari, advokati, doktori, kompanije s kritičnim podacima) ili jednostavno cijene svoju privatnost, ovo predstavlja značajnu razliku u odnosu na potpuno oslanjanje na udaljene usluge.
Što se tiče igara, NPU ne zamjenjuje GPU, ali može indirektno pomoći u određenim scenarijima . Tehnologije poput AMD FidelityFX Super Resolution koriste vještačku inteligenciju za povećanje rezolucije slike i poboljšanje broja sličica u sekundi (ili Nvidia DLSS 5 ). Ako dio tog proračuna obavlja NPU, GPU se može fokusirati na čisto renderiranje, što se u nekim naslovima prevodi u uravnoteženije ukupne performanse.
Također je logično pitati se hoće li umjetna inteligencija integrirana u antivirusni softver, asistente ili alate za produktivnost više "špijunirati". Stvarnost je da lokalna obrada u NPU-u omogućava upravo suprotno : što se više toga uradi na samom uređaju, manje podataka mora putovati do vanjskih servera, smanjujući površinu napada. Uz to, uvijek je preporučljivo pregledati politiku privatnosti svake aplikacije.
Opći utisak, i među proizvođačima i među analitičarima, je da NPU-ovi i AI PC-ovi nisu prolazni hir, već sljedeći logičan korak u evoluciji PC-a , baš kao što su to bili višejezgreni procesori i SSD diskovi u svoje vrijeme. Još uvijek smo u ranim fazama, ali ono što već vidimo na tržištu sugerira da će za samo nekoliko godina NPU-ovi biti uobičajeni kao i integrirani GPU-ovi.
Sav ovaj prelazak na NPU-ove u Windowsu gradi čvrstu osnovu za prelazak umjetne inteligencije iz izolirane usluge u oblaku u standardnu mogućnost osobnog računala, omogućujući brže, učinkovitije i privatnije računala koja su bolje prilagođena načinu na koji radimo, učimo i stvaramo sadržaj svaki dan.
