- Les NPU a Windows descarreguen tasques de IA de la CPU i la GPU, millorant rendiment, autonomia i privadesa en executar models directament al dispositiu.
- Els Copilot+ PC amb Windows 11 exigeixen més de 40 TOPS a la NPU i usen Windows ML i ONNX Runtime per aprofitar de forma automàtica CPU, GPU i NPU.
- Intel, AMD i Qualcomm integren NPU d'alt rendiment als seus SoC, habilitant funcions avançades d'IA per a ofimàtica, creativitat, seguretat i ús professional.
- Eines com a Administrador de tasques, WPR, WPA i GPUView permeten mesurar l'ús real de la NPU i optimitzar models i aplicacions per treure tot el partit al maquinari.
L'arribada de les NPU a Windows ha canviat per complet la manera com fem servir la intel·ligència artificial al PC. El que abans depenia gairebé sempre del núvol, ara comença a executar-se directament als nostres ordinadors portàtils, sobretaula i mini PC, amb millores enormes en velocitat, autonomia i privadesa. Windows 11, especialment amb els nous equips Copilot+ i els més recents processadors d'Intel, AMD i Qualcomm, és l'epicentre d'aquesta revolució.
Si estàs pensant en canviar d'ordinador els propers mesos, convé que tinguis molt clar què és una NPU, per què Microsoft l'exigeix per a moltes funcions avançades d'IA a Windows 11 , quin paper juga als Copilot+ PC, quins models de processadors la integren i quines aplicacions reals ja estan traient partit a aquest xip nou. Ho veurem amb calma, però sense embuts, perquè puguis decidir amb criteri si et compensa fer el salt.
Què és exactament una NPU i per què ara tothom en parla
Quan parlem d'una NPU (Unitat de Processament Neuronal) en un ordinador modern, ens referim a un processador especialitzat en executar les operacions matemàtiques de les xarxes neuronals i altres algorismes d'aprenentatge automàtic. No substitueix la CPU ni la GPU, sinó a complementar-les encarregant-se de tot el que faci olor a IA.
A diferència del processador central, que està pensat per executar instruccions lògiques una darrere l'altra, i de la targeta gràfica, que se centra en el renderitzat massiu de píxels, la NPU està dissenyada des de zero per multiplicar i acumular matrius de números a una velocitat brutal i amb molt poc consum . Aquesta és justament la base de com pensen els models d'IA, des del reconeixement facial fins a la generació d'imatges.
A la pràctica, podríem dir que les NPU es converteixen en el motor específic de totes les funcions intel·ligents del sistema i les aplicacions, des del desenfocament de fons en una videotrucada fins a la transcripció en temps real, passant per assistents com Copilot o els filtres avançats d'edició de vídeo.
Un avantatge clau és que la IA es pot executar directament al dispositiu sense necessitat d'enviar dades a servidors remots. Gràcies a això, es guanya en privadesa, es redueix la latència i es descarrega de treball a la CPU ia la GPU , que queden més lliures per a tota la resta.
A més, molts fabricants estan dissenyant aquestes unitats per treballar amb formats de menor precisió com a INT8 en lloc de FP32. En no necessitar una precisió matemàtica extrema per encertar en les seves prediccions, la NPU pot estalviar una quantitat enorme denergia amb cada inferència , una cosa vital sobretot en portàtils i mini PC.
CPU, GPU i NPU: el triangle del SoC modern
Els processadors actuals que munten els equips amb Windows 11 solen utilitzar un enfocament de Sistema a Xip (SoC), on CPU, GPU i NPU conviuen en el mateix tros de silici . Aquesta proximitat física fa possible que comparteixin la memòria RAM del sistema i es passin tasques sense grans colls d'ampolla.
En aquest triangle, la CPU actua com a cervell de control, la GPU s'encarrega del treball paral·lel massiu per a gràfics i la NPU se centra completament en les operacions d'aprenentatge automàtic i xarxes neuronals . Cadascuna té la seva zona despecialització i Windows 11 sencarrega de decidir què va a cada lloc en funció de la càrrega de treball.
Quan el sistema ha d'aplicar efectes de vídeo, traduir veu al vol o executar un model ONNX d'IA, Windows 11 analitza el maquinari disponible i, si detecta una NPU, redirigeix aquestes tasques per aconseguir el millor equilibri entre rendiment i consum . Si per qualsevol motiu la NPU no està disponible, entra en joc la GPU o, en darrer terme, la CPU.
Aquest repartiment intel·ligent de tasques és especialment important en portàtils fins, mini PC i equips tot en un, on la gestió tèrmica i el consum són crítics (consulta els nostres tutorials de maquinari per a portàtil ). Derivar el treball de IA sostingut a la NPU evita que la CPU s'escalfi en excés i hagi de baixar la seva freqüència , mantenint així la fluïdesa general del sistema.
En termes d'eficiència, una GPU convencional pot consumir desenes de watts per executar algorismes d'IA de certa complexitat, mentre que una NPU pot fer el mateix treball amb un consum molt inferior , cosa que permet allargar la bateria fàcilment entre un 15% i un 20% en escenaris intensius d'IA.
NPU i Windows 11: el paper dels Copilot+ PC
Microsoft ha anat un pas més enllà amb la introducció dels Copilot+ PC, una nova categoria d'ordinadors amb Windows 11 pensada perquè la IA no sigui un extra, sinó una mica integrat al dia a dia de l'usuari. Aquests equips es distingeixen, entre altres coses, perquè compta amb una NPU d'alt rendiment capaç de superar els 40 TOPS (Tera Operacions Per Segon).
Aquest requisit de més de 40 TOPS no és un caprici: moltes de les noves funcions d'IA de Windows 11, tant pel que fa al sistema com a les aplicacions, necessiten aquest nivell de potència sostinguda per oferir traduccions en temps real, generació d'imatges, efectes de vídeo i assistents intel·ligents sense penalitzar l'autonomia ni el rendiment de la resta de tasques.
A la pràctica, un Copilot+ PC està pensat per oferir bateria per a tot el dia, experiències d'IA disponibles de forma constant i un accés directe als models i característiques d'IA més avançats de Microsoft. La idea és que puguis fer servir Copilot per ajudar-te a treballar, estudiar o crear sense haver de dependre tant del núvol.
Aquests equips es recolzen en processadors de nova generació de Qualcomm (com la família Snapdragon X Elite), d'AMD (com els Ryzen AI més recents) i d'Intel (Core Ultra i successors) — per comparar opcions consulta l' equivalència processadors Intel i AMD . Tots comparteixen el concepte d'integrar tres motors de processament: CPU, GPU i NPU , de manera que Windows 11 pugui repartir les càrregues de manera molt fina.
La mateixa plataforma de Windows 11 s'està preparant per treure partit d'aquestes capacitats mitjançant experiències úniques, com efectes de videotrucada millorats, organització intel·ligent de documents, assistents que resumeixen contingut local o funcions creatives que es recolzen a la IA sense haver d'enviar tot el temps dades al núvol.
El xip Snapdragon X Elite i l'aposta de Qualcomm
Un dels grans protagonistes als Copilot+ PC és el xip Snapdragon X Elite basat en arquitectura Arm , desenvolupat per Qualcomm. Aquest processador s'ha dissenyat amb la integració d'IA al cap, incorporant una NPU molt potent i extremadament eficient en termes energètics.
La NPU de Snapdragon X Elite pot processar grans volums de dades en paral·lel, aconseguint desenes de bilions d'operacions per segon , cosa que li permet encarregar-se de tasques intensives d'IA com la traducció simultània, la millora d'imatge o l'anàlisi en temps real sense esgotar la bateria en un sospir.
Windows 11 s'encarrega de coordinar la feina conjunta de CPU, GPU i NPU en aquests equips. A cada moment, el sistema decideix quin component és el més adequat per a cada tasca, buscant el millor equilibri entre velocitat, resposta i consum energètic . Daquesta manera, saconseguixen portàtils molt fins i lleugers amb una autonomia que aguanta una jornada completa i una experiència dIA sempre activa.
El gran avantatge d'aquest enfocament és que moltes de les experiències d'IA dels Copilot+ PC poden executar-se al dispositiu: des de funcions de Windows 11 fins a eines de tercers optimitzades per a la NPU . Això redueix la dependència de la connexió a Internet i millora la confidencialitat de les dades.
Qualcomm, a més, ofereix recursos específics per a desenvolupadors a través del seu Qualcomm AI Hub, on es poden trobar models ja optimitzats i validats per a aquestes NPU , llestos per executar de forma eficient als equips Copilot+ amb Snapdragon X Elite.
Com detecta i fa servir Windows la NPU per a la intel·ligència artificial
La NPU, com qualsevol altre recurs de maquinari en un PC, necessita que el sistema operatiu i les aplicacions sàpiguen com parlar-ne i aprofitar la seva potència . Microsoft ha anat afinant la manera d'accedir a aquestes unitats, i actualment la recomanació és utilitzar Windows Machine Learning (Windows ML o WinML) com a via principal.
Durant un temps, DirectML era la ruta habitual per treballar amb acceleració d'IA a Windows, però ara WinML s'ha col·locat al centre de l'estratègia . Aquest canvi persegueix simplificar la vida del desenvolupador i aconseguir que les aplicacions aprofitin la NPU i la GPU de la manera més transparent possible, tant a Copilot+ PCs com a altres dispositius amb NPU d'Intel o AMD.
Amb Windows ML, el sistema detecta automàticament els proveïdors d'execució (Execution Providers, EP) compatibles amb el maquinari del dispositiu. En lloc que el desenvolupador hagi d'empaquetar manualment biblioteques específiques de cada fabricant, Windows descarrega i gestiona aquests EP de forma integrada a través del propi sistema o de Windows Update.
En el fons, Windows ML segueix utilitzant ONNX Runtime com a motor d'inferència, però amaga al desenvolupador bona part de la complexitat de gestionar els diferents proveïdors de maquinari . Microsoft col·labora directament amb Qualcomm, Intel, AMD i altres socis per garantir que hi hagi EP actualitzats i optimitzats per a cada nova generació de silici.
Quan una aplicació desplega un model d'IA mitjançant Windows ML en un PC amb NPU, el procés és automàtic: WinML consulta quins acceleradors hi ha disponibles, escull l'EP més eficaç (QNN per a NPU de Qualcomm, OpenVINO per a plataformes d'Intel, etc.), el carrega i arrenca la inferència. Si alguna cosa falla, es canvia de manera ordenada a GPU o CPU sense que lusuari hagi de fer res.
Formats de model, quantització i eines per a desenvolupadors
Els models d'IA solen entrenar-se inicialment en formats d'alta precisió com FP32, però les NPU de consum tendeixen a treballar millor amb representacions més petites com INT8 per aconseguir un rendiment i una eficiència energètica molt més alts.
Això implica que els models s'han de convertir o quantitzar abans d'executar-se a la NPU. Hi ha molts models disponibles que ja vénen llestos per al seu ús en format ONNX optimitzat, però qui vulgui portar el seu propi model (BYOM) pot recolzar-se en cadenes de ferramentes específiques per adaptar-lo al maquinari.
Entre els recursos més interessants hi ha el Qualcomm AI Hub , que ofereix models ja validats i ajustats per executar-se a Copilot+ PC amb Snapdragon X Elite. També hi ha el popular ONNX Model Zoo , un repositori de models de codi obert entrenats prèviament i llestos per funcionar en diferents dispositius amb NPU, inclosos els d'Intel i AMD.
Per optimitzar models propis, Microsoft recomana utilitzar Olive, una eina que s'integra amb ONNX Runtime per manejar compressió, optimització i compilació orientada a NPU . Aquesta combinació permet treure un rendiment molt més gran amb el mateix maquinari, una cosa molt rellevant en portàtils on cada watt compte.
Tot aquest ecosistema fa que sigui molt més senzill per als desenvolupadors centrar-se en lexperiència dusuari i deixar en mans de Windows ML, ONNX Runtime i les eines associades la part dintegració de maquinari de baix nivell , que és on abans solien aparèixer problemes de compatibilitat i manteniment.
Com mesurar el rendiment real de la NPU a Windows
Quan es comencen a integrar funcions d'IA en una aplicació, és fonamental mesurar el rendiment real dels models a la NPU i entendre què està passant al sistema. Windows ofereix diverses eines de diagnòstic i traçat per fer-ho amb força detall.
El primer punt de referència, accessible a qualsevol usuari, és l' administrador de tasques de Windows 11 . A la pestanya “Rendiment” ja apareix una secció específica per a la NPU al costat de CPU, memòria, disc, Wi-Fi i GPU. Aquí es pot veure el percentatge dús, la versió del controlador i altres dades rellevants.
Per a desenvolupadors i usuaris avançats, entren en joc altres instruments més potents com ara Windows Performance Recorder (WPR) , que ara inclou un perfil de processament neuronal per registrar l'activitat de la NPU, i Windows Performance Analyzer (WPA) , que permet analitzar aquests registres.
Amb WPR es generen traces detallades de com interactua el sistema amb la NPU mitjançant el model de controlador MCDM de Microsoft. Després, amb WPA es poden visualitzar gràfiques i taules de temps que mostren lús de CPU, disc, xarxa, esdeveniments de ONNX Runtime i una taula específica per a la NPU , tot sobre una mateixa línia temporal.
Això fa possible examinar aspectes com ara la càrrega de treball, el temps de càrrega de models, la creació de sessions d'inferència, els paràmetres de configuració del proveïdor d'execució, els temps de cada inferència individual i el perfil de cada operador dins del model d'IA. Fins i tot es poden observar mètriques de subhardware de la NPU, com lample de banda de memòria.
Eines addicionals: GPUView, ONNX Runtime i perfils de maquinari
A més de WPR i WPA, l'ecosistema de Windows ofereix altres utilitats que ajuden a entendre millor què fa exactament la NPU quan executa models d'IA . Una és GPUView, una eina que llegeix esdeveniments registrats en arxius de seguiment (.etl) i els presenta visualment.
GPUView ja és capaç de mostrar no només operacions de GPU, sinó també activitat de NPU i esdeveniments DirectX associats a dispositius MCDM . Això és útil per veure com es reparteixen realment les càrregues entre GPU i NPU quan una aplicació fa ús intensiu de IA i gràfics alhora.
D'altra banda, ONNX Runtime, a partir de la versió 1.17 i amb millores a la 1.18.1, emet esdeveniments de temps d'execució que es poden capturar i visualitzar amb WPA . Això permet veure quant triga a carregar-se un model, quina configuració de MP s'està usant, com es comporten les inferències sobre la NPU (per exemple, QNN) i quant de temps consumeix cada operador dins del model.
Els desenvolupadors poden combinar perfils específics de ONNX Runtime amb altres perfils de WPR (CPU, disc, etc.) per obtenir una fotografia molt precisa d'on s'està anant el temps i com optimitzar-ne el rendiment . A això se sumen eines de tercers com el Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), que ofereix una vista de tot el sistema i detalla encara més les mètriques internes de la NPU a plataformes Snapdragon.
Amb aquest conjunt d'utilitats, és possible no només verificar que la NPU està en ús, sinó també detectar colls d'ampolla, latències inesperades o configuracions subòptimes i corregir-les per aprofitar al màxim el maquinari disponible.
Com saber si el teu PC amb Windows té NPU i què se n'està beneficiant
Per als usuaris finals, el dubte típic és: el meu ordinador té realment una NPU i l'està fent servir Windows? La manera més senzilla de comprovar-ho és obrir l'Administrador de tasques (Ctrl+Shift+Esc), anar a la pestanya “Rendiment” i cercar un apartat etiquetatge com a “NPU”.
Si apareix una gràfica dedicada a la NPU, és que lequip compta amb aquest processador especialitzat. A partir d'aquí, es pot veure quines aplicacions consumeixen recursos de la NPU des de la pestanya “Processos” o aprofundir amb eines avançades si es vol una anàlisi més tècnica. Si no hi apareix, pot ser útil revisar la configuració del sistema i la BIOS o UEFI del vostre PC per comprovar ajustaments de firmware o suport d'acceleradors.
La presència de NPU és cada vegada més habitual als equips moderns, sobretot als portàtils certificats com Copilot+ PC i en els que integren processadors d'última generació d'AMD, Intel o Qualcomm. Els fabricants estan incorporant aquestes unitats com una peça estàndard del maquinari, igual que al seu dia es van integrar les GPU en els mateixos processadors.
En molts casos, l'usuari comença a notar els avantatges sense necessitat de canviar res en la seva forma de treballar: videotrucades més nítides, efectes aplicats en temps real sense estrebades, més hores de bateria quan es fan servir funcions intel·ligents i una sensació general de fluïdesa fins i tot amb diverses tasques funcionant alhora.
Per a qui tingui curiositat tècnica, les eines de traçat de Windows permeten saber exactament quins processos estan llançant feina a la NPU i amb quins patrons d'ús , cosa molt útil si s'està provant programari nou o si es vol verificar que una aplicació realment està aprofitant el maquinari.
Aplicacions reals que ja aprofiten la NPU a Windows
Més enllà de la teoria, el més interessant és veure quins programes d'ús quotidià estan traient partit a la NPU a Windows . La llista creix mes a mes, però ja hi ha diversos noms molt coneguts que han començat a recolzar-se en aquest xip per accelerar-ne les funcions d'IA.
Al món de l'edició d'imatge, Adobe Photoshop n'és un exemple molt clar. Eines centrades en IA com la selecció automàtica d'objectes, l'eliminació de fons o la reducció de soroll al vol es poden executar molt més ràpid si el PC disposa d'una NPU, alliberant a més la GPU per a altres tasques de renderització.
Al terreny de la seguretat, Norton Antivirus ha incorporat funcions basades en IA que es recolzen a la NPU per detectar intents de phishing i estafes en llocs web de forma més àgil. D'aquesta manera, la protecció en temps real es torna més ràpida sense sobrecarregar tant la CPU ni alentir el sistema.
En disseny i contingut visual, plataformes com Canva han anat afegint eines cada cop més potents de generació i edició mitjançant IA. Moltes d'aquestes funcions poden accelerar-se amb maquinari local quan hi ha una NPU disponible, reduint els temps d'espera en aplicar filtres, fons generatius o ajustaments intel·ligents.
Per a l'edició de vídeo, DaVinci Resolve Studio integra també eines que es beneficien de l'acceleració d'IA local, com ara la reducció de soroll, el reconeixement facial, l'enquadrament automàtic i altres funcions avançades. Delegar aquestes tasques a la NPU aconsegueix que l'experiència d'edició sigui més fluida i que els temps d'exportació s'escurcin.
A més, a nivell de sistema operatiu, Windows Studio Effects, Copilot i altres funcions de Windows 11 aprofiten la NPU per executar efectes de vídeo, aïllament de veu o assistents contextuals a temps real, mantenint la CPU centrada en les aplicacions de productivitat que l'usuari té obertes.
NPU al mercat: Intel, AMD, Qualcomm i l'empenta de les AI PC
L'adopció de NPU a PCs no és un experiment aïllat: tot indica que estem davant d'una transició de fons semblant a la que va suposar el pas als SSD o la integració de GPU als processadors . Firmes d'anàlisi com IDC estimen que, el 2025, més de 100 milions de dispositius personals (portàtils, tauletes i sobretaula) sortiran amb NPU integrada.
En aquest context, els tres grans actors que més fort estan apostant per la IA nativa a PC són AMD, Intel i Qualcomm . Cadascú amb la seva proposta, però tots amb el mateix objectiu: fer que la IA s'executi directament al maquinari de l'usuari, de manera ràpida, eficient i privada.
AMD, per exemple, ha llançat les famílies Ryzen AI Max Series i Ryzen AI 300 , amb arquitectures com Zen 5 i XDNA 2. Els models més avançats arriben a oferir fins a 55 TOPS de potència a IA, multiplicant per cinc el rendiment de la generació anterior i permetent formats ultraportàtils molt potents. Per al seguiment de les seves arquitectures pots llegir sobre AMD RDNA 5 i uDNA.
Dins d'aquesta gamma, destaquen processadors com l' AMD Ryzen AI 9 HX 370 , la NPU dels quals arriba als 50 TOPS i supera el llindar mínim de Copilot+ PC en un 25%, o el Ryzen AI 395+ , que ofereix un rendiment d'IA sostingut encara més gran per a models locals molt exigents. Gràcies al seu enfocament de flux de dades espacial (spatial dataflow), aquests xips mouen dades entre unitats MAC sense recórrer constantment a la RAM, reduint així la latència i el consum.
Intel, per la seva banda, ha deixat clar que la IA és el nucli del seu full de ruta: el seu objectiu és enviar més de 100 milions de processadors amb acceleradors d'IA dedicats en un termini d'un parell d'anys, fins a 120 TOPS de rendiment combinat i suportant més de 500 funcions basades en IA amb el suport d'un ecosistema de cent. Per seguir l'evolució dels seus xips consulta les nostres darreres notícies sobre processadors Intel.
Pel que fa a Qualcomm, les seves plataformes Snapdragon X Elite per a PC han esdevingut un dels pilars dels Copilot+ PC, consolidant el model on CPU, GPU i NPU conviuen en un SoC altament eficient, perfecte per a portàtils ultrafins amb moltes hores d'autonomia i capacitats d'IA sempre disponibles.
Avantatges per a diferents tipus d'usuaris: de l'ofimàtica a la IA local
La gran pregunta per a molts és: què guanyo jo al meu dia a dia amb una NPU a Windows? La resposta depèn del tipus d'ús, però gairebé tots els perfils habituals en surten beneficiats d'una manera o altra.
Per a treballadors d'oficina, la NPU permet que funcions com els efectes de Windows Studio en videotrucades (desenfocament de fons, enfocament automàtic, millora d'il·luminació, aïllament de veu) s'executin sense castigar la CPU. Això deixa més marge per manejar fulls de càlcul pesats, diverses aplicacions de productivitat obertes i navegació web intensa sense que lequip sarrossegui.
Estudiants i equips de treball distribuïts poden aprofitar traduccions en temps real, transcripció automàtica dàudio i assistents que ajuden amb resums de documents fins i tot en escenaris amb connectivitat limitada. La IA local elimina bona part de la latència i millora lexperiència en reunions internacionals.
Els professionals creatius, tant en foto com en vídeo, es beneficien de filtres accelerats per NPU, reconeixement d'escenes, màscares intel·ligents i farciment generatiu més ràpid , cosa que redueix els temps d'espera en editar i exportar projectes. Això es nota de manera molt clara en fluxos de treball exigents.
Finalment, els usuaris que volen executar models d'IA localment al seu PC (per exemple, per evitar pujar dades sensibles al núvol) troben a la NPU la peça que els faltava. Processar inferències al propi dispositiu protegeix la privadesa, elimina la dependència de connexió i pot oferir temps de resposta molt competitius en tasques com chatbots locals, classificació de documents o anàlisi d'imatges.
En tots els casos, el denominador comú és que la NPU permet que la IA deixi de ser una mica remot que només funciona quan estàs connectat, i passi a funcionar com una capacitat nativa del PC, sempre disponible i adaptada al que fas , des del més simple fins al més avançat.
Dubtes freqüents sobre NPU, rendiment i privadesa en Windows
Un dubte habitual és en què es diferencia realment una NPU d'una targeta gràfica tradicional . Tot i que la GPU pot executar models d'IA, està pensada principalment per a gràfics, mentre que la NPU s'ha dissenyat exclusivament per accelerar xarxes neuronals i operacions d'aprenentatge automàtic. Això permet alliberar tant la CPU com la GPU de tasques repetitives d'IA i fer-ho consumint molta menys energia.
Una altra qüestió important és com millora la privadesa. En executar les funcions de IA localment, la NPU evita que hagis d'enviar contínuament dades personals al núvol . Per als qui treballen amb informació sensible (periodistes, advocats, metges, empreses amb dades crítiques) o simplement valoren la seva intimitat, això suposa una diferència notable davant de dependre al 100% de serveis remots.
Pel que fa als jocs, una NPU no substitueix la GPU, però pot ajudar indirectament en certs escenaris . Tecnologies com AMD FidelityFX Super Resolution usen IA per escalar la imatge i millorar la taxa de fotogrames (o DLSS 5 de Nvidia ). Si part d'aquest càlcul es fa a la NPU, la GPU es pot centrar en el renderitzat pur, cosa que en alguns títols es tradueix en un rendiment global més equilibrat.
També és lògic preguntar-se si la IA integrada en antivirus, assistents o eines de productivitat “espiarà” més. La realitat és que el processament local a la NPU permet justament el contrari : com més es fa al propi dispositiu, menys dades han de viatjar a servidors externs, reduint la superfície d'exposició. Això sí, sempre convé revisar la política de privadesa de cada aplicació.
La sensació general, tant per part de fabricants com d'analistes, és que les NPU i les AI PC no són una moda puntual, sinó el pas lògic següent en l'evolució del PC , com en el seu moment ho van ser els processadors multinucli o l'emmagatzematge SSD. Avui encara estem a la primera fase, però el que ja es veu al mercat apunta que, en pocs anys, la NPU serà tan comuna com la GPU integrada.
Tot aquest moviment cap a les NPU a Windows està construint una base sòlida perquè la IA deixi de ser un servei aïllat al núvol i es converteixi en una capacitat estàndard de l'ordinador personal, permetent equips més ràpids, més eficients, més privats i millor adaptats a com treballem, estudiem i creem contingut cada dia.
