NPU Windowsissa: mikä se on, miten se toimii ja miksi sillä on merkitystä

Informatec Digital » Resurssit » NPU Windowsissa: mikä se on, miten se toimii ja miksi sillä on merkitystä

NPU- suorittimien saapuminen Windowsiin on muuttanut täysin tekoälyn käyttöä tietokoneilla. Se, mikä aiemmin perustui lähes yksinomaan pilveen, alkaa nyt toimia suoraan kannettavilla tietokoneilla, pöytätietokoneilla ja minitietokoneilla, ja se tuo mukanaan valtavia parannuksia nopeudessa, akun kestossa ja yksityisyydessä. Windows 11, erityisesti uusien Copilot+-laitteiden ja Intelin, AMD:n ja Qualcommin uusimpien prosessoreiden ansiosta, on tämän vallankumouksen ytimessä.

Jos harkitset tietokoneesi päivittämistä tulevina kuukausina, on tärkeää ymmärtää, mikä NPU on, miksi Microsoft vaatii sitä monille Windows 11:n edistyneille tekoälyominaisuuksille , sen rooli Copilot+-tietokoneissa, mitkä prosessorimallit sisältävät sen ja mitkä reaalimaailman sovellukset hyödyntävät jo tätä uutta sirua. Katsotaanpa asiaa tarkemmin, ilman liioittelua, jotta voit tehdä tietoon perustuvan päätöksen siitä, onko päivitys kannattava.

Mikä NPU oikeastaan ​​on ja miksi kaikki puhuvat siitä nyt?

Kun puhumme nykyaikaisen tietokoneen NPU:sta (Neural Processing Unit), viittaamme prosessoriin, joka on erikoistunut neuroverkkojen ja muiden koneoppimisalgoritmien matemaattisten operaatioiden suorittamiseen. Sen ei ole tarkoitus korvata CPU:ta tai GPU:ta, vaan täydentää niitä hoitamalla kaiken tekoälyyn liittyvän.

Toisin kuin keskusyksikkö (CPU), joka on suunniteltu suorittamaan loogisia ohjeita peräkkäin, ja näytönohjain, joka keskittyy massiiviseen pikselirenderöintiin, NPU on suunniteltu alusta alkaen kertomaan ja keräämään lukumatriiseja uskomattomalla nopeudella ja erittäin alhaisella virrankulutuksella . Juuri tämä on tekoälymallien "ajattelemisen" perusta, kasvojentunnistuksesta kuvien luomiseen.

Käytännössä voisimme sanoa, että NPU:ista tulee järjestelmän ja sovellusten kaikkien älykkäiden toimintojen erityinen moottori , videopuhelun taustan sumentamisesta reaaliaikaiseen transkriptioon, mukaan lukien avustajat, kuten Copilot, tai edistyneet videonmuokkaussuodattimet.

Keskeinen etu on, että tekoäly voi toimia suoraan laitteella ilman, että tietoja tarvitsee lähettää etäpalvelimille. Tämä parantaa yksityisyyttä, vähentää viivettä ja vähentää prosessorin ja näytönohjaimen kuormitusta , vapauttaen ne muihin tehtäviin.

Lisäksi monet valmistajat suunnittelevat näitä yksiköitä toimimaan matalamman tarkkuuden formaateissa, kuten INT8:ssa, FP32:n sijaan. Koska tarkkojen ennusteiden tekeminen ei vaadi äärimmäistä matemaattista tarkkuutta, NPU voi säästää merkittävän määrän energiaa jokaisella päätelmällä , mikä on erityisen tärkeää kannettavissa tietokoneissa ja minitietokoneissa.

CPU, GPU ja NPU: modernin SoC:n kolmio

Nykyaikaisissa Windows 11 -laitteissa käytetyt prosessorit käyttävät tyypillisesti System-on-a-Chip (SoC) -lähestymistapaa, jossa suoritin, näytönohjain ja prosessori on integroitu samalle piisirulle . Tämä fyysinen läheisyys mahdollistaa niiden jakaa järjestelmä-RAM-muistia ja siirtää tehtäviä niiden välillä ilman merkittäviä pullonkauloja.

Tässä kolmiossa suoritin toimii ohjaavana aivoina, näytönohjain käsittelee massiivista rinnakkaisprosessointia grafiikalle ja NPU keskittyy kokonaan koneoppimiseen ja neuroverkkojen toimintaan . Kummallakin on oma asiantuntemusalueensa, ja Windows 11 päättää, mitä jaetaan työmäärän perusteella.

Kun järjestelmän on käytettävä videotehosteita, suoritettava reaaliaikaista puheen kääntämistä tai suoritettava ONNX-tekoälymallia, Windows 11 analysoi käytettävissä olevan laitteiston ja jos se havaitsee NPU:n, ohjaa tehtävät sille saavuttaakseen parhaan tasapainon suorituskyvyn ja virrankulutuksen välillä . Jos NPU ei jostain syystä ole käytettävissä, GPU tai lopulta CPU ottaa haltuunsa.

Tämä älykäs tehtävienjako on erityisen tärkeää ohuissa kannettavissa tietokoneissa, minitietokoneissa ja all-in-one-laitteissa, joissa lämmönhallinta ja virrankulutus ovat kriittisiä (katso kannettavien tietokoneiden laitteisto-oppaamme ). Jatkuvan tekoälytyön siirtäminen NPU:lle estää suorittimen ylikuumenemisen ja taajuuden rajoittamisen , mikä ylläpitää järjestelmän yleistä sujuvuutta.

Tehokkuuden suhteen perinteinen näytönohjain voi kuluttaa kymmeniä watteja monimutkaisten tekoälyalgoritmien suorittamiseen, kun taas NPU voi tehdä saman työn paljon pienemmällä kulutuksella , mikä mahdollistaa akun käyttöiän helpon pidentämisen 15–20 % intensiivisissä tekoälytilanteissa.

NPU ja Windows 11: Copilot+-tietokoneiden rooli

Microsoft on mennyt askeleen pidemmälle esittelemällä Copilot+ PC:t, uuden Windows 11 -tietokoneiden luokan, joka on suunniteltu tekemään tekoälystä ei lisäominaisuutta, vaan integroidun käyttäjän jokapäiväiseen elämään. Nämä koneet erottuvat edukseen muun muassa tehokkaalla NPU:lla, joka pystyy ylittämään 40 TOPS:n (teraoperaatiota sekunnissa).

Tämä yli 40 TOPS:n vaatimus ei ole hetken mielijohteesta tehty: monet Windows 11:n uusista tekoälyominaisuuksista, sekä järjestelmä- että sovellustasolla, tarvitsevat kyseisen tason jatkuvaa tehoa reaaliaikaisten käännösten, kuvien luomisen, videotehosteiden ja älykkäiden avustajien tarjoamiseksi akun käyttöikää tai muiden tehtävien suorituskykyä heikentämättä.

Käytännössä Copilot+-tietokone on suunniteltu tarjoamaan koko päivän kestävä akunkesto, jatkuvasti käytettävissä olevia tekoälykokemuksia ja suoran pääsyn Microsoftin edistyneimpiin tekoälymalleihin ja -ominaisuuksiin. Ajatuksena on, että voit käyttää Copilotia työskentelyyn, opiskeluun tai luomiseen ilman, että olet niin riippuvainen pilvestä.

Nämä järjestelmät käyttävät seuraavan sukupolven prosessoreita Qualcommilta (kuten Snapdragon X Elite -perhe), AMD:ltä (kuten uusin Ryzen AI) ja Inteliltä (Core Ultra ja sen seuraajat) – vaihtoehtojen vertailua varten katso Intelin ja AMD:n prosessorien vastaavuudet . Niillä kaikilla on yhteinen käsitys kolmen prosessorimoottorin integroinnista: CPU, GPU ja NPU , jotta Windows 11 voi jakaa työkuorman erittäin tehokkaasti.

Windows 11 -alusta itse valmistautuu hyödyntämään näitä ominaisuuksia ainutlaatuisten kokemusten kautta, kuten parannettujen videopuhelutehosteiden, älykkään asiakirjojen organisoinnin, paikallista sisältöä yhteenvedon tekevien avustajien ja tekoälyyn perustuvien luovien ominaisuuksien kautta, jotka eivät jatkuvasti lähetä tietoja pilveen.

Snapdragon X Elite -siru ja Qualcommin veto

Yksi Copilot+ PC:n keskeisistä komponenteista on Qualcommin kehittämä Snapdragon X Elite -siru, joka perustuu Arm-arkkitehtuuriin . Tämä prosessori on suunniteltu tekoälyintegraatio mielessä pitäen, ja siinä on erittäin tehokas ja äärimmäisen energiatehokas NPU.

Snapdragon X Eliten NPU pystyy käsittelemään suuria tietomääriä rinnakkain, saavuttaen kymmeniä biljoonia operaatioita sekunnissa , minkä ansiosta se pystyy käsittelemään tekoälyintensiivisiä tehtäviä, kuten simultaanitulkkausta, kuvanparannusta tai reaaliaikaista analyysia, tyhjentämättä akkua hetkessä.

Windows 11 koordinoi näiden laitteiden suorittimen, näytönohjaimen ja prosessorin yhdistettyä työtä. Järjestelmä päättää kulloinkin, mikä komponentti sopii parhaiten kuhunkin tehtävään, etsien optimaalista tasapainoa nopeuden, reagointikyvyn ja energiankulutuksen välillä . Tuloksena on erittäin ohuet ja kevyet kannettavat tietokoneet, joissa on koko päivän kestävä akku ja jatkuvasti aktiivinen tekoälykokemus.

Tämän lähestymistavan suurin etu on, että monet Copilot+-tietokoneiden tekoälykokemukset voivat toimia suoraan itse laitteella: Windows 11 -ominaisuuksista NPU:lle optimoituihin kolmannen osapuolen työkaluihin . Tämä vähentää internetyhteyden tarvetta ja parantaa tietoturvaa.

Qualcomm tarjoaa myös kehittäjille erityisiä resursseja Qualcomm AI Hub -keskuksensa kautta, josta löydät näille NPU-prosessoreille jo optimoituja ja validoituja malleja , jotka ovat valmiita toimimaan tehokkaasti Copilot+ -laitteissa, joissa on Snapdragon X Elite.

Miten Windows tunnistaa ja käyttää NPU:ta tekoälyn havaitsemiseen

Kuten mikä tahansa muu tietokoneen laitteistoresurssi, NPU tarvitsee käyttöjärjestelmän ja sovellusten kykyä kommunikoida sen kanssa ja hyödyntää sen tehoa . Microsoft on hionut näiden yksiköiden käyttötapoja, ja tällä hetkellä suositus on käyttää ensisijaisena menetelmänä Windowsin koneoppimista (WinML tai WinML).

Jonkin aikaa DirectML oli Windowsin tekoälykiihdytyksen standardimenetelmä, mutta nyt WinML on noussut keskeiseen asemaan . Tämän muutoksen tavoitteena on yksinkertaistaa kehittäjän elämää ja mahdollistaa sovellusten hyödyntää NPU:ta ja GPU:ta mahdollisimman saumattomasti sekä Copilot+-tietokoneissa että muissa Intel- tai AMD-NPU-laitteissa.

Windowsin koneoppimisen avulla järjestelmä tunnistaa automaattisesti laitteen laitteiston kanssa yhteensopivat suorituspalvelut (EP). Sen sijaan, että kehittäjän tarvitsisi pakata valmistajakohtaisia ​​kirjastoja manuaalisesti, Windows lataa ja hallitsee näitä suorituspalveluita integroidusti järjestelmän itsensä tai Windows Updaten kautta.

Ytimessään Windowsin koneoppiminen käyttää edelleen ONNX Runtimea päättelymoottorinaan, mutta se piilottaa kehittäjältä suuren osan eri laitteistotoimittajien hallinnan monimutkaisuudesta . Microsoft tekee suoraa yhteistyötä Qualcommin, Intelin, AMD:n ja muiden kumppaneiden kanssa varmistaakseen, että jokaiselle uudelle piisirun sukupolvelle on saatavilla päivitettyjä ja optimoituja tuotantoversioita.

Kun sovellus ottaa käyttöön tekoälymallin Windowsin koneoppimisen avulla tietokoneella, jossa on NPU, prosessi on automaattinen: WinML tarkistaa, mitkä kiihdyttimet ovat käytettävissä, valitsee tehokkaimman kiihdyttimen (QNN Qualcomm-nanoprosessoreille, OpenVINO Intel-alustoille jne.), lataa sen ja aloittaa päättelyn. Jos jokin menee pieleen, se vaihtaa saumattomasti näytönohjaimeen tai suorittimeen ilman käyttäjän toimia.

Malliformaatit, kvantisointi ja kehittäjätyökalut

Tekoälymallit koulutetaan tyypillisesti aluksi erittäin tarkoilla formaateilla, kuten FP32, mutta kuluttajille tarkoitetut NPU:t toimivat yleensä paremmin pienemmillä esitystavoilla, kuten INT8:lla, ja saavuttavat paljon paremman suorituskyvyn ja energiatehokkuuden.

Tämä tarkoittaa, että mallit on muunnettava tai kvantisoitava ennen NPU:lla ajamista. Monet mallit ovat saatavilla käyttövalmiina optimoidussa ONNX-muodossa, mutta ne, jotka haluavat tuoda oman mallinsa (BYOM), voivat käyttää erityisiä työkaluketjuja sen mukauttamiseksi laitteistoon.

Yksi mielenkiintoisimmista resursseista on Qualcomm AI Hub , joka tarjoaa validoituja ja optimoituja malleja toimimaan Copilot+-tietokoneilla, joissa on Snapdragon X Elite -prosessorit. Mukana on myös suosittu ONNX Model Zoo , esikoulutettujen, avoimen lähdekoodin mallien tietovarasto, joka on valmis toimimaan erilaisilla NPU-yhteensopivilla laitteilla, mukaan lukien Intelin ja AMD:n laitteet.

Microsoft suosittelee omien malliensa optimoimiseksi Olive-työkalua, joka integroituu ONNX Runtimen kanssa pakkaamisen, optimoinnin ja NPU-pohjaisen kääntämisen käsittelemiseksi . Tämä yhdistelmä mahdollistaa huomattavasti paremman suorituskyvyn samalla laitteistolla, mikä on erityisen tärkeää kannettavissa tietokoneissa, joissa jokainen watti on tärkeä.

Tämä koko ekosysteemi tekee kehittäjille paljon helpommaksi keskittyä käyttäjäkokemukseen ja jättää matalan tason laitteistointegraatio Windowsin koneoppimiseen, ONNX Runtimeen ja niihin liittyviin työkaluihin , joissa yhteensopivuus- ja ylläpito-ongelmat aiemmin ilmenivät.

NPU:n todellisen suorituskyvyn mittaaminen Windowsissa

Kun tekoälyominaisuuksia integroidaan sovellukseen, on ratkaisevan tärkeää mitata NPU:n mallien todellinen suorituskyky ja ymmärtää, mitä järjestelmässä tapahtuu. Windows tarjoaa useita diagnostiikka- ja jäljitystyökaluja, joilla tämä voidaan tehdä erittäin yksityiskohtaisesti.

Ensimmäinen viitepiste, johon kuka tahansa käyttäjä voi tutustua, on Windows 11:n Tehtävienhallinta . "Suorituskyky"-välilehdellä on erillinen osio NPU:lle suorittimen, muistin, levyn, Wi-Fi:n ja näytönohjaimen rinnalla. Sieltä näet käyttöprosentin, ohjainversion ja muita tärkeitä tietoja.

Kehittäjille ja edistyneille käyttäjille on tarjolla muita tehokkaampia työkaluja, kuten Windows Performance Recorder (WPR) , joka sisältää nyt neuroprosessointiprofiilin NPU-toiminnan tallentamiseen, ja Windows Performance Analyzer (WPA) , jonka avulla voit analysoida näitä tallenteita.

WPR luo yksityiskohtaisia ​​jälkiä järjestelmän ja NPU:n välisestä vuorovaikutuksesta Microsoftin MCDM-ajurimallin kautta. Sitten WPA:n avulla voit tarkastella kaavioita ja aikajanoja, jotka näyttävät suorittimen, levyn, verkon, ONNX-suorituksenaikaiset tapahtumat ja erillisen NPU-taulukon – kaikki samalla aikajanalla.

Tämä mahdollistaa sellaisten näkökohtien tarkastelun, kuten työmäärän, mallin latausajan, päättelyistunnon luomisen, suorituspalveluntarjoajan konfiguraatioparametrien, kunkin yksittäisen päättelyn ajankohdan ja kunkin operaattorin profiilin tekoälymallissa. Jopa NPU:n alilaitteiston mittareita, kuten muistin kaistanleveyttä, voidaan havaita.

Lisätyökalut: GPUView, ONNX Runtime ja laitteistoprofiilit

WPR:n ja WPA:n lisäksi Windows-ekosysteemi tarjoaa muita apuohjelmia, jotka auttavat ymmärtämään paremmin, mitä NPU tekee tekoälymalleja suoritettaessa . Yksi näistä on GPUView, työkalu, joka lukee jäljitystiedostoihin (.etl) tallennettuja tapahtumia ja näyttää ne visuaalisesti.

GPUView voi nyt näyttää paitsi GPU-toiminnot, myös NPU-toiminnan ja MCDM-laitteisiin liittyvät DirectX-tapahtumat . Tämä on hyödyllistä, kun halutaan nähdä, miten työmäärä todellisuudessa jakautuu GPU:n ja NPU:n välillä, kun sovellus käyttää intensiivisesti sekä tekoälyä että grafiikkaa.

Toisaalta ONNX Runtime, versiosta 1.17 alkaen ja version 1.18.1 parannuksilla, lähettää ajonaikaisia ​​tapahtumia, jotka voidaan tallentaa ja visualisoida WPA:lla . Näin voit nähdä, kuinka kauan mallin lataaminen kestää, mitä EP-konfiguraatiota käytetään, miten NPU:n (esim. QNN) päätelmät käyttäytyvät ja kuinka paljon aikaa kukin operaattori käyttää mallissa.

Kehittäjät voivat yhdistää tiettyjä ONNX Runtime -profiileja muihin WPR-profiileihin (CPU, levy jne.) saadakseen erittäin tarkan kuvan siitä, mihin aikaa käytetään ja miten suorituskykyä voidaan optimoida . Lisäksi kolmannen osapuolen työkalut, kuten Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), tarjoavat koko järjestelmän kattavan näkymän ja entistä yksityiskohtaisempia NPU-mittareita Snapdragon-alustoilla.

Näiden apuohjelmien avulla on mahdollista paitsi varmistaa, että NPU on käytössä, myös havaita pullonkauloja, odottamattomia viiveitä tai epäoptimaalisia kokoonpanoja ja korjata ne, jotta käytettävissä oleva laitteisto saadaan hyödynnettyä parhaalla mahdollisella tavalla.

Kuinka selvittää, onko Windows-tietokoneessasi NPU ja mitä se käyttää hyötyäkseen siitä

Loppukäyttäjille tyypillinen kysymys on: onko tietokoneessani todella NPU ja käyttääkö Windows sitä? Helpoin tapa tarkistaa asia on avata Tehtävienhallinta (Ctrl+Shift+Esc), siirtyä ”Suorituskyky”-välilehdelle ja etsiä osio nimeltä ”NPU”.

Jos erillinen NPU-kaavio tulee näkyviin, se tarkoittaa, että tietokoneessasi on tämä erikoissuoritin. Sieltä voit nähdä, mitkä sovellukset kuluttavat NPU-resursseja "Prosessit"-välilehdellä, tai perehtyä niihin tarkemmin edistyneillä työkaluilla teknisempää analyysia varten. Jos sitä ei näy, voi olla hyödyllistä tarkistaa tietokoneesi järjestelmäkokoonpano ja BIOS- tai UEFI-asetukset varmistaaksesi laiteohjelmiston säädöt tai kiihdyttimen tuen.

Näytönohjaimet (NPU) ovat yhä yleisempiä nykyaikaisissa tietokoneissa, erityisesti Copilot+ PC -sertifioiduissa kannettavissa tietokoneissa ja niissä, jotka integroivat uusimman sukupolven AMD:n, Intelin tai Qualcommin prosessoreita. Valmistajat sisällyttävät nämä yksiköt vakiolaitteistokomponentteina, aivan kuten näytönohjaimet (GPU) integroitiin aikoinaan itse prosessoreihin.

Monissa tapauksissa käyttäjä alkaa huomata etuja ilman, että hänen tarvitsee muuttaa mitään työskentelytavoissaan: selkeämmät videopuhelut, reaaliajassa ilman viivettä sovellettavat tehosteet, pidempi akunkesto älykkäitä ominaisuuksia käytettäessä ja yleinen sujuvuuden tunne jopa useiden tehtävien ollessa käynnissä samanaikaisesti.

Teknisestä uteliaisuudesta kiinnostuneille Windowsin jäljitystyökalut antavat sinun tietää tarkalleen, mitkä prosessit käyttävät NPU:ta ja millä käyttötavoilla . Tämä on erittäin hyödyllistä, jos testaat uutta ohjelmistoa tai haluat varmistaa, että sovellus todella hyödyntää laitteistoa.

Reaalimaailman sovellukset, jotka jo hyödyntävät NPU:ta Windowsissa

Teorian lisäksi on mielenkiintoista nähdä, mitkä arkipäiväiset ohjelmat hyödyntävät Windowsin NPU:ta . Lista kasvaa kuukausi kuukaudelta, mutta useat tunnetut nimet ovat jo alkaneet luottaa tähän siruun tekoälytoimintojensa nopeuttamiseksi.

Kuvankäsittelyn maailmassa Adobe Photoshop on tästä erinomainen esimerkki. Tekoälyllä toimivat työkalut, kuten automaattinen objektien valinta, taustan poisto ja reaaliaikainen kohinanvaimennus, voivat toimia paljon nopeammin, jos tietokoneessa on NPU, mikä vapauttaa näytönohjainta muihin renderöintitehtäviin.

Turvallisuuden osalta Norton Antivirus on sisällyttänyt tekoälyyn perustuvia ominaisuuksia, jotka hyödyntävät NPU:ta verkkosivustojen tietojenkalasteluyritysten ja huijausten nopeampaan havaitsemiseen. Tämä nopeuttaa reaaliaikaista suojausta ylikuormittamatta prosessoria tai hidastamatta järjestelmää.

Suunnittelussa ja visuaalisessa sisällössä Canvan kaltaiset alustat ovat lisänneet yhä tehokkaampia tekoälypohjaisia ​​luonti- ja muokkaustyökaluja. Monia näistä ominaisuuksista voidaan nopeuttaa paikallisella laitteistolla, kun NPU on käytettävissä, mikä lyhentää odotusaikoja suodattimia, generatiivisia taustoja tai älykkäitä säätöjä käytettäessä.

Videoiden editointia varten DaVinci Resolve Studio integroi myös työkaluja, jotka hyötyvät paikallisesta tekoälykiihdytyksestä, kuten kohinanvaimennuksesta, kasvojentunnistuksesta, automaattisesta rajauksesta ja muista edistyneistä ominaisuuksista. Näiden tehtävien delegointi NPU:lle johtaa sujuvampaan editointikokemukseen ja lyhyempiin vientiaikoihin.

Lisäksi käyttöjärjestelmätasolla Windows Studio Effects, Copilot ja muut Windows 11:n ominaisuudet hyödyntävät NPU:ta videotehosteiden, puheen eristämisen tai kontekstuaalisten avustajien suorittamiseen reaaliajassa, pitäen suorittimen keskittyneenä käyttäjän avoinna oleviin tuottavuussovelluksiin.

Markkinoilla olevat NPU:t: Intel, AMD, Qualcomm ja tekoälytietokoneiden kysyntä

NPU-prosessoreiden käyttöönotto tietokoneissa ei ole yksittäistapaus: kaikki viittaa siihen, että todistamme perustavanlaatuista muutosta, joka muistuttaa siirtymistä SSD-levyihin tai näytönohjainten integrointia prosessoreihin . Analyysiyritykset, kuten IDC, arvioivat, että vuoteen 2025 mennessä yli 100 miljoonaa henkilökohtaista laitetta (kannettavia tietokoneita, tabletteja ja pöytätietokoneita) julkaistaan ​​integroiduilla NPU-prosessoreilla.

Tässä yhteydessä kolme suurinta PC-tietokoneiden natiiviin tekoälyyn eniten investoinutta toimijaa ovat AMD, Intel ja Qualcomm . Jokaisella on oma lähestymistapansa, mutta kaikilla sama tavoite: mahdollistaa tekoälyn toimiminen suoraan käyttäjän laitteistolla nopeasti, tehokkaasti ja yksityisesti.

Esimerkiksi AMD on julkaissut Ryzen AI Max- ja Ryzen AI 300 -suoritinperheet , joiden arkkitehtuurit ovat esimerkiksi Zen 5 ja XDNA 2. Edistyksellisimmät mallit tarjoavat jopa 55 TOPS:n tekoälytehon, mikä viisinkertaistaa edellisen sukupolven suorituskyvyn ja mahdollistaa erittäin tehokkaat ja ultrakannettavat laitteet. Lisätietoja niiden arkkitehtuureista saat lukemalla AMD RDNA 5:stä ja uDNA:sta.

Tässä valikoimassa erottuvat prosessorit, kuten AMD Ryzen AI 9 HX 370 , jonka NPU saavuttaa 50 TOPS:n ja ylittää Copilot+ PC:n vähimmäiskynnyksen 25 prosentilla, samoin kuin Ryzen AI 395+ , joka tarjoaa entistä paremman jatkuvan tekoälysuorituskyvyn vaativiin paikallisiin malleihin. Spatiaalisen dataflow-lähestymistapansa ansiosta nämä sirut siirtävät dataa MAC-yksiköiden välillä käyttämättä jatkuvasti RAM-muistia, mikä vähentää viivettä ja virrankulutusta.

Intel on puolestaan ​​tehnyt selväksi, että tekoäly on sen etenemissuunnitelman ytimessä: sen tavoitteena on toimittaa yli 100 miljoonaa prosessoria, joissa on erilliset tekoälykiihdyttimet, parin vuoden kuluessa, saavuttaen jopa 120 TOPS:n yhdistetyn suorituskyvyn ja tukien yli 500 tekoälypohjaista toimintoa satojen itsenäisten ohjelmistokehittäjien ekosysteemin tuella. Voit seurata Intelin sirujen kehitystä tutustumalla uusimpiin uutisiimme Intelin prosessoreista.

Qualcommin Snapdragon X Elite -tietokonealustat ovat nousseet yhdeksi Copilot+-tietokoneiden tukipilareista. Ne vahvistavat mallia, jossa suoritin, näytönohjain ja verkkosuoritin toimivat rinnakkain erittäin tehokkaassa järjestelmäpiirissä, joka sopii täydellisesti ultraohuille kannettaville tietokoneille, joissa on useiden tuntien akunkesto ja aina käytettävissä olevat tekoälyominaisuudet.

Edut erityyppisille käyttäjille: toimistoautomaatiosta paikalliseen tekoälyyn

Monille suuri kysymys on: mitä hyötyä Windows-pohjaisesta NPU:sta on jokapäiväisessä elämässäni? Vastaus riippuu käyttötarkoituksesta, mutta lähes kaikki tyypilliset käyttäjät hyötyvät siitä tavalla tai toisella.

Toimistotyöntekijöille NPU mahdollistaa ominaisuuksien, kuten Windows Studio -tehosteiden (taustan sumennus, automaattitarkennus, valaistuksen parannus, äänen eristäminen), käytön videopuheluissa rasittamatta prosessoria. Tämä vapauttaa enemmän tilaa raskaiden laskentataulukoiden, useiden avoinna olevien tuottavuussovellusten ja intensiivisen verkkoselaamisen käsittelyyn tietokoneen hidastumatta.

Opiskelijat ja hajautetut tiimit voivat hyödyntää reaaliaikaisia ​​käännöksiä, automaattista äänen litterointia ja avustajia, jotka auttavat asiakirjojen yhteenvetojen kanssa jopa rajoitetun internetyhteyden tilanteissa. Paikallinen tekoäly poistaa suuren osan viiveestä ja parantaa kokemusta kansainvälisissä kokouksissa.

Sekä valokuvauksen että videon luovat ammattilaiset hyötyvät NPU-kiihdytetyistä suotimista, kohtauksen tunnistuksesta, älykkäistä maskeista ja nopeammasta generatiivisesta täytöstä , jotka lyhentävät odotusaikoja projektien muokkauksessa ja viennissä. Tämä on erityisen havaittavissa vaativissa työnkuluissa.

Lopuksi käyttäjät, jotka haluavat suorittaa tekoälymalleja paikallisesti tietokoneillaan (esimerkiksi välttääkseen arkaluonteisten tietojen lataamisen pilveen), löytävät puuttuvan palasen NPU:sta. Laitteella tapahtuva päättely suojaa yksityisyyttä, poistaa yhteysriippuvuudet ja voi tarjota erittäin kilpailukykyisiä vasteaikoja tehtäviin, kuten paikallisiin chatbotteihin, asiakirjojen luokitteluun tai kuva-analyysiin.

Kaikissa tapauksissa yhteinen nimittäjä on se, että NPU antaa tekoälyn lakata olemasta jotain etäistä, joka toimii vain, kun olet yhteydessä tietokoneeseen, ja toimia tietokoneen natiivina ominaisuutena, joka on aina käytettävissä ja mukautettu tekemiseesi , yksinkertaisimmasta edistyneimpään.

Usein kysyttyjä kysymyksiä NPU:sta, suorituskyvystä ja tietosuojasta Windowsissa

Yleinen kysymys on, miten NPU oikeastaan ​​eroaa perinteisestä näytönohjaimesta . Vaikka GPU voi ajaa tekoälymalleja, se on ensisijaisesti suunniteltu grafiikkaa varten, kun taas NPU on suunniteltu yksinomaan neuroverkkojen ja koneoppimistoimintojen kiihdyttämiseen. Tämä vapauttaa sekä suorittimen että näytönohjaimen toistuvista tekoälytehtävistä ja kuluttaa samalla huomattavasti vähemmän virtaa.

Toinen tärkeä kysymys on, miten se parantaa yksityisyyttä. Suorittamalla tekoälytoimintoja paikallisesti, NPU estää sinua lähettämästä henkilötietoja jatkuvasti pilveen . Niille, jotka työskentelevät arkaluonteisten tietojen kanssa (toimittajat, asianajajat, lääkärit, yritykset, joilla on kriittistä tietoa) tai jotka yksinkertaisesti arvostavat yksityisyyttään, tämä on merkittävä ero verrattuna siihen, että luotettaisiin kokonaan etäpalveluihin.

Pelaamisen osalta NPU ei korvaa GPU:ta, mutta se voi epäsuorasti auttaa tietyissä tilanteissa . Teknologiat, kuten AMD FidelityFX Super Resolution (tai Nvidian DLSS 5 ), käyttävät tekoälyä kuvan skaalaamiseen ja kuvataajuuden parantamiseen . Jos NPU suorittaa osan tästä laskelmasta, GPU voi keskittyä puhtaaseen renderöintiin, mikä joissakin peleissä tarkoittaa tasapainoisempaa kokonaissuorituskykyä.

On myös loogista miettiä, "vakoileeko" virustorjuntaohjelmistoihin, avustajiin tai tuottavuustyökaluihin integroitu tekoäly enemmän. Todellisuudessa NPU:n paikallinen prosessointi mahdollistaa juuri päinvastaisen : mitä enemmän laitteella itsessään tehdään, sitä vähemmän dataa joutuu kulkemaan ulkoisille palvelimille, mikä pienentää hyökkäyspintaa. On kuitenkin aina suositeltavaa tarkistaa kunkin sovelluksen tietosuojakäytäntö.

Yleinen käsitys sekä valmistajien että analyytikoiden keskuudessa on, että NPU:t ja tekoälytietokoneet eivät ole ohimenevä villitys, vaan seuraava looginen askel PC-kehityksessä , aivan kuten moniydinprosessorit ja SSD-tallennustila olivat aikanaan. Olemme vielä alkuvaiheessa, mutta markkinoilla jo nähtävä viittaa siihen, että vain muutaman vuoden kuluttua NPU:t ovat yhtä yleisiä kuin integroidut näytönohjaimet.

Kaikki tämä siirtyminen kohti Windowsin NPU-laitteita rakentaa vankan pohjan tekoälyn siirtymiselle erillisestä pilvipalvelusta henkilökohtaisen tietokoneen vakio-ominaisuudeksi, mikä mahdollistaa nopeammat, tehokkaammat ja yksityisemmät tietokoneet, jotka sopivat paremmin tapaamme työskennellä, opiskella ja luoda sisältöä joka päivä.