- NPU-ovi u Windowsima rasterećuju AI zadatke s CPU-a i GPU-a, poboljšavajući performanse, vijek trajanja baterije i privatnost pokretanjem modela izravno na uređaju.
- Copilot+ računala s Windowsima 11 zahtijevaju više od 40 TOPS-ova na NPU-u i koriste Windows ML i ONNX Runtime za automatsko korištenje CPU-a, GPU-a i NPU-a.
- Intel, AMD i Qualcomm integriraju visokoučinkovite NPU-ove u svoje SoC-ove, omogućujući napredne AI značajke za uredske zadatke, kreativnost, sigurnost i profesionalnu upotrebu.
- Alati poput Upravitelja zadataka, WPR-a, WPA-a i GPUView-a omogućuju vam mjerenje stvarne upotrebe NPU-a i optimizaciju modela i aplikacija kako biste maksimalno iskoristili hardver.
Dolazak NPU-ova u Windows potpuno je promijenio način na koji koristimo umjetnu inteligenciju na računalima. Ono što se prije gotovo isključivo oslanjalo na oblak sada počinje raditi izravno na našim prijenosnim i stolnim računalima te mini računalima, uz ogromna poboljšanja brzine, trajanja baterije i privatnosti. Windows 11, posebno s novim Copilot+ uređajima i najnovijim procesorima tvrtki Intel, AMD i Qualcomm, u središtu je ove revolucije.
Ako razmišljate o nadogradnji računala u nadolazećim mjesecima, bitno je razumjeti što je NPU, zašto ga Microsoft zahtijeva za mnoge napredne AI značajke u sustavu Windows 11 , njegovu ulogu u Copilot+ računalima, koji modeli procesora ga uključuju i koje aplikacije iz stvarnog svijeta već koriste prednosti ovog novog čipa. Pogledajmo pobliže, bez previše zaobilaženja, kako biste mogli donijeti informiranu odluku o tome isplati li se nadogradnja.
Što je točno NPU i zašto svi sada pričaju o tome?
Kada govorimo o NPU-u (neuronskoj procesorskoj jedinici) u modernom računalu, mislimo na procesor specijaliziran za izvršavanje matematičkih operacija neuronskih mreža i drugih algoritama strojnog učenja. Nije namijenjen zamjeni CPU-a ili GPU-a, već njihovom nadopunjavanju rješavanjem svega što je povezano s umjetnom inteligencijom.
Za razliku od središnje 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 za množenje i akumuliranje matrica brojeva nevjerojatnom brzinom i uz vrlo nisku potrošnju energije . Upravo je to osnova načina na koji AI modeli "razmišljaju", od prepoznavanja lica do generiranja slike.
U praksi bismo mogli reći da NPU-ovi postaju specifični motor svih inteligentnih funkcija sustava i aplikacija, od zamućenja pozadine u videopozivu do transkripcije u stvarnom vremenu, uključujući asistente poput Copilota ili napredne filtere za uređivanje videa.
Ključna prednost je što se umjetna inteligencija može izvoditi izravno na uređaju bez potrebe za slanjem podataka na udaljene poslužitelje. To 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 točna predviđanja, NPU može uštedjeti značajnu količinu energije sa svakim zaključivanjem , što je posebno važno kod prijenosnih računala i mini računala.
CPU, GPU i NPU: trokut 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 silicijskom čipu . Ova fizička blizina omogućuje im dijeljenje sistemske RAM memorije i prijenos zadataka između njih bez značajnih uskih grla.
U ovom trokutu, CPU djeluje kao kontrolni mozak, GPU obrađuje masovnu paralelnu obradu grafike, a NPU se u potpunosti fokusira na strojno učenje i operacije neuronskih mreža . Svaki ima svoje područje stručnosti, a Windows 11 odlučuje što gdje ide na temelju opterećenja.
Kada sustav 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 posebno je važna kod tankih prijenosnih računala, mini računala i all-in-one računala, gdje su upravljanje toplinom i potrošnja energije ključni (pogledajte naše vodiče za hardver prijenosnih računala ). Prebacivanje kontinuiranog rada umjetne inteligencije na NPU sprječava pregrijavanje CPU-a i smanjenje njegove frekvencije , čime se održava ukupna glatkoća sustava.
Što se tiče učinkovitosti, konvencionalni GPU može potrošiti desetke vata za pokretanje AI algoritama određene složenosti, dok NPU može obaviti isti posao s puno manjom potrošnjom , što vam omogućuje jednostavno produljenje trajanja baterije za 15% do 20% u intenzivnim AI scenarijima.
NPU i Windows 11: uloga Copilot+ računala
Microsoft je otišao korak dalje s predstavljanjem Copilot+ računala, nove kategorije Windows 11 računala dizajniranih da umjetnu inteligenciju učine ne dodatnom značajkom, već nečim integriranim u svakodnevni život korisnika. Ovi strojevi odlikuju se, između ostalog, visokoučinkovitim NPU-om sposobnim za premašivanje 40 TOPS-a (Tera operacija u sekundi).
Ovaj zahtjev od više od 40 TOPS-ova nije hir: mnoge nove AI značajke sustava Windows 11, kako na razini sustava tako i na razini aplikacija, trebaju tu razinu održive snage za pružanje prijevoda u stvarnom vremenu, generiranje slika, video efekata i inteligentnih asistenata bez ugrožavanja trajanja baterije ili izvršavanja drugih zadataka.
U praksi, Copilot+ računalo dizajnirano je za cjelodnevno trajanje baterije, stalno dostupna AI iskustva i izravan pristup najnaprednijim Microsoftovim AI modelima i značajkama. Ideja je da Copilot možete koristiti za rad, učenje ili stvaranje bez prevelikog oslanjanja na oblak.
Ovi sustavi oslanjaju se na procesore sljedeće generacije tvrtki Qualcomm (kao što je obitelj Snapdragon X Elite), AMD (kao što je najnoviji Ryzen AI) i Intel (Core Ultra i nasljednici) - za usporedbu opcija pogledajte ekvivalente Intelovih i AMD procesora . Svi dijele koncept integriranja tri procesorska mehanizma: CPU-a, GPU-a i NPU-a , tako da Windows 11 može vrlo učinkovito raspodijeliti radno opterećenje.
Sama platforma Windows 11 priprema se iskoristiti te mogućnosti kroz jedinstvena iskustva, kao što su poboljšani efekti videopoziva, inteligentna organizacija dokumenata, asistenti koji sažimaju lokalni sadržaj i kreativne značajke koje se oslanjaju na umjetnu inteligenciju bez stalnog slanja podataka u oblak.
Čip Snapdragon X Elite i Qualcommova oklada
Jedna od ključnih komponenti u Copilot+ računalu je čip Snapdragon X Elite, temeljen na Arm arhitekturi i razvijen od strane Qualcomma. Ovaj procesor dizajniran je imajući na umu integraciju umjetne inteligencije, uključujući vrlo snažan i izuzetno energetski učinkovit NPU.
NPU Snapdragon X Elitea može paralelno obrađivati velike količine podataka, dosežući desetke bilijuna operacija u sekundi , što mu omogućuje rješavanje zadataka koji zahtijevaju veliku umjetnu inteligenciju, poput simultanog prevođenja, poboljšanja slike ili analize u stvarnom vremenu, bez brzog pražnjenja baterije.
Windows 11 koordinira kombinirani rad CPU-a, GPU-a i NPU-a u tim uređajima. U bilo kojem trenutku sustav odlučuje koja je komponenta najprikladnija za svaki zadatak, tražeći optimalnu ravnotežu između brzine, odziva i potrošnje energije . To rezultira vrlo tankim i laganim prijenosnim računalima s cjelodnevnim trajanjem baterije i dosljedno aktivnim AI iskustvom.
Glavna prednost ovog pristupa je što se mnoga AI iskustva u Copilot+ računalima mogu izvoditi izravno na samom uređaju: od značajki sustava Windows 11 do alata trećih strana optimiziranih za NPU . To smanjuje ovisnost o internetskoj vezi i poboljšava sigurnost podataka.
Qualcomm također nudi specifične resurse za developere putem svog Qualcomm AI Huba, gdje možete pronaći modele koji su već optimizirani i validirani za ove NPU-ove , spremne za učinkovit rad na Copilot+ uređajima sa Snapdragon X Elite.
Kako Windows otkriva i koristi NPU za umjetnu inteligenciju
NPU, kao i svaki drugi hardverski resurs u računalu, treba da operativni sustav i aplikacije znaju kako komunicirati s njim i iskoristiti njegovu snagu . Microsoft je usavršavao način pristupa tim jedinicama, a trenutna preporuka je korištenje Windows Machine Learninga (WinML ili WinML) kao primarne metode.
Neko vrijeme DirectML je bio standardni pristup za rad s AI ubrzanjem na Windowsima, ali sada je WinML preuzeo središnje mjesto . Cilj ove promjene je pojednostaviti život programerima i omogućiti aplikacijama da što besprijekornije iskoriste NPU i GPU, kako na Copilot+ računalima, tako i na drugim uređajima s Intel ili AMD NPU-ovima.
S Windows ML-om, sustav automatski prepoznaje pružatelje izvršenja (EP) kompatibilne s hardverom uređaja. Umjesto da programer ručno pakira biblioteke specifične za proizvođača, Windows preuzima i upravlja tim EP-ovima na integrirani način putem samog sustava ili Windows Updatea.
U svojoj srži, Windows ML i dalje koristi ONNX Runtime kao mehanizam za zaključivanje, ali od programera skriva velik dio složenosti upravljanja različitim dobavljačima hardvera . Microsoft izravno surađuje s Qualcommom, Intelom, AMD-om i drugim partnerima kako bi osigurao da su ažurirani i optimizirani EP-ovi dostupni za svaku novu generaciju silicija.
Kada aplikacija implementira AI model pomoću Windows ML-a na računalu s NPU-om, proces je automatski: WinML provjerava koji su akceleratori dostupni, odabire najučinkovitiji EP (QNN za Qualcomm NPU-ove, OpenVINO za Intel platforme itd.), učitava ga i pokreće zaključivanje. Ako nešto pođe po zlu, neprimjetno se prebacuje na GPU ili CPU bez ikakve intervencije korisnika.
Formati modela, kvantizacija i alati za razvojne programere
AI modeli se obično inicijalno treniraju na visokopreciznim formatima poput FP32, ali potrošački NPU-ovi obično bolje rade s manjim reprezentacijama poput INT8 kako bi postigli puno veće performanse i energetsku učinkovitost.
To znači da se modeli moraju pretvoriti ili kvantizirati prije pokretanja na NPU-u. Mnogi modeli dostupni su spremni za upotrebu u optimiziranom ONNX formatu, ali oni koji žele donijeti vlastiti model (BYOM) mogu koristiti specifične alate za prilagodbu hardveru.
Među najzanimljivijim resursima je Qualcomm AI Hub , koji nudi validirane i optimizirane modele za pokretanje na Copilot+ računalima s procesorima Snapdragon X Elite. Uključen je i 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 Olivea, alata koji se integrira s ONNX Runtimeom za rukovanje kompresijom, optimizacijom i NPU-orijentiranom kompilacijom . Ova kombinacija omogućuje znatno veće performanse s istim hardverom, što je posebno važno kod prijenosnih računala gdje je svaki vat važan.
Cijeli ovaj ekosustav uvelike olakšava programerima da se usredotoče na korisničko iskustvo i prepuste integraciju hardvera niske razine Windows ML-u, ONNX Runtimeu i povezanim alatima , gdje su se prije pojavljivali problemi s kompatibilnošću i održavanjem.
Kako izmjeriti stvarne performanse NPU-a u sustavu Windows
Prilikom integracije AI značajki u aplikaciju, ključno je mjeriti stvarne performanse modela na NPU-u i razumjeti što se događa unutar sustava. Windows nudi nekoliko dijagnostičkih i alata za praćenje kako bi se to učinilo prilično detaljno.
Prva referentna točka, dostupna svakom korisniku, je Upravitelj zadataka sustava Windows 11. Na kartici "Performanse" nalazi se poseban odjeljak za NPU uz CPU, memoriju, disk, Wi-Fi i GPU. Tamo možete vidjeti postotak korištenja, verziju upravljačkog programa i ostale relevantne podatke.
Za razvojne programere i napredne korisnike, na scenu dolaze i 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 omogućuje analizu tih snimaka.
WPR generira detaljne tragove o tome kako sustav komunicira s NPU-om putem Microsoftovog MCDM modela upravljačkog programa. Zatim, WPA vam omogućuje pregled grafova i vremenskih linija koje prikazuju CPU, disk, mrežu, ONNX Runtime događaje i namjensku NPU tablicu , sve na istoj vremenskoj liniji.
To omogućuje ispitivanje aspekata kao što su radno opterećenje, vrijeme učitavanja modela, stvaranje sesije zaključivanja, parametri konfiguracije pružatelja izvršenja, vrijeme svakog pojedinačnog zaključivanja i profil svakog operatora unutar AI modela. Mogu se promatrati čak i metrike podhardvera NPU-a, poput propusnosti memorije.
Dodatni alati: GPUView, ONNX Runtime i hardverski profili
Uz WPR i WPA, Windows ekosustav nudi i druge uslužne programe koji pomažu u boljem razumijevanju što točno 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 . To je korisno za vidjeti kako se radno opterećenje zapravo raspoređuje između GPU-a i NPU-a kada aplikacija intenzivno koristi i umjetnu inteligenciju i grafiku.
S druge strane, ONNX Runtime, počevši od verzije 1.17 i s poboljšanjima u verziji 1.18.1, emitira događaje tijekom izvođenja koji se mogu snimiti i vizualizirati pomoću WPA . To vam omogućuje da vidite koliko dugo se model učitava, koja se EP konfiguracija koristi, kako se ponašaju zaključci na NPU-u (npr. QNN) i koliko vremena svaki operator troši unutar modela.
Razvojni programeri mogu kombinirati specifične ONNX Runtime profile s drugim WPR profilima (CPU, disk itd.) kako bi dobili vrlo točnu sliku o tome gdje se troši vrijeme i kako optimizirati performanse . Osim toga, alati trećih strana poput Qualcomm Snapdragon Profilera (qprof) nude pregled cijelog sustava i pružaju još detaljnije NPU metrike na Snapdragon platformama.
Pomoću ovog skupa uslužnih programa moguće je ne samo provjeriti je li NPU u upotrebi, već i otkriti uska grla, neočekivane latencije ili neoptimalne konfiguracije te ih ispraviti kako bi se maksimalno iskoristio dostupan hardver.
Kako znati ima li vaše Windows računalo NPU i što koristi da bi iskoristilo njegove prednosti
Za krajnje korisnike, tipično pitanje je: ima li moje računalo zapravo NPU i koristi li ga Windows? Najlakši način za provjeru je otvaranje Upravitelja zadataka (Ctrl+Shift+Esc), odlazak na karticu "Performanse" i traženje odjeljka s oznakom "NPU".
Ako se pojavi namjenski NPU graf, to znači da vaše računalo ima ovaj specijalizirani procesor. Od tamo možete vidjeti koje aplikacije troše NPU resurse na kartici "Procesi" ili dublje istražiti napredne alate za tehničku analizu. Ako se ne pojavi, možda će biti korisno provjeriti konfiguraciju sustava vašeg računala i postavke BIOS-a ili UEFI-ja kako biste provjerili prilagodbe firmvera ili podršku za akcelerator.
Prisutnost NPU-ova postaje sve češća u modernim računalima, posebno u prijenosnim računalima certificiranim kao Copilot+ PC i onima koja integriraju najnoviju generaciju procesora tvrtki AMD, Intel ili Qualcomm. Proizvođači ugrađuju ove jedinice kao standardnu hardversku komponentu, baš kao što su GPU-ovi nekoć bili integrirani u same procesore.
U mnogim slučajevima, korisnik počinje primjećivati prednosti bez potrebe da išta mijenja u načinu rada: jasnije video pozive, efekte koji se primjenjuju u stvarnom vremenu bez kašnjenja, dulje trajanje baterije pri korištenju pametnih značajki i opći osjećaj fluidnosti čak i uz istovremeno izvođenje nekoliko zadataka.
Za one s tehničkom znatiželjom, alati za praćenje sustava Windows omogućuju vam da točno znate koji procesi opterećuju NPU i s kojim obrascima korištenja , što je vrlo korisno ako testirate novi softver ili ako želite provjeriti iskorištava li aplikacija doista hardver.
Aplikacije iz stvarnog svijeta koje već koriste prednosti NPU-a u sustavu Windows
Osim teorije, zanimljivo je vidjeti koji svakodnevni programi koriste prednosti NPU-a u sustavu Windows . Popis raste iz mjeseca u mjesec, ali nekoliko poznatih imena već se počelo oslanjati 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 puno brže ako računalo ima NPU, oslobađajući GPU za druge zadatke renderiranja.
Što se tiče sigurnosti, Norton Antivirus ugradio je značajke pokretane umjetnom inteligencijom koje koriste NPU za brže otkrivanje pokušaja krađe identiteta i prijevara na web stranicama. To ubrzava zaštitu u stvarnom vremenu bez preopterećenja CPU-a ili usporavanja sustava.
U dizajnu i vizualnom sadržaju, platforme poput Canve dodaju sve moćnije alate za generiranje i uređivanje pokretane umjetnom inteligencijom. Mnoge od ovih značajki mogu se ubrzati lokalnim hardverom kada je dostupan NPU, smanjujući vrijeme čekanja prilikom primjene filtera, generativnih pozadina ili pametnih prilagodbi.
Za uređivanje 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 značajke. Delegiranje ovih zadataka NPU-u rezultira glatkijim iskustvom uređivanja i kraćim vremenom izvoza.
Nadalje, na razini operativnog sustava, Windows Studio Effects, Copilot i druge značajke sustava Windows 11 koriste NPU za pokretanje video efekata, izolacije govora ili kontekstualnih asistenata u stvarnom vremenu, držeći CPU usmjerenim na aplikacije za produktivnost koje je korisnik otvorio.
NPU-ovi na tržištu: Intel, AMD, Qualcomm i poticaj za AI računala
Usvajanje NPU-ova u osobnim računalima nije izolirani eksperiment: sve ukazuje na to da svjedočimo temeljnoj tranziciji sličnoj prelasku na SSD-ove ili integraciji GPU-ova u procesore . Analitičke tvrtke poput IDC-a procjenjuju da će do 2025. godine više od 100 milijuna osobnih uređaja (prijenosnih računala, tableta i stolnih računala) biti izdano s integriranim NPU-ovima.
U tom kontekstu, tri glavna igrača koja su najviše uložila u izvornu umjetnu inteligenciju za osobna računala su AMD, Intel i Qualcomm . Svaki sa svojim pristupom, ali svi s istim ciljem: omogućiti umjetnoj inteligenciji da se izvodi izravno na korisnikovom hardveru, brzo, učinkovito i privatno.
AMD je, na primjer, lansirao obitelji 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 omogućujući vrlo snažne ultraprijenosne formate. 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 doseže 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 dao do znanja da je umjetna inteligencija u središtu njihovog plana: cilj im je isporučiti više od 100 milijuna procesora s namjenskim AI akceleratorima u roku od nekoliko godina, postižući do 120 TOPS kombiniranih performansi i podržavajući više od 500 funkcija temeljenih na umjetnoj inteligenciji uz podršku ekosustava stotina neovisnih programera softvera. Da biste pratili evoluciju njihovih čipova, pogledajte naše najnovije vijesti o Intelovim procesorima.
Što se tiče Qualcomma, njihove Snapdragon X Elite PC platforme postale su jedan od stupova Copilot+ računala, konsolidirajući model gdje CPU, GPU i NPU koegzistiraju u visoko učinkovitom SoC-u, savršenom za ultra tanke laptope s mnogo sati trajanja baterije i uvijek dostupnim AI mogućnostima.
Prednosti za različite vrste korisnika: od automatizacije ureda do lokalne umjetne inteligencije
Veliko pitanje za mnoge je: što dobivam u svakodnevnom životu s NPU-om u Windowsima? Odgovor ovisi o vrsti korištenja, ali gotovo svi tipični korisnici imaju koristi na ovaj ili onaj način.
Za uredske radnike, NPU omogućuje pokretanje značajki poput efekata Windows Studija u videopozivima (zamućenje pozadine, autofokus, poboljšanje osvjetljenja, izolacija glasa) bez opterećenja CPU-a. To oslobađa više prostora za rukovanje teškim proračunskim tablicama, više otvorenih aplikacija za produktivnost i intenzivno pregledavanje weba bez usporavanja računala.
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 velik dio latencije i poboljšava iskustvo na međunarodnim sastancima.
Kreativni profesionalci, i u fotografiji i u videu, imaju koristi od NPU-ubrzanih filtera, prepoznavanja scene, pametnih maski i bržeg generativnog ispunjavanja , smanjujući vrijeme čekanja prilikom uređivanja i izvoza projekata. To je posebno vidljivo u zahtjevnim tijekovima rada.
Konačno, korisnici koji žele lokalno pokretati AI modele na svojim računalima (na primjer, kako bi izbjegli prijenos osjetljivih podataka u oblak) pronalaze nedostajući dio u NPU-u. Obrada zaključaka na samom uređaju štiti privatnost, uklanja ovisnosti o vezi i može ponuditi vrlo konkurentna vremena odziva za zadatke poput lokalnih chatbotova, klasifikacije dokumenata ili analize slika.
U svim slučajevima, zajednički nazivnik je da NPU omogućuje umjetnoj inteligenciji da prestane biti nešto udaljeno što radi samo kada ste povezani, te da funkcionira kao izvorna sposobnost računala, uvijek dostupna i prilagođena onome što radite , od najjednostavnijeg do najnaprednijeg.
Često postavljana pitanja o NPU-u, performansama i privatnosti u sustavu Windows
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 strojnog učenja. To mu omogućuje oslobađanje i CPU-a i GPU-a od ponavljajućih AI zadataka uz znatno manju potrošnju energije.
Još jedno važno pitanje je kako poboljšava privatnost. Lokalnim pokretanjem AI funkcija, NPU sprječava kontinuirano slanje osobnih podataka u oblak . Za one koji rade s osjetljivim informacijama (novinari, odvjetnici, liječnici, tvrtke s kritičnim podacima) ili jednostavno cijene svoju privatnost, ovo čini značajnu razliku u usporedbi s oslanjanjem u potpunosti na udaljene usluge.
Što se tiče igara, NPU ne zamjenjuje GPU, ali može neizravno pomoći u određenim scenarijima . Tehnologije poput AMD FidelityFX Super Resolution koriste umjetnu inteligenciju za povećanje skale slike i poboljšanje broja sličica u sekundi (ili Nvidia DLSS 5 ). Ako dio tog izračuna obavlja NPU, GPU se može usredotočiti 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 omogućuje upravo suprotno : što se više toga radi na samom uređaju, manje podataka mora putovati na vanjske poslužitelje, smanjujući površinu napada. Uz to, uvijek je preporučljivo pregledati pravila o privatnosti svake aplikacije.
Opći dojam, i među proizvođačima i analitičarima, jest da NPU-ovi i AI računala nisu prolazni hir, već sljedeći logičan korak u evoluciji računala , baš kao što su to bili višejezgreni procesori i SSD pohrana u svoje vrijeme. Još smo u ranim fazama, ali ono što već vidimo na tržištu sugerira da će za samo nekoliko godina NPU-ovi biti jednako uobičajeni kao i integrirani GPU-ovi.
Sav ovaj pomak prema NPU-ovima u Windowsima gradi čvrste temelje za prelazak umjetne inteligencije iz izolirane usluge u oblaku u standardnu mogućnost osobnog računala, omogućujući brža, učinkovitija i privatnija računala koja su bolje prilagođena načinu na koji radimo, učimo i stvaramo sadržaj svaki dan.
