- Keberadaan NPU dapat diverifikasi melalui Task Manager atau Device Manager di Windows.
- Semua Mac dengan chip Apple Silicon (M1 dan di atasnya) mengintegrasikan unit pemrosesan neural.
- Keunggulan utama NPU adalah efisiensi energi, memungkinkan inferensi AI dengan konsumsi daya minimal.
- Dukungan perangkat lunak saat ini terbatas dan bergantung pada runtime khusus seperti OpenVINO atau QNN.
Anda mungkin pernah mendengar tentang "PC AI" yang terkenal belakangan ini dan bertanya-tanya apakah komputer di meja Anda termasuk salah satunya. Kuncinya terletak pada NPU (Neural Processing Unit) , komponen yang semakin umum di hampir semua laptop modern. Ini mencegah kecerdasan buatan membebani sistem lainnya dan, yang terpenting, mencegah baterai cepat habis dalam hitungan menit.
Mengetahui apakah Anda memiliki akselerator ini sangat penting jika Anda ingin menjalankan model AI secara lokal , tanpa bergantung pada cloud. Ini bukan hanya tentang memamerkan perangkat keras Anda, tetapi juga tentang memanfaatkan efisiensi energi yang luar biasa yang memungkinkan Anda melakukan tugas-tugas kompleks tanpa kipas PC Anda berbunyi seperti akan meluncur ke Mars. Mari kita lihat bagaimana cara mengetahui apakah Anda memilikinya dan apa yang sebenarnya dapat Anda lakukan dengannya saat ini.
Metode cepat untuk mendeteksi NPU di Windows
Jika Anda menggunakan Windows, Anda tidak perlu menjadi ahli komputer untuk menemukan jawabannya. Cara paling langsung adalah dengan membuka Task Manager (Ctrl + Shift + Esc) dan melihat tab Kinerja. Jika komputer Anda mendukungnya, Anda akan melihat bagian khusus bernama NPU di sebelah CPU dan GPU, di mana Anda dapat memantau beban kerjanya secara real-time.
Pilihan lain yang sangat andal adalah dengan membuka Pengelola Perangkat . Cari saja bagian yang bernama "Prosesor Neural ". Jika kategori tersebut muncul dalam daftar, selamat: Anda telah memasang NPU. Hal terbaik dari metode ini adalah metode ini memberi tahu Anda nama pasti chip tersebut, memungkinkan Anda untuk mencari spesifikasi teknisnya secara online untuk mengetahui berapa banyak TOPS (operasi per detik) yang dapat dicapainya.
Pertanyaan teknis dan dukungan dari produsen.
Terkadang, perangkat lunak dapat menyebabkan masalah atau driver mungkin sudah usang, dan saat itulah sebaiknya Anda langsung menghubungi sumbernya. Idealnya, Anda harus mengidentifikasi prosesor Anda di menu Pengaturan dan kemudian mengunjungi situs web resmi produsen (baik itu Intel, AMD, atau Qualcomm). Dalam lembar spesifikasi untuk model Anda yang tepat, Anda dapat memastikan apakah chip tersebut mengintegrasikan kemampuan AI dan fitur Windows apa yang didukungnya, seperti efek studio kamera.
Jika Anda membeli perangkat berlabel Copilot+ PC , terutama yang menggunakan prosesor Snapdragon X Elite atau Plus, Anda dapat yakin bahwa NPU sudah terintegrasi secara standar. Namun, selalu disarankan untuk memeriksa apakah driver sudah diperbarui melalui Windows Update atau situs web produsen agar sistem dapat mengenali perangkat keras dengan benar.
Situasi NPU dalam ekosistem Mac
Di dunia Apple, ceritanya lebih sederhana dan lugas. NPU hadir bersamaan dengan transisi ke Apple Silicon . Ini berarti bahwa setiap Mac dengan chip M1, M2, M3, atau M4 sudah memiliki unit neural terintegrasi. Arsitektur ini, yang sebagian diwarisi dari chip iPhone, memungkinkan fitur-fitur seperti Apple Intelligence berjalan lancar dan secara lokal di komputer Apple.
Sebenarnya untuk apa ini dan apa batasannya?
Ada kesalahpahaman umum bahwa NPU menggantikan kartu grafis. Sebenarnya, NPU adalah spesialis dalam inferensi jaringan saraf dengan bobot terkuantisasi (INT8 atau INT4). Sementara GPU adalah perangkat serbaguna yang sangat bertenaga, NPU adalah alat presisi yang dapat menjalankan model kecil, seperti Phi-3 Mini, hanya dengan mengonsumsi daya 5 hingga 10 watt, dibandingkan dengan 40-50 watt yang digunakan GPU laptop.
Namun, tidak semuanya berjalan mulus. NPU tidak dirancang untuk melatih model atau melakukan fine-tuning; itu tetap menjadi domain eksklusif GPU dengan VRAM khusus. Selain itu, jika Anda memiliki sistem dengan hanya 16 GB RAM, mencoba menjalankan model dengan 7 miliar parameter dapat menjadi masalah besar, karena NPU berbagi memori dengan sistem dan Anda mungkin mendapati komputer Anda kesulitan untuk berjalan dengan lancar.
Tantangan perangkat lunak dan aplikasi saat ini
Di sinilah letak kerumitannya. Memiliki perangkat keras tidak berarti semua aplikasi akan menggunakannya. Saat ini, setiap produsen memiliki "bahasa" sendiri: OpenVINO untuk Intel, ROCm/Ryzen AI untuk AMD, dan QNN untuk Qualcomm . Meskipun standar ONNX Runtime berupaya menyatukan hal ini, banyak aplikasi populer masih mengabaikan NPU.
- Studio LM: Sistem ini telah mulai mendukung NPU Qualcomm melalui QNN.
- Ollama: Untuk saat ini, sistem tersebut masih lebih mengandalkan CPU atau GPU, dan mengesampingkan NPU.
- Windows Copilot: Gunakan NPU untuk tugas-tugas bawaan seperti pengaburan latar belakang dalam panggilan video atau teks terjemahan langsung.
Jika Anda melihat bahwa penggunaan NPU di Task Manager selalu 0%, itu belum tentu masalah di pihak Anda; ekosistem perangkat lunak masih dalam tahap pematangan . Kita berada dalam fase yang mirip dengan ketika GPU pertama kali mulai digunakan untuk komputasi ilmiah: perangkat kerasnya sudah maju, dan para pengembang mulai menyesuaikan alat mereka.
Memiliki akselerator neural merupakan keunggulan kompetitif saat ini, terutama pada ultrabook dan mini PC di mana kesenyapan dan daya tahan baterai sangat penting. Meskipun aplikasinya saat ini terbatas pada fungsi Windows atau beberapa model terkuantisasi, trennya jelas: dalam jangka pendek, NPU akan menjadi mesin standar untuk asisten pribadi apa pun yang berada di hard drive kita tanpa menguras baterai.