NPU in Windows: cos'è, come funziona e perché è importante

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L'arrivo delle NPU in Windows ha completamente cambiato il modo in cui utilizziamo l'intelligenza artificiale sui PC. Ciò che prima si basava quasi esclusivamente sul cloud ora inizia a funzionare direttamente sui nostri laptop, desktop e mini PC, con enormi miglioramenti in termini di velocità, durata della batteria e privacy. Windows 11, soprattutto con i nuovi dispositivi Copilot+ e i processori di ultima generazione di Intel, AMD e Qualcomm, è al centro di questa rivoluzione.

Se state pensando di aggiornare il vostro computer nei prossimi mesi, è fondamentale capire cos'è una NPU, perché Microsoft la richiede per molte funzionalità avanzate di intelligenza artificiale in Windows 11 , il suo ruolo nei PC Copilot+, quali modelli di processore la includono e quali applicazioni reali stanno già sfruttando questo nuovo chip. Analizziamo la questione nel dettaglio, senza giri di parole, in modo che possiate prendere una decisione consapevole sull'opportunità dell'aggiornamento.

Che cos'è esattamente un'NPU e perché se ne parla tanto adesso?

Quando parliamo di NPU (Neural Processing Unit) in un computer moderno, ci riferiamo a un processore specializzato nell'esecuzione delle operazioni matematiche delle reti neurali e di altri algoritmi di apprendimento automatico. Non è pensata per sostituire la CPU o la GPU, ma piuttosto per integrarle gestendo tutto ciò che riguarda l'intelligenza artificiale.

A differenza dell'unità centrale di elaborazione (CPU), progettata per eseguire istruzioni logiche in sequenza, e della scheda grafica, focalizzata sul rendering di enormi quantità di pixel, la NPU è progettata fin dall'inizio per moltiplicare e accumulare matrici di numeri a una velocità incredibile e con un consumo energetico molto basso . Questa è precisamente la base del modo in cui i modelli di intelligenza artificiale "pensano", dal riconoscimento facciale alla generazione di immagini.

In pratica, potremmo dire che le NPU diventano il motore specifico di tutte le funzioni intelligenti del sistema e delle applicazioni, dalla sfocatura dello sfondo in una videochiamata alla trascrizione in tempo reale, inclusi assistenti come Copilot o filtri avanzati per l'editing video.

Un vantaggio fondamentale è che l'intelligenza artificiale può essere eseguita direttamente sul dispositivo senza dover inviare dati a server remoti. Ciò migliora la privacy, riduce la latenza e alleggerisce il carico di lavoro di CPU e GPU , liberandole per altre attività.

Inoltre, molti produttori stanno progettando queste unità per funzionare con formati a precisione inferiore come INT8 anziché FP32. Poiché non richiede un'estrema precisione matematica per effettuare previsioni accurate, la NPU può risparmiare una quantità significativa di energia con ogni inferenza , il che è particolarmente importante nei laptop e nei mini PC.

CPU, GPU e NPU: il triangolo del SoC moderno

I processori utilizzati nei moderni dispositivi Windows 11 impiegano in genere un approccio System-on-a-Chip (SoC), in cui CPU, GPU e NPU sono integrate sullo stesso chip di silicio . Questa vicinanza fisica consente loro di condividere la RAM di sistema e di trasferire attività tra di loro senza colli di bottiglia significativi.

In questo triangolo, la CPU funge da cervello di controllo, la GPU gestisce l'elaborazione parallela massiva per la grafica e la NPU si concentra interamente sull'apprendimento automatico e sulle operazioni di rete neurale . Ciascuno ha la sua area di competenza e Windows 11 decide quale componente assegnare a quale in base al carico di lavoro.

Quando il sistema deve applicare effetti video, eseguire la traduzione vocale in tempo reale o avviare un modello di intelligenza artificiale ONNX, Windows 11 analizza l'hardware disponibile e, se rileva una NPU, reindirizza queste attività ad essa per ottenere il miglior equilibrio tra prestazioni e consumo energetico . Se, per qualsiasi motivo, la NPU non è disponibile, la GPU o, in ultima analisi, la CPU subentrano.

Questa distribuzione intelligente dei compiti è particolarmente importante nei laptop sottili, nei mini PC e negli all-in-one, dove la gestione termica e il consumo energetico sono fondamentali (vedi i nostri tutorial sull'hardware dei laptop ). Il trasferimento dei carichi di lavoro di intelligenza artificiale prolungati alla NPU impedisce alla CPU di surriscaldarsi e di dover ridurre la sua frequenza , mantenendo così la fluidità complessiva del sistema.

In termini di efficienza, una GPU convenzionale può consumare decine di watt per eseguire algoritmi di intelligenza artificiale di una certa complessità, mentre una NPU può svolgere lo stesso lavoro con un consumo molto inferiore , consentendo di estendere facilmente la durata della batteria del 15-20% in scenari di intelligenza artificiale intensivi.

NPU e Windows 11: il ruolo dei PC Copilot+

Microsoft ha fatto un ulteriore passo avanti con l'introduzione dei PC Copilot+, una nuova categoria di computer Windows 11 progettati per rendere l'intelligenza artificiale non una funzionalità aggiuntiva, ma qualcosa di integrato nella vita quotidiana dell'utente. Questi dispositivi si distinguono, tra le altre cose, per una NPU ad alte prestazioni in grado di superare i 40 TOPS (Tera Operations Per Second).

Questo requisito di oltre 40 TOPS non è casuale: molte delle nuove funzionalità di intelligenza artificiale di Windows 11, sia a livello di sistema che di applicazione, necessitano di questo livello di potenza costante per offrire traduzioni in tempo reale, generazione di immagini, effetti video e assistenti intelligenti senza penalizzare la durata della batteria o le prestazioni di altre attività.

In pratica, un PC Copilot+ è progettato per offrire un'autonomia della batteria che dura tutto il giorno, esperienze di intelligenza artificiale sempre disponibili e accesso diretto ai modelli e alle funzionalità di IA più avanzate di Microsoft. L'idea è che tu possa usare Copilot per lavorare, studiare o creare senza dipendere eccessivamente dal cloud.

Questi sistemi si basano su processori di nuova generazione di Qualcomm (come la famiglia Snapdragon X Elite), AMD (come l'ultimo Ryzen AI) e Intel (Core Ultra e successori): per confrontare le opzioni, consultare le equivalenze dei processori Intel e AMD . Tutti condividono il concetto di integrazione di tre motori di elaborazione: CPU, GPU e NPU , in modo che Windows 11 possa distribuire il carico di lavoro in modo molto efficiente.

La piattaforma Windows 11 si sta preparando a sfruttare queste funzionalità attraverso esperienze uniche, come effetti migliorati per le videochiamate, un'organizzazione intelligente dei documenti, assistenti che riassumono i contenuti locali e funzionalità creative che si basano sull'intelligenza artificiale senza inviare costantemente dati al cloud.

Il chip Snapdragon X Elite e la scommessa di Qualcomm

Uno dei componenti chiave del PC Copilot+ è il chip Snapdragon X Elite, basato su architettura Arm e sviluppato da Qualcomm. Questo processore è stato progettato pensando all'integrazione dell'intelligenza artificiale, incorporando una NPU molto potente ed estremamente efficiente dal punto di vista energetico.

La NPU dello Snapdragon X Elite è in grado di elaborare grandi volumi di dati in parallelo, raggiungendo decine di trilioni di operazioni al secondo , consentendo di gestire attività ad alta intensità di intelligenza artificiale come la traduzione simultanea, il miglioramento delle immagini o l'analisi in tempo reale senza esaurire rapidamente la batteria.

Windows 11 coordina il lavoro combinato di CPU, GPU e NPU in questi dispositivi. In qualsiasi momento, il sistema decide quale componente è più adatto a ciascuna attività, ricercando il giusto equilibrio tra velocità, reattività e consumo energetico . Il risultato sono laptop estremamente sottili e leggeri, con una durata della batteria che dura tutto il giorno e un'esperienza AI sempre attiva.

Il principale vantaggio di questo approccio è che molte delle esperienze di intelligenza artificiale nei PC Copilot+ possono essere eseguite direttamente sul dispositivo stesso: dalle funzionalità di Windows 11 agli strumenti di terze parti ottimizzati per la NPU . Ciò riduce la dipendenza da una connessione Internet e migliora la sicurezza dei dati.

Qualcomm offre anche risorse specifiche per gli sviluppatori tramite il suo Qualcomm AI Hub, dove è possibile trovare modelli già ottimizzati e validati per queste NPU , pronti per essere eseguiti in modo efficiente sui dispositivi Copilot+ con Snapdragon X Elite.

Come Windows rileva e utilizza la NPU per l'intelligenza artificiale

Come qualsiasi altra risorsa hardware in un PC, la NPU necessita che il sistema operativo e le applicazioni sappiano come comunicare con essa e sfruttarne la potenza . Microsoft ha perfezionato le modalità di accesso a queste unità e attualmente si consiglia di utilizzare Windows Machine Learning (WinML o WinML) come metodo principale.

Per un certo periodo, DirectML è stato l'approccio standard per lavorare con l'accelerazione AI su Windows, ma ora WinML ha assunto un ruolo centrale . Questo cambiamento mira a semplificare la vita degli sviluppatori e a consentire alle applicazioni di sfruttare NPU e GPU nel modo più fluido possibile, sia sui PC Copilot+ che su altri dispositivi con NPU Intel o AMD.

Con Windows ML, il sistema rileva automaticamente i provider di esecuzione (EP) compatibili con l'hardware del dispositivo. Invece di dover creare manualmente pacchetti di librerie specifiche del produttore, Windows scarica e gestisce questi EP in modo integrato tramite il sistema stesso o Windows Update.

Nella sua essenza, Windows ML utilizza ancora ONNX Runtime come motore di inferenza, ma nasconde allo sviluppatore gran parte della complessità della gestione di hardware di diversi produttori . Microsoft collabora direttamente con Qualcomm, Intel, AMD e altri partner per garantire che siano disponibili EP (Enterprise Platform) aggiornati e ottimizzati per ogni nuova generazione di processori.

Quando un'applicazione implementa un modello di intelligenza artificiale utilizzando Windows ML su un PC con NPU, il processo è automatico: WinML verifica quali acceleratori sono disponibili, sceglie l'EP più efficiente (QNN per NPU Qualcomm, OpenVINO per piattaforme Intel, ecc.), lo carica e avvia l'inferenza. In caso di problemi, passa automaticamente alla GPU o alla CPU senza alcun intervento da parte dell'utente.

Formati dei modelli, quantizzazione e strumenti per sviluppatori

I modelli di intelligenza artificiale vengono in genere addestrati inizialmente su formati ad alta precisione come FP32, ma le NPU di consumo tendono a funzionare meglio con rappresentazioni più piccole come INT8 per ottenere prestazioni e un'efficienza energetica nettamente superiori.

Ciò significa che i modelli devono essere convertiti o quantizzati prima di essere eseguiti sulla NPU. Molti modelli sono disponibili già pronti all'uso in formato ONNX ottimizzato, ma chi desidera utilizzare il proprio modello (BYOM) può avvalersi di toolchain specifiche per adattarlo all'hardware.

Tra le risorse più interessanti spicca il Qualcomm AI Hub , che offre modelli validati e ottimizzati per l'esecuzione su PC Copilot+ con processori Snapdragon X Elite. È incluso anche il popolare ONNX Model Zoo , un archivio di modelli open-source pre-addestrati pronti per essere eseguiti su diversi dispositivi dotati di NPU, inclusi quelli di Intel e AMD.

Per ottimizzare i propri modelli, Microsoft consiglia di utilizzare Olive, uno strumento che si integra con ONNX Runtime per gestire la compressione, l'ottimizzazione e la compilazione orientata alla NPU . Questa combinazione consente di ottenere prestazioni significativamente superiori con lo stesso hardware, aspetto particolarmente importante nei computer portatili dove ogni watt conta.

Questo intero ecosistema semplifica notevolmente il lavoro degli sviluppatori, consentendo loro di concentrarsi sull'esperienza utente e di lasciare l'integrazione hardware di basso livello a Windows ML, ONNX Runtime e agli strumenti associati , ovvero la fase in cui in passato si presentavano i problemi di compatibilità e manutenzione.

Come misurare le prestazioni effettive della NPU in Windows

Quando si integrano funzionalità di intelligenza artificiale in un'applicazione, è fondamentale misurare le prestazioni effettive dei modelli sulla NPU e comprendere cosa accade all'interno del sistema. Windows offre diversi strumenti di diagnostica e tracciamento per eseguire questa analisi in modo piuttosto dettagliato.

Il primo punto di riferimento, accessibile a qualsiasi utente, è Gestione attività di Windows 11. Nella scheda "Prestazioni" è presente una sezione specifica per la NPU, insieme a CPU, memoria, disco, Wi-Fi e GPU. Qui è possibile visualizzare la percentuale di utilizzo, la versione del driver e altri dati rilevanti.

Per gli sviluppatori e gli utenti esperti, entrano in gioco altri strumenti più potenti, come Windows Performance Recorder (WPR) , che ora include un profilo di elaborazione neurale per registrare l'attività della NPU, e Windows Performance Analyzer (WPA) , che consente di analizzare tali registrazioni.

WPR genera tracce dettagliate di come il sistema interagisce con la NPU tramite il modello di driver MCDM di Microsoft. Successivamente, WPA consente di visualizzare grafici e cronologie che mostrano eventi relativi a CPU, disco, rete, runtime ONNX e una tabella dedicata alla NPU , il tutto sulla stessa linea temporale.

Ciò consente di esaminare aspetti quali il carico di lavoro, il tempo di caricamento del modello, la creazione della sessione di inferenza, i parametri di configurazione del provider di esecuzione, il tempo di ogni singola inferenza e il profilo di ciascun operatore all'interno del modello di IA. È persino possibile osservare metriche sub-hardware della NPU, come la larghezza di banda della memoria.

Strumenti aggiuntivi: GPUView, ONNX Runtime e profili hardware.

Oltre a WPR e WPA, l'ecosistema Windows offre altre utilità che aiutano a comprendere meglio cosa fa esattamente la NPU quando esegue modelli di intelligenza artificiale . Una di queste è GPUView, uno strumento che legge gli eventi registrati nei file di traccia (.etl) e li visualizza.

GPUView ora può visualizzare non solo le operazioni della GPU, ma anche l'attività della NPU e gli eventi DirectX associati ai dispositivi MCDM . Questo è utile per vedere come il carico di lavoro viene effettivamente distribuito tra GPU e NPU quando un'applicazione fa un uso intensivo sia dell'intelligenza artificiale che della grafica.

D'altro canto, ONNX Runtime, a partire dalla versione 1.17 e con i miglioramenti introdotti nella 1.18.1, emette eventi di runtime che possono essere acquisiti e visualizzati con WPA . Questo permette di vedere quanto tempo impiega un modello a caricarsi, quale configurazione EP viene utilizzata, come si comportano le inferenze sulla NPU (ad esempio, QNN) e quanto tempo consuma ciascun operatore all'interno del modello.

Gli sviluppatori possono combinare profili ONNX Runtime specifici con altri profili WPR (CPU, disco, ecc.) per ottenere un quadro molto preciso di come viene impiegato il tempo e come ottimizzare le prestazioni . Inoltre, strumenti di terze parti come Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof) offrono una visione a livello di sistema e forniscono metriche NPU ancora più dettagliate sulle piattaforme Snapdragon.

Grazie a questa suite di strumenti, è possibile non solo verificare che l'NPU sia in uso, ma anche individuare colli di bottiglia, latenze impreviste o configurazioni non ottimali e correggerli per sfruttare al meglio l'hardware disponibile.

Come capire se il tuo PC Windows ha una NPU e cosa sta usando per trarne vantaggio

Per gli utenti finali, la domanda tipica è: il mio computer ha effettivamente una NPU e Windows la sta utilizzando? Il modo più semplice per verificarlo è aprire Gestione attività (Ctrl+Maiusc+Esc), andare alla scheda "Prestazioni" e cercare la sezione denominata "NPU".

Se viene visualizzato un grafico dedicato alla NPU, significa che il computer dispone di questo processore specializzato. Da lì, è possibile visualizzare quali applicazioni stanno consumando risorse NPU nella scheda "Processi" oppure approfondire l'analisi con strumenti avanzati per un'analisi più tecnica. Se il grafico non viene visualizzato, potrebbe essere utile controllare la configurazione del sistema del PC e le impostazioni del BIOS o dell'UEFI per verificare eventuali modifiche al firmware o il supporto dell'acceleratore.

La presenza di NPU sta diventando sempre più comune nei computer moderni, soprattutto nei laptop certificati come PC Copilot+ e in quelli che integrano processori di ultima generazione di AMD, Intel o Qualcomm. I produttori stanno incorporando queste unità come componente hardware standard, proprio come un tempo le GPU erano integrate nei processori stessi.

In molti casi, l'utente inizia a notare i vantaggi senza dover modificare le proprie abitudini lavorative: videochiamate più nitide, effetti applicati in tempo reale senza ritardi, maggiore durata della batteria quando si utilizzano funzionalità smart e una sensazione generale di fluidità anche con diverse attività in esecuzione contemporaneamente.

Per chi ha una certa curiosità tecnica, gli strumenti di tracciamento di Windows consentono di sapere esattamente quali processi stanno impegnando la NPU e con quali modelli di utilizzo , una funzionalità molto utile se si sta testando un nuovo software o se si desidera verificare che un'applicazione stia effettivamente sfruttando l'hardware.

Applicazioni reali che già sfruttano l'NPU di Windows

Al di là della teoria, ciò che è interessante è osservare quali programmi di uso quotidiano sfruttano la NPU di Windows . L'elenco si allunga di mese in mese, ma diverse aziende rinomate hanno già iniziato a utilizzare questo chip per accelerare le proprie funzioni di intelligenza artificiale.

Nel mondo del fotoritocco, Adobe Photoshop ne è un esempio lampante. Strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come la selezione automatica degli oggetti, la rimozione dello sfondo e la riduzione del rumore in tempo reale, possono funzionare molto più velocemente se il PC è dotato di una NPU, liberando la GPU per altre attività di rendering.

In termini di sicurezza, Norton Antivirus ha integrato funzionalità basate sull'intelligenza artificiale che sfruttano la NPU per rilevare più rapidamente tentativi di phishing e truffe sui siti web. Ciò rende la protezione in tempo reale più veloce senza sovraccaricare la CPU o rallentare il sistema.

Nel campo del design e dei contenuti visivi, piattaforme come Canva hanno integrato strumenti di generazione e modifica basati sull'intelligenza artificiale sempre più potenti. Molte di queste funzionalità possono essere accelerate con hardware locale quando è disponibile una NPU, riducendo i tempi di attesa durante l'applicazione di filtri, sfondi generativi o regolazioni intelligenti.

Per il montaggio video, DaVinci Resolve Studio integra anche strumenti che beneficiano dell'accelerazione AI locale, come la riduzione del rumore, il riconoscimento facciale, l'inquadratura automatica e altre funzionalità avanzate. Delegare queste attività alla NPU si traduce in un'esperienza di montaggio più fluida e tempi di esportazione più brevi.

Inoltre, a livello di sistema operativo, Windows Studio Effects, Copilot e altre funzionalità di Windows 11 sfruttano la NPU per eseguire effetti video, isolamento vocale o assistenti contestuali in tempo reale, mantenendo la CPU concentrata sulle applicazioni di produttività aperte dall'utente.

NPU sul mercato: Intel, AMD, Qualcomm e la spinta verso i PC con intelligenza artificiale

L'adozione delle NPU nei PC non è un esperimento isolato: tutto indica che stiamo assistendo a una transizione fondamentale, simile al passaggio agli SSD o all'integrazione delle GPU nei processori . Società di analisi come IDC stimano che, entro il 2025, verranno commercializzati oltre 100 milioni di dispositivi personali (laptop, tablet e desktop) con NPU integrate.

In questo contesto, i tre principali attori che hanno investito maggiormente nell'intelligenza artificiale nativa per PC sono AMD, Intel e Qualcomm . Ognuno con il proprio approccio, ma tutti con lo stesso obiettivo: consentire all'IA di funzionare direttamente sull'hardware dell'utente, in modo rapido, efficiente e privato.

AMD, ad esempio, ha lanciato le serie Ryzen AI Max e Ryzen AI 300 , con architetture come Zen 5 e XDNA 2. I modelli più avanzati offrono fino a 55 TOPS di prestazioni AI, moltiplicando per cinque le prestazioni della generazione precedente e consentendo la realizzazione di dispositivi ultraportatili estremamente potenti. Per saperne di più sulle loro architetture, potete leggere gli articoli su AMD RDNA 5 e uDNA.

In questo intervallo, spiccano processori come l' AMD Ryzen AI 9 HX 370 , la cui NPU raggiunge i 50 TOPS e supera del 25% la soglia minima di Copilot+ PC, così come il Ryzen AI 395+ , che offre prestazioni AI sostenute ancora maggiori per i modelli locali più esigenti. Grazie al loro approccio di dataflow spaziale, questi chip trasferiscono i dati tra le unità MAC senza accedere costantemente alla RAM, riducendo così la latenza e il consumo energetico.

Intel, dal canto suo, ha chiarito che l'intelligenza artificiale è al centro della sua strategia: l'obiettivo è quello di commercializzare oltre 100 milioni di processori con acceleratori AI dedicati entro un paio d'anni, raggiungendo prestazioni combinate fino a 120 TOPS e supportando oltre 500 funzioni basate sull'IA con il supporto di un ecosistema di centinaia di sviluppatori software indipendenti. Per seguire l'evoluzione dei suoi chip, consulta le nostre ultime notizie sui processori Intel.

Per quanto riguarda Qualcomm, le sue piattaforme PC Snapdragon X Elite sono diventate uno dei pilastri dei PC Copilot+, consolidando il modello in cui CPU, GPU e NPU coesistono in un SoC altamente efficiente, perfetto per laptop ultrasottili con molte ore di autonomia e funzionalità di intelligenza artificiale sempre disponibili.

Vantaggi per diverse tipologie di utenti: dall'automazione d'ufficio all'intelligenza artificiale locale.

La grande domanda che molti si pongono è: quali vantaggi concreti posso ottenere nella mia vita quotidiana con una NPU in Windows? La risposta dipende dal tipo di utilizzo, ma quasi tutti gli utenti tipici ne traggono beneficio in un modo o nell'altro.

Per chi lavora in ufficio, la NPU consente di utilizzare funzionalità come gli effetti di Windows Studio nelle videochiamate (sfocatura dello sfondo, messa a fuoco automatica, miglioramento dell'illuminazione, isolamento della voce) senza sovraccaricare la CPU. Questo libera più risorse per gestire fogli di calcolo complessi, più applicazioni di produttività aperte contemporaneamente e una navigazione web intensiva senza rallentamenti del computer.

Studenti e team distribuiti possono usufruire di traduzioni in tempo reale, trascrizione audio automatica e assistenti che aiutano con i riassunti dei documenti, anche in scenari con connettività limitata. L'intelligenza artificiale locale elimina gran parte della latenza e migliora l'esperienza nelle riunioni internazionali.

I professionisti creativi, sia nel campo della fotografia che del video, traggono vantaggio dai filtri accelerati da NPU, dal riconoscimento delle scene, dalle maschere intelligenti e dal riempimento generativo più veloce , riducendo i tempi di attesa durante la modifica e l'esportazione dei progetti. Ciò è particolarmente evidente nei flussi di lavoro più impegnativi.

Infine, gli utenti che desiderano eseguire modelli di intelligenza artificiale localmente sui propri PC (ad esempio, per evitare di caricare dati sensibili sul cloud) trovano nell'NPU la soluzione ideale. L'elaborazione delle inferenze direttamente sul dispositivo tutela la privacy, elimina la dipendenza dalla connessione e offre tempi di risposta estremamente competitivi per attività come chatbot locali, classificazione di documenti o analisi di immagini.

In tutti i casi, il denominatore comune è che la NPU permette all'IA di smettere di essere qualcosa di remoto che funziona solo quando si è connessi, e di funzionare come una funzionalità nativa del PC, sempre disponibile e adattabile a ciò che si fa , dalle attività più semplici a quelle più complesse.

Domande frequenti su NPU, prestazioni e privacy in Windows

Una domanda frequente riguarda la differenza tra una NPU e una scheda grafica tradizionale . Mentre una GPU può eseguire modelli di intelligenza artificiale, è progettata principalmente per la grafica, una NPU è progettata esclusivamente per accelerare le reti neurali e le operazioni di apprendimento automatico. Questo le permette di liberare sia la CPU che la GPU da attività di intelligenza artificiale ripetitive, consumando al contempo molta meno energia.

Un altro aspetto importante riguarda il miglioramento della privacy. Eseguendo le funzioni di intelligenza artificiale localmente, la NPU evita di dover inviare continuamente dati personali al cloud . Per chi lavora con informazioni sensibili (giornalisti, avvocati, medici, aziende con dati critici) o semplicemente tiene alla propria privacy, questo rappresenta un vantaggio significativo rispetto all'affidarsi interamente a servizi remoti.

Per quanto riguarda i videogiochi, una NPU non sostituisce la GPU, ma può indirettamente contribuire in determinati scenari . Tecnologie come AMD FidelityFX Super Resolution utilizzano l'intelligenza artificiale per migliorare la risoluzione dell'immagine e il frame rate (o Nvidia DLSS 5 ). Se parte di questo calcolo viene eseguito dalla NPU, la GPU può concentrarsi esclusivamente sul rendering, il che in alcuni titoli si traduce in prestazioni complessive più equilibrate.

È lecito chiedersi se l'intelligenza artificiale integrata nei software antivirus, negli assistenti virtuali o negli strumenti di produttività "spierà" di più. In realtà, l'elaborazione locale nella NPU permette proprio il contrario : più operazioni vengono eseguite sul dispositivo stesso, meno dati devono essere inviati a server esterni, riducendo la superficie di attacco. Detto questo, è sempre consigliabile consultare l'informativa sulla privacy di ogni applicazione.

La sensazione generale, sia tra i produttori che tra gli analisti, è che le NPU e i PC con intelligenza artificiale non siano una moda passeggera, bensì il logico passo successivo nell'evoluzione dei PC , proprio come lo furono a suo tempo i processori multi-core e le unità SSD. Siamo ancora nelle fasi iniziali, ma ciò che stiamo già osservando sul mercato suggerisce che, tra pochi anni, le NPU saranno diffuse quanto le GPU integrate.

Tutto questo sviluppo verso le NPU in Windows sta gettando solide basi affinché l'intelligenza artificiale passi dall'essere un servizio cloud isolato a una funzionalità standard del personal computer, consentendo la creazione di computer più veloci, efficienti e privati, meglio adattati al modo in cui lavoriamo, studiamo e creiamo contenuti ogni giorno.