NPU in Windows: wat het is, hoe het werkt en waarom het belangrijk is

Informatec Digital » Bronnen » NPU in Windows: wat het is, hoe het werkt en waarom het belangrijk is

De komst van NPU's in Windows heeft de manier waarop we kunstmatige intelligentie op pc's gebruiken volledig veranderd . Wat voorheen bijna volledig afhankelijk was van de cloud, draait nu rechtstreeks op onze laptops, desktops en mini-pc's, met enorme verbeteringen in snelheid, batterijduur en privacy. Windows 11, met name in combinatie met de nieuwe Copilot+-apparaten en de nieuwste processors van Intel, AMD en Qualcomm, staat centraal in deze revolutie.

Als je overweegt je computer de komende maanden te upgraden, is het essentieel om te begrijpen wat een NPU is, waarom Microsoft deze vereist voor veel geavanceerde AI-functies in Windows 11 , de rol ervan in Copilot+ pc's, welke processormodellen deze bevatten en welke toepassingen in de praktijk al profiteren van deze nieuwe chip. Laten we er eens dieper op ingaan, zodat je een weloverwogen beslissing kunt nemen of de upgrade de moeite waard is.

Wat is een NPU precies en waarom heeft iedereen het er nu over?

Wanneer we het in een moderne computer over een NPU (Neural Processing Unit) hebben, bedoelen we een processor die gespecialiseerd is in het uitvoeren van de wiskundige bewerkingen van neurale netwerken en andere machine learning-algoritmen. Het is niet de bedoeling dat deze de CPU of GPU vervangt, maar eerder dat deze ze aanvult door alle AI-gerelateerde taken af ​​te handelen.

In tegenstelling tot de centrale verwerkingseenheid (CPU), die is ontworpen om logische instructies sequentieel uit te voeren, en de grafische kaart, die zich richt op het renderen van enorme hoeveelheden pixels, is de NPU van de grond af ontworpen om matrices van getallen met ongelooflijke snelheid en een zeer laag energieverbruik te vermenigvuldigen en op te tellen . Dit vormt precies de basis van hoe AI-modellen "denken", van gezichtsherkenning tot beeldgeneratie.

In de praktijk kunnen we stellen dat NPU's de specifieke motor vormen van alle intelligente functies van het systeem en de applicaties, van het vervagen van de achtergrond tijdens een videogesprek tot realtime transcriptie, inclusief assistenten zoals Copilot of geavanceerde videobewerkingsfilters.

Een belangrijk voordeel is dat AI direct op het apparaat kan draaien zonder dat er gegevens naar externe servers hoeven te worden verzonden. Dit verbetert de privacy, vermindert de latentie en ontlast de CPU en GPU , waardoor deze beschikbaar komen voor andere taken.

Bovendien ontwerpen veel fabrikanten deze units zo dat ze werken met formaten met een lagere precisie, zoals INT8 in plaats van FP32. Omdat er geen extreme wiskundige precisie nodig is om accurate voorspellingen te doen, kan de NPU bij elke inferentie aanzienlijk veel energie besparen , wat vooral belangrijk is in laptops en mini-pc's.

CPU, GPU en NPU: de driehoek van de moderne SoC

De processors die in moderne Windows 11-apparaten worden gebruikt, maken doorgaans gebruik van een System-on-a-Chip (SoC)-aanpak, waarbij de CPU, GPU en NPU op dezelfde siliciumchip zijn geïntegreerd . Deze fysieke nabijheid stelt ze in staat om systeem-RAM te delen en taken tussen hen uit te wisselen zonder noemenswaardige knelpunten.

In deze driehoek fungeert de CPU als het besturende brein, de GPU verzorgt de massale parallelle verwerking voor grafische toepassingen en de NPU richt zich volledig op machine learning en neurale netwerkbewerkingen . Elk heeft zijn eigen expertisegebied en Windows 11 bepaalt welke component waar terechtkomt op basis van de werklast.

Wanneer het systeem video-effecten moet toepassen, spraakvertaling in realtime moet uitvoeren of een ONNX AI-model moet draaien, analyseert Windows 11 de beschikbare hardware. Als er een NPU wordt gedetecteerd, worden deze taken daaraan toegewezen om de beste balans tussen prestaties en energieverbruik te bereiken . Als de NPU om welke reden dan ook niet beschikbaar is, neemt de GPU of uiteindelijk de CPU het over.

Deze intelligente taakverdeling is vooral belangrijk in dunne laptops, mini-pc's en all-in-one-systemen, waar thermisch beheer en energieverbruik cruciaal zijn (zie onze tutorials over laptophardware ). Door langdurige AI-taken over te dragen aan de NPU wordt oververhitting van de CPU voorkomen en wordt voorkomen dat de frequentie moet worden verlaagd , waardoor de algehele systeemprestaties soepel blijven.

Qua efficiëntie kan een conventionele GPU tientallen watts verbruiken om complexe AI-algoritmes uit te voeren, terwijl een NPU hetzelfde werk kan doen met een veel lager verbruik . Hierdoor kunt u de batterijduur in intensieve AI-scenario's gemakkelijk met 15% tot 20% verlengen.

NPU en Windows 11: de rol van Copilot+ pc's

Microsoft is nog een stap verder gegaan met de introductie van Copilot+ pc's, een nieuwe categorie Windows 11-computers die ontworpen zijn om AI niet als een extra functie te beschouwen, maar als iets dat geïntegreerd is in het dagelijks leven van de gebruiker. Deze machines onderscheiden zich onder andere door een krachtige NPU die meer dan 40 TOPS (Tera Operations Per Second) kan halen.

Deze eis van meer dan 40 TOPS is geen bevlieging: veel van de nieuwe AI-functies van Windows 11, zowel op systeem- als applicatieniveau, vereisen dat niveau van continue rekenkracht om realtime vertalingen, beeldgeneratie, video-effecten en intelligente assistenten te leveren zonder de batterijduur of de prestaties van andere taken te beïnvloeden.

In de praktijk is een Copilot+ pc ontworpen om een ​​batterijduur van een hele dag te bieden, continu beschikbare AI-ervaringen en directe toegang tot Microsofts meest geavanceerde AI-modellen en -functies. Het idee is dat je Copilot kunt gebruiken om te werken, studeren of creëren zonder al te veel afhankelijk te zijn van de cloud.

Deze systemen maken gebruik van de nieuwste generatie processoren van Qualcomm (zoals de Snapdragon X Elite-familie), AMD (zoals de nieuwste Ryzen AI) en Intel (Core Ultra en opvolgers) — om de opties te vergelijken, zie de Intel- en AMD-processorequivalenten . Ze delen allemaal het concept van de integratie van drie verwerkingseenheden: CPU, GPU en NPU , zodat Windows 11 de werklast zeer efficiënt kan verdelen.

Het Windows 11-platform zelf bereidt zich voor om van deze mogelijkheden te profiteren door middel van unieke ervaringen, zoals verbeterde video-beleffecten, intelligente documentorganisatie, assistenten die lokale inhoud samenvatten en creatieve functies die gebruikmaken van AI zonder constant gegevens naar de cloud te hoeven sturen.

De Snapdragon X Elite-chip en de inzet van Qualcomm

Een van de belangrijkste componenten van de Copilot+ pc is de Snapdragon X Elite-chip, gebaseerd op de Arm-architectuur en ontwikkeld door Qualcomm. Deze processor is ontworpen met AI-integratie in gedachten en bevat een zeer krachtige en extreem energiezuinige NPU.

De NPU van de Snapdragon X Elite kan grote hoeveelheden data parallel verwerken, tot wel tientallen biljoenen bewerkingen per seconde . Hierdoor kan hij AI-intensieve taken zoals simultaan vertalen, beeldverbetering of realtime analyse uitvoeren zonder dat de batterij in een mum van tijd leeg raakt.

Windows 11 coördineert de gezamenlijke werking van de CPU, GPU en NPU in deze apparaten. Het systeem bepaalt op elk moment welke component het meest geschikt is voor elke taak, op zoek naar de optimale balans tussen snelheid, reactiesnelheid en energieverbruik . Dit resulteert in zeer dunne en lichte laptops met een batterijduur van een hele dag en een consistent actieve AI-ervaring.

Het grootste voordeel van deze aanpak is dat veel van de AI-functionaliteiten in Copilot+ pc's direct op het apparaat zelf kunnen draaien: van Windows 11-functies tot tools van derden die geoptimaliseerd zijn voor de NPU . Dit vermindert de afhankelijkheid van een internetverbinding en verbetert de gegevensbeveiliging.

Qualcomm biedt ontwikkelaars ook specifieke hulpmiddelen via de Qualcomm AI Hub, waar modellen te vinden zijn die al geoptimaliseerd en gevalideerd zijn voor deze NPU's en die efficiënt kunnen worden uitgevoerd op Copilot+-apparaten met Snapdragon X Elite.

Hoe Windows de NPU detecteert en gebruikt voor kunstmatige intelligentie

De NPU heeft, net als elke andere hardwarebron in een pc, het besturingssysteem en de applicaties nodig om te weten hoe ermee te communiceren en de mogelijkheden ervan te benutten . Microsoft heeft de manier waarop deze units worden benaderd verder verfijnd, en momenteel wordt aangeraden om Windows Machine Learning (WinML of WinML) als primaire methode te gebruiken.

DirectML was een tijdlang de standaardmethode voor AI-acceleratie op Windows, maar inmiddels heeft WinML de overhand genomen . Deze verschuiving is bedoeld om het leven van ontwikkelaars te vereenvoudigen en applicaties in staat te stellen de NPU en GPU zo naadloos mogelijk te benutten, zowel op Copilot+ pc's als op andere apparaten met Intel- of AMD-NPU's.

Met Windows ML detecteert het systeem automatisch de uitvoeringsproviders (EP's) die compatibel zijn met de hardware van het apparaat. In plaats van dat de ontwikkelaar handmatig fabrikantspecifieke bibliotheken moet verpakken, downloadt en beheert Windows deze EP's op een geïntegreerde manier via het systeem zelf of via Windows Update.

In de kern gebruikt Windows ML nog steeds de ONNX Runtime als inferentie-engine, maar het verbergt veel van de complexiteit van het beheren van verschillende hardwareleveranciers voor de ontwikkelaar . Microsoft werkt rechtstreeks samen met Qualcomm, Intel, AMD en andere partners om ervoor te zorgen dat er bijgewerkte en geoptimaliseerde EP's beschikbaar zijn voor elke nieuwe generatie chips.

Wanneer een applicatie een AI-model implementeert met Windows ML op een pc met een NPU, verloopt het proces automatisch: WinML controleert welke accelerators beschikbaar zijn, kiest de meest efficiënte EP (QNN voor Qualcomm NPU's, OpenVINO voor Intel-platforms, enz.), laadt deze en start de inferentie. Als er iets misgaat, schakelt het naadloos over naar de GPU of CPU zonder tussenkomst van de gebruiker.

Modelformaten, kwantisering en ontwikkelaarstools

AI-modellen worden doorgaans eerst getraind op zeer nauwkeurige formaten zoals FP32, maar consumenten-NPU's werken over het algemeen beter met kleinere representaties zoals INT8 om veel hogere prestaties en een lager energieverbruik te bereiken.

Dit betekent dat modellen moeten worden geconverteerd of gekwantiseerd voordat ze op de NPU kunnen worden uitgevoerd. Veel modellen zijn direct beschikbaar in geoptimaliseerd ONNX-formaat, maar wie een eigen model wil gebruiken (BYOM) kan specifieke toolchains gebruiken om het aan de hardware aan te passen.

Een van de meest interessante bronnen is de Qualcomm AI Hub , die gevalideerde en geoptimaliseerde modellen biedt voor gebruik op Copilot+ pc's met Snapdragon X Elite-processors. Ook inbegrepen is de populaire ONNX Model Zoo , een verzameling van vooraf getrainde, open-source modellen die klaar zijn voor gebruik op diverse NPU-apparaten, waaronder die van Intel en AMD.

Om zijn eigen modellen te optimaliseren, raadt Microsoft aan Olive te gebruiken, een tool die integreert met ONNX Runtime voor compressie, optimalisatie en NPU-georiënteerde compilatie . Deze combinatie zorgt voor aanzienlijk hogere prestaties met dezelfde hardware, wat vooral belangrijk is bij laptops waar elke watt telt.

Dit complete ecosysteem maakt het voor ontwikkelaars veel gemakkelijker om zich te concentreren op de gebruikerservaring en de integratie met hardware op laag niveau over te laten aan Windows ML, ONNX Runtime en bijbehorende tools , waar voorheen juist compatibiliteits- en onderhoudsproblemen opdoken.

Hoe meet je de werkelijke prestaties van de NPU in Windows?

Bij het integreren van AI-functies in een applicatie is het cruciaal om de daadwerkelijke prestaties van de modellen op de NPU te meten en te begrijpen wat er binnen het systeem gebeurt. Windows biedt diverse diagnostische en traceertools om dit zeer gedetailleerd te doen.

Het eerste referentiepunt, toegankelijk voor elke gebruiker, is Taakbeheer van Windows 11. Op het tabblad "Prestaties" is er een specifieke sectie voor de NPU, naast de CPU, het geheugen, de schijf, Wi-Fi en de GPU. Daar kunt u het gebruikspercentage, de driverversie en andere relevante gegevens zien.

Voor ontwikkelaars en gevorderde gebruikers komen er andere, krachtigere tools in beeld, zoals Windows Performance Recorder (WPR) , dat nu een neuraal verwerkingsprofiel bevat om NPU-activiteit vast te leggen, en Windows Performance Analyzer (WPA) , waarmee je die opnames kunt analyseren.

WPR genereert gedetailleerde traceringen van hoe het systeem met de NPU communiceert via het MCDM-stuurprogrammamodel van Microsoft. Vervolgens kunt u met WPA grafieken en tijdlijnen bekijken die CPU-, schijf-, netwerk- en ONNX Runtime-gebeurtenissen weergeven, evenals een speciale NPU-tabel , allemaal op dezelfde tijdlijn.

Dit maakt het mogelijk om aspecten te onderzoeken zoals werkbelasting, laadtijd van het model, het aanmaken van inferentiesessies, configuratieparameters van de uitvoeringsprovider, de tijd van elke individuele inferentie en het profiel van elke operator binnen het AI-model. Zelfs NPU-subhardwaremetrieken, zoals geheugenbandbreedte, kunnen worden geobserveerd.

Extra tools: GPUView, ONNX Runtime en hardwareprofielen

Naast WPR en WPA biedt het Windows-ecosysteem nog andere hulpprogramma's die helpen om precies te begrijpen wat de NPU doet bij het uitvoeren van AI-modellen . Een daarvan is GPUView, een tool die gebeurtenissen uit tracebestanden (.etl) leest en visueel weergeeft.

GPUView kan nu niet alleen GPU-bewerkingen weergeven, maar ook NPU-activiteit en DirectX-gebeurtenissen die aan MCDM-apparaten zijn gekoppeld . Dit is handig om te zien hoe de werklast daadwerkelijk verdeeld is tussen de GPU en de NPU wanneer een applicatie intensief gebruikmaakt van zowel AI als grafische weergave.

Aan de andere kant genereert ONNX Runtime, vanaf versie 1.17 en met verbeteringen in 1.18.1, runtime-gebeurtenissen die kunnen worden vastgelegd en gevisualiseerd met WPA . Hierdoor kunt u zien hoe lang het laden van een model duurt, welke EP-configuratie wordt gebruikt, hoe inferenties op de NPU (bijv. QNN) zich gedragen en hoeveel tijd elke operator binnen het model in beslag neemt.

Ontwikkelaars kunnen specifieke ONNX Runtime-profielen combineren met andere WPR-profielen (CPU, schijf, enz.) om een ​​zeer nauwkeurig beeld te krijgen van waar de tijd aan wordt besteed en hoe de prestaties kunnen worden geoptimaliseerd . Daarnaast bieden tools van derden, zoals Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), een systeembreed overzicht en nog gedetailleerdere NPU-statistieken op Snapdragon-platformen.

Met deze set hulpprogramma's is het niet alleen mogelijk om te controleren of de NPU in gebruik is, maar ook om knelpunten, onverwachte vertragingen of suboptimale configuraties te detecteren en te corrigeren, zodat de beschikbare hardware optimaal wordt benut.

Hoe je kunt zien of je Windows-pc een NPU heeft en wat deze gebruikt om er profijt van te hebben

Voor eindgebruikers is de meest gestelde vraag: heeft mijn computer daadwerkelijk een NPU en gebruikt Windows deze? De eenvoudigste manier om dit te controleren is door Taakbeheer te openen (Ctrl+Shift+Esc), naar het tabblad "Prestaties" te gaan en te zoeken naar een sectie met de naam "NPU".

Als er een aparte NPU-grafiek verschijnt, betekent dit dat uw computer over deze gespecialiseerde processor beschikt. Daar kunt u in het tabblad 'Processen' zien welke toepassingen NPU-bronnen gebruiken, of met geavanceerde tools een meer technische analyse uitvoeren. Als de grafiek niet verschijnt, kan het nuttig zijn om de systeemconfiguratie en BIOS- of UEFI-instellingen van uw pc te controleren op firmware-aanpassingen of ondersteuning voor de accelerator.

De aanwezigheid van NPU's komt steeds vaker voor in moderne computers, met name in laptops die gecertificeerd zijn als Copilot+ pc's en laptops die de nieuwste generatie processoren van AMD, Intel of Qualcomm integreren. Fabrikanten integreren deze eenheden als standaard hardwarecomponent, net zoals GPU's ooit in de processoren zelf waren geïntegreerd.

In veel gevallen merkt de gebruiker de voordelen al snel op, zonder dat hij of zij iets hoeft te veranderen aan de manier waarop hij of zij werkt: duidelijkere videogesprekken, effecten die in realtime en zonder vertraging worden toegepast, een langere batterijduur bij gebruik van slimme functies en een algeheel gevoel van vloeiendheid, zelfs wanneer meerdere taken tegelijkertijd worden uitgevoerd.

Voor wie technisch geïnteresseerd is: Windows-traceertools stellen je in staat om precies te achterhalen welke processen de NPU belasten en met welk gebruikspatroon . Dit is erg handig bij het testen van nieuwe software of om te controleren of een applicatie daadwerkelijk optimaal gebruikmaakt van de hardware.

Praktische toepassingen die al gebruikmaken van de NPU in Windows

Naast de theorie is het interessant om te zien welke alledaagse programma's de NPU in Windows benutten . De lijst groeit maandelijks, maar verschillende bekende namen zijn al begonnen met het inzetten van deze chip om hun AI-functies te versnellen.

In de wereld van beeldbewerking is Adobe Photoshop een uitstekend voorbeeld. AI-gestuurde tools zoals automatische objectselectie, achtergrondverwijdering en realtime ruisonderdrukking kunnen veel sneller werken als de pc een NPU heeft, waardoor de GPU beschikbaar blijft voor andere renderingtaken.

Op het gebied van beveiliging heeft Norton Antivirus AI-gestuurde functies geïntegreerd die de NPU (Neural Processing Unit) gebruiken om phishingpogingen en oplichting op websites sneller te detecteren. Dit zorgt voor snellere realtime bescherming zonder de CPU te overbelasten of het systeem te vertragen.

In de wereld van design en visuele content voegen platforms zoals Canva steeds krachtigere, door AI aangedreven tools voor het genereren en bewerken van afbeeldingen toe. Veel van deze functies kunnen worden versneld met behulp van lokale hardware wanneer een NPU beschikbaar is, waardoor de wachttijden bij het toepassen van filters, het genereren van achtergronden of slimme aanpassingen worden verkort.

Voor videobewerking integreert DaVinci Resolve Studio ook tools die profiteren van lokale AI-acceleratie, zoals ruisonderdrukking, gezichtsherkenning, automatische kadering en andere geavanceerde functies. Door deze taken aan de NPU over te laten, resulteert dit in een soepelere bewerkingservaring en kortere exporttijden.

Bovendien maken Windows Studio Effects, Copilot en andere Windows 11-functies op besturingssysteemniveau gebruik van de NPU om video-effecten, spraakisolatie of contextuele assistenten in realtime uit te voeren, waardoor de CPU zich kan blijven concentreren op de productiviteitstoepassingen die de gebruiker open heeft staan.

NPU's op de markt: Intel, AMD, Qualcomm en de opmars van AI-pc's

De toepassing van NPU's in pc's is geen op zichzelf staand experiment: alles wijst erop dat we getuige zijn van een fundamentele transitie, vergelijkbaar met de overstap naar SSD's of de integratie van GPU's in processoren . Analysebureaus zoals IDC schatten dat er tegen 2025 meer dan 100 miljoen persoonlijke apparaten (laptops, tablets en desktops) op de markt zullen komen met geïntegreerde NPU's.

In deze context zijn AMD, Intel en Qualcomm de drie belangrijkste spelers die het meest investeren in native AI voor pc's . Elk met een eigen aanpak, maar allemaal met hetzelfde doel: AI direct op de hardware van de gebruiker laten draaien, snel, efficiënt en privé.

AMD heeft bijvoorbeeld de Ryzen AI Max-serie en de Ryzen AI 300-families gelanceerd , met architecturen zoals Zen 5 en XDNA 2. De meest geavanceerde modellen bieden tot 55 TOPS aan AI-prestaties, een vervijfvoudiging van de prestaties van de vorige generatie, waardoor zeer krachtige ultradraagbare formfactors mogelijk worden. Lees meer over de architecturen van AMD RDNA 5 en uDNA voor meer informatie.

Binnen dit segment vallen processoren zoals de AMD Ryzen AI 9 HX 370 op , waarvan de NPU 50 TOPS haalt en de minimale drempel voor Copilot+ pc's met 25% overtreft. Hetzelfde geldt voor de Ryzen AI 395+ , die nog betere, continue AI-prestaties biedt voor veeleisende lokale modellen. Dankzij hun ruimtelijke dataflow-aanpak verplaatsen deze chips data tussen MAC-eenheden zonder constant toegang te hebben tot het RAM-geheugen, waardoor de latentie en het stroomverbruik worden verminderd.

Intel heeft op zijn beurt duidelijk gemaakt dat AI centraal staat in zijn roadmap: het doel is om binnen een paar jaar meer dan 100 miljoen processors met speciale AI-acceleratoren te leveren , die een gecombineerde prestatie van maximaal 120 TOPS behalen en meer dan 500 AI-gebaseerde functies ondersteunen, met de hulp van een ecosysteem van honderden onafhankelijke softwareontwikkelaars. Om de ontwikkeling van zijn chips te volgen, bekijk ons ​​laatste nieuws over Intel-processors.

Wat Qualcomm betreft, zijn de Snapdragon X Elite pc-platforms uitgegroeid tot een van de pijlers van Copilot+ pc's. Ze consolideren het model waarbij CPU, GPU en NPU samenkomen in een zeer efficiënte SoC, perfect voor ultradunne laptops met een lange batterijduur en altijd beschikbare AI-functionaliteit.

Voordelen voor verschillende soorten gebruikers: van kantoorautomatisering tot lokale AI.

De grote vraag voor velen is: wat levert een NPU mij in mijn dagelijks leven op in Windows? Het antwoord hangt af van het type gebruik, maar vrijwel alle doorsnee gebruikers profiteren er op de een of andere manier van.

Voor kantoormedewerkers maakt de NPU het mogelijk om functies zoals Windows Studio-effecten in videogesprekken (achtergrondvervaging, autofocus, belichtingsverbetering, stemisolatie) uit te voeren zonder de CPU te belasten. Hierdoor komt er meer ruimte vrij voor zware spreadsheets, meerdere open productiviteitstoepassingen en intensief internetgebruik, zonder dat de computer trager wordt.

Studenten en teams die verspreid over verschillende locaties werken, kunnen profiteren van realtime vertalingen, automatische audiotranscriptie en assistenten die helpen bij het samenvatten van documenten, zelfs in situaties met beperkte connectiviteit. Lokale AI elimineert een groot deel van de latentie en verbetert de ervaring tijdens internationale vergaderingen.

Creatieve professionals, zowel in de fotografie als in de video, profiteren van NPU-versnelde filters, scèneherkenning, slimme maskers en snellere generatieve invulling , waardoor de wachttijden bij het bewerken en exporteren van projecten worden verkort. Dit is vooral merkbaar bij veeleisende workflows.

Gebruikers die AI-modellen lokaal op hun pc willen uitvoeren (bijvoorbeeld om te voorkomen dat gevoelige gegevens naar de cloud worden geüpload) vinden in de NPU de ontbrekende schakel. Het verwerken van gevolgtrekkingen op het apparaat zelf beschermt de privacy, elimineert afhankelijkheid van een internetverbinding en kan zeer concurrerende reactietijden bieden voor taken zoals lokale chatbots, documentclassificatie of beeldanalyse.

In alle gevallen is de gemene deler dat de NPU ervoor zorgt dat AI niet langer iets externs is dat alleen werkt wanneer je verbonden bent, maar dat het functioneert als een native functionaliteit van de pc, altijd beschikbaar en aangepast aan wat je doet , van de meest eenvoudige tot de meest geavanceerde taken.

Veelgestelde vragen over NPU, prestaties en privacy in Windows

Een veelgestelde vraag is hoe een NPU nu eigenlijk verschilt van een traditionele grafische kaart . Hoewel een GPU AI-modellen kan uitvoeren, is deze primair ontworpen voor grafische toepassingen, terwijl een NPU exclusief is ontworpen om neurale netwerken en machine learning-processen te versnellen. Hierdoor worden zowel de CPU als de GPU ontlast van repetitieve AI-taken, terwijl het energieverbruik aanzienlijk lager is.

Een ander belangrijk aspect is de verbetering van de privacy. Door AI-functies lokaal uit te voeren, voorkomt de NPU dat u continu persoonlijke gegevens naar de cloud hoeft te sturen . Voor mensen die met gevoelige informatie werken (journalisten, advocaten, artsen, bedrijven met kritieke data) of die simpelweg waarde hechten aan hun privacy, maakt dit een aanzienlijk verschil ten opzichte van volledig afhankelijk zijn van externe diensten.

Wat gaming betreft, vervangt een NPU de GPU niet, maar kan deze in bepaalde scenario's wel indirect helpen . Technologieën zoals AMD FidelityFX Super Resolution gebruiken AI om de beeldkwaliteit te verbeteren en de framerate te verhogen (of Nvidia's DLSS 5 ). Als een deel van die berekening door de NPU wordt uitgevoerd, kan de GPU zich concentreren op pure rendering, wat in sommige games resulteert in een evenwichtigere algehele prestatie.

Het is ook logisch om je af te vragen of de AI die is geïntegreerd in antivirussoftware, assistenten of productiviteitstools meer zal "spioneren". De realiteit is echter dat lokale verwerking in de NPU juist het tegenovergestelde mogelijk maakt : hoe meer er op het apparaat zelf gebeurt, hoe minder gegevens naar externe servers hoeven te worden verzonden, waardoor het aanvalsoppervlak kleiner wordt. Desondanks is het altijd raadzaam om het privacybeleid van elke applicatie te raadplegen.

Zowel fabrikanten als analisten zijn van mening dat NPU's en AI-pc's geen voorbijgaande hype zijn, maar eerder de volgende logische stap in de pc-evolutie , net zoals multi-core processoren en SSD-opslag dat destijds waren. We bevinden ons nog in een vroeg stadium, maar wat we nu al op de markt zien, suggereert dat NPU's over een paar jaar net zo gangbaar zullen zijn als geïntegreerde GPU's.

Al deze ontwikkelingen richting NPU's in Windows leggen een solide basis voor AI om te evolueren van een geïsoleerde cloudservice naar een standaardfunctionaliteit van de pc. Dit maakt snellere, efficiëntere en meer privacyvriendelijke computers mogelijk die beter zijn afgestemd op de manier waarop we dagelijks werken, studeren en content creëren.