- Jednostki NPU w systemie Windows odciążają procesor CPU i GPU od zadań związanych ze sztuczną inteligencją, co poprawia wydajność, czas pracy na baterii i prywatność poprzez uruchamianie modeli bezpośrednio na urządzeniu.
- Komputery Copilot+ z systemem Windows 11 wymagają ponad 40 TOPS na NPU i używają Windows ML i środowiska uruchomieniowego ONNX do automatycznego wykorzystania procesora CPU, GPU i NPU.
- Intel, AMD i Qualcomm integrują wydajne układy NPU w swoich układach SoC, umożliwiając korzystanie z zaawansowanych funkcji AI do zadań biurowych, kreatywności, bezpieczeństwa i zastosowań profesjonalnych.
- Narzędzia takie jak Menedżer zadań, WPR, WPA i GPUView umożliwiają pomiar rzeczywistego wykorzystania NPU i optymalizację modeli i aplikacji w celu maksymalnego wykorzystania potencjału sprzętu.
Pojawienie się procesorów NPU w systemie Windows całkowicie zmieniło sposób, w jaki korzystamy ze sztucznej inteligencji na komputerach PC. To, co wcześniej opierało się niemal wyłącznie na chmurze, zaczyna teraz działać bezpośrednio na naszych laptopach, komputerach stacjonarnych i minikomputerach, oferując ogromną poprawę szybkości, żywotności baterii i prywatności. System Windows 11, zwłaszcza z nowymi urządzeniami Copilot+ i najnowszymi procesorami Intel, AMD i Qualcomm, jest sercem tej rewolucji.
Jeśli rozważasz modernizację komputera w nadchodzących miesiącach, koniecznie musisz zrozumieć, czym jest NPU, dlaczego Microsoft wymaga go do obsługi wielu zaawansowanych funkcji sztucznej inteligencji w systemie Windows 11 , jaką rolę odgrywa w komputerach Copilot+, które modele procesorów go zawierają oraz które aplikacje już wykorzystują potencjał tego nowego układu. Przyjrzyjmy się temu bliżej, bez owijania w bawełnę, abyś mógł świadomie zdecydować, czy modernizacja jest opłacalna.
Czym właściwie jest NPU i dlaczego teraz wszyscy o nim mówią?
Mówiąc o NPU (Neural Processing Unit) w nowoczesnym komputerze, mamy na myśli procesor specjalizujący się w wykonywaniu operacji matematycznych sieci neuronowych i innych algorytmów uczenia maszynowego. Nie ma on zastępować procesora głównego (CPU) ani procesora graficznego (GPU), lecz je uzupełniać, obsługując wszystko, co związane ze sztuczną inteligencją (AI).
W przeciwieństwie do jednostki centralnej (CPU), która została zaprojektowana do sekwencyjnego wykonywania instrukcji logicznych, oraz karty graficznej, która koncentruje się na renderowaniu masywnych pikseli, NPU została zaprojektowana od podstaw z myślą o mnożeniu i akumulacji macierzy liczbowych z niewiarygodną szybkością i przy bardzo niskim zużyciu energii . To właśnie na tym opiera się sposób, w jaki „myślą” modele sztucznej inteligencji – od rozpoznawania twarzy po generowanie obrazu.
W praktyce można powiedzieć, że NPU stają się specyficznym silnikiem wszystkich inteligentnych funkcji systemu i aplikacji, od rozmywania tła podczas połączeń wideo po transkrypcję w czasie rzeczywistym, w tym asystentów, takich jak Copilot, lub zaawansowane filtry edycji wideo.
Kluczową zaletą jest to, że sztuczna inteligencja może działać bezpośrednio na urządzeniu, bez konieczności wysyłania danych do zdalnych serwerów. Poprawia to prywatność, zmniejsza opóźnienia i odciąża procesory CPU i GPU , uwalniając je do innych zadań.
Co więcej, wielu producentów projektuje te jednostki do pracy z formatami o niższej precyzji, takimi jak INT8 zamiast FP32. Ponieważ NPU nie wymaga ekstremalnej precyzji matematycznej do tworzenia dokładnych prognoz, może zaoszczędzić znaczną ilość energii przy każdym wnioskowaniu , co jest szczególnie istotne w laptopach i minikomputerach.
CPU, GPU i NPU: trójkąt nowoczesnego SoC
Procesory używane w nowoczesnych urządzeniach z systemem Windows 11 zazwyczaj wykorzystują podejście System-on-a-Chip (SoC), w którym procesor główny (CPU), procesor graficzny (GPU) i układ NPU są zintegrowane na tym samym układzie scalonym . Ta fizyczna bliskość pozwala im współdzielić pamięć RAM i przesyłać zadania między sobą bez znaczących wąskich gardeł.
W tym trójkącie procesor pełni rolę mózgu sterującego, procesor graficzny (GPU) odpowiada za masowe przetwarzanie równoległe grafiki, a NPU koncentruje się wyłącznie na uczeniu maszynowym i operacjach sieci neuronowych . Każdy z nich ma swoją specjalizację, a system Windows 11 decyduje, co gdzie trafia, na podstawie obciążenia.
Gdy system musi zastosować efekty wideo, wykonać tłumaczenie mowy na bieżąco lub uruchomić model sztucznej inteligencji ONNX, system Windows 11 analizuje dostępny sprzęt i, jeśli wykryje jednostkę NPU, przekierowuje do niej te zadania, aby osiągnąć najlepszą równowagę między wydajnością a zużyciem energii . Jeśli z jakiegokolwiek powodu jednostka NPU jest niedostępna, jej działanie przejmuje procesor graficzny (GPU), a ostatecznie procesor główny (CPU).
Ten inteligentny podział zadań jest szczególnie ważny w cienkich laptopach, mini PC i komputerach typu „wszystko w jednym”, gdzie zarządzanie temperaturą i zużycie energii mają kluczowe znaczenie (zobacz nasze poradniki dotyczące sprzętu do laptopów ). Przeniesienie ciągłej pracy AI na NPU zapobiega przegrzewaniu się procesora i konieczności ograniczania jego częstotliwości , zapewniając tym samym płynną pracę całego systemu.
Jeśli chodzi o wydajność, konwencjonalny procesor graficzny (GPU) może zużywać dziesiątki watów do obsługi algorytmów sztucznej inteligencji (AI) o pewnym stopniu złożoności, podczas gdy NPU może wykonywać to samo zadanie przy znacznie niższym zużyciu energii , co pozwala na łatwe wydłużenie czasu pracy baterii o 15% do 20% w scenariuszach wymagających intensywnego wykorzystania sztucznej inteligencji.
NPU i Windows 11: rola komputerów Copilot+
Microsoft poszedł o krok dalej, wprowadzając komputery Copilot+, nową kategorię komputerów z systemem Windows 11, które mają sprawić, że sztuczna inteligencja nie będzie dodatkową funkcją, lecz elementem zintegrowanym z codziennym życiem użytkownika. Maszyny te wyróżniają się między innymi wysokowydajnym procesorem NPU, który może przekroczyć 40 TOPS (teraoperacji na sekundę).
Wymaganie przekroczenia 40 TOPS nie jest kaprysem: wiele nowych funkcji sztucznej inteligencji systemu Windows 11, zarówno na poziomie systemu, jak i aplikacji, wymaga takiego poziomu stałej mocy, aby móc obsługiwać tłumaczenia w czasie rzeczywistym, generować obrazy, efekty wideo i korzystać z inteligentnych asystentów bez negatywnego wpływu na żywotność baterii lub wydajność innych zadań.
W praktyce komputer Copilot+ został zaprojektowany z myślą o całodziennej żywotności baterii, stałej dostępności funkcji AI oraz bezpośrednim dostępie do najnowocześniejszych modeli i funkcji AI firmy Microsoft. Idea polega na tym, że możesz używać Copilota do pracy, nauki lub tworzenia bez tak dużego polegania na chmurze.
Systemy te bazują na procesorach nowej generacji firm Qualcomm (takich jak rodzina Snapdragon X Elite), AMD (takich jak najnowszy Ryzen AI) oraz Intel (Core Ultra i następcy) – aby porównać opcje, zapoznaj się z odpowiednikami procesorów Intel i AMD . Wszystkie opierają się na koncepcji integracji trzech silników przetwarzania: CPU, GPU i NPU , dzięki czemu system Windows 11 może bardzo efektywnie rozłożyć obciążenie.
Sama platforma Windows 11 przygotowuje się do wykorzystania tych możliwości dzięki wyjątkowym rozwiązaniom, takim jak ulepszone efekty połączeń wideo, inteligentna organizacja dokumentów, asystenci podsumowujący lokalną zawartość i kreatywne funkcje, które opierają się na sztucznej inteligencji bez konieczności ciągłego wysyłania danych do chmury.
Układ Snapdragon X Elite i zakład Qualcomma
Jednym z kluczowych komponentów komputera Copilot+ jest układ Snapdragon X Elite, oparty na architekturze Arm i opracowany przez firmę Qualcomm. Procesor ten został zaprojektowany z myślą o integracji sztucznej inteligencji (AI), wykorzystując niezwykle wydajny i energooszczędny procesor NPU.
Procesor NPU procesora Snapdragon X Elite może przetwarzać równolegle duże ilości danych, osiągając dziesiątki bilionów operacji na sekundę , co pozwala mu na obsługę zadań intensywnie wykorzystujących sztuczną inteligencję, takich jak jednoczesne tłumaczenie, ulepszanie obrazu czy analiza w czasie rzeczywistym, bez konieczności szybkiego rozładowywania baterii.
System Windows 11 koordynuje łączną pracę procesora CPU, GPU i NPU w tych urządzeniach. W dowolnym momencie system decyduje, który komponent jest najlepiej dopasowany do danego zadania, szukając optymalnej równowagi między szybkością, responsywnością i zużyciem energii . Efektem są bardzo cienkie i lekkie laptopy z całodzienną żywotnością baterii i stale aktywną sztuczną inteligencją.
Główną zaletą tego podejścia jest to, że wiele funkcji sztucznej inteligencji w komputerach Copilot+ można uruchomić bezpośrednio na urządzeniu: od funkcji systemu Windows 11 po narzędzia innych firm zoptymalizowane pod kątem procesora NPU . Zmniejsza to zależność od połączenia internetowego i poprawia bezpieczeństwo danych.
Qualcomm oferuje również specjalne zasoby dla deweloperów za pośrednictwem swojego centrum Qualcomm AI Hub, w którym można znaleźć modele już zoptymalizowane i sprawdzone pod kątem tych układów NPU , gotowe do wydajnej pracy na urządzeniach Copilot+ z procesorem Snapdragon X Elite.
W jaki sposób system Windows wykrywa i wykorzystuje NPU do celów sztucznej inteligencji
Jednostka NPU, jak każdy inny zasób sprzętowy w komputerze, potrzebuje systemu operacyjnego i aplikacji, aby móc się z nią komunikować i wykorzystać jej moc . Microsoft udoskonala sposób dostępu do tych jednostek i obecnie zaleca się korzystanie z Windows Machine Learning (WinML lub WinML) jako głównej metody.
Przez pewien czas DirectML był standardowym podejściem do pracy z akceleracją AI w systemie Windows, ale teraz WinML stał się priorytetem . Ta zmiana ma na celu uproszczenie pracy programistów i umożliwienie aplikacjom jak najpłynniejszego wykorzystania NPU i GPU, zarówno na komputerach Copilot+, jak i na innych urządzeniach z NPU Intel lub AMD.
Dzięki Windows ML system automatycznie wykrywa dostawców wykonania (EP) zgodnych ze sprzętem urządzenia. Zamiast konieczności ręcznego pakowania bibliotek specyficznych dla danego producenta, system Windows pobiera i zarządza tymi dostawcami wykonania w zintegrowany sposób za pośrednictwem samego systemu lub usługi Windows Update.
W swojej istocie Windows ML nadal wykorzystuje środowisko uruchomieniowe ONNX jako silnik wnioskowania, ale ukrywa przed deweloperami znaczną część złożoności zarządzania różnymi dostawcami sprzętu . Microsoft współpracuje bezpośrednio z firmami Qualcomm, Intel, AMD i innymi partnerami, aby zapewnić dostępność zaktualizowanych i zoptymalizowanych EP dla każdej nowej generacji układów scalonych.
Gdy aplikacja wdraża model sztucznej inteligencji (AI) za pomocą Windows ML na komputerze z NPU, proces przebiega automatycznie: WinML sprawdza, które akceleratory są dostępne, wybiera najwydajniejszy EP (QNN dla NPU Qualcomma, OpenVINO dla platform Intel itp.), ładuje go i rozpoczyna wnioskowanie. Jeśli coś pójdzie nie tak, płynnie przełącza się na GPU lub CPU bez ingerencji użytkownika.
Formaty modeli, kwantyzacja i narzędzia programistyczne
Modele sztucznej inteligencji są zazwyczaj początkowo trenowane w formatach o wysokiej precyzji, takich jak FP32, ale konsumenckie układy NPU zwykle lepiej współpracują z mniejszymi reprezentacjami, takimi jak INT8, zapewniając znacznie wyższą wydajność i energooszczędność.
Oznacza to, że modele muszą zostać przekonwertowane lub skwantyzowane przed uruchomieniem na NPU. Wiele modeli jest dostępnych gotowych do użycia w zoptymalizowanym formacie ONNX, ale osoby chcące stworzyć własny model (BYOM) mogą skorzystać z określonych zestawów narzędzi, aby dostosować go do sprzętu.
Jednym z najciekawszych zasobów jest Qualcomm AI Hub , który oferuje sprawdzone i zoptymalizowane modele do uruchomienia na komputerach Copilot+ z procesorami Snapdragon X Elite. Znajduje się tam również popularne ONNX Model Zoo , repozytorium wstępnie wytrenowanych modeli open source gotowych do uruchomienia na różnych urządzeniach z procesorami NPU, w tym Intel i AMD.
Aby zoptymalizować własne modele, Microsoft zaleca korzystanie z Olive, narzędzia integrującego się ze środowiskiem wykonawczym ONNX, które obsługuje kompresję, optymalizację i kompilację zorientowaną na NPU . To połączenie pozwala na znacznie wyższą wydajność przy użyciu tego samego sprzętu, co jest szczególnie ważne w laptopach, gdzie liczy się każdy wat.
Cały ten ekosystem znacznie ułatwia deweloperom skupienie się na doświadczeniu użytkownika i pozostawienie integracji sprzętowej niskiego poziomu środowisku Windows ML, środowisku uruchomieniowemu ONNX i powiązanym narzędziom , gdzie wcześniej pojawiały się problemy ze zgodnością i konserwacją.
Jak zmierzyć rzeczywistą wydajność NPU w systemie Windows
Podczas integracji funkcji AI z aplikacją kluczowe jest zmierzenie rzeczywistej wydajności modeli na NPU i zrozumienie, co dzieje się w systemie. System Windows oferuje kilka narzędzi diagnostycznych i śledzących, które pozwalają na szczegółowe przeprowadzenie tego procesu.
Pierwszym punktem odniesienia, dostępnym dla każdego użytkownika, jest Menedżer zadań systemu Windows 11. Na karcie „Wydajność” znajduje się sekcja poświęcona jednostce NPU, obok sekcji CPU, pamięci, dysku, Wi-Fi i GPU. Można tam sprawdzić procentowe wykorzystanie, wersję sterownika i inne istotne dane.
Dla programistów i zaawansowanych użytkowników przydatne mogą okazać się inne, bardziej zaawansowane narzędzia, takie jak Windows Performance Recorder (WPR) , który teraz obejmuje profil przetwarzania neuronowego umożliwiający rejestrowanie aktywności NPU, oraz Windows Performance Analyzer (WPA) , który umożliwia analizowanie tych nagrań.
WPR generuje szczegółowe ślady interakcji systemu z NPU za pośrednictwem modelu sterownika MCDM firmy Microsoft. Następnie WPA umożliwia przeglądanie wykresów i osi czasu pokazujących zdarzenia procesora, dysku, sieci, środowiska uruchomieniowego ONNX oraz dedykowaną tabelę NPU – wszystko na tej samej osi czasu.
Umożliwia to analizę takich aspektów, jak obciążenie, czas ładowania modelu, tworzenie sesji wnioskowania, parametry konfiguracji dostawcy wykonania, czas każdego indywidualnego wnioskowania oraz profil każdego operatora w modelu AI. Można nawet obserwować metryki podsprzętowe NPU, takie jak przepustowość pamięci.
Dodatkowe narzędzia: GPUView, ONNX Runtime i profile sprzętowe
Oprócz WPR i WPA, ekosystem Windows oferuje inne narzędzia, które pomagają lepiej zrozumieć, co dokładnie robi NPU podczas uruchamiania modeli AI . Jednym z nich jest GPUView, narzędzie odczytujące zdarzenia zarejestrowane w plikach śledzenia (.etl) i wyświetlające je wizualnie.
GPUView może teraz wyświetlać nie tylko operacje GPU, ale także aktywność NPU i zdarzenia DirectX powiązane z urządzeniami MCDM . Jest to przydatne, aby zobaczyć, jak obciążenie jest faktycznie rozłożone między GPU i NPU, gdy aplikacja intensywnie wykorzystuje zarówno sztuczną inteligencję, jak i grafikę.
Z drugiej strony, środowisko wykonawcze ONNX, począwszy od wersji 1.17 i wraz z ulepszeniami w wersji 1.18.1, emituje zdarzenia środowiska wykonawczego, które można przechwytywać i wizualizować za pomocą protokołu WPA . Pozwala to sprawdzić, ile czasu zajmuje załadowanie modelu, jaka konfiguracja EP jest używana, jak zachowują się wnioskowania na NPU (np. QNN) oraz ile czasu zajmuje każdemu operatorowi działanie w modelu.
Programiści mogą łączyć określone profile środowiska uruchomieniowego ONNX z innymi profilami WPR (procesor, dysk itp.), aby uzyskać bardzo dokładny obraz tego, na co poświęcany jest czas i jak optymalizować wydajność . Ponadto narzędzia innych firm, takie jak Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), oferują widok całego systemu i jeszcze bardziej szczegółowe dane dotyczące NPU na platformach Snapdragon.
Dzięki temu zestawowi narzędzi można nie tylko sprawdzić, czy NPU jest używany, ale także wykryć wąskie gardła, nieoczekiwane opóźnienia lub nieoptymalne konfiguracje i skorygować je, aby jak najlepiej wykorzystać dostępny sprzęt.
Jak sprawdzić, czy Twój komputer z systemem Windows ma jednostkę NPU i jakie funkcje wykorzystuje, aby z niej skorzystać
Typowe pytanie użytkowników końcowych brzmi: czy mój komputer rzeczywiście posiada jednostkę NPU i czy system Windows jej używa? Najprostszym sposobem sprawdzenia jest otwarcie Menedżera zadań (Ctrl+Shift+Esc), przejście do zakładki „Wydajność” i poszukanie sekcji oznaczonej „NPU”.
Jeśli pojawi się dedykowany wykres NPU, oznacza to, że Twój komputer posiada ten wyspecjalizowany procesor. Na karcie „Procesy” możesz sprawdzić, które aplikacje zużywają zasoby NPU, lub skorzystać z zaawansowanych narzędzi, aby przeprowadzić bardziej szczegółową analizę techniczną. Jeśli wykres się nie pojawi, pomocne może być sprawdzenie konfiguracji systemu oraz ustawień BIOS-u lub UEFI komputera, aby zweryfikować zmiany w oprogramowaniu układowym lub obsługę akceleratora.
Obecność jednostek NPU staje się coraz powszechniejsza w nowoczesnych komputerach, zwłaszcza w laptopach z certyfikatem Copilot+ oraz tych z najnowszą generacją procesorów AMD, Intel lub Qualcomm. Producenci stosują te jednostki jako standardowy komponent sprzętowy, podobnie jak niegdyś układy GPU były zintegrowane z samymi procesorami.
W wielu przypadkach użytkownicy zaczynają dostrzegać zalety bez konieczności wprowadzania zmian w sposobie pracy: wyraźniejsze rozmowy wideo, efekty stosowane w czasie rzeczywistym bez opóźnień, dłuższy czas pracy baterii podczas korzystania z inteligentnych funkcji i ogólne wrażenie płynności pracy, nawet przy jednoczesnym wykonywaniu kilku zadań.
Dla osób zainteresowanych technologią narzędzia śledzące systemu Windows pozwalają dokładnie dowiedzieć się, które procesy obciążają NPU i w jaki sposób to wykorzystują . Jest to bardzo przydatne podczas testowania nowego oprogramowania lub gdy chcemy sprawdzić, czy aplikacja faktycznie wykorzystuje w pełni możliwości sprzętu.
Aplikacje z prawdziwego świata, które już wykorzystują zalety NPU w systemie Windows
Poza teorią, interesujące jest obserwowanie, które programy codziennego użytku wykorzystują potencjał NPU w systemie Windows . Lista wydłuża się z miesiąca na miesiąc, ale kilka znanych firm już zaczęło wykorzystywać ten układ do przyspieszenia swoich funkcji sztucznej inteligencji.
W świecie edycji obrazu, Adobe Photoshop jest doskonałym przykładem. Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, takie jak automatyczny wybór obiektów, usuwanie tła i redukcja szumów w locie, mogą działać znacznie szybciej, jeśli komputer jest wyposażony w procesor NPU, uwalniając GPU do innych zadań renderowania.
W zakresie bezpieczeństwa Norton Antivirus wykorzystuje funkcje oparte na sztucznej inteligencji, które wykorzystują NPU do szybszego wykrywania prób phishingu i oszustw na stronach internetowych. Dzięki temu ochrona w czasie rzeczywistym działa szybciej, bez przeciążania procesora i spowalniania systemu.
W obszarze projektowania i treści wizualnych platformy takie jak Canva dodają coraz bardziej zaawansowane narzędzia do generowania i edycji oparte na sztucznej inteligencji. Wiele z tych funkcji można przyspieszyć za pomocą lokalnego sprzętu, gdy dostępna jest jednostka NPU, co skraca czas oczekiwania podczas stosowania filtrów, generatywnych teł lub inteligentnych korekt.
Do edycji wideo, DaVinci Resolve Studio integruje również narzędzia korzystające z lokalnej akceleracji AI, takie jak redukcja szumów, rozpoznawanie twarzy, automatyczne kadrowanie i inne zaawansowane funkcje. Delegowanie tych zadań do procesora NPU zapewnia płynniejszą edycję i krótszy czas eksportu.
Co więcej, na poziomie systemu operacyjnego, Windows Studio Effects, Copilot i inne funkcje systemu Windows 11 wykorzystują jednostkę NPU do uruchamiania efektów wideo, izolacji mowy lub asystentów kontekstowych w czasie rzeczywistym, dzięki czemu procesor może skoncentrować się na aplikacjach biurowych otwartych przez użytkownika.
NPU na rynku: Intel, AMD, Qualcomm i nacisk na komputery z AI
Wprowadzenie NPU do komputerów PC nie jest odosobnionym eksperymentem: wszystko wskazuje na to, że jesteśmy świadkami fundamentalnej transformacji, podobnej do przejścia na dyski SSD czy integracji GPU z procesorami . Firmy analityczne, takie jak IDC, szacują, że do 2025 roku na rynku pojawi się ponad 100 milionów urządzeń osobistych (laptopów, tabletów i komputerów stacjonarnych) ze zintegrowanymi NPU.
W tym kontekście, trzema głównymi graczami, którzy najwięcej zainwestowali w natywną sztuczną inteligencję dla komputerów PC, są AMD, Intel i Qualcomm . Każdy z nich ma własne podejście, ale wszyscy mają ten sam cel: umożliwić sztucznej inteligencji działanie bezpośrednio na sprzęcie użytkownika, szybko, wydajnie i prywatnie.
Na przykład AMD wprowadziło na rynek rodziny Ryzen AI Max i Ryzen AI 300 , oparte na architekturach takich jak Zen 5 i XDNA 2. Najbardziej zaawansowane modele oferują wydajność AI na poziomie 55 TOPS, co oznacza pięciokrotną przewagą wydajności poprzedniej generacji i pozwala na uzyskanie niezwykle wydajnych, ultraprzenośnych procesorów. Aby dowiedzieć się więcej o ich architekturach, przeczytaj o AMD RDNA 5 i uDNA.
W tym zakresie wyróżniają się procesory takie jak AMD Ryzen AI 9 HX 370 , którego NPU osiąga 50 TOPS i przekracza minimalny próg Copilot+ o 25%, podobnie jak Ryzen AI 395+ , który oferuje jeszcze wyższą, stabilną wydajność AI dla wymagających modeli lokalnych. Dzięki podejściu opartemu na przestrzennym przepływie danych, układy te przesyłają dane między jednostkami MAC bez ciągłego dostępu do pamięci RAM, co zmniejsza opóźnienia i zużycie energii.
Intel ze swojej strony jasno dał do zrozumienia, że sztuczna inteligencja (AI) jest w centrum jego planu działania: celem jest wprowadzenie na rynek ponad 100 milionów procesorów z dedykowanymi akceleratorami AI w ciągu kilku lat, osiągając łączną wydajność do 120 TOPS i obsługując ponad 500 funkcji opartych na AI, przy wsparciu ekosystemu setek niezależnych deweloperów oprogramowania. Aby śledzić ewolucję układów, zapoznaj się z naszymi najnowszymi wiadomościami na temat procesorów Intel.
Jeśli chodzi o Qualcomma, jego platformy komputerowe Snapdragon X Elite stały się jednym z filarów komputerów Copilot+, konsolidując model, w którym procesor główny (CPU), procesor graficzny (GPU) i układ NPU współistnieją w wysoce wydajnym układzie SoC, idealnym do ultracienkich laptopów z wieloma godzinami pracy na baterii i zawsze dostępnymi możliwościami sztucznej inteligencji.
Korzyści dla różnych typów użytkowników: od automatyzacji biura po lokalną sztuczną inteligencję
Wiele osób zadaje sobie pytanie: co zyskuję w codziennym życiu dzięki NPU w systemie Windows? Odpowiedź zależy od sposobu użytkowania, ale prawie wszyscy typowi użytkownicy czerpią z tego korzyści w taki czy inny sposób.
Pracownicy biurowi mogą korzystać z procesora NPU, który umożliwia korzystanie z funkcji takich jak efekty Windows Studio w rozmowach wideo (rozmycie tła, autofokus, poprawa oświetlenia, izolacja głosu) bez obciążania procesora. Uwalnia to więcej miejsca na obsługę dużych arkuszy kalkulacyjnych, wielu otwartych aplikacji biurowych i intensywne przeglądanie stron internetowych bez spowalniania komputera.
Studenci i rozproszone zespoły mogą korzystać z tłumaczeń w czasie rzeczywistym, automatycznej transkrypcji audio i asystentów, którzy pomagają w podsumowaniach dokumentów, nawet w sytuacjach z ograniczoną łącznością. Lokalna sztuczna inteligencja eliminuje znaczną część opóźnień i usprawnia spotkania międzynarodowe.
Profesjonaliści z branży kreatywnej, zarówno w fotografii, jak i wideo, korzystają z filtrów przyspieszanych przez NPU, rozpoznawania scen, inteligentnych masek i szybszego wypełniania generatywnego , co skraca czas oczekiwania podczas edycji i eksportowania projektów. Jest to szczególnie zauważalne w wymagających przepływach pracy.
Wreszcie, użytkownicy, którzy chcą uruchamiać modele AI lokalnie na swoich komputerach (na przykład, aby uniknąć przesyłania poufnych danych do chmury), znajdą brakujący element w jednostce NPU. Przetwarzanie wniosków na samym urządzeniu chroni prywatność, eliminuje zależności od połączenia i może zapewnić bardzo konkurencyjne czasy reakcji w przypadku zadań takich jak lokalne chatboty, klasyfikacja dokumentów czy analiza obrazów.
Wspólnym mianownikiem we wszystkich przypadkach jest to, że NPU pozwala sztucznej inteligencji przestać być czymś odległym, działającym wyłącznie po połączeniu z siecią, a zacząć funkcjonować jako natywna funkcja komputera, zawsze dostępna i dostosowana do tego, co robisz – od najprostszych do najbardziej zaawansowanych czynności.
Często zadawane pytania dotyczące NPU, wydajności i prywatności w systemie Windows
Często zadawane jest pytanie, czym tak naprawdę różni się NPU od tradycyjnej karty graficznej . Chociaż GPU może obsługiwać modele AI, jest przeznaczony głównie do grafiki, podczas gdy NPU jest przeznaczony wyłącznie do przyspieszania sieci neuronowych i operacji uczenia maszynowego. Pozwala to na odciążenie zarówno procesora CPU, jak i GPU z powtarzających się zadań AI, jednocześnie zużywając znacznie mniej energii.
Kolejną ważną kwestią jest to, jak poprawia to prywatność. Dzięki lokalnemu uruchamianiu funkcji AI, NPU eliminuje konieczność ciągłego przesyłania danych osobowych do chmury . Dla osób pracujących z poufnymi informacjami (dziennikarze, prawnicy, lekarze, firmy z krytycznymi danymi) lub po prostu ceniących swoją prywatność, stanowi to znaczącą różnicę w porównaniu z całkowitym poleganiem na usługach zdalnych.
W grach, NPU nie zastępuje GPU, ale może pośrednio pomóc w niektórych scenariuszach . Technologie takie jak AMD FidelityFX Super Resolution wykorzystują sztuczną inteligencję do skalowania obrazu i poprawy liczby klatek na sekundę (lub DLSS 5 firmy Nvidia ). Jeśli część tych obliczeń wykonuje NPU, GPU może skupić się na czystym renderowaniu, co w niektórych grach przekłada się na bardziej zrównoważoną ogólną wydajność.
Logiczne jest również pytanie, czy sztuczna inteligencja zintegrowana z oprogramowaniem antywirusowym, asystentami lub narzędziami zwiększającymi produktywność będzie częściej „szpiegować”. W rzeczywistości lokalne przetwarzanie w procesorze NPU pozwala na coś wręcz przeciwnego : im więcej danych jest przetwarzanych na samym urządzeniu, tym mniej danych musi być przesyłanych na serwery zewnętrzne, co zmniejsza powierzchnię ataku. Mimo to zawsze zaleca się zapoznanie się z polityką prywatności każdej aplikacji.
Zarówno wśród producentów, jak i analityków panuje powszechne przekonanie, że procesory NPU i komputery z AI nie są chwilową modą, lecz raczej kolejnym logicznym krokiem w ewolucji komputerów PC , podobnie jak w swoim czasie procesory wielordzeniowe i dyski SSD. Jesteśmy wciąż na wczesnym etapie rozwoju, ale to, co już obserwujemy na rynku, sugeruje, że za kilka lat procesory NPU staną się równie powszechne, co zintegrowane procesory graficzne (GPU).
Cały ten ruch w kierunku procesorów NPU w systemie Windows tworzy solidny fundament dla sztucznej inteligencji, która ma przekształcić się z odizolowanej usługi w chmurze w standardową funkcję komputera osobistego, umożliwiając szybsze, wydajniejsze i bardziej prywatne komputery, które będą lepiej dostosowane do tego, jak pracujemy, uczymy się i tworzymy treści każdego dnia.
