- В Windows нейронные процессоры (NPU) разгружают центральный и графический процессоры от задач искусственного интеллекта, повышая производительность, время автономной работы и обеспечивая конфиденциальность за счет запуска моделей непосредственно на устройстве.
- Компьютеры Copilot+ под управлением Windows 11 требуют более 40 TOPS на нейронном процессоре и используют Windows ML и ONNX Runtime для автоматического задействования ЦП, ГП и нейронного процессора.
- Intel, AMD и Qualcomm интегрируют высокопроизводительные нейронные процессоры (NPU) в свои однокристальные системы (SoC), что позволяет использовать передовые функции искусственного интеллекта для офисных задач, творчества, безопасности и профессионального применения.
- Такие инструменты, как диспетчер задач, WPR, WPA и GPUView, позволяют измерять фактическое использование нейронного процессора и оптимизировать модели и приложения, чтобы максимально эффективно использовать оборудование.
Появление нейронных процессоров (NPU) в Windows полностью изменило подход к использованию искусственного интеллекта на ПК. То, что раньше почти полностью зависело от облака, теперь начинает работать непосредственно на наших ноутбуках, настольных компьютерах и мини-ПК, обеспечивая значительное улучшение скорости, времени автономной работы и конфиденциальности. Windows 11, особенно с новыми устройствами Copilot+ и новейшими процессорами от Intel, AMD и Qualcomm, находится в центре этой революции.
Если вы планируете обновить свой компьютер в ближайшие месяцы, важно понимать, что такое NPU, зачем Microsoft он нужен для многих передовых функций ИИ в Windows 11 , его роль в ПК Copilot+, какие модели процессоров его включают и какие реальные приложения уже используют этот новый чип. Давайте рассмотрим это подробнее, без лишних слов, чтобы вы могли принять взвешенное решение о целесообразности обновления.
Что же такое NPU и почему все сейчас о нём говорят?
Когда мы говорим о нейронном процессоре (NPU) в современном компьютере, мы имеем в виду процессор, специализирующийся на выполнении математических операций нейронных сетей и других алгоритмов машинного обучения. Он не предназначен для замены центрального или графического процессора, а скорее для их дополнения, обрабатывая все операции, связанные с искусственным интеллектом.
В отличие от центрального процессора (ЦП), предназначенного для последовательного выполнения логических инструкций, и видеокарты, ориентированной на масштабную отрисовку пикселей, нейронный процессор (НПУ) изначально разработан для умножения и накопления матриц чисел с невероятной скоростью и очень низким энергопотреблением . Именно на этом основан принцип «мышления» моделей искусственного интеллекта, от распознавания лиц до генерации изображений.
На практике можно сказать, что нейронные процессоры становятся основным двигателем всех интеллектуальных функций системы и приложений, от размытия фона в видеозвонке до транскрипции в реальном времени, включая таких помощников, как Copilot, или продвинутые фильтры для редактирования видео.
Ключевое преимущество заключается в том, что ИИ может работать непосредственно на устройстве, не отправляя данные на удаленные серверы. Это повышает конфиденциальность, снижает задержку и разгружает центральный и графический процессоры , освобождая их для других задач.
Кроме того, многие производители разрабатывают эти блоки для работы с форматами более низкой точности, такими как INT8, вместо FP32. Поскольку для получения точных прогнозов не требуется экстремальная математическая точность, нейронный процессор может значительно экономить энергию при каждом вычислении , что особенно важно для ноутбуков и мини-ПК.
CPU, GPU и NPU: треугольник современной SoC.
В современных устройствах под управлением Windows 11 процессоры обычно используют подход «система на кристалле» (SoC), где центральный процессор (CPU), графический процессор (GPU) и нейронный процессор (NPU) интегрированы на одном кремниевом чипе . Такая физическая близость позволяет им совместно использовать системную оперативную память и передавать задачи между собой без существенных узких мест.
В этом треугольнике центральный процессор (CPU) выступает в роли управляющего мозга, графический процессор (GPU) обрабатывает масштабные параллельные вычисления для графики, а нейронный процессор (NPU) полностью сосредоточен на машинном обучении и операциях с нейронными сетями . Каждый из них имеет свою область компетенции, и Windows 11 решает, что куда поместить в зависимости от рабочей нагрузки.
Когда системе необходимо применять видеоэффекты, выполнять перевод речи в режиме реального времени или запускать модель искусственного интеллекта ONNX, Windows 11 анализирует доступное оборудование и, если обнаруживает нейропроцессор (NPU), перенаправляет эти задачи на него для достижения оптимального баланса между производительностью и энергопотреблением . Если по какой-либо причине нейропроцессор недоступен, его работу берет на себя графический процессор (GPU) или, в конечном итоге, центральный процессор (CPU).
Такое интеллектуальное распределение задач особенно важно в тонких ноутбуках, мини-ПК и моноблоках, где управление температурой и энергопотребление имеют решающее значение (см. наши руководства по аппаратному обеспечению ноутбуков ). Перенос длительной работы ИИ на нейропроцессор предотвращает перегрев центрального процессора и снижение его частоты , тем самым обеспечивая общую плавность работы системы.
С точки зрения эффективности, обычный графический процессор может потреблять десятки ватт для выполнения алгоритмов искусственного интеллекта определенной сложности, в то время как нейронный процессор может выполнять ту же работу с гораздо меньшим потреблением , что позволяет легко увеличить время автономной работы на 15–20% в сценариях интенсивной работы с ИИ.
NPU и Windows 11: роль компьютеров Copilot+
Компания Microsoft пошла еще дальше, представив компьютеры Copilot+, новую категорию компьютеров под управлением Windows 11, разработанных для того, чтобы искусственный интеллект стал не дополнительной функцией, а неотъемлемой частью повседневной жизни пользователя. Эти машины отличаются, среди прочего, наличием высокопроизводительного нейронного процессора (NPU), способного обрабатывать более 40 операций в секунду (TOPS).
Требование к производительности более 40 TOPS не является прихотью: многим новым функциям искусственного интеллекта Windows 11, как на системном, так и на прикладном уровнях, необходима именно такая стабильная мощность для обеспечения перевода в реальном времени, генерации изображений, видеоэффектов и работы интеллектуальных помощников без ущерба для времени автономной работы или производительности других задач.
На практике ПК с поддержкой Copilot+ разработан для обеспечения работы от батареи в течение всего дня, постоянной доступности возможностей искусственного интеллекта и прямого доступа к самым передовым моделям и функциям ИИ от Microsoft. Идея заключается в том, что вы можете использовать Copilot для работы, учебы или творчества, не слишком полагаясь на облачные технологии.
Эти системы используют процессоры следующего поколения от Qualcomm (например, семейство Snapdragon X Elite), AMD (например, новейшие Ryzen AI) и Intel (Core Ultra и их преемники) — для сравнения вариантов см. эквиваленты процессоров Intel и AMD . Все они объединены концепцией интеграции трех вычислительных блоков: ЦП, ГП и НПУ , что позволяет Windows 11 очень эффективно распределять рабочую нагрузку.
Сама платформа Windows 11 готовится использовать эти возможности благодаря уникальным функциям, таким как улучшенные эффекты видеозвонков, интеллектуальная организация документов, помощники, которые обобщают локальный контент , и творческие функции, основанные на искусственном интеллекте, без постоянной отправки данных в облако.
Чип Snapdragon X Elite и ставка Qualcomm
Одним из ключевых компонентов ПК Copilot+ является чип Snapdragon X Elite, основанный на архитектуре Arm и разработанный компанией Qualcomm. Этот процессор был разработан с учетом интеграции с искусственным интеллектом и включает в себя очень мощный и чрезвычайно энергоэффективный нейронный процессор (NPU).
Нейронный процессор Snapdragon X Elite способен обрабатывать большие объемы данных параллельно, достигая десятков триллионов операций в секунду , что позволяет ему справляться с задачами, требующими интенсивной работы с искусственным интеллектом, такими как синхронный перевод, улучшение изображений или анализ в реальном времени, без быстрого разряда батареи.
Windows 11 координирует совместную работу центрального процессора (CPU), графического процессора (GPU) и нейронного процессора (NPU) в этих устройствах. В любой момент времени система определяет, какой компонент лучше всего подходит для каждой задачи, стремясь к оптимальному балансу между скоростью, отзывчивостью и энергопотреблением . В результате получаются очень тонкие и легкие ноутбуки с длительным временем автономной работы и стабильно активным использованием искусственного интеллекта.
Главное преимущество такого подхода заключается в том, что многие функции ИИ на ПК Copilot+ могут работать непосредственно на самом устройстве: от возможностей Windows 11 до сторонних инструментов, оптимизированных для NPU . Это снижает зависимость от интернет-соединения и повышает безопасность данных.
Qualcomm также предлагает разработчикам специальные ресурсы через свой Qualcomm AI Hub, где можно найти модели, уже оптимизированные и проверенные для этих NPU , готовые эффективно работать на устройствах Copilot+ со Snapdragon X Elite.
Как Windows обнаруживает и использует нейронный процессор для искусственного интеллекта
Как и любой другой аппаратный ресурс в ПК, нейронный процессор (NPU) нуждается в том, чтобы операционная система и приложения знали, как с ним взаимодействовать и использовать его возможности . Microsoft постоянно совершенствует способы доступа к этим модулям, и в настоящее время рекомендуется использовать Windows Machine Learning (WinML или WinML) в качестве основного метода.
Некоторое время DirectML был стандартным подходом для работы с ускорением ИИ в Windows, но теперь WinML занял центральное место . Этот сдвиг призван упростить жизнь разработчикам и позволить приложениям максимально беспрепятственно использовать NPU и GPU как на ПК Copilot+, так и на других устройствах с NPU Intel или AMD.
В Windows ML система автоматически определяет поставщиков выполнения (EP), совместимых с аппаратным обеспечением устройства. Вместо того чтобы разработчику вручную упаковывать библиотеки, специфичные для производителя, Windows загружает и управляет этими поставщиками выполнения интегрированным способом через саму систему или через Центр обновления Windows.
По своей сути, Windows ML по-прежнему использует среду выполнения ONNX в качестве механизма вывода, но скрывает от разработчика большую часть сложностей управления различными производителями оборудования . Microsoft напрямую сотрудничает с Qualcomm, Intel, AMD и другими партнерами, чтобы гарантировать наличие обновленных и оптимизированных EP для каждого нового поколения микросхем.
Когда приложение развертывает модель ИИ с использованием Windows ML на ПК с NPU, процесс происходит автоматически: WinML проверяет, какие ускорители доступны, выбирает наиболее эффективный EP (QNN для NPU Qualcomm, OpenVINO для платформ Intel и т. д.), загружает его и запускает вывод. Если что-то пойдет не так, приложение автоматически переключается на GPU или CPU без какого-либо вмешательства пользователя.
Форматы моделей, квантование и инструменты для разработчиков.
Как правило, модели ИИ первоначально обучаются на форматах высокой точности, таких как FP32, но потребительские нейронные процессоры (NPU) обычно лучше работают с более мелкими представлениями, такими как INT8, для достижения гораздо более высокой производительности и энергоэффективности.
Это означает, что модели необходимо преобразовать или квантовать перед запуском на NPU. Многие модели доступны в готовом к использованию формате ONNX, но те, кто хочет использовать собственную модель (BYOM), могут использовать специальные наборы инструментов для адаптации её к оборудованию.
Среди наиболее интересных ресурсов — Qualcomm AI Hub , предлагающий проверенные и оптимизированные модели для работы на ПК Copilot+ с процессорами Snapdragon X Elite. Также включен популярный ONNX Model Zoo , репозиторий предварительно обученных моделей с открытым исходным кодом, готовых к запуску на различных устройствах с поддержкой NPU, включая устройства от Intel и AMD.
Для оптимизации собственных моделей Microsoft рекомендует использовать Olive — инструмент, интегрирующийся с ONNX Runtime для обработки сжатия, оптимизации и компиляции, ориентированной на NPU . Такое сочетание позволяет добиться значительно более высокой производительности на том же оборудовании, что особенно важно для ноутбуков, где каждый ватт на счету.
Вся эта экосистема значительно упрощает разработчикам задачу сосредоточиться на пользовательском опыте, оставляя низкоуровневую интеграцию с оборудованием Windows ML, ONNX Runtime и связанным с ними инструментам , где раньше возникали проблемы совместимости и обслуживания.
Как измерить фактическую производительность нейронного процессора в Windows
При интеграции функций ИИ в приложение крайне важно измерить фактическую производительность моделей на нейропроцессоре и понять, что происходит внутри системы. Windows предлагает несколько инструментов диагностики и трассировки, позволяющих сделать это достаточно подробно.
Первым доступным для любого пользователя инструментом является Диспетчер задач Windows 11. На вкладке «Производительность» есть специальный раздел для нейронного процессора (NPU) наряду с процессором (CPU), памятью, диском, Wi-Fi и видеокартой (GPU). Там можно увидеть процент использования, версию драйвера и другие важные данные.
Для разработчиков и опытных пользователей доступны и более мощные инструменты, такие как Windows Performance Recorder (WPR) , который теперь включает профиль нейронной обработки для записи активности NPU, и Windows Performance Analyzer (WPA) , позволяющий анализировать эти записи.
WPR генерирует подробные трассировки взаимодействия системы с NPU через модель драйверов MCDM от Microsoft. Затем WPA позволяет просматривать графики и временные шкалы, отображающие события ЦП, диска, сети, среды выполнения ONNX и специальную таблицу NPU — всё на одной временной шкале.
Это позволяет исследовать такие аспекты, как рабочая нагрузка, время загрузки модели, создание сеанса вывода, параметры конфигурации поставщика выполнения, время каждого отдельного вывода и профиль каждого оператора в модели ИИ. Можно даже наблюдать за субаппаратными метриками NPU, такими как пропускная способность памяти.
Дополнительные инструменты: GPUView, ONNX Runtime и аппаратные профили.
Помимо WPR и WPA, экосистема Windows предлагает и другие утилиты, которые помогают лучше понять, что именно делает нейронный процессор (NPU) при запуске моделей ИИ . Одна из них — GPUView, инструмент, который считывает события, записанные в файлах трассировки (.etl), и отображает их визуально.
Теперь GPUView может отображать не только операции GPU, но и активность NPU, а также события DirectX, связанные с устройствами MCDM . Это полезно для того, чтобы увидеть, как фактически распределяется рабочая нагрузка между GPU и NPU, когда приложение интенсивно использует как искусственный интеллект, так и графику.
С другой стороны, ONNX Runtime, начиная с версии 1.17 и с улучшениями в версии 1.18.1, генерирует события времени выполнения, которые можно захватывать и визуализировать с помощью WPA . Это позволяет увидеть, сколько времени занимает загрузка модели, какая конфигурация EP используется, как ведут себя вычисления на NPU (например, QNN) и сколько времени потребляет каждый оператор внутри модели.
Разработчики могут комбинировать определенные профили среды выполнения ONNX с другими профилями WPR (ЦП, диск и т. д.), чтобы получить очень точное представление о том, где тратится время и как оптимизировать производительность . Кроме того, сторонние инструменты, такие как Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), предлагают системный обзор и предоставляют еще более подробные метрики NPU на платформах Snapdragon.
С помощью этого набора утилит можно не только проверить, используется ли сетевой процессор, но и выявить узкие места, неожиданные задержки или неоптимальные конфигурации и исправить их, чтобы максимально эффективно использовать имеющееся оборудование.
Как определить, есть ли в вашем ПК с Windows сетевой процессор (NPU) и что он использует для его эффективного использования.
Для конечных пользователей типичный вопрос: действительно ли на моем компьютере есть нейронный процессор (NPU) и использует ли его Windows? Самый простой способ проверить это — открыть Диспетчер задач (Ctrl+Shift+Esc), перейти на вкладку «Производительность» и найти раздел с названием «NPU».
Если отображается график использования NPU, это означает, что ваш компьютер оснащен этим специализированным процессором. На вкладке «Процессы» вы можете увидеть, какие приложения используют ресурсы NPU, или углубиться в анализ с помощью расширенных инструментов. Если график не отображается, может быть полезно проверить конфигурацию системы вашего ПК и настройки BIOS или UEFI, чтобы убедиться в наличии изменений в прошивке или поддержке ускорителя.
В современных компьютерах все чаще встречаются нейронные процессоры (NPU), особенно в ноутбуках, сертифицированных как Copilot+ PC, и в тех, которые оснащены процессорами последнего поколения от AMD, Intel или Qualcomm. Производители внедряют эти блоки в качестве стандартного аппаратного компонента, подобно тому как когда-то графические процессоры (GPU) интегрировались в сами процессоры.
Во многих случаях пользователь начинает замечать преимущества, не меняя ничего в способе работы: более четкие видеозвонки, эффекты, применяемые в реальном времени без задержек, более длительное время автономной работы при использовании интеллектуальных функций и общее ощущение плавности даже при одновременном выполнении нескольких задач.
Для тех, кто интересуется техническими аспектами, инструменты трассировки Windows позволяют точно определить, какие процессы нагружают нейропроцессор и с какой интенсивностью , что очень полезно при тестировании нового программного обеспечения или при проверке того, действительно ли приложение использует все возможности оборудования.
Реальные приложения, которые уже используют возможности нейронного процессора (NPU) в Windows.
Помимо теории, интересно наблюдать, какие повседневные программы используют возможности нейронного процессора (NPU) в Windows . Список растет с каждым месяцем, но несколько известных разработчиков уже начали полагаться на этот чип для ускорения своих функций искусственного интеллекта.
В мире обработки изображений Adobe Photoshop — яркий тому пример. Инструменты на основе искусственного интеллекта, такие как автоматический выбор объектов, удаление фона и шумоподавление в режиме реального времени, могут работать намного быстрее, если ПК оснащен нейронным процессором (NPU), освобождая графический процессор (GPU) для других задач рендеринга.
В плане безопасности Norton Antivirus внедрил функции на основе искусственного интеллекта, которые используют нейронный процессор (NPU) для более быстрого обнаружения фишинговых атак и мошенничества на веб-сайтах. Это обеспечивает более быструю защиту в режиме реального времени без перегрузки процессора и замедления работы системы.
В сфере дизайна и визуального контента такие платформы, как Canva, постоянно добавляют всё более мощные инструменты для создания и редактирования изображений на основе искусственного интеллекта. Многие из этих функций можно ускорить с помощью локального оборудования при наличии нейропроцессора (NPU), что сокращает время ожидания при применении фильтров, сгенерированных фонов или интеллектуальных настроек.
Для видеомонтажа DaVinci Resolve Studio также интегрирует инструменты, использующие локальное ускорение ИИ, такие как шумоподавление, распознавание лиц, автоматическое кадрирование и другие расширенные функции. Делегирование этих задач нейропроцессору обеспечивает более плавный процесс редактирования и сокращает время экспорта.
Кроме того, на уровне операционной системы Windows Studio Effects, Copilot и другие функции Windows 11 используют нейронный процессор (NPU) для запуска видеоэффектов, выделения речи или контекстных помощников в режиме реального времени, позволяя центральному процессору сосредоточиться на открытых пользователем приложениях для повышения производительности.
Нейронные процессоры на рынке: Intel, AMD, Qualcomm и стремление к созданию ПК с искусственным интеллектом.
Внедрение нейронных процессоров (NPU) в персональные компьютеры — это не единичный случай: всё указывает на то, что мы наблюдаем фундаментальный переход, подобный переходу на твердотельные накопители (SSD) или интеграции графических процессоров (GPU) в процессоры . Аналитические компании, такие как IDC, прогнозируют, что к 2025 году будет выпущено более 100 миллионов персональных устройств (ноутбуков, планшетов и настольных компьютеров) со встроенными нейронными процессорами.
В этом контексте тремя основными игроками, наиболее активно инвестирующими в разработку нативного ИИ для ПК, являются AMD, Intel и Qualcomm . У каждой свой подход, но всех объединяет одна цель: обеспечить возможность запуска ИИ непосредственно на оборудовании пользователя, быстро, эффективно и конфиденциально.
Компания AMD, например, выпустила серии Ryzen AI Max и Ryzen AI 300 с архитектурами Zen 5 и XDNA 2. Самые продвинутые модели обеспечивают производительность до 55 TOPS в области искусственного интеллекта, что в пять раз превышает производительность предыдущего поколения и позволяет создавать очень мощные ультрапортативные процессоры. Чтобы узнать больше об их архитектурах, вы можете прочитать о AMD RDNA 5 и uDNA.
В этом диапазоне выделяются такие процессоры, как AMD Ryzen AI 9 HX 370 , чей NPU достигает 50 TOPS и превышает минимальный порог Copilot+ PC на 25%, а также Ryzen AI 395+ , который обеспечивает еще более высокую стабильную производительность ИИ для требовательных локальных моделей. Благодаря своему подходу к пространственному потоку данных, эти чипы перемещают данные между MAC-блоками без постоянного обращения к оперативной памяти, тем самым снижая задержку и энергопотребление.
Компания Intel, со своей стороны, ясно дала понять, что искусственный интеллект лежит в основе её стратегии: её цель — в течение нескольких лет выпустить более 100 миллионов процессоров со специализированными ускорителями ИИ , достигнув суммарной производительности до 120 TOPS и поддерживая более 500 функций на основе ИИ при поддержке экосистемы из сотен независимых разработчиков программного обеспечения. Чтобы следить за развитием её чипов, ознакомьтесь с нашими последними новостями о процессорах Intel.
Что касается Qualcomm, то её платформы Snapdragon X Elite для ПК стали одним из столпов Copilot+, закрепив модель, в которой CPU, GPU и NPU сосуществуют в высокоэффективном SoC, идеально подходящем для ультратонких ноутбуков с многочасовым временем автономной работы и постоянно доступными возможностями искусственного интеллекта.
Преимущества для разных типов пользователей: от автоматизации офисных процессов до локального ИИ.
Для многих главный вопрос: что я получу в повседневной жизни от использования NPU в Windows? Ответ зависит от типа использования, но почти все обычные пользователи получают от этого ту или иную выгоду.
Для офисных работников сетевой процессор (NPU) позволяет использовать такие функции, как эффекты Windows Studio в видеозвонках (размытие фона, автофокус, улучшение освещения, изоляция голоса), без чрезмерной нагрузки на центральный процессор. Это освобождает больше места для работы с объемными электронными таблицами, несколькими открытыми приложениями для повышения производительности и интенсивным просмотром веб-страниц без замедления работы компьютера.
Студенты и распределенные команды могут воспользоваться преимуществами перевода в реальном времени, автоматической расшифровки аудиозаписей и помощниками, которые помогают составлять резюме документов, даже в условиях ограниченного подключения к сети. Локальный ИИ значительно снижает задержки и улучшает качество проведения международных встреч.
Профессионалы в области креатива, как в фотографии, так и в видеосъемке, получают выгоду от фильтров с ускорением на NPU, распознавания сцен, интеллектуальных масок и более быстрой генеративной заливки , что сокращает время ожидания при редактировании и экспорте проектов. Это особенно заметно в ресурсоемких рабочих процессах.
Наконец, пользователи, желающие запускать модели ИИ локально на своих ПК (например, чтобы избежать загрузки конфиденциальных данных в облако), находят недостающий элемент в NPU. Обработка выводов на самом устройстве защищает конфиденциальность, исключает зависимость от подключения и может обеспечить весьма конкурентоспособное время отклика для таких задач, как локальные чат-боты, классификация документов или анализ изображений.
Во всех случаях общим знаменателем является то, что нейронный процессор позволяет искусственному интеллекту перестать быть чем-то удаленным, работающим только при подключении к сети, и функционировать как встроенная функция ПК, всегда доступная и адаптированная к вашим задачам , от самых простых до самых сложных.
Часто задаваемые вопросы о NPU, производительности и конфиденциальности в Windows.
Часто задают вопрос, чем же NPU отличается от традиционной видеокарты . В то время как GPU может запускать модели ИИ, он в первую очередь предназначен для обработки графики, тогда как NPU разработан исключительно для ускорения нейронных сетей и операций машинного обучения. Это позволяет разгрузить как CPU, так и GPU от повторяющихся задач ИИ, при этом значительно снижая энергопотребление.
Ещё один важный вопрос — как это повышает конфиденциальность. Запуская функции ИИ локально, NPU избавляет от необходимости постоянно отправлять личные данные в облако . Для тех, кто работает с конфиденциальной информацией (журналисты, юристы, врачи, компании, работающие с важными данными) или просто ценит свою конфиденциальность, это имеет существенное значение по сравнению с полной зависимостью от удалённых сервисов.
Что касается игр, то NPU не заменяет GPU, но может косвенно помочь в определенных сценариях . Такие технологии, как AMD FidelityFX Super Resolution, используют ИИ для масштабирования изображения и повышения частоты кадров (или Nvidia DLSS 5 ). Если часть вычислений выполняется NPU, GPU может сосредоточиться на чистом рендеринге, что в некоторых играх приводит к более сбалансированной общей производительности.
Вполне логично задаться вопросом, не будут ли ИИ, интегрированные в антивирусное программное обеспечение, голосовых помощников или инструменты повышения производительности, «шпионить» больше. В действительности же локальная обработка в нейропроцессоре позволяет добиться прямо противоположного результата : чем больше работы выполняется на самом устройстве, тем меньше данных передается на внешние серверы, уменьшая поверхность атаки. Тем не менее, всегда рекомендуется ознакомиться с политикой конфиденциальности каждого приложения.
Как среди производителей, так и среди аналитиков, преобладает мнение, что нейронные процессоры (NPU) и ПК с искусственным интеллектом — это не мимолетная мода, а скорее следующий логический шаг в эволюции ПК , подобно многоядерным процессорам и SSD-накопителям в свое время. Мы все еще находимся на ранних этапах, но то, что мы уже видим на рынке, говорит о том, что всего через несколько лет нейронные процессоры станут такими же распространенными, как и интегрированные графические процессоры.
Все эти шаги по внедрению нейронных процессоров в Windows создают прочную основу для перехода ИИ из изолированной облачной службы в стандартную функцию персонального компьютера, что позволит создавать более быстрые, эффективные и приватные компьютеры, лучше адаптированные к тому, как мы работаем, учимся и создаем контент каждый день.
