NPU vo Windowse: čo to je, ako to funguje a prečo je to dôležité

Informatec Digital » Zdroje » NPU vo Windowse: čo to je, ako to funguje a prečo je to dôležité

Príchod NPU do systému Windows úplne zmenil spôsob, akým používame umelú inteligenciu na počítačoch. To, čo sa predtým spoliehalo takmer výlučne na cloud, teraz začína bežať priamo na našich notebookoch, stolových počítačoch a mini počítačoch, s obrovským zlepšením rýchlosti, výdrže batérie a súkromia. Windows 11, najmä s novými zariadeniami Copilot+ a najnovšími procesormi od spoločností Intel, AMD a Qualcomm, je jadrom tejto revolúcie.

Ak uvažujete o aktualizácii počítača v nasledujúcich mesiacoch, je nevyhnutné pochopiť, čo je NPU, prečo ho Microsoft vyžaduje pre mnohé pokročilé funkcie umelej inteligencie v systéme Windows 11 , akú úlohu akú má v počítačoch Copilot+, ktoré modely procesorov ho obsahujú a ktoré reálne aplikácie už tento nový čip využívajú. Pozrime sa na to bližšie bez toho, aby sme museli obchádzať horúcu kašu, aby ste sa mohli informovane rozhodnúť, či sa aktualizácia oplatí.

Čo presne je NPU a prečo o tom teraz všetci hovoria?

Keď hovoríme o NPU (neurónovej procesorovej jednotke) v modernom počítači, máme na mysli procesor špecializovaný na vykonávanie matematických operácií neurónových sietí a iných algoritmov strojového učenia. Nie je určený na nahradenie CPU alebo GPU, ale skôr na ich doplnenie spracovaním všetkého, čo súvisí s umelou inteligenciou.

Na rozdiel od centrálnej procesorovej jednotky (CPU), ktorá je navrhnutá na sekvenčné vykonávanie logických inštrukcií, a grafickej karty, ktorá sa zameriava na masívne vykresľovanie pixelov, je NPU od základov navrhnutá tak, aby násobila a akumulovala matice čísel neuveriteľnou rýchlosťou a s veľmi nízkou spotrebou energie . Toto je presne základ toho, ako modely umelej inteligencie „myslia“, od rozpoznávania tváre až po generovanie obrazu.

V praxi by sme mohli povedať, že NPU sa stávajú špecifickým motorom všetkých inteligentných funkcií systému a aplikácií, od rozmazania pozadia vo videohovore až po prepis v reálnom čase, vrátane asistentov ako Copilot alebo pokročilých filtrov na úpravu videa.

Kľúčovou výhodou je, že umelá inteligencia môže bežať priamo na zariadení bez nutnosti odosielania údajov na vzdialené servery. To zlepšuje súkromie, znižuje latenciu a odľahčuje CPU a GPU , čím ich uvoľňuje na iné úlohy.

Okrem toho mnoho výrobcov navrhuje tieto jednotky tak, aby fungovali s formátmi s nižšou presnosťou, ako je INT8, namiesto FP32. Keďže na presné predpovede nevyžaduje extrémnu matematickú presnosť, NPU dokáže pri každej inferencii ušetriť značné množstvo energie , čo je obzvlášť dôležité v notebookoch a mini PC.

CPU, GPU a NPU: trojuholník moderného SoC

Procesory používané v moderných zariadeniach so systémom Windows 11 zvyčajne využívajú prístup System-on-a-Chip (SoC), kde sú CPU, GPU a NPU integrované na tom istom kremíkovom čipe . Táto fyzická blízkosť im umožňuje zdieľať systémovú RAM a prenášať úlohy medzi nimi bez výrazných problémov.

V tomto trojuholníku CPU funguje ako riadiaci mozog, GPU spracováva masívne paralelné spracovanie grafiky a NPU sa výlučne zameriava na strojové učenie a operácie s neurónovými sieťami . Každý z nich má svoju oblasť odbornosti a Windows 11 rozhoduje o tom, čo kam ide na základe pracovného zaťaženia.

Keď systém potrebuje aplikovať video efekty, vykonať priebežný preklad reči alebo spustiť model umelej inteligencie ONNX, Windows 11 analyzuje dostupný hardvér a ak zistí NPU, presmeruje tieto úlohy naň, aby sa dosiahla najlepšia rovnováha medzi výkonom a spotrebou energie . Ak z akéhokoľvek dôvodu nie je NPU k dispozícii, prevezme kontrolu GPU alebo v konečnom dôsledku CPU.

Toto inteligentné rozdelenie úloh je obzvlášť dôležité v tenkých notebookoch, mini počítačoch a zariadeniach all-in-one, kde je riadenie teploty a spotreba energie kritické (pozrite si naše návody na hardvér notebookov ). Prenesenie trvalej práce umelej inteligencie na NPU zabraňuje prehriatiu CPU a nutnosti znižovať jeho frekvenciu , čím sa zachováva celková plynulosť systému.

Pokiaľ ide o efektivitu, konvenčná grafická karta (GPU) môže spotrebovať desiatky wattov na spustenie algoritmov umelej inteligencie určitej zložitosti, zatiaľ čo NPU dokáže rovnakú prácu vykonávať s oveľa nižšou spotrebou , čo vám umožňuje ľahko predĺžiť výdrž batérie o 15 % až 20 % v náročných scenároch umelej inteligencie.

NPU a Windows 11: úloha počítačov Copilot+

Spoločnosť Microsoft zašla ešte o krok ďalej s uvedením počítačov Copilot+, novej kategórie počítačov so systémom Windows 11, ktoré sú navrhnuté tak, aby sa umelá inteligencia nestala len doplnkovou funkciou, ale niečím, čo je integrované do každodenného života používateľa. Tieto stroje sa vyznačujú okrem iného aj vysokovýkonným NPU schopným prekonať 40 TOPS (tera operácií za sekundu).

Táto požiadavka viac ako 40 TOPS nie je rozmar: mnohé z nových funkcií umelej inteligencie systému Windows 11, a to na systémovej aj aplikačnej úrovni, potrebujú túto úroveň trvalého výkonu na poskytovanie prekladov v reálnom čase, generovanie obrázkov, video efektov a inteligentných asistentov bez toho, aby to ohrozilo výdrž batérie alebo výkon iných úloh.

V praxi je počítač Copilot+ navrhnutý tak, aby ponúkal celodennú výdrž batérie, neustále dostupné funkcie umelej inteligencie a priamy prístup k najpokročilejším modelom a funkciám umelej inteligencie od spoločnosti Microsoft. Cieľom je, aby ste mohli Copilot používať na prácu, štúdium alebo tvorbu bez toho, aby ste sa museli tak silno spoliehať na cloud.

Tieto systémy sa spoliehajú na procesory novej generácie od spoločností Qualcomm (ako napríklad rodina Snapdragon X Elite), AMD (ako napríklad najnovší Ryzen AI) a Intel (Core Ultra a nástupcovia) – porovnanie možností nájdete v ekvivalenciách procesorov Intel a AMD . Všetky zdieľajú koncept integrácie troch procesorov: CPU, GPU a NPU , takže systém Windows 11 dokáže veľmi efektívne rozložiť pracovnú záťaž.

Samotná platforma Windows 11 sa pripravuje využiť tieto možnosti prostredníctvom jedinečných skúseností, ako sú vylepšené efekty videohovorov, inteligentná organizácia dokumentov, asistenti, ktorí sumarizujú lokálny obsah , a kreatívne funkcie, ktoré sa spoliehajú na umelú inteligenciu bez neustáleho odosielania údajov do cloudu.

Čip Snapdragon X Elite a stávka od Qualcommu

Jednou z kľúčových súčastí počítača Copilot+ je čip Snapdragon X Elite, založený na architektúre Arm a vyvinutý spoločnosťou Qualcomm. Tento procesor bol navrhnutý s ohľadom na integráciu umelej inteligencie a obsahuje veľmi výkonný a mimoriadne energeticky úsporný NPU.

NPU telefónu Snapdragon X Elite dokáže paralelne spracovávať veľké objemy dát, dosahujúc desiatky biliónov operácií za sekundu , čo mu umožňuje zvládať úlohy náročné na umelú inteligenciu, ako je simultánny preklad, vylepšenie obrazu alebo analýza v reálnom čase, bez toho, aby sa batéria rýchlo vybila.

Systém Windows 11 koordinuje kombinovanú prácu procesora, grafického procesora a nukleárneho procesora (NPU) v týchto zariadeniach. Systém sa v danom okamihu rozhodne, ktorý komponent je pre danú úlohu najvhodnejší, a hľadá optimálnu rovnováhu medzi rýchlosťou, odozvou a spotrebou energie . Výsledkom sú veľmi tenké a ľahké notebooky s celodennou výdržou batérie a konzistentne aktívnym zážitkom s umelou inteligenciou.

Hlavnou výhodou tohto prístupu je, že mnohé funkcie umelej inteligencie v počítačoch Copilot+ môžu bežať priamo na zariadení: od funkcií systému Windows 11 až po nástroje tretích strán optimalizované pre NPU . To znižuje závislosť od internetového pripojenia a zlepšuje bezpečnosť údajov.

Qualcomm tiež ponúka špecifické zdroje pre vývojárov prostredníctvom svojho centra Qualcomm AI Hub, kde nájdete modely, ktoré sú už optimalizované a overené pre tieto NPU a sú pripravené na efektívne fungovanie na zariadeniach Copilot+ so Snapdragon X Elite.

Ako systém Windows detekuje a používa NPU pre umelú inteligenciu

NPU, rovnako ako akýkoľvek iný hardvérový zdroj v počítači, potrebuje, aby operačný systém a aplikácie vedeli, ako s ním komunikovať a využívať jeho výkon . Spoločnosť Microsoft zdokonaľuje spôsob prístupu k týmto jednotkám a v súčasnosti sa ako primárna metóda odporúča používať Windows Machine Learning (WinML alebo WinML).

DirectML bol istý čas štandardným prístupom pre prácu s akceleráciou umelej inteligencie v systéme Windows, ale teraz sa do popredia dostal WinML . Cieľom tejto zmeny je zjednodušiť život vývojárov a umožniť aplikáciám čo najplynulejšie využívať NPU a GPU, a to ako na počítačoch Copilot+, tak aj na iných zariadeniach s NPU Intel alebo AMD.

Vďaka Windows ML systém automaticky rozpozná poskytovateľov vykonávania (EP) kompatibilných s hardvérom zariadenia. Namiesto toho, aby vývojár musel manuálne baliť knižnice špecifické pre výrobcu, systém Windows tieto EP sťahuje a spravuje integrovaným spôsobom prostredníctvom samotného systému alebo služby Windows Update.

V jadre Windows ML stále používa ONNX Runtime ako inferenčný engine, ale pred vývojármi skrýva veľkú časť zložitosti správy rôznych dodávateľov hardvéru . Spoločnosť Microsoft spolupracuje priamo so spoločnosťami Qualcomm, Intel, AMD a ďalšími partnermi, aby zabezpečila dostupnosť aktualizovaných a optimalizovaných EP pre každú novú generáciu kremíka.

Keď aplikácia nasadí model umelej inteligencie pomocou Windows ML na PC s NPU, proces je automatický: WinML skontroluje, ktoré akcelerátory sú dostupné, vyberie najefektívnejší EP (QNN pre Qualcomm NPU, OpenVINO pre platformy Intel atď.), načíta ho a spustí inferenciu. Ak sa niečo pokazí, bezproblémovo prepne na GPU alebo CPU bez akéhokoľvek zásahu používateľa.

Formáty modelov, kvantizácia a nástroje pre vývojárov

Modely umelej inteligencie sú zvyčajne spočiatku trénované na vysoko presných formátoch, ako je FP32, ale spotrebiteľské NPU majú tendenciu lepšie fungovať s menšími reprezentáciami, ako je INT8, aby dosiahli oveľa vyšší výkon a energetickú účinnosť.

To znamená, že modely musia byť pred spustením na NPU konvertované alebo kvantizované. Mnohé modely sú k dispozícii pripravené na použitie v optimalizovanom formáte ONNX, ale tí, ktorí si chcú vytvoriť vlastný model (BYOM), môžu použiť špecifické sady nástrojov na jeho prispôsobenie hardvéru.

Medzi najzaujímavejšie zdroje patrí Qualcomm AI Hub , ktorý ponúka overené a optimalizované modely pre spustenie na počítačoch Copilot+ s procesormi Snapdragon X Elite. Súčasťou je aj populárny ONNX Model Zoo , úložisko predtrénovaných modelov s otvoreným zdrojovým kódom pripravených na spustenie na rôznych zariadeniach s podporou NPU vrátane zariadení od spoločností Intel a AMD.

Na optimalizáciu vlastných modelov spoločnosť Microsoft odporúča používať Olive, nástroj, ktorý sa integruje s ONNX Runtime na spracovanie kompresie, optimalizácie a kompilácie orientovanej na NPU . Táto kombinácia umožňuje výrazne vyšší výkon s rovnakým hardvérom, čo je obzvlášť dôležité v notebookoch, kde sa počíta každý watt.

Celý tento ekosystém výrazne uľahčuje vývojárom sústredenie sa na používateľskú skúsenosť a ponechanie nízkoúrovňovej integrácie hardvéru na Windows ML, ONNX Runtime a súvisiace nástroje , čo je miesto, kde sa predtým objavovali problémy s kompatibilitou a údržbou.

Ako merať skutočný výkon NPU v systéme Windows

Pri integrácii funkcií umelej inteligencie do aplikácie je kľúčové merať skutočný výkon modelov na NPU a pochopiť, čo sa deje v systéme. Systém Windows ponúka niekoľko diagnostických a sledovacích nástrojov, ktoré to umožňujú robiť podrobne.

Prvým referenčným bodom, prístupným každému používateľovi, je Správca úloh systému Windows 11. Na karte „Výkon“ sa nachádza samostatná sekcia pre NPU spolu s CPU, pamäťou, diskom, Wi-Fi a GPU. Tam vidíte percento využitia, verziu ovládača a ďalšie relevantné údaje.

Pre vývojárov a pokročilých používateľov prichádzajú na rad ďalšie výkonnejšie nástroje, ako napríklad Windows Performance Recorder (WPR) , ktorý teraz obsahuje profil neurónové spracovanie na zaznamenávanie aktivity NPU, a Windows Performance Analyzer (WPA) , ktorý umožňuje analyzovať tieto záznamy.

WPR generuje podrobné záznamy o tom, ako systém interaguje s NPU prostredníctvom modelu ovládača MCDM od spoločnosti Microsoft. WPA vám potom umožňuje zobraziť grafy a časové osi zobrazujúce udalosti CPU, disku, siete, ONNX Runtime a vyhradenú tabuľku NPU , všetko na tej istej časovej osi.

To umožňuje skúmať aspekty ako pracovné zaťaženie, čas načítania modelu, vytvorenie inferenčnej relácie, konfiguračné parametre poskytovateľa vykonávania, čas každej jednotlivej inferencie a profil každého operátora v rámci modelu AI. Možno pozorovať aj metriky subhardvéru NPU, ako napríklad šírku pásma pamäte.

Ďalšie nástroje: GPUView, ONNX Runtime a hardvérové ​​profily

Okrem WPR a WPA ponúka ekosystém Windows aj ďalšie nástroje, ktoré pomáhajú lepšie pochopiť, čo presne robí NPU pri spúšťaní modelov AI . Jedným z nich je GPUView, nástroj, ktorý číta udalosti zaznamenané v súboroch trasovania (.etl) a vizuálne ich zobrazuje.

GPUView teraz dokáže zobraziť nielen operácie GPU, ale aj aktivitu NPU a udalosti DirectX spojené so zariadeniami MCDM . To je užitočné na zobrazenie toho, ako je pracovná záťaž skutočne rozdelená medzi GPU a NPU, keď aplikácia intenzívne využíva umelú inteligenciu aj grafiku.

Na druhej strane, ONNX Runtime, počnúc verziou 1.17 a s vylepšeniami vo verzii 1.18.1, generuje udalosti za behu, ktoré je možné zachytiť a vizualizovať pomocou WPA . To vám umožňuje vidieť, ako dlho trvá načítanie modelu, ktorá konfigurácia EP sa používa, ako sa správajú inferencie na NPU (napr. QNN) a koľko času každý operátor spotrebuje v rámci modelu.

Vývojári môžu kombinovať špecifické profily ONNX Runtime s inými profilmi WPR (CPU, disk atď.), aby získali veľmi presný obraz o tom, kde sa trávi čas a ako optimalizovať výkon . Okrem toho nástroje tretích strán, ako napríklad Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), ponúkajú celosystémový pohľad a poskytujú ešte podrobnejšie metriky NPU na platformách Snapdragon.

Pomocou tejto sady nástrojov je možné nielen overiť, či je NPU používané, ale aj odhaliť úzke miesta, neočakávané latencie alebo neoptimálne konfigurácie a opraviť ich tak, aby sa čo najlepšie využil dostupný hardvér.

Ako zistiť, či má váš počítač so systémom Windows NPU a čo používa na jeho využitie

Pre koncových používateľov je typická otázka: má môj počítač skutočne NPU a používa ho systém Windows? Najjednoduchší spôsob, ako to skontrolovať, je otvoriť Správcu úloh (Ctrl+Shift+Esc), prejsť na kartu „Výkon“ a vyhľadať sekciu s označením „NPU“.

Ak sa zobrazí graf vyhradeného NPU, znamená to, že váš počítač má tento špecializovaný procesor. Na karte „Procesy“ môžete vidieť, ktoré aplikácie spotrebúvajú zdroje NPU, alebo sa môžete ponoriť hlbšie pomocou pokročilých nástrojov pre technickú analýzu. Ak sa nezobrazí, môže byť užitočné skontrolovať konfiguráciu systému vášho počítača a nastavenia BIOS alebo UEFI, aby ste overili úpravy firmvéru alebo podporu akcelerátora.

Prítomnosť NPU sa v moderných počítačoch stáva čoraz bežnejšou, najmä v notebookoch certifikovaných ako Copilot+ PC a v tých, ktoré integrujú najnovšiu generáciu procesorov od spoločností AMD, Intel alebo Qualcomm. Výrobcovia začleňujú tieto jednotky ako štandardnú hardvérovú súčasť, rovnako ako boli kedysi grafické procesory integrované do samotných procesorov.

V mnohých prípadoch si používateľ začne všímať výhody bez toho, aby musel čokoľvek meniť vo svojom spôsobe práce: jasnejšie videohovory, efekty aplikované v reálnom čase bez oneskorenia, dlhšia výdrž batérie pri používaní inteligentných funkcií a celkový pocit plynulosti aj pri viacerých úlohách spustených súčasne.

Pre tých, ktorí sú technicky zvedaví, nástroje na sledovanie systému Windows umožňujú presne vedieť, ktoré procesy zaťažujú NPU a s akými vzormi používania , čo je veľmi užitočné, ak testujete nový softvér alebo ak chcete overiť, či aplikácia skutočne využíva hardvér.

Reálne aplikácie, ktoré už využívajú NPU v systéme Windows

Okrem teórie je zaujímavé sledovať, ktoré každodenné programy využívajú NPU v systéme Windows . Zoznam rastie mesiac čo mesiac, ale niekoľko známych mien sa už začalo spoliehať na tento čip na urýchlenie svojich funkcií umelej inteligencie.

Vo svete úpravy obrázkov je Adobe Photoshop ukážkovým príkladom. Nástroje založené na umelej inteligencii, ako je automatický výber objektov, odstránenie pozadia a redukcia šumu za chodu, môžu bežať oveľa rýchlejšie, ak má počítač NPU, čím sa uvoľní grafický procesor pre iné úlohy vykresľovania.

Pokiaľ ide o bezpečnosť, Norton Antivirus obsahuje funkcie založené na umelej inteligencii, ktoré využívajú NPU na rýchlejšie odhaľovanie phishingových pokusov a podvodov na webových stránkach. Vďaka tomu je ochrana v reálnom čase rýchlejšia bez preťaženia CPU alebo spomalenia systému.

V oblasti dizajnu a vizuálneho obsahu platformy ako Canva pridávajú čoraz výkonnejšie nástroje na generovanie a úpravu obsahu s využitím umelej inteligencie. Mnohé z týchto funkcií je možné zrýchliť pomocou lokálneho hardvéru, keď je k dispozícii NPU, čím sa skracujú čakacie doby pri aplikácii filtrov, generatívnych pozadí alebo inteligentných úprav.

Pre strih videa DaVinci Resolve Studio integruje aj nástroje, ktoré využívajú lokálnu akceleráciu umelej inteligencie, ako je redukcia šumu, rozpoznávanie tvárí, automatické rámovanie a ďalšie pokročilé funkcie. Delegovanie týchto úloh na NPU vedie k plynulejšiemu strihu a kratším časom exportu.

Okrem toho na úrovni operačného systému využívajú funkcie Windows Studio Effects, Copilot a ďalšie funkcie systému Windows 11 NPU na spúšťanie video efektov, izolácie reči alebo kontextových asistentov v reálnom čase, čím sa CPU sústredí na aplikácie produktivity, ktoré má používateľ otvorené.

NPU na trhu: Intel, AMD, Qualcomm a tlak na počítače s umelou inteligenciou

Zavedenie NPU v počítačoch nie je izolovaný experiment: všetko naznačuje, že sme svedkami zásadného prechodu podobného prechodu na SSD disky alebo integrácii GPU do procesorov . Analytické firmy ako IDC odhadujú, že do roku 2025 bude na trhu viac ako 100 miliónov osobných zariadení (notebookov, tabletov a stolových počítačov) s integrovanými NPU.

V tejto súvislosti sú tromi hlavnými hráčmi, ktorí najviac investujú do natívnej umelej inteligencie pre počítače, spoločnosti AMD, Intel a Qualcomm . Každý s vlastným prístupom, ale všetci s rovnakým cieľom: umožniť umelej inteligencii bežať priamo na hardvéri používateľa rýchlo, efektívne a súkromne.

Napríklad spoločnosť AMD uviedla na trh rodiny procesorov Ryzen AI Max Series a Ryzen AI 300 s architektúrami ako Zen 5 a XDNA 2. Najpokročilejšie modely ponúkajú až 55 TOPS výkonu AI, čím päťnásobne znásobujú výkon predchádzajúcej generácie a umožňujú veľmi výkonné ultraprenosné zariadenia. Ak sa chcete dozvedieť viac o ich architektúrach, prečítajte si o AMD RDNA 5 a uDNA.

V tomto rozsahu vynikajú procesory ako AMD Ryzen AI 9 HX 370 , ktorého NPU dosahuje 50 TOPS a prekračuje minimálnu hranicu Copilot+ PC o 25 %, ako aj Ryzen AI 395+ , ktorý ponúka ešte vyšší trvalý výkon AI pre náročné lokálne modely. Vďaka svojmu prístupu k priestorovému toku údajov tieto čipy presúvajú dáta medzi jednotkami MAC bez neustáleho prístupu k pamäti RAM, čím znižujú latenciu a spotrebu energie.

Spoločnosť Intel zas jasne uviedla, že umelá inteligencia je jadrom jej plánu: jej cieľom je dodať do niekoľkých rokov viac ako 100 miliónov procesorov so špecializovanými akcelerátormi umelej inteligencie, dosiahnuť kombinovaný výkon až 120 TOPS a podporovať viac ako 500 funkcií založených na umelej inteligencii s podporou ekosystému stoviek nezávislých vývojárov softvéru. Ak chcete sledovať vývoj jej čipov, pozrite si naše najnovšie správy o procesoroch Intel.

Pokiaľ ide o Qualcomm, jeho platformy Snapdragon X Elite sa stali jedným z pilierov počítačov Copilot+ a konsolidujú model, kde CPU, GPU a NPU koexistujú vo vysoko efektívnom SoC, ideálnom pre ultratenké notebooky s dlhou výdržou batérie a vždy dostupnými funkciami umelej inteligencie.

Výhody pre rôzne typy používateľov: od automatizácie kancelárie až po lokálnu umelú inteligenciu

Veľkou otázkou pre mnohých je: čo získam v každodennom živote s NPU vo Windowse? Odpoveď závisí od typu použitia, ale takmer všetci typickí používatelia z toho majú nejaký úžitok.

Pre kancelárskych pracovníkov umožňuje NPU spúšťať funkcie, ako sú efekty Windows Studio vo videohovoroch (rozmazanie pozadia, automatické zaostrovanie, vylepšenie osvetlenia, izolácia hlasu), bez zaťažovania CPU. Uvoľňuje sa tak viac miesta na spracovanie náročných tabuliek, viacerých otvorených aplikácií na zvýšenie produktivity a intenzívneho prehliadania webu bez spomalenia počítača.

Študenti a distribuované tímy môžu využívať preklady v reálnom čase, automatický prepis zvuku a asistentov, ktorí pomáhajú so súhrnami dokumentov, a to aj v situáciách s obmedzeným pripojením. Lokálna umelá inteligencia eliminuje veľkú časť latencie a zlepšuje zážitok z medzinárodných stretnutí.

Kreatívni profesionáli, či už vo fotografii alebo videu, profitujú z filtrov akcelerovaných NPU, rozpoznávania scén, inteligentných masiek a rýchlejšieho generatívneho výplnenia , čo skracuje čakacie doby pri úprave a exporte projektov. Toto je obzvlášť viditeľné v náročných pracovných postupoch.

Nakoniec, používatelia, ktorí chcú spúšťať modely umelej inteligencie lokálne na svojich počítačoch (napríklad aby sa vyhli nahrávaniu citlivých údajov do cloudu), nachádzajú chýbajúci prvok v NPU. Spracovanie inferencií na samotnom zariadení chráni súkromie, eliminuje závislosti od pripojenia a môže ponúknuť vysoko konkurencieschopné časy odozvy pre úlohy, ako sú lokálne chatboty, klasifikácia dokumentov alebo analýza obrázkov.

Vo všetkých prípadoch je spoločným menovateľom to, že NPU umožňuje umelej inteligencii prestať byť niečím vzdialeným, čo funguje iba vtedy, keď ste pripojení, a fungovať ako natívna funkcia počítača, vždy dostupná a prispôsobená tomu, čo robíte , od najjednoduchších až po najpokročilejšie.

Často kladené otázky o NPU, výkone a ochrane osobných údajov v systéme Windows

Častou otázkou je, ako sa NPU v skutočnosti líši od tradičnej grafickej karty . Zatiaľ čo GPU dokáže spúšťať modely umelej inteligencie, je primárne navrhnutá pre grafiku, zatiaľ čo NPU je navrhnutá výlučne na urýchlenie neurónových sietí a operácií strojového učenia. To jej umožňuje uvoľniť CPU aj GPU od opakujúcich sa úloh umelej inteligencie a zároveň spotrebovať výrazne menej energie.

Ďalšou dôležitou otázkou je, ako to zlepšuje súkromie. Lokálnym spustením funkcií umelej inteligencie vám NPU zabraňuje neustálemu odosielaniu osobných údajov do cloudu . Pre tých, ktorí pracujú s citlivými informáciami (novinári, právnici, lekári, spoločnosti s kritickými údajmi) alebo si jednoducho cenia svoje súkromie, to predstavuje významný rozdiel v porovnaní so spoliehaním sa výlučne na vzdialené služby.

Pokiaľ ide o hranie hier, NPU nenahrádza GPU, ale môže nepriamo pomôcť v určitých scenároch . Technológie ako AMD FidelityFX Super Resolution používajú umelú inteligenciu na zvýšenie rozlíšenia obrazu a zlepšenie snímkovej frekvencie (alebo DLSS 5 od Nvidie ). Ak časť tohto výpočtu vykonáva NPU, GPU sa môže zamerať na čisté vykresľovanie, čo sa v niektorých tituloch premieta do vyváženejšieho celkového výkonu.

Je tiež logické sa pýtať, či umelá inteligencia integrovaná do antivírusového softvéru, asistentov alebo nástrojov produktivity bude „špehovať“ viac. Realita je taká, že lokálne spracovanie v NPU umožňuje pravý opak : čím viac sa toho robí na samotnom zariadení, tým menej údajov sa musí prenášať na externé servery, čím sa znižuje plocha pre útok. Napriek tomu je vždy vhodné skontrolovať si zásady ochrany osobných údajov každej aplikácie.

Všeobecný pocit, a to ako medzi výrobcami, tak aj medzi analytikmi, je, že NPU a počítače s umelou inteligenciou nie sú prechodným módnym výstrelkom, ale skôr ďalším logickým krokom vo vývoji počítačov , rovnako ako boli vo svojej dobe viacjadrové procesory a SSD úložiská. Stále sme v počiatočných fázach, ale to, čo už na trhu vidíme, naznačuje, že už o pár rokov budú NPU rovnako bežné ako integrované GPU.

Celý tento posun smerom k NPU v systéme Windows buduje pevný základ pre to, aby sa umelá inteligencia presunula z izolovanej cloudovej služby na štandardnú funkciu osobného počítača, čo umožní rýchlejšie, efektívnejšie a súkromnejšie počítače, ktoré sú lepšie prispôsobené spôsobu, akým pracujeme, študujeme a vytvárame obsah každý deň.