- Neuralni procesorji (NPU) v sistemu Windows razbremenijo procesor in grafični procesor opravila umetne inteligence, s čimer izboljšajo zmogljivost, življenjsko dobo baterije in zasebnost z neposrednim zagonom modelov v napravi.
- Računalniki Copilot+ z operacijskim sistemom Windows 11 potrebujejo več kot 40 TOPS na nevronski procesorji (NPU) in uporabljajo Windows ML in ONNX Runtime za samodejno izkoriščanje procesorja, grafičnega procesorja in nevronske procesorske enote.
- Intel, AMD in Qualcomm v svoje sisteme na čipu integrirajo visokozmogljive nevronske procesorje (NPU), kar omogoča napredne funkcije umetne inteligence za pisarniška opravila, ustvarjalnost, varnost in profesionalno uporabo.
- Orodja, kot so Upravitelj opravil, WPR, WPA in GPUView, vam omogočajo merjenje dejanske uporabe nevronske procesne enote (NPU) in optimizacijo modelov ter aplikacij, da kar najbolje izkoristite strojno opremo.
Prihod nevronskih procesorjev (NPU) v sistem Windows je popolnoma spremenil način uporabe umetne inteligence v osebnih računalnikih. Kar se je prej skoraj izključno zanašalo na oblak, zdaj deluje neposredno v naših prenosnikih, namiznih računalnikih in mini osebnih računalnikih, z ogromnimi izboljšavami hitrosti, življenjske dobe baterije in zasebnosti. Windows 11, zlasti z novimi napravami Copilot+ in najnovejšimi procesorji Intel, AMD in Qualcomm, je v središču te revolucije.
Če razmišljate o nadgradnji računalnika v prihodnjih mesecih, je bistveno razumeti, kaj je nevronska procesna enota (NPU), zakaj jo Microsoft potrebuje za številne napredne funkcije umetne inteligence v sistemu Windows 11 , kakšno je njena vloga v računalnikih Copilot+, kateri modeli procesorjev jo vključujejo in katere aplikacije iz resničnega sveta že izkoriščajo prednosti tega novega čipa. Oglejmo si podrobneje, ne da bi oklevali, da se boste lahko informirano odločili, ali se nadgradnja splača.
Kaj točno je NPU in zakaj vsi zdaj govorijo o tem?
Ko govorimo o NPU (nevronski procesni enoti) v sodobnem računalniku, mislimo na procesor, specializiran za izvajanje matematičnih operacij nevronskih mrež in drugih algoritmov strojnega učenja. Ni namenjen nadomestitvi centralne ali grafične enote (CPU), temveč ju dopolnjuje z obvladovanjem vsega, kar je povezano z umetno inteligenco.
Za razliko od centralne procesne enote (CPU), ki je zasnovana za zaporedno izvajanje logičnih ukazov, in grafične kartice, ki se osredotoča na upodabljanje množičnih slikovnih pik, je NPU od začetka zasnovan tako, da množi in kopiči matrike števil z neverjetno hitrostjo in zelo nizko porabo energije . Prav to je osnova za to, kako modeli umetne inteligence "razmišljajo", od prepoznavanja obrazov do ustvarjanja slik.
V praksi bi lahko rekli, da nevronske procesne enote postanejo specifičen motor vseh inteligentnih funkcij sistema in aplikacij, od zameglitve ozadja v video klicu do prepisovanja v realnem času, vključno s pomočniki, kot je Copilot, ali naprednimi filtri za urejanje videa.
Ključna prednost je, da lahko umetna inteligenca deluje neposredno na napravi, ne da bi bilo treba pošiljati podatke na oddaljene strežnike. To izboljša zasebnost, zmanjša zakasnitev in razbremeni procesor in grafični procesor , kar ju sprosti za druge naloge.
Poleg tega mnogi proizvajalci te enote načrtujejo tako, da delujejo z manj natančnimi formati, kot je INT8, namesto FP32. Ker za natančne napovedi ne potrebuje ekstremne matematične natančnosti, lahko NPU z vsakim sklepanjem prihrani veliko energije , kar je še posebej pomembno pri prenosnikih in mini osebnih računalnikih.
CPU, GPU in NPU: trikotnik sodobnega SoC-ja
Procesorji, ki se uporabljajo v sodobnih napravah Windows 11, običajno uporabljajo pristop sistema na čipu (SoC), kjer so CPU, GPU in NPU integrirani na istem silicijevem čipu . Ta fizična bližina jim omogoča, da si delijo sistemski RAM in prenašajo naloge med njimi brez večjih ozkih grl.
V tem trikotniku CPU deluje kot nadzorni možgani, GPU obvladuje obsežno vzporedno obdelavo grafike, NPU pa se v celoti osredotoča na strojno učenje in delovanje nevronskih mrež . Vsak ima svoje področje strokovnega znanja, Windows 11 pa se glede na delovno obremenitev odloča, kaj kam gre.
Ko mora sistem uporabiti video učinke, izvesti sprotno prevajanje govora ali zagnati model umetne inteligence ONNX, Windows 11 analizira razpoložljivo strojno opremo in če zazna nevronsko procesno enoto (NPU), te naloge preusmeri nanjo, da doseže najboljše ravnovesje med zmogljivostjo in porabo energije . Če iz kakršnega koli razloga NPU ni na voljo, prevzame nadzor grafična kartica (GPU) ali na koncu CPU.
Ta inteligentna porazdelitev nalog je še posebej pomembna pri tankih prenosnikih, mini osebnih računalnikih in večnamenskih računalnikih, kjer sta upravljanje temperature in poraba energije ključnega pomena (glejte naše vadnice za strojno opremo prenosnikov ). Prenašanje trajnega dela umetne inteligence na nevronsko procesno enoto preprečuje pregrevanje procesorja in zmanjšanje njegove frekvence , s čimer se ohranja splošna gladkost sistema.
Kar zadeva učinkovitost, lahko običajni grafični procesor porabi več deset vatov za izvajanje algoritmov umetne inteligence določene kompleksnosti, medtem ko lahko nevronska procesna enota (NPU) opravi isto delo z veliko manjšo porabo , kar vam omogoča enostavno podaljšanje življenjske dobe baterije za 15 % do 20 % v intenzivnih scenarijih umetne inteligence.
NPU in Windows 11: vloga računalnikov Copilot+
Microsoft je šel še korak dlje s predstavitvijo osebnih računalnikov Copilot+, nove kategorije računalnikov z operacijskim sistemom Windows 11, zasnovanih tako, da umetna inteligenca ne bi bila dodatna funkcija, temveč nekaj, kar bi bilo integrirano v vsakdanje življenje uporabnika. Te naprave med drugim odlikuje visokozmogljiv NPU, ki zmore preseči 40 TOPS (tera operacij na sekundo).
Ta zahteva po več kot 40 TOPS ni muhavost: številne nove funkcije umetne inteligence v sistemu Windows 11, tako na sistemski kot na aplikacijski ravni, potrebujejo to raven trajne moči za zagotavljanje prevodov v realnem času, ustvarjanje slik, video učinkov in inteligentnih pomočnikov, ne da bi pri tem ogrozile življenjsko dobo baterije ali opravljanje drugih nalog.
V praksi je računalnik Copilot+ zasnovan tako, da ponuja celodnevno delovanje baterije, nenehno dostopne izkušnje z umetno inteligenco in neposreden dostop do najnaprednejših modelov in funkcij umetne inteligence podjetja Microsoft. Ideja je, da lahko s Copilotom delate, se učite ali ustvarjate, ne da bi se pri tem preveč zanašali na oblak.
Ti sistemi se zanašajo na procesorje naslednje generacije podjetij Qualcomm (kot je družina Snapdragon X Elite), AMD (kot je najnovejši Ryzen AI) in Intel (Core Ultra in nasledniki) – za primerjavo možnosti si oglejte ekvivalente procesorjev Intel in AMD . Vsi imajo skupni koncept integracije treh procesorskih mehanizmov: CPU, GPU in NPU , tako da lahko Windows 11 zelo učinkovito porazdeli delovno obremenitev.
Platforma Windows 11 se pripravlja na izkoriščanje teh zmogljivosti z edinstvenimi izkušnjami, kot so izboljšani učinki video klicev, inteligentna organizacija dokumentov, pomočniki, ki povzemajo lokalno vsebino , in ustvarjalne funkcije, ki se zanašajo na umetno inteligenco, ne da bi pri tem nenehno pošiljale podatke v oblak.
Čip Snapdragon X Elite in Qualcommova stava
Ena ključnih komponent računalnika Copilot+ je čip Snapdragon X Elite, ki temelji na arhitekturi Arm in ga je razvil Qualcomm. Ta procesor je bil zasnovan z mislijo na integracijo umetne inteligence in vključuje zelo zmogljiv in izjemno energetsko učinkovit nevronski procesor (NPU).
Neuralni procesor (NPU) Snapdragon X Elite lahko vzporedno obdeluje velike količine podatkov, doseže več deset bilijonov operacij na sekundo , kar mu omogoča obvladovanje nalog, ki zahtevajo veliko umetno inteligenco, kot so simultano prevajanje, izboljšanje slik ali analiza v realnem času, ne da bi pri tem v hipu izpraznil baterijo.
Windows 11 usklajuje skupno delo CPU-ja, GPU-ja in NPU-ja v teh napravah. Sistem se v vsakem trenutku odloči, katera komponenta je najbolj primerna za posamezno nalogo, pri čemer išče optimalno ravnovesje med hitrostjo, odzivnostjo in porabo energije . Rezultat so zelo tanki in lahki prenosniki z celodnevno življenjsko dobo baterije in dosledno aktivno izkušnjo umetne inteligence.
Glavna prednost tega pristopa je, da se številne izkušnje z umetno inteligenco v računalnikih Copilot+ lahko izvajajo neposredno na sami napravi: od funkcij sistema Windows 11 do orodij drugih ponudnikov, optimiziranih za nevronsko procesno enoto (NPU) . To zmanjšuje odvisnost od internetne povezave in izboljšuje varnost podatkov.
Qualcomm ponuja tudi posebne vire za razvijalce prek svojega središča Qualcomm AI Hub, kjer lahko najdete modele, ki so že optimizirani in potrjeni za te nevronske procesne enote (NPU) , pripravljene za učinkovito delovanje v napravah Copilot+ s procesorjem Snapdragon X Elite.
Kako Windows zazna in uporablja NPU za umetno inteligenco
NPU, tako kot vsaka druga strojna oprema v osebnem računalniku, potrebuje operacijski sistem in aplikacije , da znajo komunicirati z njim in izkoristiti njegovo moč . Microsoft je izpopolnjeval način dostopa do teh enot in trenutno je priporočena uporaba strojnega učenja sistema Windows (WinML) kot primarne metode.
Nekaj časa je bil DirectML standardni pristop za delo s pospeševanjem umetne inteligence v sistemu Windows, zdaj pa je v središču pozornosti WinML . Namen te spremembe je poenostaviti življenje razvijalcem in omogočiti aplikacijam, da čim bolj nemoteno izkoriščajo nevronsko procesorsko in grafično kartico, tako v računalnikih Copilot+ kot v drugih napravah z nevronskimi procesorji Intel ali AMD.
Z Windows ML sistem samodejno zazna ponudnike izvajanja (EP), ki so združljivi s strojno opremo naprave. Namesto da bi moral razvijalec ročno pakirati knjižnice, specifične za proizvajalca, Windows te EP-je prenese in upravlja na integriran način prek samega sistema ali storitve Windows Update.
V svojem jedru Windows ML še vedno uporablja izvajalno okolje ONNX kot mehanizem za sklepanje, vendar s tem pred razvijalcem skriva veliko kompleksnosti upravljanja različnih ponudnikov strojne opreme . Microsoft neposredno sodeluje s Qualcommom, Intelom, AMD-jem in drugimi partnerji, da bi zagotovil, da so za vsako novo generacijo silicija na voljo posodobljeni in optimizirani EP-ji.
Ko aplikacija na osebnem računalniku z nevronsko procesno enoto (NPU) namesti model umetne inteligence z uporabo sistema Windows ML, je postopek samodejen: WinML preveri, kateri pospeševalniki so na voljo, izbere najučinkovitejši EP (QNN za nevronske procesne enote Qualcomm, OpenVINO za platforme Intel itd.), ga naloži in začne sklepati. Če gre kaj narobe, se brez poseganja uporabnika samodejno preklopi na grafično ali procesorsko enoto.
Formati modelov, kvantizacija in orodja za razvijalce
Modeli umetne inteligence se običajno sprva usposabljajo v visoko natančnih formatih, kot je FP32, vendar potrošniški NPU-ji običajno bolje delujejo z manjšimi predstavitvami, kot je INT8, da dosežejo veliko večjo zmogljivost in energetsko učinkovitost.
To pomeni, da je treba modele pred zagonom na NPU pretvoriti ali kvantizirati. Številni modeli so na voljo že pripravljeni za uporabo v optimizirani obliki ONNX, tisti, ki pa želijo ustvariti svoj model (BYOM), lahko uporabijo posebne orodjarne , da ga prilagodijo strojni opremi.
Med najzanimivejšimi viri je Qualcomm AI Hub , ki ponuja preverjene in optimizirane modele za delovanje na osebnih računalnikih Copilot+ s procesorji Snapdragon X Elite. Vključen je tudi priljubljen ONNX Model Zoo , repozitorij vnaprej naučenih modelov z odprto kodo, pripravljenih za delovanje na različnih napravah, ki podpirajo NPU, vključno s tistimi od Intela in AMD.
Za optimizacijo lastnih modelov Microsoft priporoča uporabo orodja Olive, ki se integrira z ONNX Runtime za obdelavo stiskanja, optimizacije in prevajanja, usmerjenega v NPU . Ta kombinacija omogoča bistveno višjo zmogljivost z isto strojno opremo, kar je še posebej pomembno pri prenosnikih, kjer šteje vsak vat.
Celoten ekosistem razvijalcem veliko olajša osredotočanje na uporabniško izkušnjo in prepuščanje nizkonivojske integracije strojne opreme Windows ML, ONNX Runtime in povezanim orodjem , kjer so se prej pojavljale težave z združljivostjo in vzdrževanjem.
Kako izmeriti dejansko zmogljivost NPU-ja v sistemu Windows
Pri integraciji funkcij umetne inteligence v aplikacijo je ključnega pomena meriti dejansko delovanje modelov na nevronski procesorski enoti (NPU) in razumeti, kaj se dogaja v sistemu. Windows ponuja več orodij za diagnostiko in sledenje, ki to omogočajo precej podrobno.
Prva referenčna točka, dostopna vsakemu uporabniku, je upravitelj opravil sistema Windows 11. Na zavihku »Zmogljivost delovanja« je poleg CPU-ja, pomnilnika, diska, omrežja Wi-Fi in GPU-ja tudi poseben razdelek za NPU. Tam si lahko ogledate odstotek uporabe, različico gonilnika in druge pomembne podatke.
Za razvijalce in napredne uporabnike pridejo na vrsto druga, zmogljivejša orodja, kot sta Windows Performance Recorder (WPR) , ki zdaj vključuje profil nevronske obdelave za beleženje aktivnosti NPU, in Windows Performance Analyzer (WPA) , ki omogoča analizo teh posnetkov.
WPR prek Microsoftovega modela gonilnika MCDM ustvari podrobne sledi o tem, kako sistem komunicira z NPU. Nato vam WPA omogoča ogled grafov in časovnic, ki prikazujejo dogodke CPU-ja, diska, omrežja, izvajalnega okolja ONNX in namensko tabelo NPU-ja , vse na isti časovnici.
To omogoča preučitev vidikov, kot so delovna obremenitev, čas nalaganja modela, ustvarjanje seje sklepanja, konfiguracijski parametri ponudnika izvajanja, čas vsakega posameznega sklepanja in profil vsakega operaterja znotraj modela umetne inteligence. Opazovati je mogoče celo metrike podstrojne opreme NPU, kot je pasovna širina pomnilnika.
Dodatna orodja: GPUView, ONNX Runtime in profili strojne opreme
Poleg WPR in WPA ekosistem Windows ponuja tudi druge pripomočke, ki pomagajo bolje razumeti, kaj točno NPU počne pri izvajanju modelov umetne inteligence . Eden od teh je GPUView, orodje, ki bere dogodke, zabeležene v datotekah sledi (.etl), in jih vizualno prikazuje.
GPUView lahko zdaj prikazuje ne le delovanje grafičnega procesorja (GPU), temveč tudi aktivnost nevronske procesne enote (NPU) in dogodke DirectX, povezane z napravami MCDM . To je uporabno za prikaz dejanske porazdelitve delovne obremenitve med grafičnim procesorjem (GPU) in nevronsko procesno enoto (NPU), ko aplikacija intenzivno uporablja tako umetno inteligenco kot grafiko.
Po drugi strani pa ONNX Runtime, začenši z različico 1.17 in z izboljšavami v različici 1.18.1, oddaja dogodke izvajalnega okolja, ki jih je mogoče zajeti in vizualizirati z WPA . To vam omogoča, da vidite, koliko časa traja nalaganje modela, katera konfiguracija EP se uporablja, kako se obnašajo sklepi na NPU (npr. QNN) in koliko časa porabi vsak operater znotraj modela.
Razvijalci lahko kombinirajo specifične profile ONNX Runtime z drugimi profili WPR (CPE, disk itd.), da dobijo zelo natančno sliko o tem, kje se porablja čas in kako optimizirati zmogljivost . Poleg tega orodja drugih proizvajalcev, kot je Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof), ponujajo celoten sistemski pregled in zagotavljajo še podrobnejše meritve NPU na platformah Snapdragon.
S tem naborom pripomočkov je mogoče ne le preveriti, ali je NPU v uporabi, temveč tudi zaznati ozka grla, nepričakovane zakasnitve ali neoptimalne konfiguracije in jih popraviti, da se kar najbolje izkoristi razpoložljiva strojna oprema.
Kako ugotoviti, ali ima vaš računalnik z operacijskim sistemom Windows NPU in kaj uporablja, da bi ga lahko izkoristil
Za končne uporabnike je tipično vprašanje: ali ima moj računalnik dejansko NPU in ali ga Windows uporablja? Najlažji način za preverjanje je, da odprete Upravitelja opravil (Ctrl+Shift+Esc), odprete zavihek »Učinkovitost delovanja« in poiščete razdelek z oznako »NPU«.
Če se prikaže namenski graf NPU, to pomeni, da ima vaš računalnik ta specializirani procesor. Tam lahko na zavihku »Procesi« vidite, katere aplikacije porabljajo vire NPU, ali pa se poglobite z naprednimi orodji za bolj tehnično analizo. Če se ne prikaže, je morda koristno preveriti konfiguracijo sistema računalnika in nastavitve BIOS-a ali UEFI, da preverite prilagoditve vdelane programske opreme ali podporo za pospeševalnik.
Prisotnost nevronskih procesorjev (NPU) postaja vse pogostejša v sodobnih računalnikih, zlasti v prenosnikih s certifikatom Copilot+ in tistih, ki vključujejo najnovejšo generacijo procesorjev AMD, Intel ali Qualcomm. Proizvajalci te enote vključujejo kot standardno strojno komponento, tako kot so bili nekoč grafični procesorji integrirani v same procesorje.
V mnogih primerih uporabnik začne opažati prednosti, ne da bi moral karkoli spremeniti v načinu svojega dela: jasnejši video klici, učinki, ki se uporabljajo v realnem času brez zamika, daljša življenjska doba baterije pri uporabi pametnih funkcij in splošen občutek tekočnosti tudi pri hkratnem izvajanju več nalog.
Za tiste s tehnično radovednostjo vam orodja za sledenje sistema Windows omogočajo, da natančno veste, kateri procesi obremenjujejo NPU in s kakšnimi vzorci uporabe , kar je zelo uporabno, če preizkušate novo programsko opremo ali če želite preveriti, ali aplikacija resnično izkorišča strojno opremo.
Aplikacije iz resničnega sveta, ki že izkoriščajo prednosti NPU v sistemu Windows
Poleg teorije je zanimivo videti, kateri vsakdanji programi izkoriščajo prednosti NPU v sistemu Windows . Seznam se iz meseca v mesec povečuje, vendar se je več znanih imen že začelo zanašati na ta čip za pospešitev svojih funkcij umetne inteligence.
V svetu urejanja slik je Adobe Photoshop odličen primer. Orodja, ki jih poganja umetna inteligenca, kot so samodejna izbira predmetov, odstranjevanje ozadja in sprotno zmanjševanje šuma, lahko delujejo veliko hitreje, če ima računalnik nevronsko procesorsko enoto (NPU), kar sprosti grafično kartico za druge naloge upodabljanja.
Kar zadeva varnost, je Norton Antivirus vključil funkcije, ki jih poganja umetna inteligenca in izkoriščajo nevronsko procesno enoto (NPU) za hitrejše odkrivanje poskusov lažnega predstavljanja in prevar na spletnih mestih. To pospeši zaščito v realnem času, ne da bi pri tem preobremenili procesor ali upočasnili sistem.
Na področju oblikovanja in vizualnih vsebin platforme, kot je Canva, dodajajo vse zmogljivejša orodja za ustvarjanje in urejanje, ki jih poganja umetna inteligenca. Številne od teh funkcij je mogoče pospešiti z lokalno strojno opremo, ko je na voljo NPU, kar skrajša čakalne čase pri uporabi filtrov, generativnih ozadij ali pametnih prilagoditev.
Za urejanje videoposnetkov DaVinci Resolve Studio vključuje tudi orodja, ki izkoriščajo lokalno pospeševanje umetne inteligence, kot so zmanjševanje šuma, prepoznavanje obrazov, samodejno kadriranje in druge napredne funkcije. Če te naloge prenesete na nevronsko procesno enoto (NPU), se doseže bolj gladka izkušnja urejanja in krajši čas izvoza.
Poleg tega na ravni operacijskega sistema Windows Studio Effects, Copilot in druge funkcije sistema Windows 11 izkoriščajo NPU za izvajanje video učinkov, izolacije govora ali kontekstualnih pomočnikov v realnem času, s čimer se CPU osredotoči na aplikacije za produktivnost, ki jih ima uporabnik odprte.
Neuralni procesorji na trgu: Intel, AMD, Qualcomm in prizadevanja za osebne računalnike z umetno inteligenco
Uporaba nevronskih procesorjev (NPU) v osebnih računalnikih ni osamljen poskus: vse kaže, da smo priča temeljnemu prehodu, podobnemu prehodu na SSD-je ali integraciji grafičnih procesorjev (GPU) v procesorje . Analitska podjetja, kot je IDC, ocenjujejo, da bo do leta 2025 izdanih več kot 100 milijonov osebnih naprav (prenosnikov, tablic in namiznih računalnikov) z integriranimi NPU-ji.
V tem kontekstu so trije glavni akterji, ki so največ vlagali v izvorno umetno inteligenco za osebne računalnike, AMD, Intel in Qualcomm . Vsak s svojim pristopom, a vsi z istim ciljem: omogočiti umetni inteligenci, da deluje neposredno na uporabnikovi strojni opremi, hitro, učinkovito in zasebno.
AMD je na primer predstavil družini procesorjev Ryzen AI Max Series in Ryzen AI 300 z arhitekturama, kot sta Zen 5 in XDNA 2. Najnaprednejši modeli ponujajo do 55 TOPS zmogljivosti umetne inteligence, kar petkrat pomnoži zmogljivost prejšnje generacije in omogoča zelo zmogljive ultra prenosne oblike. Če želite izvedeti več o njunih arhitekturah, si lahko preberete o AMD RDNA 5 in uDNA.
Znotraj tega razpona izstopajo procesorji, kot je AMD Ryzen AI 9 HX 370 , katerega NPU doseže 50 TOPS in za 25 % preseže minimalni prag Copilot+ PC, ter Ryzen AI 395+ , ki ponuja še večjo trajnostno zmogljivost umetne inteligence za zahtevne lokalne modele. Zahvaljujoč pristopu prostorskega pretoka podatkov ti čipi premikajo podatke med enotami MAC brez nenehnega dostopa do RAM-a, s čimer se zmanjša zakasnitev in poraba energije.
Intel je jasno povedal, da je umetna inteligenca v središču njegovega načrta: njegov cilj je v nekaj letih dobaviti več kot 100 milijonov procesorjev z namenskimi pospeševalniki umetne inteligence , doseči do 120 TOP-ov skupne zmogljivosti in podpreti več kot 500 funkcij, ki temeljijo na umetni inteligenci, s podporo ekosistema stotin neodvisnih razvijalcev programske opreme. Če želite spremljati razvoj njihovih čipov, si oglejte naše najnovejše novice o Intelovih procesorjih.
Kar zadeva Qualcomm, so njihove platforme Snapdragon X Elite PC postale eden od stebrov osebnih računalnikov Copilot+, ki utrjujejo model, kjer CPU, GPU in NPU sobivajo v visoko učinkovitem SoC, kar je idealno za ultra tanke prenosnike z veliko urami delovanja baterije in vedno na voljo zmogljivostmi umetne inteligence.
Prednosti za različne tipe uporabnikov: od avtomatizacije pisarn do lokalne umetne inteligence
Veliko vprašanje za mnoge je: kaj pridobim v vsakdanjem življenju z NPU v sistemu Windows? Odgovor je odvisen od vrste uporabe, vendar imajo skoraj vsi tipični uporabniki od tega koristi na tak ali drugačen način.
Za pisarniške delavce NPU omogoča delovanje funkcij, kot so učinki programa Windows Studio v videoklicih (zameglitev ozadja, samodejno ostrenje, izboljšanje osvetlitve, izolacija glasu), ne da bi pri tem obremenjevali procesor. To sprosti več prostora za delo z obsežnimi preglednicami, več odprtimi aplikacijami za produktivnost in intenzivnim brskanjem po spletu, ne da bi se računalnik upočasnil.
Študenti in porazdeljene ekipe lahko izkoristijo prevode v realnem času, samodejno prepisovanje zvoka in pomočnike, ki pomagajo pri povzetkih dokumentov, tudi v scenarijih z omejeno povezljivostjo. Lokalna umetna inteligenca odpravi veliko zakasnitve in izboljša izkušnjo na mednarodnih sestankih.
Kreativni strokovnjaki, tako v fotografiji kot videu, imajo koristi od filtrov, pospešenih z NPU, prepoznavanja prizorov, pametnih mask in hitrejšega generativnega polnjenja , kar skrajša čakalne čase pri urejanju in izvažanju projektov. To je še posebej opazno pri zahtevnih delovnih procesih.
Končno, uporabniki, ki želijo modele umetne inteligence izvajati lokalno na svojih računalnikih (na primer, da se izognejo nalaganju občutljivih podatkov v oblak), manjkajoči del najdejo v NPU-ju. Obdelava sklepov na sami napravi ščiti zasebnost, odpravlja odvisnosti od povezave in lahko ponudi zelo konkurenčne odzivne čase za naloge, kot so lokalni klepetalni roboti, razvrščanje dokumentov ali analiza slik.
V vseh primerih je skupni imenovalec ta, da NPU omogoča, da umetna inteligenca preneha biti nekaj oddaljenega, kar deluje le, ko ste povezani, in da deluje kot izvorna zmogljivost računalnika, vedno na voljo in prilagojena temu, kar počnete , od najpreprostejšega do najnaprednejšega.
Pogosto zastavljena vprašanja o NPU, zmogljivosti in zasebnosti v sistemu Windows
Pogosto vprašanje je, kako se nevronska procesna enota (NPU) dejansko razlikuje od tradicionalne grafične kartice . Čeprav lahko grafična procesna enota (GPU) izvaja modele umetne inteligence, je primarno zasnovana za grafiko, medtem ko je NPU zasnovana izključno za pospeševanje nevronskih mrež in operacij strojnega učenja. To ji omogoča, da sprosti tako procesor kot grafično procesorsko enoto od ponavljajočih se nalog umetne inteligence, hkrati pa porabi bistveno manj energije.
Drugo pomembno vprašanje je, kako izboljša zasebnost. Z lokalnim izvajanjem funkcij umetne inteligence vam NPU preprečuje nenehno pošiljanje osebnih podatkov v oblak . Za tiste, ki delajo z občutljivimi informacijami (novinarji, odvetniki, zdravniki, podjetja s kritičnimi podatki) ali preprosto cenijo svojo zasebnost, to pomeni pomembno razliko v primerjavi s popolnim zanašanjem na oddaljene storitve.
Kar zadeva igranje iger, nevronska procesna enota (NPU) ne nadomešča grafičnega procesorja (GPU), vendar lahko posredno pomaga v določenih scenarijih . Tehnologije, kot je AMD FidelityFX Super Resolution, uporabljajo umetno inteligenco za povečanje ločljivosti slike in izboljšanje hitrosti sličic (ali Nvidijin DLSS 5 ). Če del tega izračuna opravi nevronska procesna enota (NPU), se lahko grafična procesna enota osredotoči na čisto upodabljanje, kar v nekaterih igrah pomeni bolj uravnoteženo splošno zmogljivost.
Prav tako se je logično vprašati, ali bo umetna inteligenca, integrirana v protivirusno programsko opremo, pomočnike ali orodja za produktivnost, "vohunila" bolj pogosto. Resničnost je, da lokalna obdelava v nevronski procesni enoti (NPU) omogoča ravno nasprotno : več ko se naredi na sami napravi, manj podatkov mora potovati na zunanje strežnike, kar zmanjšuje površino za napad. Kljub temu je vedno priporočljivo pregledati politiko zasebnosti vsake aplikacije.
Splošno mnenje, tako med proizvajalci kot analitiki, je, da nevronske procesne enote (NPU) in osebni računalniki z umetno inteligenco niso minljiva muha, temveč naslednji logičen korak v evoluciji osebnih računalnikov , tako kot so bili nekoč večjedrni procesorji in SSD diski. Še vedno smo v zgodnjih fazah, vendar to, kar že vidimo na trgu, kaže, da bodo nevronske procesne enote (NPU) v le nekaj letih tako običajne kot integrirane grafične kartice (GPU).
Ves ta premik k nevronskim procesnim enotam (NPU) v sistemu Windows gradi trdne temelje za premik umetne inteligence iz izolirane storitve v oblaku v standardno zmogljivost osebnega računalnika, kar omogoča hitrejše, učinkovitejše in bolj zasebne računalnike, ki so bolje prilagojeni našemu vsakodnevnemu delu, študiju in ustvarjanju vsebin.
