Windows'ta NPU: Nedir, nasıl çalışır ve neden önemlidir?

Informatec Dijital » Ücretsiz Destekler » Windows'ta NPU: Nedir, nasıl çalışır ve neden önemlidir?

Windows'a NPU'ların (Sinirsel İşlem Birimleri) gelmesi, yapay zekayı bilgisayarlarda kullanma şeklimizi tamamen değiştirdi. Daha önce neredeyse tamamen buluta dayanan işlemler artık dizüstü bilgisayarlarımızda, masaüstü bilgisayarlarımızda ve mini bilgisayarlarımızda doğrudan çalışmaya başlıyor ve hız, pil ömrü ve gizlilikte muazzam iyileştirmeler sağlıyor. Özellikle yeni Copilot+ cihazları ve Intel, AMD ve Qualcomm'un en yeni işlemcileriyle Windows 11, bu devrimin kalbinde yer alıyor.

Önümüzdeki aylarda bilgisayarınızı yükseltmeyi düşünüyorsanız, NPU'nun ne olduğunu, Microsoft'un Windows 11'deki birçok gelişmiş yapay zeka özelliği için neden buna ihtiyaç duyduğunu , Copilot+ bilgisayarlardaki rolünü, hangi işlemci modellerinin bunu içerdiğini ve hangi gerçek dünya uygulamalarının bu yeni çipten halihazırda yararlandığını anlamanız çok önemlidir. Lafı uzatmadan, daha yakından inceleyelim, böylece yükseltmenin buna değip değmeyeceği konusunda bilinçli bir karar verebilirsiniz.

NPU tam olarak nedir ve neden herkes şimdi bundan bahsediyor?

Modern bir bilgisayarda NPU (Sinirsel İşlem Birimi) dediğimizde, sinir ağlarının ve diğer makine öğrenimi algoritmalarının matematiksel işlemlerini yürütmede uzmanlaşmış bir işlemciden bahsediyoruz . CPU veya GPU'nun yerini almak için değil, yapay zeka ile ilgili her şeyi ele alarak onları tamamlamak için tasarlanmıştır.

Mantıksal komutları sırayla yürütmek üzere tasarlanmış merkezi işlem biriminin (CPU) ve büyük piksel işlemeye odaklanan grafik kartının aksine, NPU, inanılmaz bir hızda ve çok düşük güç tüketimiyle sayı matrislerini çarpmak ve toplamak üzere sıfırdan tasarlanmıştır . Bu, yüz tanımadan görüntü oluşturmaya kadar yapay zeka modellerinin "düşünme" biçiminin temelini oluşturmaktadır.

Pratikte, NPU'ların video görüşmelerinde arka plan bulanıklaştırmadan gerçek zamanlı transkripsiyona, Copilot gibi asistanlara veya gelişmiş video düzenleme filtrelerine kadar sistemin ve uygulamaların tüm akıllı işlevlerinin özel motoru haline geldiğini söyleyebiliriz .

En önemli avantajlardan biri, yapay zekanın verileri uzak sunuculara göndermeye gerek kalmadan doğrudan cihaz üzerinde çalışabilmesidir. Bu, gizliliği artırır, gecikmeyi azaltır ve işlemci ile grafik işlemcinin iş yükünü hafifleterek , bu birimlerin diğer görevler için kullanılmasını sağlar.

Ayrıca, birçok üretici bu birimleri FP32 yerine INT8 gibi daha düşük hassasiyetli formatlarla çalışacak şekilde tasarlıyor. Doğru tahminler yapmak için aşırı matematiksel hassasiyet gerektirmediğinden, NPU her çıkarımda önemli miktarda enerji tasarrufu sağlayabilir ; bu da özellikle dizüstü bilgisayarlar ve mini PC'ler için hayati önem taşır.

CPU, GPU ve NPU: Modern SoC'nin üçgeni

Modern Windows 11 cihazlarında kullanılan işlemciler genellikle Sistem-Çip Üzerinde (SoC) yaklaşımını kullanır; burada CPU, GPU ve NPU aynı silikon çip üzerinde entegre edilmiştir . Bu fiziksel yakınlık, sistem RAM'ini paylaşmalarına ve önemli darboğazlar olmadan aralarında görev aktarmalarına olanak tanır.

Bu üçgende, CPU kontrol beyni görevi görür, GPU grafikler için büyük ölçekli paralel işlemeyi yönetir ve NPU tamamen makine öğrenimi ve sinir ağı işlemlerine odaklanır . Her birinin kendi uzmanlık alanı vardır ve Windows 11, iş yüküne bağlı olarak neyin nereye yerleştirileceğine karar verir.

Sistem video efektleri uygulamaya, anlık konuşma çevirisi yapmaya veya bir ONNX yapay zeka modeli çalıştırmaya ihtiyaç duyduğunda, Windows 11 mevcut donanımı analiz eder ve bir NPU algılarsa, performans ve güç tüketimi arasında en iyi dengeyi sağlamak için bu görevleri ona yönlendirir . Herhangi bir nedenle NPU kullanılamıyorsa, GPU veya nihayetinde CPU devreye girer.

Bu akıllı görev dağıtımı, özellikle termal yönetim ve güç tüketiminin kritik olduğu ince dizüstü bilgisayarlar, mini PC'ler ve hepsi bir arada bilgisayarlarda son derece önemlidir ( dizüstü bilgisayar donanımı eğitimlerimize bakın ). Sürekli yapay zeka iş yükünü NPU'ya aktarmak, CPU'nun aşırı ısınmasını ve frekansını düşürmek zorunda kalmasını önleyerek genel sistem sorunsuzluğunu korur.

Verimlilik açısından, geleneksel bir GPU, karmaşık yapay zeka algoritmalarını çalıştırmak için onlarca watt enerji tüketebilirken, bir NPU aynı işi çok daha düşük tüketimle yapabilir ve yoğun yapay zeka senaryolarında pil ömrünü %15 ila %20 oranında uzatmanıza olanak tanır.

NPU ve Windows 11: Copilot+ Bilgisayarların Rolü

Microsoft, yapay zekayı ek bir özellik olmaktan çıkarıp kullanıcının günlük yaşamına entegre etmeyi amaçlayan yeni bir Windows 11 bilgisayar kategorisi olan Copilot+ PC'leri piyasaya sürerek bir adım daha ileri gitti . Bu makineler, diğer özelliklerinin yanı sıra, 40 TOPS'u (Saniyede Tera İşlem) aşan yüksek performanslı bir NPU'ya sahip olmalarıyla öne çıkıyor.

40 TOPS'un üzerindeki bu gereksinim bir heves değil: Windows 11'in hem sistem hem de uygulama düzeyindeki yeni yapay zeka özelliklerinin çoğu, pil ömrünü veya diğer görevlerin performansını olumsuz etkilemeden gerçek zamanlı çeviriler, görüntü oluşturma, video efektleri ve akıllı asistanlar sunabilmek için bu düzeyde sürekli güce ihtiyaç duyuyor.

Pratikte, Copilot+ PC, tüm gün süren pil ömrü, sürekli erişilebilir yapay zeka deneyimleri ve Microsoft'un en gelişmiş yapay zeka modellerine ve özelliklerine doğrudan erişim sağlamak üzere tasarlanmıştır . Buradaki fikir, buluta bu kadar bağımlı kalmadan Copilot'ı kullanarak çalışabilmeniz, ders çalışabilmeniz veya içerik üretebilmenizdir.

Bu sistemler, Qualcomm'dan (Snapdragon X Elite ailesi gibi), AMD'den (en yeni Ryzen AI gibi) ve Intel'den (Core Ultra ve ardılları) yeni nesil işlemcilere dayanmaktadır; seçenekleri karşılaştırmak için Intel ve AMD işlemci eşdeğerliklerine bakın. Hepsi, üç işlem motorunu (CPU, GPU ve NPU ) entegre etme konseptini paylaşmaktadır , böylece Windows 11 iş yükünü çok verimli bir şekilde dağıtabilir.

Windows 11 platformu , geliştirilmiş görüntülü arama efektleri, akıllı belge düzenleme, yerel içeriği özetleyen asistanlar ve sürekli olarak buluta veri göndermeden yapay zekaya dayanan yaratıcı özellikler gibi benzersiz deneyimler aracılığıyla bu yeteneklerden yararlanmaya hazırlanıyor .

Snapdragon X Elite çipi ve Qualcomm'un iddiası

Copilot+ PC'nin temel bileşenlerinden biri, Arm mimarisine dayalı ve Qualcomm tarafından geliştirilen Snapdragon X Elite çipidir. Bu işlemci, yapay zeka entegrasyonu göz önünde bulundurularak tasarlanmış olup, son derece güçlü ve enerji verimli bir NPU içermektedir.

Snapdragon X Elite'in NPU'su, saniyede on trilyonlarca işleme ulaşarak büyük veri hacimlerini paralel olarak işleyebilir; bu da eş zamanlı çeviri, görüntü iyileştirme veya gerçek zamanlı analiz gibi yapay zeka yoğun görevleri pilin hızlı tükenmesine neden olmadan halletmesini sağlar.

Windows 11, bu cihazlardaki CPU, GPU ve NPU'nun birleşik çalışmasını koordine eder. Sistem, herhangi bir anda hangi bileşenin her görev için en uygun olduğuna karar verir ve hız, yanıt verme ve enerji tüketimi arasında en uygun dengeyi arar . Bu da, tüm gün pil ömrüne ve sürekli aktif bir yapay zeka deneyimine sahip çok ince ve hafif dizüstü bilgisayarlar ortaya çıkarır.

Bu yaklaşımın en büyük avantajı, Copilot+ bilgisayarlarındaki yapay zeka deneyimlerinin çoğunun doğrudan cihazın kendisinde çalıştırılabilmesidir: Windows 11 özelliklerinden NPU için optimize edilmiş üçüncü taraf araçlara kadar . Bu, internet bağlantısına olan bağımlılığı azaltır ve veri güvenliğini artırır.

Qualcomm ayrıca, Qualcomm AI Hub aracılığıyla geliştiriciler için özel kaynaklar sunmaktadır. Burada , Snapdragon X Elite işlemcili Copilot+ cihazlarda verimli bir şekilde çalışmaya hazır, bu NPU'lar için optimize edilmiş ve doğrulanmış modeller bulabilirsiniz .

Windows'un yapay zekâ için NPU'yu nasıl algıladığı ve kullandığı

NPU, bir bilgisayardaki diğer donanım kaynakları gibi, onunla nasıl iletişim kurulacağını ve gücünden nasıl yararlanılacağını bilmek için işletim sistemine ve uygulamalara ihtiyaç duyar . Microsoft, bu birimlere erişim yöntemlerini sürekli olarak geliştiriyor ve şu anda birincil yöntem olarak Windows Makine Öğrenimi'ni (WinML veya WinML) kullanmak öneriliyor.

Bir dönem DirectML, Windows'ta yapay zeka hızlandırmasıyla çalışmak için standart yaklaşım olmuştu, ancak şimdi WinML ön plana çıktı . Bu değişim, geliştiricinin hayatını kolaylaştırmayı ve uygulamaların hem Copilot+ PC'lerde hem de Intel veya AMD NPU'lu diğer cihazlarda NPU ve GPU'yu mümkün olduğunca sorunsuz bir şekilde kullanmasını sağlamayı amaçlıyor.

Windows ML ile sistem, cihazın donanımıyla uyumlu Yürütme Sağlayıcılarını (EP'ler) otomatik olarak algılar. Geliştiricinin üreticiye özgü kütüphaneleri manuel olarak paketlemesi yerine, Windows bu EP'leri sistemin kendisi veya Windows Update aracılığıyla entegre bir şekilde indirir ve yönetir.

Özünde, Windows ML hala çıkarım motoru olarak ONNX Runtime'ı kullanıyor, ancak farklı donanım üreticilerini yönetmenin karmaşıklığının büyük bir kısmını geliştiriciden gizliyor . Microsoft, her yeni silikon nesli için güncellenmiş ve optimize edilmiş EP'lerin kullanılabilir olmasını sağlamak için Qualcomm, Intel, AMD ve diğer ortaklarla doğrudan işbirliği yapıyor.

Bir uygulama, NPU'lu bir bilgisayarda Windows ML kullanarak bir yapay zeka modelini dağıttığında, işlem otomatik olarak gerçekleşir: WinML, hangi hızlandırıcıların kullanılabilir olduğunu kontrol eder, en verimli EP'yi (Qualcomm NPU'lar için QNN, Intel platformları için OpenVINO vb.) seçer, yükler ve çıkarım işlemine başlar. Bir sorun oluşursa, kullanıcı müdahalesi olmadan sorunsuz bir şekilde GPU veya CPU'ya geçiş yapar.

Model formatları, nicelleştirme ve geliştirici araçları

Yapay zeka modelleri genellikle başlangıçta FP32 gibi yüksek hassasiyetli formatlarda eğitilir, ancak tüketici NPU'ları çok daha yüksek performans ve enerji verimliliği elde etmek için INT8 gibi daha küçük gösterimlerle daha iyi çalışır .

Bu, modellerin NPU üzerinde çalıştırılmadan önce dönüştürülmesi veya nicelleştirilmesi gerektiği anlamına gelir. Birçok model optimize edilmiş ONNX formatında kullanıma hazır olarak mevcuttur, ancak kendi modelini getirmek isteyenler (BYOM), modeli donanıma uyarlamak için özel araç zincirlerini kullanabilirler.

En ilgi çekici kaynaklar arasında, Snapdragon X Elite işlemcili Copilot+ bilgisayarlarda çalıştırılmak üzere doğrulanmış ve optimize edilmiş modeller sunan Qualcomm AI Hub yer alıyor. Ayrıca , Intel ve AMD dahil olmak üzere çeşitli NPU özellikli cihazlarda çalıştırılmaya hazır, önceden eğitilmiş, açık kaynaklı modellerin bulunduğu popüler ONNX Model Zoo da mevcut.

Microsoft, kendi modellerini optimize etmek için, sıkıştırma, optimizasyon ve NPU odaklı derleme işlemlerini gerçekleştirmek üzere ONNX Runtime ile entegre olan Olive adlı bir araç kullanılmasını önermektedir . Bu kombinasyon, aynı donanımla önemli ölçüde daha yüksek performans sağlar; bu da özellikle her watt'ın önemli olduğu dizüstü bilgisayarlarda büyük önem taşır.

Bu ekosistem, geliştiricilerin kullanıcı deneyimine odaklanmasını ve düşük seviyeli donanım entegrasyonunu Windows ML, ONNX Runtime ve ilgili araçlara bırakmasını çok daha kolaylaştırıyor ; eskiden uyumluluk ve bakım sorunları bu alanlarda ortaya çıkıyordu.

Windows'ta NPU'nun gerçek performansını nasıl ölçebiliriz?

Bir uygulamaya yapay zeka özellikleri entegre edilirken, modellerin NPU üzerindeki gerçek performansını ölçmek ve sistem içinde neler olup bittiğini anlamak çok önemlidir . Windows, bunu oldukça ayrıntılı bir şekilde yapmak için çeşitli teşhis ve izleme araçları sunmaktadır.

Herhangi bir kullanıcının erişebileceği ilk referans noktası, Windows 11 Görev Yöneticisi'dir . "Performans" sekmesinde, CPU, bellek, disk, Wi-Fi ve GPU'nun yanı sıra NPU için özel bir bölüm bulunur. Burada kullanım yüzdesini, sürücü sürümünü ve diğer ilgili verileri görebilirsiniz.

Geliştiriciler ve ileri düzey kullanıcılar için, NPU etkinliğini kaydetmek üzere artık bir sinirsel işlem profili içeren Windows Performans Kaydedici (WPR) ve bu kayıtları analiz etmenizi sağlayan Windows Performans Analizcisi (WPA) gibi daha güçlü araçlar devreye giriyor .

WPR, sistemin Microsoft'un MCDM sürücü modeli aracılığıyla NPU ile nasıl etkileşim kurduğuna dair ayrıntılı izler oluşturur. Ardından, WPA , CPU, disk, ağ, ONNX Çalışma Zamanı olayları ve özel bir NPU tablosunu gösteren grafikleri ve zaman çizelgelerini aynı zaman çizelgesinde görüntülemenizi sağlar .

Bu sayede iş yükü, model yükleme süresi, çıkarım oturumu oluşturma, yürütme sağlayıcısı yapılandırma parametreleri, her bir çıkarımın süresi ve yapay zeka modeli içindeki her bir operatörün profili gibi hususlar incelenebilir . Hatta bellek bant genişliği gibi NPU alt donanım metrikleri bile gözlemlenebilir.

Ek araçlar: GPUView, ONNX Runtime ve donanım profilleri

WPR ve WPA'ya ek olarak, Windows ekosistemi, yapay zeka modellerini çalıştırırken NPU'nun tam olarak ne yaptığını daha iyi anlamaya yardımcı olan başka araçlar da sunmaktadır . Bunlardan biri, izleme dosyalarında (.etl) kaydedilen olayları okuyan ve bunları görsel olarak görüntüleyen bir araç olan GPUView'dur.

GPUView artık yalnızca GPU işlemlerini değil, aynı zamanda NPU etkinliğini ve MCDM aygıtlarıyla ilişkili DirectX olaylarını da görüntüleyebiliyor . Bu, bir uygulama hem yapay zekayı hem de grafikleri yoğun olarak kullandığında iş yükünün GPU ve NPU arasında nasıl dağıtıldığını görmek için faydalıdır.

Öte yandan, ONNX Runtime, 1.17 sürümünden itibaren ve 1.18.1 sürümündeki iyileştirmelerle birlikte, WPA ile yakalanabilen ve görselleştirilebilen çalışma zamanı olayları üretir . Bu sayede bir modelin yüklenmesinin ne kadar sürdüğünü, hangi EP yapılandırmasının kullanıldığını, NPU'daki çıkarımların (örneğin, QNN) nasıl davrandığını ve her operatörün model içinde ne kadar zaman tükettiğini görebilirsiniz.

Geliştiriciler , zamanın nerede harcandığına ve performansın nasıl optimize edileceğine dair çok doğru bir tablo elde etmek için belirli ONNX Runtime profillerini diğer WPR profilleriyle (CPU, disk vb.) birleştirebilirler . Ek olarak, Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof) gibi üçüncü taraf araçlar, sistem genelinde bir görünüm sunar ve Snapdragon platformlarında daha da ayrıntılı NPU ölçümleri sağlar.

Bu yardımcı programlar seti sayesinde, NPU'nun kullanımda olup olmadığını doğrulamakla kalmaz, aynı zamanda darboğazları, beklenmeyen gecikmeleri veya optimum olmayan yapılandırmaları tespit edip düzelterek mevcut donanımdan en iyi şekilde yararlanmak da mümkündür .

Windows bilgisayarınızın NPU'ya sahip olup olmadığını ve bundan nasıl faydalandığını nasıl anlayabilirsiniz?

Son kullanıcılar için tipik soru şudur: Bilgisayarımda gerçekten bir NPU (Ağ Oluşturucu İşlemci) var mı ve Windows bunu kullanıyor mu? Bunu kontrol etmenin en kolay yolu, Görev Yöneticisi'ni (Ctrl+Shift+Esc) açmak, "Performans" sekmesine gitmek ve "NPU" etiketli bir bölüm aramaktır.

Eğer özel bir NPU grafiği görünüyorsa, bu bilgisayarınızın bu özel işlemciye sahip olduğu anlamına gelir. Buradan, "İşlemler" sekmesinde hangi uygulamaların NPU kaynaklarını tükettiğini görebilir veya daha teknik bir analiz için gelişmiş araçlarla daha derinlemesine inceleme yapabilirsiniz. Eğer görünmüyorsa, donanım yazılımı ayarlamalarını veya hızlandırıcı desteğini doğrulamak için bilgisayarınızın sistem yapılandırmasını ve BIOS veya UEFI ayarlarını kontrol etmek faydalı olabilir.

NPU'ların varlığı, özellikle Copilot+ sertifikalı dizüstü bilgisayarlarda ve AMD, Intel veya Qualcomm'un en yeni nesil işlemcilerini entegre eden bilgisayarlarda, modern bilgisayarlarda giderek daha yaygın hale geliyor. Üreticiler, tıpkı GPU'ların bir zamanlar işlemcilerin içine entegre edilmesi gibi, bu birimleri standart bir donanım bileşeni olarak dahil ediyorlar.

Çoğu durumda, kullanıcı çalışma biçiminde herhangi bir değişiklik yapmaya gerek duymadan avantajları fark etmeye başlar: daha net görüntülü görüşmeler, gecikme olmadan gerçek zamanlı olarak uygulanan efektler, akıllı özellikler kullanılırken daha uzun pil ömrü ve aynı anda birden fazla görev çalıştırılırken bile genel bir akıcılık hissi.

Teknik konulara meraklı olanlar için, Windows izleme araçları , hangi işlemlerin NPU'ya ne tür kullanım kalıplarıyla yük bindirdiğini tam olarak bilmenizi sağlar ; bu da yeni yazılımları test ediyorsanız veya bir uygulamanın donanımdan gerçekten yararlanıp yararlanmadığını doğrulamak istiyorsanız çok faydalıdır.

Windows'ta NPU'dan halihazırda yararlanan gerçek dünya uygulamaları

Teorinin ötesinde, asıl ilginç olan, Windows'taki NPU'dan hangi günlük programların yararlandığını görmek . Liste her ay büyüyor, ancak birçok tanınmış isim şimdiden yapay zeka işlevlerini hızlandırmak için bu çipe güvenmeye başladı.

Görüntü düzenleme dünyasında Adobe Photoshop bunun en iyi örneklerinden biridir. Otomatik nesne seçimi, arka plan kaldırma ve anlık gürültü azaltma gibi yapay zeka destekli araçlar, bilgisayarda NPU (Nükleer İşlem Birimi) varsa çok daha hızlı çalışabilir ve GPU'yu diğer işleme görevleri için serbest bırakabilir.

Güvenlik açısından Norton Antivirus , web sitelerindeki kimlik avı girişimlerini ve dolandırıcılıkları daha hızlı tespit etmek için NPU'dan yararlanan yapay zeka destekli özellikler entegre etmiştir. Bu, işlemciyi aşırı yüklemeden veya sistemi yavaşlatmadan gerçek zamanlı korumayı hızlandırır.

Tasarım ve görsel içerik alanında, Canva gibi platformlar giderek daha güçlü yapay zeka destekli üretim ve düzenleme araçları ekliyor. Bu özelliklerin çoğu, bir NPU (Nükleer İşlem Birimi) mevcut olduğunda yerel donanımla hızlandırılabilir ve filtreler, üretken arka planlar veya akıllı ayarlamalar uygulanırken bekleme sürelerini azaltabilir.

Video düzenleme için DaVinci Resolve Studio , gürültü azaltma, yüz tanıma, otomatik çerçeveleme ve diğer gelişmiş özellikler gibi yerel yapay zeka hızlandırmasından yararlanan araçları da entegre eder. Bu görevlerin NPU'ya devredilmesi, daha akıcı bir düzenleme deneyimi ve daha kısa dışa aktarma süreleri sağlar.

Ayrıca, işletim sistemi düzeyinde, Windows Studio Effects, Copilot ve diğer Windows 11 özellikleri, video efektlerini, konuşma izolasyonunu veya bağlamsal yardımcıları gerçek zamanlı olarak çalıştırmak için NPU'yu kullanır ve böylece CPU'nun kullanıcının açık olan üretkenlik uygulamalarına odaklanmasını sağlar.

Piyasada NPU'lar: Intel, AMD, Qualcomm ve yapay zekâ destekli bilgisayarlara yönelik hamleler

Bilgisayarlarda NPU'ların benimsenmesi izole bir deney değil: her şey, SSD'lere geçişe veya GPU'ların işlemcilere entegrasyonuna benzer temel bir dönüşüme tanık olduğumuzu gösteriyor . IDC gibi analiz firmaları, 2025 yılına kadar 100 milyondan fazla kişisel cihazın (dizüstü bilgisayarlar, tabletler ve masaüstü bilgisayarlar) entegre NPU'larla piyasaya sürüleceğini tahmin ediyor.

Bu bağlamda, PC'ler için yerel yapay zekaya en çok yatırım yapan üç büyük oyuncu AMD, Intel ve Qualcomm'dur . Her birinin kendine özgü bir yaklaşımı var, ancak hepsinin ortak amacı aynı: Yapay zekanın kullanıcının donanımında hızlı, verimli ve gizli bir şekilde çalışmasını sağlamak.

Örneğin AMD, Zen 5 ve XDNA 2 gibi mimarilere sahip Ryzen AI Max Serisi ve Ryzen AI 300 ailelerini piyasaya sürdü. En gelişmiş modeller, önceki neslin performansını beş katına çıkararak ve çok güçlü ultra taşınabilir form faktörlerine olanak tanıyarak 55 TOPS'a kadar yapay zeka performansı sunuyor. Mimarileri hakkında daha fazla bilgi edinmek için AMD RDNA 5 ve uDNA hakkında okuyabilirsiniz.

Bu aralıkta, NPU'su 50 TOPS'a ulaşan ve Copilot+ PC minimum eşiğini %25 aşan AMD Ryzen AI 9 HX 370 gibi işlemciler öne çıkıyor; aynı şekilde, zorlu yerel modeller için daha da yüksek sürekli yapay zeka performansı sunan Ryzen AI 395+ de dikkat çekiyor. Mekansal veri akışı yaklaşımları sayesinde, bu çipler verileri sürekli olarak RAM'e erişmeden MAC birimleri arasında taşıyarak gecikmeyi ve güç tüketimini azaltıyor.

Intel ise yapay zekanın yol haritasının merkezinde olduğunu açıkça belirtti: Hedefi, birkaç yıl içinde 100 milyondan fazla özel yapay zeka hızlandırıcıya sahip işlemciyi piyasaya sürmek , 120 TOPS'a kadar birleşik performans elde etmek ve yüzlerce bağımsız yazılım geliştiricisinden oluşan bir ekosistemin desteğiyle 500'den fazla yapay zeka tabanlı işlevi desteklemektir. Çiplerinin gelişimini takip etmek için Intel işlemcileriyle ilgili en son haberlerimize göz atın.

Qualcomm'a gelince, Snapdragon X Elite PC platformları, CPU, GPU ve NPU'nun son derece verimli bir SoC'de bir arada bulunduğu, uzun pil ömrüne ve her zaman kullanılabilir yapay zeka özelliklerine sahip ultra ince dizüstü bilgisayarlar için mükemmel olan Copilot+ PC'lerin temel taşlarından biri haline geldi.

Farklı kullanıcı türleri için avantajlar: ofis otomasyonundan yerel yapay zekaya kadar.

Birçok kişi için en büyük soru şu: Windows'ta bir NPU'nun günlük hayatımda bana ne gibi faydaları olur? Cevap kullanım türüne bağlıdır, ancak neredeyse tüm tipik kullanıcılar bir şekilde fayda görür.

Ofis çalışanları için NPU, video görüşmelerinde Windows Studio efektleri (arka plan bulanıklığı, otomatik odaklama, ışık iyileştirme, ses izolasyonu) gibi özelliklerin CPU'yu zorlamadan çalışmasına olanak tanır. Bu, bilgisayarın yavaşlamadan ağır elektronik tabloları, birden fazla açık üretkenlik uygulamasını ve yoğun web taramasını işlemek için daha fazla alan sağlar.

Öğrenciler ve uzaktan çalışan ekipler, sınırlı bağlantı koşullarında bile gerçek zamanlı çevirilerden, otomatik ses transkripsiyonundan ve belge özetlemede yardımcı olan asistanlardan yararlanabilirler . Yerel yapay zeka, gecikmeyi büyük ölçüde ortadan kaldırır ve uluslararası toplantılardaki deneyimi iyileştirir.

Fotoğrafçılık ve video alanlarındaki yaratıcı profesyoneller, NPU hızlandırmalı filtrelerden, sahne tanıma özelliğinden, akıllı maskelerden ve daha hızlı üretken dolgu işleminden faydalanarak , projeleri düzenlerken ve dışa aktarırken bekleme sürelerini azaltırlar. Bu durum özellikle yoğun iş akışlarında belirgindir.

Son olarak, yapay zeka modellerini yerel olarak bilgisayarlarında çalıştırmak isteyen kullanıcılar (örneğin, hassas verileri buluta yüklemekten kaçınmak için) NPU'da aradıkları parçayı buluyorlar. Çıkarımların cihazın kendisinde işlenmesi gizliliği korur, bağlantı bağımlılıklarını ortadan kaldırır ve yerel sohbet botları, belge sınıflandırması veya görüntü analizi gibi görevler için oldukça rekabetçi yanıt süreleri sunabilir.

Tüm durumlarda ortak payda, NPU'nun yapay zekanın yalnızca bağlı olduğunuzda çalışan uzaktan bir şey olmaktan çıkıp, en basitinden en gelişmişine kadar yaptığınız her şeye uyarlanmış, her zaman kullanılabilir, bilgisayarın yerel bir yeteneği olarak işlev görmesini sağlamasıdır.

Windows'ta NPU, performans ve gizlilik hakkında sıkça sorulan sorular

Sıkça sorulan sorulardan biri, bir NPU'nun geleneksel bir grafik kartından nasıl farklı olduğudur . Bir GPU yapay zeka modellerini çalıştırabilse de, öncelikle grafikler için tasarlanmıştır; oysa bir NPU yalnızca sinir ağlarını ve makine öğrenimi işlemlerini hızlandırmak için tasarlanmıştır. Bu, hem CPU'yu hem de GPU'yu tekrarlayan yapay zeka görevlerinden kurtarırken önemli ölçüde daha az güç tüketmesini sağlar.

Bir diğer önemli konu ise gizliliği nasıl iyileştirdiğidir. Yapay zeka fonksiyonlarını yerel olarak çalıştırarak, NPU, kişisel verileri sürekli olarak buluta gönderme zorunluluğunu ortadan kaldırır . Hassas bilgilerle çalışanlar (gazeteciler, avukatlar, doktorlar, kritik verilere sahip şirketler) veya gizliliklerine değer verenler için bu, tamamen uzaktan hizmetlere güvenmeye kıyasla önemli bir fark yaratır.

Oyun performansı söz konusu olduğunda, NPU (Sinirsel İşlem Birimi) GPU'nun (GPU) yerini almaz, ancak belirli senaryolarda dolaylı olarak yardımcı olabilir . AMD FidelityFX Süper Çözünürlük gibi teknolojiler, görüntüyü yükseltmek ve kare hızını iyileştirmek için yapay zeka kullanır (veya Nvidia'nın DLSS 5'i ). Bu hesaplamanın bir kısmı NPU tarafından yapılırsa, GPU saf görüntü oluşturmaya odaklanabilir; bu da bazı oyunlarda daha dengeli bir genel performans anlamına gelir.

Antivirüs yazılımlarına, asistanlara veya verimlilik araçlarına entegre edilen yapay zekanın daha fazla "casusluk" yapıp yapmayacağını merak etmek de mantıklı. Gerçek şu ki, NPU'daki yerel işlemleme tam tersini sağlıyor : Cihazın kendisinde ne kadar çok işlem yapılırsa, harici sunuculara o kadar az veri gönderilmesi gerekiyor ve bu da saldırı yüzeyini azaltıyor. Bununla birlikte, her uygulamanın gizlilik politikasını incelemek her zaman tavsiye edilir.

Hem üreticiler hem de analistler arasında genel kanı, NPU'ların ve yapay zekâ destekli bilgisayarların geçici bir moda değil, tıpkı çok çekirdekli işlemciler ve SSD depolama birimlerinin zamanında olduğu gibi, bilgisayar evriminde bir sonraki mantıklı adım olduğudur . Henüz erken aşamalardayız, ancak piyasada gördüklerimiz, birkaç yıl içinde NPU'ların entegre GPU'lar kadar yaygın hale geleceğini gösteriyor.

Windows'ta NPU'lara doğru yaşanan tüm bu gelişmeler, yapay zekanın izole bir bulut hizmetinden kişisel bilgisayarın standart bir özelliği haline gelmesi için sağlam bir temel oluşturuyor ve bu da daha hızlı, daha verimli, daha özel ve günlük çalışma, öğrenme ve içerik oluşturma biçimlerimize daha iyi uyum sağlayan bilgisayarlar sağlıyor.