- 可以透過 Windows 中的工作管理員或裝置管理員來驗證 NPU 是否存在。
- 所有搭載 Apple Silicon 晶片（M1 以上）的 Mac 電腦都整合了一個神經處理單元。
- NPU 的主要優勢在於能源效率高，能夠以最小的功耗進行 AI 推理。
- 目前的軟體支援有限，依賴特定的執行環境，例如 OpenVINO 或 QNN。
你最近可能聽說過著名的“人工智慧電腦”，也想知道自己桌上的電腦是不是其中之一。關鍵在於NPU（神經處理單元），這種組件幾乎在所有現代筆記型電腦中都已普及。它能防止人工智慧佔用過多系統資源，更重要的是，還能避免電池電量在幾分鐘內耗盡。
如果你想在本地運行 AI 模型，而不是依賴雲端，那麼了解你的電腦是否擁有這款加速器至關重要。這不僅是為了炫耀你的硬體配置，更重要的是利用其卓越的能效，讓你在執行複雜任務時，電腦風扇不會發出像要飛向火星一樣的轟鳴聲。接下來，我們將探討如何檢視你的電腦是否擁有這款加速器，以及它目前可以為你帶來哪些實際好處。
在 Windows 系統中快速偵測 NPU 的方法
如果您使用的是 Windows 系統，無需成為電腦專家也能找到答案。最直接的方法是開啟任務管理器（Ctrl + Shift + Esc），然後查看「效能」標籤。如果您的電腦支援，您會在 CPU 和 GPU 旁邊看到一個名為「NPU」的特定部分，您可以在這裡即時監控其工作負載。
另一個非常可靠的方法是開啟裝置管理員。找到名為“神經處理器”的部分。如果清單中出現該類別，恭喜你：你的電腦已經安裝了NPU（神經處理器）。這種方法的優點在於它會顯示晶片的確切名稱，方便你在線上尋找其技術規格，了解其每秒運算次數（TOPS）是多少。
技術諮詢和製造商支持
有時，軟體會引發問題，或者驅動程式可能過時，這時最好直接聯繫軟體來源。理想情況下，您應該在「設定」選單中找到您的處理器型號，然後造訪製造商的官方網站（無論是英特爾、AMD 還是高通）。在您電腦特定型號的規格表中，您可以確認該晶片是否整合了人工智慧功能，以及它支援哪些 Windows 功能，例如相機特效。
如果您購買的是標有「Copilot+ PC」字樣的設備，尤其是搭載驍龍 X Elite 或 Plus 處理器的設備，您可以放心，NPU 已作為標準配置整合在設備中。但是，我們始終建議您透過 Windows 更新或製造商網站檢查驅動程式是否為最新版本，以確保系統能夠正確識別硬體。
NPU在Mac生態系中的地位
在蘋果的世界裡，情況則簡單得多。 NPU（神經網路處理單元）隨著蘋果晶片的推出而問世。這意味著任何搭載M1、M2、M3或M4晶片的Mac電腦都已整合神經網路處理單元。這種架構部分源自iPhone晶片，正是它使得Apple Intelligence等功能能夠在蘋果電腦上流暢運作。
它真正的用途是什麼？它的限制又是什麼？
人們普遍誤以為NPU可以取代顯示卡。實際上，NPU是專門用於處理量化權重（INT8或INT4）神經網路推理的。 GPU是通用型高效能處理器，而NPU則是一款精密工具，可運行小型模型，例如Phi-3 Mini，功耗僅5到10瓦，而筆記型電腦GPU的功耗則高達40到50瓦。
然而，並非一切都盡如人意。 NPU並非為訓練模型或進行微調而設計；這些仍然是擁有專用顯存的 GPU 的專屬領域。此外，如果你的系統只有 16 GB 內存，嘗試運行一個擁有 7 億個參數的模型可能會非常棘手，因為 NPU 與系統共享內存，你的電腦可能會運行不流暢。
目前軟體和應用程式面臨的挑戰
問題就出在這裡。擁有硬體並不意味著所有應用都會使用它。目前，每個廠商都有自己的一套「語言」：英特爾使用 OpenVINO，AMD 使用 ROCm/Ryzen AI，高通使用 QNN。儘管 ONNX 執行時間標準試圖統一這些語言，但許多流行的應用程式仍然忽略了 NPU。
- LM工作室： 它已經開始透過 QNN 支援高通 NPU。
- 奧拉馬： 目前，它仍然主要依賴 CPU 或 GPU，暫且不考慮 NPU。
- Windows Copilot： 使用 NPU 執行原生任務，例如視訊通話中的背景虛化或即時字幕。
如果您發現任務管理器中的 NPU 使用率始終為 0%，這並不一定是您的問題；軟體生態系統仍在發展完善中。我們目前所處的階段與 GPU 最初用於科學運算時類似：硬體領先，而開發人員正在逐步調整他們的工具。
如今，擁有神經網路加速器是一項競爭優勢，尤其是在超極本和迷你電腦領域，靜音和電池續航時間至關重要。儘管目前其應用僅限於 Windows 功能或某些量化模型，但發展趨勢顯而易見：在短期內，NPU 將成為所有駐留在硬碟上且不消耗電池電量的個人助理的標準引擎。