Windows 中的 NPU：它是什麼，如何運作，以及它為何重要

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Windows 系統中 NPU的出現徹底改變了我們在 PC 上使用人工智慧的方式。過去幾乎完全依賴雲端的人工智慧，現在開始直接運行在我們的筆記型電腦、桌上型電腦和迷你電腦上，速度、電池續航力和隱私保護都得到了極大的提升。 Windows 11，尤其是搭配全新的 Copilot+ 裝置和英特爾、AMD 和高通的最新處理器，正是這場變革的核心。

如果您正在考慮在未來幾個月內升級電腦，那麼了解什麼是NPU（非處理器）、微軟為何在Windows 11的許多高級AI功能中需要它、它在Copilot+ PC中的作用、哪些處理器型號包含它，以及哪些實際應用已經開始利用這款新晶片至關重要。讓我們開門見山地深入了解一下，以便您能夠做出明智的升級決定。

NPU究竟是什麼？為什麼現在大家都在談論它？

在現代電腦中，我們所說的NPU（神經處理單元）指的是專門用於執行神經網路和其他機器學習演算法的數學運算的處理器。它的目的並非取代CPU或GPU，而是作為它們的補充，處理所有與人工智慧相關的任務。

與中央處理器 (CPU) 不同，CPU 旨在按順序執行邏輯指令，而顯示卡則專注於大規模像素渲染，NPU 從一開始就被設計成以驚人的速度和極低的功耗進行數字矩陣的乘法和累加運算。這正是人工智慧模型「思考」的基礎，從人臉辨識到圖像生成，無所不包。

實際上，我們可以說 NPU 成為系統和應用程式所有智慧功能的特定引擎，從視訊通話中的背景虛化到即時轉錄，包括像 Copilot 這樣的助手或高級視訊編輯濾鏡。

一項關鍵優勢在於，人工智慧可以直接在設備上運行，無需將資料傳送到遠端伺服器。這提高了隱私性，​​降低了延遲，並減輕了 CPU 和 GPU 的負擔，使它們能夠執行其他任務。

此外，許多製造商正在設計這些單元，使其能夠使用精度較低的格式，例如 INT8 而不是 FP32。由於進行準確預測不需要極高的數學精度，因此 NPU每次推理都可以節省大量能源，這對於筆記型電腦和迷你電腦尤其重要。

CPU、GPU 與 NPU：現代 SoC 的三大組成部分

現代 Windows 11 設備中使用的處理器通常採用系統級晶片 (SoC) 架構，其中 CPU、GPU 和 NPU 整合在同一塊矽晶片上。這種物理上的接近使得它們可以共享系統內存，並在彼此之間傳輸任務而不會出現明顯的瓶頸。

在這個三角形中，CPU 充當控制中心，GPU 負責大規模圖形並行處理，而 NPU 則完全專注於機器學習和神經網路運算。它們各自有其擅長的領域，Windows 11 會根據工作負載來決定它們的職責分配。

當系統需要應用視訊特效、進行即時語音翻譯或執行 ONNX AI 模型時，Windows 11 會分析可用硬件，如果偵測到 NPU，則會將這些任務分配給它，以在效能和功耗之間取得最佳平衡。如果因任何原因 NPU 不可用，則會由 GPU 或最終由 CPU 接手。

這種智慧任務分配在輕薄筆記型電腦、迷你電腦和一體機中尤其重要，因為這些設備的散熱和功耗控制至關重要（請參閱我們的筆記型電腦硬體教程）。將持續的AI工作卸載到NPU可以防止CPU過熱並降低頻率，從而保持系統整體流暢運作。

就效率而言，傳統的 GPU 運行一些複雜的 AI 演算法可能需要消耗數十瓦的功率，而NPU 可以用更低的功耗完成相同的工作，從而在密集型 AI 場景下輕鬆延長電池續航時間 15% 到 20%。

NPU 與 Windows 11：Copilot+ PC 的作用

微軟更進一步，推出了Copilot+ PC，這是一台全新的 Windows 11 電腦，旨在將人工智慧融入用戶的日常生活，而不是僅僅作為一項附加功能。這些電腦的顯著特點之一是配備了高效能 NPU，其運算速度可超過 40 TOPS（每秒兆次運算）。

40 TOPS 以上的效能要求並非隨意之舉：Windows 11 的許多新 AI 功能，無論是在系統層面還是應用程式層面，都需要這種持續的效能才能提供即時翻譯、影像產生、視訊特效和智慧助手，而不會影響電池續航時間或其他任務的效能。

實際上，Copilot+ PC 的設計宗旨是提供全天候電池續航時間、持續可用的 AI 體驗，以及直接存取微軟最先進的 AI 模型和功能。其理念是，您可以利用 Copilot 來輔助工作、學習或創作，而無需過度依賴雲端服務。

這些系統依賴高通（例如驍龍 X Elite 系列）、AMD（例如最新的 Ryzen AI）和英特爾（酷睿 Ultra 及其後續產品）的下一代處理器——如需比較不同選項，請參閱英特爾和 AMD 處理器的等效性。它們都採用了整合三個處理引擎（CPU、GPU 和 NPU）的設計理念，從而使 Windows 11 能夠高效地分配工作負載。

Windows 11 平臺本身正準備透過獨特的體驗來利用這些功能，例如改進的視訊通話效果、智慧型文件組織、總結本地內容的助手，以及依靠人工智慧而無需不斷將資料傳送到雲端的創意功能。

驍龍 X Elite 晶片和高通的賭注

Copilot+ PC 的關鍵組件之一是高通公司開發的基於 Arm 架構的驍龍 X Elite 晶片。這款處理器在設計之初就考慮到了 AI 集成，並集成了功能強大且極其節能的 NPU。

驍龍 X Elite 的 NPU 可以並行處理大量數據，每秒可達數萬億次運算，使其能夠處理 AI 密集型任務，例如同步翻譯、影像增強或即時分析，而不會很快耗盡電池電量。

Windows 11 能夠協調這些裝置中 CPU、GPU 和 NPU 的協同工作。系統隨時會根據任務需求選擇最適合的組件，力求在速度、反應能力和能耗之間取得最佳平衡。這使得筆記型電腦輕薄便攜，電池續航時間長達一天，並能持續提供流暢的 AI 體驗。

這種方法的主要優勢在於，Copilot+ PC 中的許多 AI 體驗可以直接在裝置本身運行：從 Windows 11 功能到針對 NPU 最佳化的第三方工具。這降低了對網路連線的依賴，並提高了資料安全性。

高通還透過其高通人工智慧中心為開發者提供特定資源，您可以在這裡找到已經針對這些 NPU 進行最佳化和驗證的模型，這些模型可以在搭載驍龍 X Elite 的 Copilot+ 設備上高效運行。

Windows 如何偵測並使用 NPU 進行人工智慧

與PC中的其他硬體資源一樣，NPU需要作業系統和應用程式才能與其通訊並利用其功能。微軟一直在改進存取這些單元的方式，目前推薦使用Windows機器學習（WinML或WinML）作為主要方法。

曾幾何時，DirectML 是 Windows 平台上 AI 加速的標準方法，但現在WinML 已成為主流。這項轉變旨在簡化開發者的工作，並使應用程式能夠盡可能無縫地利用 NPU 和 GPU，無論是在 Copilot+ PC 還是其他配備 Intel 或 AMD NPU 的裝置上。

借助 Windows ML，系統會自動偵測與裝置硬體相容的執行提供者 (EP)。開發者無需手動打包特定於製造商的程式庫，Windows 會透過系統本身或 Windows 更新以整合的方式下載和管理這些 EP。

Windows ML 的核心仍然使用 ONNX Runtime 作為推理引擎，但它對開發者隱藏了管理不同硬體供應商的大部分複雜性。微軟直接與高通、英特爾、AMD 和其他合作夥伴協作，以確保每一代新晶片都能獲得更新和優化的擴充功能 (EP)。

當應用程式在配備 NPU 的 PC 上使用 Windows ML 部署 AI 模型時，整個過程是自動的：WinML 會檢查哪些加速器可用，選擇最高效的 EP（例如，高通 NPU 使用 QNN，英特爾平台使用 OpenVINO 等），載入該 EP，然後開始推理。如果出現問題，WinML 會自動切換到 GPU 或 CPU，無需使用者乾預。

模型格式、量化與開發者工具

AI 模型通常最初使用 FP32 等高精度格式進行訓練，但消費級 NPU 往往使用 INT8 等較小的表示形式效果更好，從而實現更高的性能和能源效率。

這意味著模型必須先進行轉換或量化才能在NPU上運行。許多模型都以優化的ONNX格式提供，可以直接使用；而想要自帶模型（BYOM）的用戶可以使用特定的工具鏈將其適配到硬體上。

其中最有趣的資源之一是高通AI中心，它提供經過驗證和優化的模型，可在搭載驍龍X Elite處理器的Copilot+ PC上運行。此外，還包括廣受歡迎的ONNX模型庫，這是一個預先訓練的開源模型庫，可在各種支援NPU的設備上運行，包括英特爾和AMD的設備。

為了優化自身模型，微軟建議使用 Olive，這是一款與 ONNX Runtime 整合的工具，可處理壓縮、最佳化和以 NPU 為導向的編譯。這種組合能夠在相同的硬體條件下顯著提升效能，這對於每一瓦都至關重要的筆記型電腦來說尤其重要。

整個生態系統讓開發人員更容易專注於使用者體驗，並將底層硬體整合交給 Windows ML、ONNX Runtime 和相關工具，而相容性和維護問題過去正是在這裡出現的。

如何在 Windows 系統中測量 NPU 的實際效能

將 AI 功能整合到應用程式中時，至關重要的是要測量模型在 NPU 上的實際效能，並了解系統內部的運作情況。 Windows 提供了多種診斷和追蹤工具，可以非常詳細地完成這項工作。

使用者首先可以存取的是Windows 11 任務管理器。在「效能」標籤中，除了 CPU、記憶體、磁碟、Wi-Fi 和 GPU 之外，還有一個專門針對 NPU 的部分。您可以在這裡查看 NPU 的使用率、驅動程式版本和其他相關數據。

對於開發人員和進階用戶，還可以使用其他更強大的工具，例如Windows 效能記錄器 (WPR)，它現在包含一個神經處理設定檔來記錄 NPU 活動，以及Windows 效能分析器 (WPA)，它允許您分析這些記錄。

WPR 透過 Microsoft 的 MCDM 驅動程式模型產生系統與 NPU 互動的詳細追蹤資訊。然後，WPA 可讓您在同一時間線上查看顯示 CPU、磁碟、網路、ONNX 執行時間事件以及專用 NPU 資料表的圖表和時間軸。

這使得我們可以考察諸如工作負載、模型載入時間、推理會話創建、執行提供程序配置參數、每次推理的時間以及AI模型中每個算子的性能特徵等各個方面。甚至可以觀察NPU子硬體指標，例如記憶體頻寬。

其他工具：GPUView、ONNX Runtime 和硬體設定檔

除了 WPR 和 WPA 之外，Windows 生態系統還提供了其他實用程序，幫助使用者更了解 NPU 在運行 AI 模型時的具體操作。其中之一是 GPUView，它可以讀取追蹤檔案（.etl）中記錄的事件，並以可視化的方式顯示出來。

GPUView 現在不僅可以顯示 GPU 操作，還可以顯示NPU 活動以及與 MCDM 裝置相關的 DirectX 事件。這有助於了解當應用程式同時大量使用 AI 和圖形處理時，工作負載在 GPU 和 NPU 之間的實際分配。

另一方面，ONNX Runtime 從 1.17 版本開始，並在 1.18.1 版本中改進，它會發出執行時間事件，這些事件可以使用 WPA 進行擷取和視覺化。這可讓您查看模型載入所需的時間、正在使用的 EP 配置、NPU（例如 QNN）上的推理行為以及模型中每個運算子消耗的時間。

開發者可以將特定的 ONNX Runtime 設定檔與其他 WPR 設定檔（CPU、磁碟等）結合使用，從而非常精確地了解時間消耗在哪裡以及如何最佳化效能。此外，Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof) 等第三方工具可提供系統層級視圖，並在驍龍平台上提供更詳細的 NPU 指標。

借助這套實用程序，不僅可以驗證 NPU 是否正在使用，還可以檢測瓶頸、意外延遲或次優配置，並進行修正，以最大限度地利用可用硬體。

如何判斷你的 Windows 電腦是否配備了 NPU 以及它如何利用 NPU 的優勢

對於最終用戶來說，最常見的問題是：我的電腦是否真的配備了NPU（非實體處理器），以及Windows是否正在使用它？最簡單的檢查方法是開啟任務管理器（Ctrl+Shift+Esc），切換到「效能」選項卡，然後尋找名為「NPU」的部分。

如果出現專用的 NPU 圖表，則表示您的電腦配備了這種專用處理器。您可以在「進程」標籤中查看哪些應用程式正在使用 NPU 資源，或使用進階工具進行更深入的技術分析。如果未出現專用的 NPU 圖表，則可能需要檢查您的電腦系統配置以及BIOS 或 UEFI 設置，以確認韌體調整或加速器支援情況。

在現代電腦中，NPU（非實體處理器）的應用越來越普遍，尤其是在經 Copilot+ 認證的筆記型電腦以及搭載 AMD、Intel 或 Qualcomm 最新一代處理器的電腦中。製造商正將這些單元作為標準硬體組件整合到電腦中，就像 GPU 曾經整合到處理器中一樣。

在許多情況下，用戶無需改變任何工作方式即可開始注意到這些優勢：更清晰的視訊通話、即時應用無延遲的效果、使用智慧功能時更長的電池續航時間，以及即使同時運行多個任務也能感受到整體的流暢性。

對於那些對技術感興趣的人來說，Windows 追蹤工具可以讓你準確地知道哪些進程正在向 NPU 發送工作負載以及它們的使用模式，如果你正在測試新軟體或想要驗證應用程式是否真正利用了硬件，這將非常有用。

已經在 Windows 系統中利用 NPU 的實際應用程式

拋開理論不談，更有趣的是觀察哪些日常程式正在利用 Windows 的 NPU。這個清單每月都在增長，但一些知名程式已經開始依靠這款晶片來加速其 AI 功能。

在影像編輯領域，Adob​​​​e Photoshop就是一個典型的例子。如果電腦配備了 NPU（非處理器），那麼像自動物件選擇、背景移除和即時降噪這樣的 AI 工具就能運作得更快，從而釋放 GPU 的資源用於其他渲染任務。

在安全性方面，諾頓防毒軟體整合了人工智慧驅動的功能，利用神經網路處理單元 (NPU) 更快地檢測網站上的網路釣魚和詐騙行為。這使得即時防護速度更快，而不會佔用過多 CPU 資源或降低系統速度。

在設計和視覺內容領域，Canva等平台不斷添加功能日益強大的 AI 驅動的生成和編輯工具。當有 NPU 可用時，許多此類功能可以透過本地硬體加速，從而減少應用濾鏡、生成背景或智慧調整時的等待時間。

在影片編輯方面，DaVinci Resolve Studio還整合了可受益於本地 AI 加速的工具，例如降噪、臉部辨識、自動取景和其他進階功能。將這些任務委託給 NPU 可以帶來更流暢的編輯體驗和更短的匯出時間。

此外，在作業系統層面，Windows Studio Effects、Copilot 和其他 Windows 11 功能利用 NPU 即時運行視訊特效、語音隔離或情境助手，讓 CPU 專注於使用者開啟的生產力應用程式。

市場上的NPU：英特爾、AMD、高通以及人工智慧PC的推動

在個人電腦中採用NPU並非孤例：種種跡象表明，我們正在見證一場類似於固態硬碟（SSD）普及或GPU整合到處理器中的根本性變革。 IDC等分析公司估計，到2025年，將有超過100億台個人設備（筆記型電腦、平板電腦和桌上型電腦）搭載整合NPU。

在此背景下， AMD、英特爾和高通是投資PC原生AI的三大主要廠商。它們各自採取不同的方法，但目標一致：使AI能夠快速、有效率且私密地直接在用戶硬體上運行。

例如，AMD推出了Ryzen AI Max系列和Ryzen AI 300系列，採用了Zen 5和XDNA 2等架構。其中最先進的型號可提供高達55 TOPS的AI性能，是上一代產品的五倍，並實現了極其強大的超便攜外形。要了解更多關於其架構的信息，您可以閱讀有關AMD RDNA 5和uDNA的文章。

在這個價位區間， AMD Ryzen AI 9 HX 370等處理器脫穎而出，其 NPU 效能達到 50 TOPS，比 Copilot+ PC 的最低要求高出 25%。 Ryzen AI 395+也同樣出色，能夠為要求嚴苛的本地車型提供更強大的持續 AI 效能。由於其空間資料流技術，這些晶片無需頻繁存取 RAM 即可在 MAC 單元之間傳輸數據，從而降低延遲和功耗。

英特爾方面已明確表示，人工智慧是其發展路線圖的核心：其目標是在幾年內出貨超過100億顆配備專用人工智慧加速器的處理器，實現高達120 TOPS的綜合性能，並在數百家獨立軟體開發商的支持下，支援超過500種基於人工智慧的功能。要了解其晶片的最新發展，請查看我們關於英特爾處理器的最新新聞。

至於高通，其驍龍 X Elite PC 平台已成為 Copilot+ PC 的支柱之一，鞏固了 CPU、GPU 和 NPU 在高效 SoC 中共存的模式，非常適合具有數小時電池續航時間和始終可用 AI 功能的超薄筆記型電腦。

不同類型使用者的優勢：從辦公室自動化到本地人工智慧

許多人最關心的問題是：在 Windows 系統中使用 NPU 能為我的日常工作帶來哪些好處？答案取決於具體的使用方式，但幾乎所有一般使用者都能從中受益。

對於辦公室人員來說，NPU 可以讓視訊通話中的 Windows Studio 特效（背景虛化、自動對焦、光線增強、語音隔離）等功能在不佔用過多 CPU 資源的情況下運作。這樣就能釋放更多 CPU 資源，用於處理大型電子表格、同時執行多個辦公室應用程式以及進行高強度網頁瀏覽，而不會導致電腦運行速度變慢。

即使在網路連線受限的情況下，學生和遠端團隊也能利用即時翻譯、自動音訊轉錄和文件摘要助理等功能。本地人工智慧技術能夠大幅降低延遲，提升國際會議體驗。

無論是攝影或影片領域的創意專業人士，都能受益於NPU加速的濾鏡、場景辨識、智慧蒙版和更快的生成式填充功能，從而減少編輯和匯出專案時的等待時間。這在高要求的工作流程中尤其顯著。

最後，對於那些希望在本地電腦上運行AI模型的用戶（例如，為了避免將敏感資料上傳到雲端），NPU恰好彌補了這一缺陷。在設備本身上處理推理過程，既能保護隱私，又能消除對網路連線的依賴，還能為本地聊天機器人、文件分類或影像分析等任務提供極具競爭力的反應速度。

在所有情況下，共同點是 NPU 使 AI 不再是只有在連接時才能工作的遠端工具，而是作為 PC 的原生功能，始終可用並適應您的各種操作，從最簡單的到最先進的。

關於 Windows 中 NPU、效能和隱私的常見問題

一個常見的問題是，NPU與傳統顯示卡究竟有何不同。雖然 GPU 也能運行 AI 模型，但它的主要用途是圖形處理，而 NPU 則專門用於加速神經網路和機器學習運算。這使得 NPU 能夠將 CPU 和 GPU 從重複性的 AI 任務中解放出來，同時顯著降低功耗。

另一個重要問題是它如何提升隱私保護。透過在本地運行 AI 功能，NPU 可以避免用戶持續將個人資料傳送到雲端。對於那些處理敏感資訊（例如記者、律師、醫生、擁有關鍵數據的公司）或重視隱私的用戶而言，與完全依賴遠端服務相比，這具有顯著優勢。

在遊戲方面，NPU 並不能取代 GPU，但它可以在某些情況下間接地提供幫助。例如，AMD FidelityFX 超解析度技術利用 AI 來提升影像解析度並提高幀率（或像Nvidia 的 DLSS 5那樣）。如果部分運算工作由 NPU 完成，GPU 可以專注於純粹的渲染，這在某些遊戲中可以帶來更均衡的整體效能。

人們自然會擔心，整合到防毒軟體、助手或效率工具中的人工智慧是否會「窺探」更多隱私。但事實恰恰相反，NPU（神經網路處理單元）的本地處理能力恰恰相反：設備本身處理的資料越多，需要傳輸到外部伺服器的資料就越少，從而降低了攻擊面。即便如此，查看每個應用程式的隱私權政策仍然十分必要。

廠商和分析師普遍認為，NPU 和 AI PC 並非曇花一現，而是 PC 發展歷程中的必然趨勢，正如多核心處理器和 SSD 儲存技術在當時的發展一樣。我們仍處於早期階段，但市場上的種種跡象表明，在短短幾年內，NPU 將像整合 GPU 一樣普及。

Windows 中 NPU 的所有這些發展趨勢，都為人工智慧從孤立的雲端服務轉變為個人電腦的標準功能奠定了堅實的基礎，從而打造出速度更快、效率更高、更私密的電腦，更好地適應我們每天的工作、學習和內容創作方式。