英特爾、AMD等第三方處理器供應商及蘋果等自研處理器廠商均表示將在2024年推出搭載NPU的電腦處理器。與此同時，如何在電腦處理器中發(fā)揮出NPU的最大功效，也成為了業(yè)內熱議的話題。

集成了NPU的第14代酷睿Ultra移動處理器(圖片來源：英特爾)

　　NPU將在AI PC落地生花

　　據(jù)了解NPU可以根據(jù)網(wǎng)絡運算的特點，通過軟件或硬件編程，實現(xiàn)多種特定用途的網(wǎng)絡功能。相比傳統(tǒng)CPU和GPU，NPU能夠以更高的效率、更低的功耗執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡任務。相比FPGA，NPU更具成本優(yōu)勢。業(yè)內專家告訴《中國電子報》記者，F(xiàn)PGA雖然也在靈活性和可編程性方面有優(yōu)勢，但主流FPGA芯片的制程節(jié)點通常在14nm～45nm之間，而NPU的制程節(jié)點往往在10nm以下，更加適合小型、低功耗的PC、手機等消費級設備。

各類型AI芯片對比(數(shù)據(jù)來源：根據(jù)網(wǎng)絡信息整理)

　　在軟件方面，NPU具備與主流軟件兼容性強的優(yōu)勢。“NPU能夠通過標準化的接口，如OpenCL、CUDA、OpenVX等與AI框架交互，輕易集成到不同的軟件環(huán)境中。因此NPU通常與主流的AI框架和軟件棧有更好的兼容性，使開發(fā)者更容易利用這些硬件加速器。”業(yè)內專家表示。

　　2017年，華為最先將NPU處理器集成到手機CPU中，使得CPU單位時間計算的數(shù)據(jù)量和單位功耗下的AI算力得到顯著提升，讓業(yè)內看到了NPU應用于終端設備的潛力。隨著AI應用越來越廣泛，PC用戶對于AI能力的需求也在增加，業(yè)內開始嘗試將NPU集成到PC中。這不僅可以讓用戶在本地進行AI模型的訓練和推理，不必依賴云端的計算資源，還支持用戶根據(jù)自己的需要進行模型的訓練和優(yōu)化，符合當前軟件和服務的個性化、定制化發(fā)展趨勢。

　　目前來看，各家處理器供應商對內置NPU的電腦處理器表示出極大的興趣，紛紛推出相關產(chǎn)品。英特爾在近期發(fā)布了內置NPU的第14代酷睿Ultra移動處理器。英特爾官方表示，2024年，將有230多款機型搭載酷睿Ultra。蘋果將在2024年發(fā)布搭載M3處理器的MacBook，并透露其M3處理器的NPU性能相較于M1提升了60%。AMD首次加入獨立NPU的銳龍8040處理器將于2024年初正式發(fā)布。AMD表示，加入NPU后，處理器的大語言模型性能提升了40%。

內置NPU的AMD銳龍8040處理器(圖片來源：AMD)

　　業(yè)內普遍認為，未來“CPU+NPU+GPU”的組合將成為AI PC的算力基座。CPU主要用于控制和協(xié)調其他處理器的工作、GPU主要用于大規(guī)模并行計算、NPU專注于深度學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的計算。三種處理器協(xié)同工作可以充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，提高AI計算的效率和能效比。

　　消費級高端PC將率先采用

　　在未來的PC發(fā)展中，NPU作為AI計算的核心部件將會在PC上得到廣泛應用，高端產(chǎn)品線用戶將率先嘗鮮。業(yè)內專家認為，在PC處理器中集成NPU需要一定的技術和資源投入，而這也會導致成本上升。因此NPU在發(fā)展前期會集中在消費級PC的高端產(chǎn)品線。

　　“目前搭載NPU的處理器主要集中在消費級PC上。這是由于消費級PC用戶的需求和使用場景相對靈活，對產(chǎn)品性能、功能和使用體驗的重視程度超過了對可靠性和使用壽命的關注。因此，消費級PC廠商通常更愿意嘗試新技術。而企業(yè)用PC對可靠性和使用壽命的要求更加嚴苛，用戶更傾向于采用已經(jīng)經(jīng)過驗證的技術，以確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性。因此，NPU在企業(yè)級PC的應用會晚一些。”業(yè)內專家向《中國電子報》記者表示。

內置NPU的聯(lián)想小新Pro16 AI超能本

　　以英特爾最新發(fā)布的兩款AI PC處理器為例，英特爾針對企業(yè)級PC用戶的第五代至強可擴展處理器中，既沒有采用最新工藝制程，也沒有集成NPU，而是穩(wěn)打穩(wěn)扎繼續(xù)沿用CPU處理器，并依舊采用較為成熟的Intel 7工藝制程。而在針對消費級的酷睿Ultra處理器中，不僅采用了最新的Intel 4制程，還首次在處理器中加入了NPU。

　　用好NPU不能光靠堆積

　　NPU的使用難點在于如何能釋放出有效的算力。英特爾公司中國區(qū)技術部總經(jīng)理高宇表示，想讓NPU充分發(fā)揮性能，不能光靠堆積來實現(xiàn)，而要了解NPU的理論算力和實際應用算力。在此基礎上，再對現(xiàn)有的編程模型進行優(yōu)化，使其更好地適應NPU的并行處理架構。這需要開發(fā)者和工程師深入了解NPU的工作原理和特性。除了編程模型優(yōu)化外，還需要對硬件設備本身進行優(yōu)化，例如散熱、功耗管理等。這些因素都會影響到NPU的實際性能和算力。

　　為了進一步實現(xiàn)NPU在AI PC中的普及并釋放出有效算力，還需要建設針對NPU的生態(tài)。“為了推動NPU在PC領域的發(fā)展，還需要建立一個完善的生態(tài)系統(tǒng)，包括硬件供應商、軟件開發(fā)者、PC應用廠商等。當這個生態(tài)系統(tǒng)變得健康、活躍，NPU技術才能得到更好的發(fā)展。”業(yè)內專家說。

　　作者：沈叢　　來源：中國電子報、電子信息產(chǎn)業(yè)網(wǎng)