人工智能时代已经来临。随着生成式人工智能的不断发展，英特尔、AMD 和高通等公司也在谈论硬件方面的问题。随着 NPU（代表神经处理单元）的引入，使用人工智能的处理速度将会加快——至少在理论上是这样。
苹果多年来一直在其芯片中使用 NPU，因此它们并不是全新的。然而，它们被誉为各个行业的“下一件大事”，比以往任何时候都更加重要。
什么是 NPU？
NPU 的核心是专门为执行机器学习算法而设计的专用处理器。与传统的CPU和GPU不同，NPU 针对处理人工神经网络中不可或缺的复杂数学计算进行了优化。
它们擅长并行处理大量数据，非常适合图像识别、自然语言处理和其他人工智能相关功能等任务。例如，如果 GPU 内有 NPU，则 NPU 可能负责特定任务，例如对象检测或图像加速。
NPU、GPU 与 CPU：了解差异
GPU（图形处理单元）擅长并行处理并经常用于机器学习，而 NPU 则更进一步专业化。 GPU 用途广泛，擅长处理图形渲染和并行任务，而 CPU（中央处理单元）是计算机的通用大脑，可以处理各种任务。
然而，NPU 是专门为加速深度学习算法而构建的。它们专为执行神经网络所需的特定操作而定制。在某些情况下，与 CPU 甚至 GPU 相比，这种程度的专业化使得 NPU 能够为 AI 工作负载提供显着更高的性能。
GPNPU：GPU和NPU的融合
GPNPU（GPU-NPU混合）的概念应运而生，旨在结合GPU和NPU的优势。 GPNPU 利用 GPU 的并行处理能力，同时集成 NPU 架构来加速以 AI 为中心的任务。这种组合旨在在多功能性和专业人工智能处理之间取得平衡，在单个芯片内满足不同的计算需求。
机器学习算法和 NPU
机器学习算法构成了人工智能应用的支柱。虽然机器学习经常被误认为是人工智能，但它可以被视为人工智能的一种。这些算法从数据模式中学习，无需显式编程即可做出预测和决策。机器学习算法有四种类型：监督式、半监督式、无监督式和强化式。
NPU 在高效执行这些算法、执行训练和推理等任务方面发挥着关键作用，其中处理大量数据集以完善模型并进行实时预测。
NPU 的未来
2024 年，我们将看到 NPU 遍地开花，其中英特尔的 Meteor Lake 芯片最为突出。至于未来它们会产生多大的影响，还有待观察。理论上，增强的人工智能功能将带来更复杂的应用程序和更高的自动化程度，使其更容易跨各个领域使用。
从那时起，对人工智能驱动的应用程序的需求将继续激增，而神经网络处理器（NPU）将处于最前沿。其专门的架构针对机器学习任务进行了优化，使 NPU 在计算领域不断前进。 GPNPU 与机器学习算法进步的融合无疑将推动我们前所未见的进步，推动技术进步并重塑我们的数字格局。
目前，NPU 对大多数人来说似乎没什么大不了的，只是加快了你在 PC 上已经可以做的事情，比如在 Zoom 通话中模糊背景或在你的机器上本地执行 AI 图像生成。但在未来，随着人工智能功能出现在越来越多的应用程序中，它们可能注定会成为你的电脑的重要组成部分。