隨著 AI 時代的來臨，生成式 AI 不斷推進，英特爾 (Intel)、AMD 和高通 (Qualcomm) 等公司也在談論硬體方面的問題。隨著神經處理器單元 (NPU) 的引入，使用 AI 的處理過程將被加速 – 至少在理論上是如此。
蘋果 (Apple) 多年來一直在其芯片中使用 NPU，所以它們並不是全新的。然而，它們被譽為各個行業的「下一個大事」，比以往任何時候都更加重要。
什麼是神經處理器單元 (NPU)？
從本質上講，神經處理器單元 (NPU) 是一種專門設計用於執行機器學習算法的專用處理器。與傳統的中央處理器 (CPU) 和圖形處理器 (GPU) 不同，神經處理器單元 (NPU) 被優化用於處理人工神經網絡所需的複雜數學計算。
它們擅長於並行處理大量數據，非常適合進行圖像識別、自然語言處理和其他與 AI 相關的功能。例如，如果你在 GPU 中擁有一個 NPU，該 NPU 可能負責特定的任務，如物體檢測或圖像加速。
NPU vs. GPU vs. CPU：了解差異
雖然圖形處理器 (GPU) 在並行處理方面表現出色，通常用於機器學習，但神經處理器單元 (NPU) 更進一步專注於特殊化。GPU 具有多功能性，擅長處理圖形渲染和並行任務，而中央處理器 (CPU) 則是計算機的通用腦部，處理各種任務。
然而，神經處理器單元 (NPU) 是專為加速深度學習算法而設計的。它們針對神經網絡所需的特定操作進行了定制。這種專業化程度使得神經處理器單元 (NPU) 在某些情況下相比於 CPU 甚至 GPU 能夠提供更高的 AI 工作負載性能。
GPNPU：GPU 和 NPU 的融合
GPNPU (GPU-NPU 混合) 的概念已經出現，旨在結合 GPU 和 NPU 的優勢。GPNPU 利用 GPU 的並行處理能力，同時整合 NPU 架構以加速 AI 相關任務。這種結合旨在在單一芯片中平衡多樣化的計算需求，既具備多功能性又能進行專門的 AI 處理。
機器學習算法和神經處理器單元 (NPU)
機器學習算法是 AI 應用的核心。雖然常常被誤解為 AI，但機器學習可以被看作是 AI 的一種類型。這些算法通過學習數據模式進行預測和決策，而無需明確編程。機器學習算法分為四種類型：監督式、半監督式、無監督式和強化學習。
神經處理器單元 (NPU) 在高效執行這些算法方面起著關鍵作用，執行訓練和推斷等任務，處理大量數據集以改進模型並進行實時預測。
神經處理器單元 (NPU) 的未來
在 2024 年，我們看到神經處理器單元 (NPU) 在各個領域中迅速興起，其中英特爾的 Meteor Lake 芯片是最為突出的。至於它們在未來會有多大影響，還有待觀察。理論上，增強的 AI 功能將帶來更複雜的應用和改進的自動化，使其在各個領域更易於使用。
從那時起，對基於 AI 的應用的需求應該會繼續增加，神經處理器單元 (NPU) 將處於前沿。它們針對機器學習任務進行了專門的架構優化，使得神經處理器單元 (NPU) 在計算領域不斷前進。GPNPU 的融合以及機器學習算法的進步無疑將推動我們從未見過的進步，推動技術的發展並重塑我們的數字世界。
目前，對於大多數人來說，神經處理器單元 (NPU) 可能並不是一個很大的問題，只是加快了一些已經可以在個人電腦上完成的任務，如在 Zoom 通話中模糊背景或在本機上執行 AI 圖像生成。然而，在未來，隨著越來越多的應用程序引入 AI 功能，它們可能成為個人電腦中不可或缺的重要組件。
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