本系列文章为「让 AI 解释 AI」，全文由 GPT-4 等大语言模型在人为监督下撰写。以深入浅出的方式，让不同背景的工作者皆能轻松补给 AI 相关知识。本次的「让 AI 解释 AI」，就让我们一起认识 NPU !

每年 9 月的开学季，也是许多大学生开始选购电脑的季节。你是否也注意到了近年来的笔电，除了过去常见的分类：文书机、电竞笔电，还多了一个叫做「AI 笔电」的选项？你知道称为是「AI笔电」的特色 — NPU，究竟是什么 ? 与 AI 又有什么关系吗？

NPU 是什么？

NPU，全名是「神经网络处理器」（Neural Processing Unit），是一种专为处理人工智能（AI）运算设计的专用芯片。与传统的中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）相比，NPU 是专门针对 AI 算法，特别是深度学习和神经网络模型，进行设计的硬件。这意味着它能以更快、更有效率的方式，执行大规模的矩阵计算，这些计算是现代 AI 模型运行的核心。

为什么 NPU 与 AI 相关？

AI，尤其是深度学习模型，需要处理大量的数据和复杂的计算。传统的 CPU 虽然能应付一般运算需求，但在处理 AI 相关的工作时，效率较低。GPU 能在这方面有所帮助，因为它们擅长并行处理。但随着 AI 技术的快速发展，特别是对于深度学习模型的需求日益增加，这就是 NPU 的用武之地 —— NPU 能更高效地处理 AI 模型所需的大量数学运算，提供更快的速度与更低的功耗，进而大幅提升 AI 的运行效率。

NPU 是如何运作的？

NPU 的工作原理与人类大脑中的神经网络相似。AI 模型中的神经网络需要处理大量的矩阵运算，例如乘法和加法，来训练和推理数据。NPU 通过专门的架构设计，能快速处理这些运算，并能同时执行多个并行计算任务。NPU 的核心特点是其内部包含了大量的处理单元，这些单元能够同时处理多个计算步骤，并且通过减少数据传输的瓶颈，大大提高效率。此外，NPU 也有针对 AI 模型常见操作（如矩阵乘法、卷积操作）的改善，让它能更快速地完成训练与推理工作。

NPU 在日常生活中的应用？

许多智能手机和智能家居设备中都内建了 NPU，以实现如：人脸识别、语音识别、语音助手、影像处理和提升拍照体验等功能，例如：当你使用手机拍照时，AI 会即时识别场景并自动改善拍照效果，这背后就是 NPU 的功劳。

未来 NPU 的潜力

更广泛的 NPU 应用 —— 我们可以期待更多如：自动驾驶、智慧医疗设备等高科技产品中，出现 NPU 的身影。它不仅能帮助这些设备更快速地进行 AI 计算，还能降低能源消耗，提升系统的持续运作的时间。因此，NPU 不仅是现代 AI 发展的重要推动力，也将在未来的科技进步中扮演关键角色。

小编发问： 那我需要购买拥有 NPU 的 AI 笔电吗？

如果经常使用笔电进行 AI 相关的工作，如：机器学习模型的训练、深度学习应用的开发，或是大量依赖影像处理、语音识别等需要强大计算能力的应用，那么配备 NPU 的 AI 笔电对你来说会是极具吸引力的选择。 NPU 能大幅提升这些 AI 任务的运行效率，让你能在更短的时间内完成复杂计算。同时，如果你是创作者，常常进行照片编辑、影片处理，或是使用像是 Adobe 系列等工具，NPU 也能优化这些工具内建的 AI 功能，提升整体体验。 不过，若你的日常需求主要是文书处理、网页浏览或其他一般用途，那么具备 NPU 的笔电可能对你来说就不是必要的。

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