NPU, czyli Neural Processing Unit, to specjalizowany procesor zaprojektowany do wykonywania obliczeń związanych ze sztuczną inteligencją (AI) i uczeniem maszynowym (Machine Learning), zwłaszcza w zakresie sieci neuronowych. W odróżnieniu od tradycyjnych procesorów CPU czy układów graficznych GPU, NPU jest zoptymalizowany pod kątem równoległego przetwarzania macierzy i wektorów, co pozwala mu wykonywać miliardy operacji na sekundę przy niskim zużyciu energii.
Dlaczego powstały NPU
Rozwój sztucznej inteligencji – zwłaszcza algorytmów uczenia głębokiego (Deep Learning) – wymaga ogromnej mocy obliczeniowej. GPU radzą sobie z tym dobrze dzięki swojej równoległej architekturze, jednak są energochłonne i nie zawsze zoptymalizowane do określonych typów operacji występujących w sieciach neuronowych.
NPU powstały jako dedykowane układy służące wyłącznie do przyspieszania zadań AI. Oferują wysoką wydajność przy minimalnym poborze energii, co sprawia, że idealnie nadają się do zastosowań mobilnych, wbudowanych oraz w centrach danych.
Jak działa NPU
Podstawą działania NPU są operacje macierzowe (MAC – Multiply-Accumulate), czyli jednoczesne mnożenie i sumowanie dużych zestawów danych – to kluczowa część obliczeń w sieciach neuronowych.
W typowej architekturze NPU:
- dane wejściowe (np. piksele obrazu, próbki dźwięku) są dzielone na fragmenty,
- każdy fragment jest przetwarzany równolegle przez tysiące miniaturowych jednostek obliczeniowych,
- wyniki są sumowane i przekazywane dalej do kolejnych warstw modelu.
Taka równoległość działania pozwala uzyskać gigantyczną przepustowość obliczeń, szczególnie w operacjach inferencyjnych, czyli podczas uruchamiania wytrenowanego modelu AI.
Zastosowania NPU
NPU są dziś obecne w wielu typach urządzeń – od smartfonów po serwery chmurowe. Wykorzystuje się je między innymi do:
- rozpoznawania obrazu i twarzy,
- analizy dźwięku i mowy (asystenci głosowi, tłumaczenie w czasie rzeczywistym),
- poprawy jakości zdjęć (np. redukcja szumów, HDR, tryb nocny),
- generowania i przetwarzania tekstu (modele językowe, chatboty),
- systemów autonomicznych – analiza obrazu w czasie rzeczywistym, wykrywanie przeszkód,
- cyfrowego przetwarzania sygnałów w medycynie i przemyśle.
Przykłady NPU w praktyce
- Apple Neural Engine (ANE) – zintegrowany z układami SoC Apple (A11 Bionic i nowsze), odpowiada za przetwarzanie danych AI w iPhone’ach i MacBookach.
- Google Tensor Processing Unit (TPU) – stosowany w centrach danych Google Cloud do trenowania i uruchamiania modeli AI.
- Huawei NPU (Da Vinci Architecture) – część układów Kirin, przyspieszająca rozpoznawanie obrazu i mowy.
- Qualcomm Hexagon DSP/NPU – element układów Snapdragon, odpowiedzialny za inferencję AI w urządzeniach mobilnych.
- Samsung NPU (Exynos AI Engine) – wspiera przetwarzanie obrazu i analizę kontekstową w czasie rzeczywistym.
Zalety NPU
- ogromna wydajność w obliczeniach AI,
- niski pobór energii w porównaniu do CPU i GPU,
- dedykowana architektura zoptymalizowana pod operacje macierzowe i wektorowe,
- możliwość pracy lokalnej (on-device AI) – bez potrzeby połączenia z chmurą, co poprawia prywatność i responsywność.
Wady i ograniczenia
- specjalizacja – NPU nadaje się głównie do zadań związanych z AI, nie do ogólnego przetwarzania danych,
- brak uniwersalnych standardów programowania – różne firmy stosują własne rozwiązania i API,
- konieczność optymalizacji modeli AI pod konkretną architekturę NPU,
- wysoki koszt projektowania i integracji w układach SoC.
NPU a inne procesory
- CPU – uniwersalny, ale mało efektywny przy obliczeniach AI,
- GPU – wydajny w przetwarzaniu równoległym, lecz bardziej energochłonny,
- TPU (Tensor Processing Unit) – dedykowany układ AI od Google, działający w chmurze,
- NPU – specjalizowany chip AI do lokalnego przetwarzania danych, często zintegrowany w SoC.
NPU to specjalizowany procesor stworzony z myślą o sztucznej inteligencji. Wykonuje obliczenia typowe dla sieci neuronowych znacznie szybciej i oszczędniej niż tradycyjne procesory. Dzięki integracji z SoC w smartfonach, laptopach czy urządzeniach IoT, NPU pozwalają na lokalne przetwarzanie danych AI – bez potrzeby wysyłania ich do chmury. Współczesne technologie rozpoznawania obrazu, mowy czy tekstu w dużej mierze zawdzięczają swoją efektywność właśnie tej architekturze.
