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2024年上半年，PC市场迎来了难得的回暖。根据IDC的数据，包括台式机、笔记本电脑和工作站在内的设备，第二季度总出货量达到了6490万台，同比增长3%，增速为第一季度的两倍，实现回暖的其中一个关键因素就是AI PC的大热。 何为AI PC？英特尔CEO帕特 基辛格给出的答案是：能够玩转AI功能的PC，可通过云与PC的紧密协作，或在电脑端独立运行大语言模型，进而从根本上改变、重塑PC的用户体验，释放人们的生产力和创造力。 在当前AI PC浪潮下，NPU成为重要关键字，NPU与CPU、GPU有哪些不同？各科技大厂目前在NPU领域发展如何？ 在挑选电脑时，一些消费者会比较各机种的CPU拥有多少个核心，对于电玩游戏较讲究的，则偏好搭载GPU的机型，以追求更精致的视觉效果、更流畅的操作体验。
随着今年迈入“AI PC元年”，各笔记本电脑厂相继推出自家的AI PC，而厂商在介绍产品效能时，不时会提到“NPU”一词。究竟NPU是什么，和CPU、GPU有哪些不同？各科技厂目前在NPU发展又是如何？ 都是处理器，到底差在哪？
用比喻来解释CPU、GPU、NPU的差别，可以想像CPU是能力高强的“博士生”，可解决复杂且多样的任务，但只能照顺序一次解决一个问题；GPU是一群“数学系大学生” ，擅长加减乘除，可以同时处理大量的运算工作（平行运算）；NPU则是专攻AI运算一技之长的“技职生”，遍布在AI PC、AI手机、智能穿戴等各种装置中。
CPU 中央处理器（Central Processing Unit）
CPU被视为是电脑的“大脑”，负责执行作业系统、应用程序运作所需的命令与程序，也是决定程序执行速度的关键，不论是浏览网页或处理文书作业，都会受到CPU效能的影响。
英特尔（Intel）及AMD是生产CPU的领导厂商，根据市调机构Jon Peddie Research报告指出，2024年第一季内建显卡的PC CPU市场，英特尔维持领先地位拿下82%市占率，AMD则是18%。
GPU 图形处理器（Graphics Processing Unit）
自1990年代电玩游戏兴起，由于游戏画面同时要显示成千上万个像素，每个像素又都有自己的色彩、光线强度及移动变化，原为通用运算设计的CPU在运算上变得难以负荷。于是，专长于绘图运算的GPU应运而生。
在硬件架构上，GPU具有数百至数千个算数逻辑单元（Arithmetic Logic Unit，ALU），得以处理众多平行执行的数学运算，加快绘图渲染、影片编码解码等处理，也格外适合执行AI的深度学习演算法，GPU因而在AI浪潮下大放异彩。
NVIDIA是GPU领域的开创者及龙头，1999年发售的“GeForce 256”被誉为“世界上第一款GPU”。2007年，英伟达推出便于GPU加速运算的CUDA软件架构。据研调公司TechInsights分析，英伟达2023年的资料中心GPU出货量市占率高达98%，远超英特尔、AMD等对手。
NPU 神经网络处理器（Neural-network Processing Unit）
GPU扮演资料中心、AI服务器不可或缺的要角，不过边缘运算浪潮下日趋火红的NPU，则是专门为加速服务器的AI运算所打造。
NPU具有两大技术特点：第一个是模拟人类神经网络的运作方式，同样擅长平行运算处理，并适当地分配芯片内的“任务流”，减少闲置的运算资源。
第二个是经由“近存储器运算”（将处理器尽量靠近DRAM，以减少资料的传输延迟以及功率消耗）或“存内运算”（将简单的逻辑运算移至存储器阵列中），实现储存及运算的一体化，降低运算过程的能耗、加快存取速度，从而提升AI运算的执行速度和效率。
相较于CPU及GPU，低功耗、高效能的NPU格外适合处理AI推论任务，包括影像辨识、自然语言处理、物件侦测等应用。
近年，各大PC及手机芯片厂为提升AI运算能力，纷纷在芯片设计中纳入NPU。 NPU是如何优化神经网络计算的？ 硬件定制化 并行处理 存储和带宽优化 精度调整 算法优化 能效优化 编程和软件支持 通过这些优化，NPU能够显著提高神经网络模型的运算速度和效率，降低能耗，尤其适合在资源受限的设备上运行复杂的深度学习算法。
如何决定要使用CPU、GPU或NPU？
CPU、GPU、NPU各有所长，并且相辅相成，对于AI PC、AI手机芯片，通常藉由将三者整合为系统单芯片（SoC）的方式，提高能源效率及效能。
英特尔去年发表Core Ultra芯片（代号“Meteor Lake”）时，便直言“这是40年来PC处理器架构上最大的跃进”，因为这是该公司首次将NPU整合到系统单芯片设计中。NPU专门处理特定的AI工作负载，便可将CPU及GPU用于执行其他任务。
芯片大厂高通一篇针对NPU的专文介绍则提到，CPU适合用于低延迟、顺序性的小型模型运算，GPU擅长高精准度的图像处理平行运算，NPU则可透过低功耗达到稳定的高性能AI运算，持续运行LLM（大型语言模型）、LVM（大型视觉模型）等模型。 主要PC、手机芯片厂NPU发展最新动态
如果说NPU是AI的专用引擎，TOPS便是衡量这个引擎马力的单位，根据微软对“Copilot+PC”的规格要求，需符合NPU算力不少于40TOPS的规格，掀起了新一波PC处理器效能大战，这也将成为消费者选购AI PC的一大指标。
英特尔即将在今年9月上市的Lunar Lake，NPU算力达到48 TOPS，相较前一代Meteor Lake处理器的11.5TOPS提升3倍。
AMD执行长苏姿丰在2024中国台湾国际电脑展上，展示第3代Ryzen AI处理器，NPU算力高达50 TOPS，在目前的NPU算力竞争暂居领先。根据AMD秀出的数据，其性能表现超越高通Snapdragon X Elite、英特尔Lunar Lake以及苹果的M4芯片。
至于在Copilot+PC最早鸣枪起跑、推出首波产品的高通，Snapdragon X Elite的NPU算力则是45 TOPS。
高通资深副总裁暨营销长麦奎尔（Don McGuire）先前接受《数位时代》专访指出，即使竞争对手未来推出TOPS更强的NPU，高通仍有产品领先的优势，将会持续跟微软合作，提升定制化程度。
联发科于2023年底推出的天玑9300，其NPU效能已达到48 TOPS，而今年10月即将发布的新一代天玑9400，预期将会更进一步推升NPU算力。
苹果于今年5月的发布会中，出乎外界预料地将新一代M4芯片，首发于最新的iPad Pro，NPU算力为38 TOPS，尚未达微软Copilot+PC的40 TOPS门槛。
在MacBook笔记本电脑方面，业界预期，苹果将在2024年内将MacBook Pro更新到M4系列芯片，至于MacBook Air则因为刚升级至M3芯片不久，预计需留待明年春季才会更新。 欢迎将我们设为“ 星标 ”，这样才能第一时间收到推送消息。 领 领取自动驾驶、辅助驾驶等方面免费资料包！
都是处理器，到底差在哪？
