NPU в компьютере: что это такое и зачем он вам нужен
В характеристиках новых ноутбуков рядом с CPU и GPU всё чаще встречается ещё одна аббревиатура — NPU. Производители обещают десятки TOPS, локальный искусственный интеллект и новые функции Windows. Звучит так, будто без нейропроцессора компьютер уже неполноценен. На практике NPU не заменяет ни центральный процессор, ни видеокарту. Это отдельный вычислительный блок для конкретного типа задач. Рассказываем, что именно он делает и стоит ли учитывать его при выборе ПК.
Что такое NPU
NPU расшифровывается как Neural Processing Unit — нейронный процессор. Это специализированный сопроцессор, который ускоряет работу алгоритмов машинного обучения: распознавание речи и объектов, обработку изображения, удаление шума на видео, перевод и другие функции на основе нейросетей.
У нейросети есть два основных этапа работы. Сначала модель обучают на большом массиве данных — для этого обычно используют мощные видеокарты и серверные ускорители. Затем готовая модель выполняет запросы: например, определяет человека в кадре или преобразует голос в текст. Этот этап называется инференсом — на него в первую очередь рассчитан NPU в обычном компьютере.
В основе таких вычислений лежит огромное количество повторяющихся операций умножения и сложения. NPU содержит массив блоков, которые выполняют их параллельно и работают с числами невысокой точности. Для выполнения обычного программного кода такая архитектура не подходит, зато нейросетевые модели она обрабатывает быстро и при этом тратит в десятки раз меньше энергии, чем потратил бы на ту же задачу процессор или видеокарта.
NPU встречается не только в компьютерах. Аналогичные блоки работают в смартфонах, камерах, умных колонках, автомобилях и роботах: распознают лица и голос, улучшают снимки и анализируют данные с датчиков.
Чем NPU отличается от CPU и GPU
Центральный процессор, или CPU, — универсальный исполнитель. Он запускает операционную систему, браузер, архиватор и тысячи других программ. CPU умеет решать самые разные задачи, но не всегда эффективно справляется с миллионами одинаковых вычислений одновременно.
Видеопроцессор, или GPU, состоит из множества вычислительных блоков и хорошо обрабатывает данные параллельно. Поэтому видеокарты используют не только для графики и игр, но и для обучения и запуска нейросетей. В тяжёлых ИИ-задачах дискретный GPU обычно быстрее встроенного NPU, особенно если у видеокарты достаточно собственной памяти.
Преимущество NPU не в абсолютной скорости, а в эффективности. Он может постоянно обрабатывать изображение с веб-камеры, звук с микрофона или другие данные, потребляя меньше энергии и почти не занимая CPU и GPU. В результате видеокарта остаётся свободной для игры или монтажа, а ноутбук меньше нагревается и медленнее расходует батарею. Такое распределение нагрузки используют современные платформы с отдельными CPU, GPU и NPU.
Иначе говоря, CPU нужен для всего, GPU — для тяжёлых параллельных вычислений, а NPU — для длительных и повторяющихся ИИ-задач с минимальными затратами энергии. Современный ПК может распределять одну нагрузку между всеми тремя блоками.
Когда дискретная видеокарта в ноутбуке не нужна
Что NPU делает на ПК уже сейчас
Самый понятный сценарий — видеосвязь. На совместимом компьютере можно открыть быстрые настройки Windows 11 и включить Windows Studio Effects. Функция размывает фон, удерживает вас в центре кадра, корректирует направление взгляда и подавляет посторонние звуки. Эффекты работают на уровне системы, поэтому результат можно увидеть во время звонка в Microsoft Teams, Zoom или Google Meet.
Второе направление — обработка изображений и звука. На компьютерах Copilot+ PC можно запустить Cocreator в Microsoft Paint: вы рисует простой набросок, а NPU в реальном времени превращает его в готовое изображение. В приложении Microsoft Photos нейропроцессор используется для повышения разрешения снимков. Ещё один пример — Audacity с набором плагинов OpenVINO AI от Intel. С их помощью можно локально удалять шум, разделять музыку на вокал и инструменты или расшифровывать речь, выбрав NPU в качестве ускорителя.
Проще всего попробовать локальное распознавание и перевод речи через функцию «Живые субтитры» в Windows 11, правда, русский язык не поддерживается. Она запускается сочетанием Win + Ctrl + L и создаёт субтитры для любого звука, который воспроизводится на компьютере: видеоролика, трансляции или разговора в мессенджере. На Copilot+ PC система также переводит речь в реальном времени, причём обработка происходит на самом устройстве и продолжает работать без интернета.
На NPU опирается и часть функций Copilot+ PC. Microsoft требует для этой категории нейропроцессор производительностью не менее 40 TOPS. Такой блок используется, например, в системных инструментах анализа содержимого экрана и других локальных ИИ-функциях Windows 11.
Но NPU сам по себе ничего не ускоряет. Программа должна уметь обращаться именно к этому блоку, а системе нужны подходящие драйверы и программная среда. Если приложение рассчитано только на CPU или видеокарту, нейропроцессор будет простаивать. Поэтому список поддерживаемых функций важнее самого слова AI на коробке.
Apple напряглась: «MacBook на Windows» стали реальностью
Что означают TOPS
Производительность NPU обычно указывают в TOPS — триллионах операций в секунду. Чем больше значение, тем потенциально сложнее модель или тем больше задач ускоритель сможет обработать. Но сравнивать нейропроцессоры только по этой цифре нельзя.
Производители могут использовать разные типы операций, точность вычислений и условия замера. Иногда в рекламе указывают мощность одного NPU, а иногда складывают показатели CPU, GPU и NPU. Поэтому 50 TOPS у двух разных платформ не гарантируют одинаковую скорость в конкретной программе. TOPS полезны как ориентир и проверка системных требований, но это не аналог частоты процессора или количества кадров в игре.
Стоит ли учитывать производительность NPU при покупке ПК
Если вы геймер и вашего процессора хватает для игровых задач — нет. Сам по себе нейропроцессор не повысит FPS и не заменит видеокарту. Основная нагрузка в играх по-прежнему ложится на CPU и GPU. NPU может параллельно обрабатывать микрофон, веб-камеру или отдельные функции стриминга, не отнимая ресурсы у игры. В будущем разработчики смогут поручать ему поведение персонажей, масштабирование изображения и другие фоновые расчёты, но покупать компьютер только ради такого сценария пока рано.
Если вы выбираете новый ноутбук на несколько лет, NPU — полезный запас на будущее. Особенно если вы часто работаете от батареи, участвуете в видеозвонках, монтируете, расшифровываете речь или хотите запускать часть ИИ-функций локально. Нейропроцессоры уже встроены в актуальные семейства Intel Core Ultra, AMD Ryzen AI, Qualcomm Snapdragon X и чипы Apple серии M.
В остальных случаях менять исправный компьютер только ради NPU не целесообразно. Для локального запуска крупных генеративных моделей важнее производительная видеокарта и объём видеопамяти, а для игр — CPU и GPU. На настольном ПК экономия энергии также менее заметна, чем на ноутбуке.
Подписывайтесь на «Рамблер» в «Maксе»! Так мы останемся на связи даже в нестабильные времена.
Сенсорный OLED-экран и очень высокая цена: каким будет MacBook Ultra