人工智慧（AI）今年取得了長足的進步，是乙個熱門話題，各種人工智慧模型和應用不斷湧現。 以人工智慧為重點的計算機效率的很大一部分是通過NPU實現的，這可以在即將推出的高通驍龍X Elite和Intel Core Ultra處理器中找到。
什麼npunpu如何加速ai任務？並且npu是的我們該怎麼辦？
NPU（神經處理單元）是一種 AI 晶元，旨在比 GPU（圖形處理單元）和 CPU（計算機處理單元）更快地執行 AI 任務。 NPU 通過承擔小型重複性程序來減少 GPU 和 CPU 上的一些負載，使計算機在滿足 AI 驅動的請求時能夠更高效地工作。
神經處理單元 （NPU） 可以加速 AI 機器 習 任務，例如語音識別、通話中的背景模糊和物件檢測。
CPU、GPU 和 NPU 對計算機的整體執行都至關重要，旨在處理不同的渲染和計算任務。 這三個處理器都可以做一些影象渲染，但它們專注於不同的方面。 gpu專門渲染**用於編輯和遊戲任務的複雜影象npu從gpu雙手分擔一些工作，旨在更快地處理簡短和重複的問題ai任務？因此，GPU 可以專注於更大的任務，並且系統可以作為乙個整體更高效地工作。
作業系統會檢視計算機的硬體，並根據系統的規格和可用資源確定 GPU 或 NPU 是否更適合特定的 AI 任務。
正如我們熟悉處理器晶元廠商一樣，英特爾是CPU行業的領導者，英偉達是GPU行業的領導者，而AMD是兩者的良好結合。
未來，我們將在處理器中看到越來越多的NPU。 例如，新的英特爾酷睿超酷處理器（原代號為 Meteor Lake）具有 NPU，並廣泛用於最新的超極本和膝上型電腦。
高通公司也多年來一直致力於NPU的研發，並領先於競爭對手。 其驍龍 X Elite 處理器利用 CPU、GPU 和 NPU，很快就會出現在 Windows 膝上型電腦上。 據高通稱，驍龍 X Elite 可以連續執行每秒 75 萬億次運算 （TOP）。
高通公司通過將Snapdragon X Elite與Apple MacBook Pro膝上型電腦進行基準測試，展示了Snapdragon X Elite的強大功能。 高通的NPU也被證明可以處理生成式AI影象，我們可能很快就會在基於高通的手機上看到這種能力。
什麼是機器習，它與深習有何不同？
機器習是人工智慧的乙個方面，它允許程式收集資料並從他們擁有的資訊中做出決策。 深度學習習更進一步，神經網路的功能就像乙個人的習大腦，根據它收集的資訊提出新的結果和決策，而不僅僅是重複它。
npu它對遊戲膝上型電腦有幫助嗎？
不太多的幫助專用 GPU 可以完成大部分繁重的工作，處理密集的遊戲圖形，而 NPU 主要用於小型 AI 輔助。 因此，NPU 更適合超極本和膝上型電腦，而不是遊戲膝上型電腦和遊戲台式機。
當您關閉遊戲並返回 Windows 桌面時，AI 可以幫助檢測您的膝上型電腦何時應該切換回整合顯示卡並從 NPU 繼續相同的操作。 毫無疑問，它們會在現代遊戲膝上型電腦中找到，但不像具有原始遊戲效能的專用顯示卡那樣受到關注。