本文主要是介绍什么是 NPU？NPU 与 GPU 与 CPU 的区别，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
NPU 是什么？为什么它对在设备上激活生成式人工智能的过程至关重要？
NPU专为人工智能设计，并与其他处理器配合工作，加快生成式人工智能体验。
这是人工智能（AI）生成式革命的开端。显而易见，为了满足各个垂直领域对生成式 AI 用例不断增长的需求和运营要求，需要一种专门用于人工智能的新计算架构。随后开始使用神经网络处理器（NPU），该处理器从一开始就旨在生成智能机器。
此外，它利用了各种处理器的异构混合，例如中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）。为了实现新的和改进的生成人工智能体验，异构计算增强了应用程序性能、热效率和电池寿命。这是通过将适当的处理器与神经处理单元（NPU）结合来实现的。
GPU 和 NPU 的融合
为了满足生成人工智能的各种标准和计算需求，有必要拥有各种处理器。利用每个处理器的能力，比如以人工智能为中心的定制神经处理单元（NPU），与中央处理单元（CPU）和图形处理单元（GPU）一起工作，每个处理器在不同的工作领域都表现出色，这是通过使用处理多样性的异构计算架构实现的。
例如，中央处理器（CPU）负责顺序控制和即时性，图形处理器（GPU）负责流式并行数据，神经处理器（NPU）负责基本人工智能任务，包括标量、向量和张量运算。
计算是异构的，可以提高应用程序性能、设备热效率和电池寿命，从而增强终端用户与生成人工智能的体验。
NPU 是什么？
神经处理单元（NPU）是从头开始设计的，旨在加快人工智能推断速度，同时使用最少的功率。其架构随着新的 AI 算法、模型和用例的引入而发展。人工智能大部分工作涉及计算由标量、向量和张量数学组成的神经网络层，然后是非线性激活函数。更好的 NPU 设计是与 AI 行业发展方向密切对齐，并做出适当的设计决策来管理与 AI 相关的工作负载。
高通通过提供异构计算和网络处理单元的领先解决方案，将智能计算带到各个领域。高通 Hexagon 神经处理单元（NPU）旨在在使用最少功耗的同时提供持续高性能的人工智能推断。NPU 通过系统方法、定制设计和快速创新区别于行业其他产品。他们能够快速调整和扩展设计，以克服瓶颈并最大化性能。这得益于定制设计神经处理单元（NPU）和调整指令集架构（ISA）。
在最佳异构计算架构中最重要的处理器之一是高通人工智能引擎，即 Hexagon NPU。该架构还包括高通 Adreno GPU、高通 Kryo 或高通 Oryon CPU、高通感应中心和内存子系统。在设备上，这些处理器被设计为相互协作，以快速有效地运行人工智能应用程序。
作为证据，它在人工智能基准测试和实际生成式人工智能应用中的表现在市场上名列前茅。你可以通过阅读白皮书了解更多关于自然语言处理（NPU）、它的其他异构处理器以及她在骁龙 8 Gen 3 和骁龙 X Elite 上领先行业的人工智能性能。见Qualcomm-美国高通公司官方网站
这能为开发人员提供加速使用生成式人工智能的应用程序的能力，主要重点是简化开发和部署流程，覆盖全球数十亿由高通和骁龙平台驱动的设备。这使其能够赋予开发人员权力。开发人员可以利用高通人工智能堆栈在硬件上构建、优化和部署他们的人工智能应用程序。这使他们只需编写一次代码，然后利用芯片组解决方案在各种产品和市场上分发。
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