随着科技的不断进步与人工智能领域的深入发展，NPU——网络处理单元，正逐渐走向舞台的中心。它作为深度学习和人工智能领域的专用芯片，正为高效执行网络的计算而存在。
NPU的结构特性使得它具备了强大的硬件处理能力，其中包括了优化的向量处理单元、矩阵乘法单元、卷积单元和激活函数单元等，这让它可以执行大规模的矩阵运算和卷积运算，显著提升了网络的计算效率。随着多家手机厂商开始搭载NPU，以及AIPC（AI+PC）逐渐发展为“CPU+NPU+GPU”的混合计算架构，关于NPU是否会成为继GPU之后的新热点备受瞩目。
高效运行、节能先行——NPU的核心优势
相较传统的CPU和GPU，NPU有着明显优势。NPU的高效能和低功耗是其最显著的特一。它也易于编程，降低了开发门槛，并支持多种语言和框架，为开发者提供了便捷的模型开发和部署途径。IDC分析师杜昀龙在接受采访时也表示了这一点。
在处理大规模网络计算时，传统的CPU虽然能胜任，但效率相对较低。而GPU虽然作为CPU的协处理器能处理大量的并行计算任务，但相比之下的NPU，更专注于数据驱动的并行计算，它采用人类元和突触的模拟方式来处理视频、图像等多媒体数据。这种架构设计使它在处理推理任务时更加高效。
NPU通过突触权重实现存储计算一体化，进一步提高了运行效率。相较于GPU，NPU在推理方面更为擅长。而且，其设计逻辑简单，在处理推理工作负载时具有显著的能耗节约优势。
尽管NPU有诸多优点，但目前仍面临着一个挑战：缺少像GPU那样完善的生态环境。这可能是当前NPU渗透率提升的最大瓶颈。
根据IDC的数据显示，尽管GPU在人工智能芯片市场中仍占据主导地位，但NPU的份额正在逐年增长。在2022年的市场中，NPU的出货量占比达到了12%，表明了其日益增长的重要性。
端侧与边缘侧的主角——NPU的应用场景
不同于云侧对算力的需求，端侧更看重低功耗的芯片解决方案。而NPU因其开发简便、高效能及低功耗等特点在端侧和边缘侧应用中表现出色。如今随着人工智能应用的普及和深化，对算力的需求也逐渐传递到端侧。而在智能终端中内置NPU模块已经成为一种常见做法。
“NPU是为人工智能应用量身打造的芯片，”杜昀龙提到，“目前来看，它在边缘侧和端侧的应用更为广泛。”例如人脸识别、人脸解锁以及影像处理等场景中都能看到NPU的身影。
在AIPC的发展趋势中，我们可以预见NPU将在2024年批量上市的产品中发挥核心算力作用。不论是英特尔还是苹果都在其新产品中搭载了NPU技术。
手机行业更是早早开始了对NPU的探索与应用。华为、苹果等公司都已在自家产品中搭载了自研或合作的NPU芯片。在汽车、XR以及各类物联网智能终端中我们也能看到NPU的身影。
国内厂商的积极布局——NPU的国产化进程
随着AI浪潮的兴起，国内芯片厂商也在积极自研NPU技术以把握这一机遇。以阿里平头哥为代表的国内芯片公司已经推出了面向数据中心AI应用的人工智能推理芯片。
国内SoC厂商也在积极布局NPU技术以提升其产品的AI处理能力。例如瑞芯微、晶晨股份等公司都在其新一代产品中集成了高性能的NPU模块。
一些国内芯片设计公司如芯原股份也在积极开发NPU IP技术并已广泛应用于物联网、可穿戴设备、安防监控等多个领域。