隨著人工智慧 (AI) 的興起，神經處理單元 (NPU) 已成為購買下一代 PC 或筆記型電腦時的重要考慮因素。但您知道 NPU 和 GPU 之間的差異嗎？
神經處理單元 (NPU) 和圖形處理單元 (GPU) 之間的差異是一個至關重要的主題。這兩個單元在人工智慧、機器學習、電腦遊戲和圖形計算等多項技術應用中都發揮著至關重要的作用。在本文中，我們將探討 NPU 和 GPU 之間的關鍵區別，以及這些差異如何影響它們在各種應用中的效能。我們將重點介紹它們各自的特殊功能，以及它們如何在各自領域中提升效能和效率。查看 什麼是人工智慧計算機？它們有何不同？
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什麼是NPU？
NPU 是一種專用處理器，用於加速神經網路運算，包括 AI 和機器學習 (ML) 處理任務。它採用特定的硬體優化，在保持高能效的同時提升效能。
NPU 具有平行處理能力（可以同時執行多個操作），並且隨著硬體架構的改進，它們可以有效地執行推理和訓練等 AI 和機器學習任務。 NPU 可用於執行各種 AI 任務，例如臉部識別，甚至可以訓練 AI 系統。
如果您想了解更多信息，請查看我們的文章： 什麼是NPU？ 以及如何解碼其規格。
什麼是圖形處理單元？
圖形處理單元 (GPU) 是一種專用處理器，用於加速影像/視訊處理和渲染等圖形任務。與 NPU 類似，GPU 支援並行處理，每秒可執行數萬億次運算。
GPU 最初用於加速圖形處理和渲染任務，例如照片/影片編輯和遊戲，如今已廣泛應用於各種運算任務。由於其高吞吐量，GPU 可以執行資料密集型操作，例如大規模資料處理和複雜計算，例如 加密貨幣挖礦.
基於同樣的原因，GPU 也用於訓練大型神經網路。例如，科技公司使用 Nvidia 的企業級 H-100 GPU 來訓練大型語言模型 (LLM)。我們對 GPU 的解釋更深入地 GPU定義 以及它是如何工作的。
NPU與GPU的比較
NPU 和 GPU 之間的關鍵區別在於，前者加速 AI 和機器學習工作負載，而後者加速圖形處理和渲染任務。換句話說，它們都是裝置上特定功能的專用處理器。
除了專用功能外，GPU 也越來越多地用於其他通用運算任務，包括訓練 AI 系統和深度學習推理。但是，如果 GPU 也可以用於 AI/ML 任務，那麼公司為什麼還要為這些用途配備專用處理器呢？簡而言之，答案就是效能和效率。
使用電腦中的專用處理器來執行特定任務（通常是為了加快任務速度）稱為 硬件加速它有助於提高效能，因為不同的元件被設計為比使用 CPU 等通用元件更有效地執行特定任務。
因此，硬體加速在現代電腦中已相當普及。例如，你會發現用於圖形處理的圖形處理單元 (GPU) 和用於音訊的音效卡。
GPU 和 NPU 的效能均以處理器每秒可執行的兆次運算來衡量。這通常被稱為每秒萬億次運算 (TOPS)。例如，高通的驍龍 X Elite 晶片擁有高達 45 TOPS（僅 NPU 一項），而 NVIDIA 的 GeForce RTX 4090 GPU 則擁有超過 1300 TOPS。
圖形處理單元 (GPU) 可以是分立的（與處理器分離），也可以是整合的（整合到處理器中）。在撰寫本文時，NPU 整合在 CPU 中。例如，Apple M 系列和 M 系列處理器整合了一個 NPU（即所謂的 Apple 神經引擎）。然而，有些 NPU 是分立的，例如 Raspberry Pi 的官方 NPU HAT。
總而言之，NPU 是加速神經處理的處理器，而 GPU 是專用圖形處理器。由於它們都採用平行處理架構，因此每秒可以執行數萬億次運算。
雖然 NPU 通常專用於 AI 和機器學習任務，但近年來，GPU 的用例已擴展到圖形處理之外。它們也用於其他通用應用，尤其是在 AI 模型訓練和加密貨幣挖礦等資料密集型操作中。現在您可以查看 您是否遇到了處理器或顯示卡效能瓶頸？如何判斷（以及哪個更嚴重）.
