NPUはAIにとって不可欠ですが、NPUとは何であり、GPUとはどのように異なるのでしょうか?

ニューラルプロセッシングユニットは、コンピュータのCPUまたはGPUから一部の作業を取り除き、デバイスがより適切に動作できるようにする専用のチップです。

人工知能(AI)はここ数ヶ月で大きな進歩を遂げ、PCの利便性を向上させ、処理時間を短縮しています。AI重視のコンピュータ効率の大部分は、今後登場するQualcomm Snapdragon X EliteおよびIntel Core Ultraプロセッサで見られるニューラルプロセッシングユニット(NPU)によって実現しています。

しかし、NPUとは正確には何でしょうか? NPUはどのようにタスクを高速化しますか? さらに重要なことは、NPUは何ができるのでしょうか? これらのすべてについて説明します。

NPUは効率に不可欠です

ニューラルプロセッシングユニット(略称NPU)は、GPU(グラフィックプロセッシングユニット)およびCPU(コンピュータプロセッシングユニット)よりも高速にタスクを実行するように設計されたチップです。これは、反復的な小規模なプロセスを引き受けることでGPUおよびCPUの負荷の一部を軽減し、コンピュータがAI駆動のリクエストを処理する際に、より効率的に機能できるようにします。

たとえば、NPUはビデオ通話で背景をぼかしたり、ビデオや写真の編集でオブジェクトを検出したりすることで、コンピュータのGPUとCPUを効率的に動作させ、CPUとGPUが他のタスクを処理できるようにします。

NPUはGPUよりも特定のタスクを適切に処理します

CPU、GPU、NPUはすべてコンピュータの全体的な動作に不可欠ですが、異なるレンダリングおよびコンピューティングタスクを処理するように設計されているため、理想的にはどのプロセッサも負荷で圧倒されることはありません。プロセッサが過負荷にならないようにすることは、コンピュータがスムーズに動作できるかどうかを左右するため不可欠です。

3つのプロセッサはすべて画像レンダリングを実行できますが、このワークロードの異なる側面を引き受けます。GPUは複雑な画像をビデオ編集およびゲーミングタスク用にレンダリングするように特別に設計された、この分野の主力です。しかし、NPUはアシスタントとの連携など、短く反復的なタスクをより高速に処理するように設計されています。言い換えると、NPUはGPUの負荷の一部を引き受けることで、GPUが割り当てられたより大きなタスクに集中できるようにし、システム全体としてより効率的に機能します。

これらすべてを踏まえると、OSはコンピュータのハードウェアを調べて、システムの仕様と利用可能なリソースに基づいて、特定のタスクにGPUまたはNPUのどちらが適しているかを判断します。

NPUを気にするべき理由

まず、プロセッサの基本的な理解が不可欠です。私のIntel対AMD対NVIDIAガイドに示されているように、これらの半導体チップメーカーは異なる分野を専門としています。IntelはCPU業界のリーダーであり、NVIDIAはGPU業界のリーダーであり、AMDは両方の優れた組み合わせです。

今後、プロセッサにNPUが搭載されることが増えるでしょう。これは、すべてNPUを備え、さまざまなコンピュータ企業の最新のUltrabookおよびノートパソコンで広く使用されている新しいIntel Core Ultraプロセッサ(以前はコードネームMeteor Lake)によって証明されています。

さらに、Qualcommは長年にわたりNPUに取り組んでおり、この点で競合他社をリードしています。CPU、GPU、NPUを利用するSnapdragon X Eliteプロセッサは、すぐにWindows搭載のラップトップに搭載されます。Qualcommは、このチップがApple MacBook Proに対してどれほど強力であるかをすでに実証しています。Qualcommによると、Snapdragon X Eliteはバーストで毎秒75テラオペレーション(TOP)を実行でき、特に印象的です。

これらすべてがあなたにとって何を意味するのか

最新世代のデバイスにNPUを搭載することは、業界が最新のテクノロジーで前進する準備ができていることを意味します。言い換えると、最新のラップトップにNPUが搭載されたことで、新しいアプリは最新のソフトウェアを活用できるようになります。これにより、時間の経過とともに、より多くのAI関連の利便性と効率的なプロセスがユーザーとして利用できるようになります。

これまで以上に高速にビデオ編集機能を実行できるようになるかもしれません。または、最もよく使用するプログラムで追加のフィルターやオプションが利用できるようになるかもしれません。いずれにせよ、コンピュータをより効率的にすることが重点であるため、個人的なプロジェクト、創造的なプロジェクト、またはオフィスのプロジェクトに関係なく、つまらないタスクに多くの時間を費やす必要がなくなります。

QualcommのNPUは生成的な画像を処理できることも証明されているため、Qualcommベースの携帯電話でもすぐにこの機能が見られるようになるでしょう。これにより、ゲーム用ハンドヘルドデバイスの可能性も広がる可能性があります。

NPUに関するよくある質問

PCとラップトップのNPUプロセッサとは何ですか?

ニューラルプロセッシングユニット(NPU)は、GPUおよびCPUよりも高速にタスクを実行するように特別に設計されています。これにより、GPUおよびCPUの負荷の一部が軽減され、どちらかが過負荷になるのを防ぎ、コンピュータの全体的な動作が向上します。

機械学習とは何か、ディープラーニングとの違いは?

機械学習は、プログラムがデータを収集し、その情報から意思決定を行うことを可能にする人工知能の一分野です。ディープラーニングは、ニューラルネットワークが人間の学習脳のように機能し、単に情報を繰り返すのではなく、収集した情報に基づいて新しい結果や意思決定を導き出すという点で、一歩進んだものです。

NPUはGPUより優れていますか?

ニューラルプロセッシングユニット(NPU)とグラフィックプロセッシングユニット(GPU)を比較するコンテキストによって異なります。どちらもコンピュータの処理能力の不可欠な部分です。GPUは複雑な画像をレンダリングするように特別に設計されており、ビデオ編集やゲームなどのタスクを処理します。しかし、NPUは短いタスクをより高速に処理するように設計されており、一部のGPUの負荷を軽減することで、システムがより効率的に機能します。問題は、NPUは小規模で反復的なタスクに限定される傾向があるのに対し、GPUはより大きく新しいタスクをより適切に処理できることです。重要なことは、両方のプロセッサが協力して、ラップトップのようにシステムの全体的なパフォーマンスを向上させることです。

NPUは何に使用できますか?

ニューラルプロセッシングユニット(NPU)は、音声認識、ビデオ通話での背景ぼかし、オブジェクト検出などの写真やビデオ編集プロセスなどの機械学習タスクを高速化できます。

NPUは何の略ですか?

NPUはニューラルプロセッシングユニットの略です。NPUは、GPUおよびCPUよりも高速にタスクを実行するチップです。これにより、GPUおよびCPUの負荷の一部が軽減され、コンピュータはタスクを実行する際に、より効率的に機能します。

NPUはゲーミングラップトップに役立ちますか?

それほどではありません。専用のGPUは、集中的なゲームグラフィックに関する大部分の重い処理を実行しますが、NPUは主に小さなアシスタンスを目的としています。そのため、NPUはゲーミングラップトップやゲーミングデスクトップよりも、Ultrabookおよびノートパソコンでの使用を想定しています。

ゲームを閉じてWindowsデスクトップに戻ると、ラップトップが統合グラフィックに切り替えて、NPUから同じ操作を継続すべきかどうかを検出するのに役立ちます。これらは間違いなく最新のゲーミングラップトップに搭載されますが、純粋なゲームのパフォーマンスのための専用のグラフィックカードほど重視されていません。

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