近年来，伴随着人工智能技术与应用的快速发展与迭代，其对算力的要求不断提高，而作为算力核心的人工智能芯片，自然而然也受到了产业界的强烈关注。其中，作为深度学习和人工智能领域的专用芯片——NPU，正在逐渐走向“舞台中央”。

NPU：高效能、低功耗、稳定性

NPU，即神经网络处理器，是一种专门设计用于加速人工智能（AI）和机器学习（ML）应用的芯片，它采用了数据驱动并行计算架构，使得NPU在处理视频、图像等多媒体数据时具有超强的性能，旨在高效、低功耗地执行机器学习尤其是深度学习任务。

相较于传统的CPU和GPU，NPU在AI计算方面具有更高的效能和更低的功耗。NPU针对深度学习算法所需的复杂计算进行了优化，能够高效地完成深度学习、图像识别等任务，大幅提升了AI处理的性能。而且由于NPU的特定优化，使其在运行AI任务时功耗更低，延长了设备的续航时间。此外，NPU通常具有很好的容错性和可靠性，即使在高负载、复杂计算任务的情况下，也能够保持稳定的计算性能。

一开始，NPU主要用于提升智能手机的相机功能、电池续航和安全性等。如今，随着AI技术与应用的普及，NPU已逐渐成为人工智能技术中不可或缺的组成部分之一，其优势愈发明显，并正在快速地扩展到更多应用场景中。当前，NPU被广泛应用于人脸识别、智能语音、自动驾驶、智能安防、智能家居、智慧医疗、工业质检等各种人工智能应用场景中，为各行各业带来更多的智能化解决方案。

边缘智能，NPU或是最佳选择

前不久，高通发布了《通过NPU和异构计算开启终端侧生成式AI》报告，其中提到：“随着生成式AI用例需求在有着多样化要求和计算需求的垂直领域不断增加，需要专为AI定制设计的全新计算架构……通过结合NPU使用合适的处理器，异构计算能够实现最佳应用性能、能效和电池续航，赋能全新增强的生成式AI体验。”

近年来，随着物联网设备的广泛部署与大数据的爆炸式增长，对于能够即时处理和分析数据的需求愈发迫切。加上近段时间，大模型持续向边缘侧和端侧渗透，AI计算和推理工作逐步从云端转移到边缘和端侧，于是边缘计算逐渐成为了AI应用的重要场景，端、边缘市场的AI算力需求也由此逐渐爆发。

那么，在此背景下，NPU易开发、高效能、低功耗等优势逐渐凸显出来，凭借着其在边缘设备上执行机器学习和深度学习任务的能力，能够有效地执行图像识别、语音处理等AI任务，从而在边缘设备上实现快速的智能决策和响应。

当下，在人工智能的高速发展下，NPU作为人工智能时代的核心驱动力之一，其发展与应用正深刻改变着各行各业，其不仅赋予了终端设备更强大的智能化能力，也为千行百业的数智化升级提供了有力支持。未来，随着技术的不断进步和应用领域的持续拓展，NPU将更加智能、高效、节能，成为推动社会智能化转型的中坚力量，为经济社会发展带来更多的惊喜。