NPU-Prozessor: Was kann der KI-Prozessor?

NPU-Prozessoren bieten eine Reihe von Vorteilen gegenüber CPUs und GPUs. Vor allem bei der Verarbeitung von KI-Aufgaben zeigen die Prozessoren, was sie können. Sie sind schneller, effizienter und skalierbarer und können die Gesamtleistung eines Geräts verbessern.

NPU – Wofür steht die Abkürzung?

NPU steht für Neural Processing Unit, also neuronaler Prozessor.

Was ist ein NPU Prozessor?

NPUs sind wie CPUs und GPUs Prozessoren. NPU-Prozessoren werden oft auch als KI-Prozessoren oder neuronale Prozessoren bezeichnet. Es handelt sich um spezielle Chips, die für Machine Learning entwickelt und optimiert wurden.

Wie funktionieren neuronale Prozessoren?

Im Gegensatz zu CPUs (Central Processing Unit), die für allgemeine Aufgaben zuständig sind, sind NPUs speziell darauf ausgelegt, repetitive Aufgaben zu beschleunigen. Sie können vor allem große Mengen an Daten verarbeiten und sind gut darin, Muster zu erkennen.

Folgende Tasks sind Beispiele für NPU-typische Aufgaben (hohe Rechenleistung):

• Gesichtserkennung in Fotos und Videos
• Sprachübersetzung in Echtzeit
• Verbesserung der Bildqualität bei schlechten Lichtverhältnissen

Wo werden NPUs bereits eingesetzt?

NPUs werden in immer mehr Geräten eingesetzt. Dazu gehören aktuell unter anderem:

• Smartphones
• Tablets
• Laptops
• Smart Speaker
• Selbstfahrende Autos

Die Bedeutung von NPUs und somit auch der Geräte, in denen die Prozessoren zum Einsatz kommen, wird voraussichtlich auch künftig zunehmen.

Dies liegt vor allem daran, dass immer mehr Anwendungen auf künstliche Intelligenz setzen.

Vorteile eines NPU-Prozessors

NPUs bieten eine Reihe von Vorteilen, die sie für den Einsatz von KI-Anwendungen so wertvoll machen:

• Leistung: NPU-Prozessoren arbeiten deutlich schneller als CPUs und GPUs – vor allem bei der Verarbeitung von Machine-Learning-Aufgaben (Muster erkennen). 
• Effizienz: NPUs benötigen, im Vergleich zu CPUs und GPUs, weniger Energie um KI-Aufgaben zu erledigen. 
• Entlastung: Verbesserte Gesamtleistung. Durch die Verwendung eines NPU-Prozessors werden die CPU und GPU entlastet, wodurch diese für andere Aufgaben zur Verfügung stehen.
• Zukunftssicher (?): NPU-Prozessoren sind, Stand jetzt, eine zukunftssichere Technologie. Da die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz in den kommenden Jahren, mit hoher Wahrscheinlichkeit, weiter zunehmen wird.

Nachteile eines NPU-Prozessors

• Höhere Kosten: NPU-Prozessoren sind in der Regel teurer als CPUs und GPUs.
• Kompatibilität: Nicht alle Geräte unterstützen NPU-Prozessoren.
• Entwicklungsaufwand: Die Entwicklung von Anwendungen für NPU-Prozessoren kann komplexer sein als die für CPUs und GPUs.

NPU vs. CPU vs. GPU – was ist der Unterschied?

Die CPU ist das Herzstück eines jeden Computers. CPU-Prozessoren sind universell einsetzbar.  Vor allem aber sind sie auf serielle Verarbeitung – Aufgaben werden nacheinander ausgeführt – ausgerichtet.
Die GPU unterscheidet sich von der CPU darin, dass sie speziell für Grafikberechnungen entwickelt wurde. GPUs beschleunigen Spiele, Videobearbeitung und auch einige KI-basierte Anwendungen.
NPUs erweitern das Prozessoren-Spektrum. Der speziell für KI Aufgaben entwickelte Chip ist leistungsstärker und teils stromsparender. 

	NPU	CPU	GPU
Aufgabenbereich	KI-Berechnungen, Erkennen von Mustern	Allgemeine Berechnungen, Betriebssystem	Grafikberechnungen
Optimiert für …	… spezielle KI-Berechnungen, repetitive Aufgaben	… serielle Verarbeitung, hohe Taktraten	… parallele Verarbeitung, viele Kerne
KI-Effizienz	Sehr effizient	Mäßig effizient	Mäßig effizient

Windows Copilot – NPU vorausgesetzt

Microsoft Copilot ist der KI-Assistent von Windows. Seit Januar 2024 steht das Tool allen Windows Benutzern zur Verfügung. Gemäß Microsoft kombiniert Copilot große Sprachmodelle mit den jeweiligen Unternehmensdaten.

Das Tool unterstützt bzw. erleichtert die Arbeit in den gängigen Microsoft 365 Apps wie beispielsweise Word, Excel, Teams uvm.

Auf Windows Copilot kann kostenlos zugegriffen werden, es lohnt sich jedoch, in die bezahlte Version zu investieren. In der bezahlten Version stehen mehr oder minder die gleichen Funktionen zur Verfügung, die Technologie hinter dem Tool hingegen verarbeitet Ihre Unternehmensdaten in einem geschlossenen Bereich.

Das sorgt dafür, dass unternehmensinterne Daten nicht wie bei anderen KI-Tools ungewollt ihren Weg ins Netz finden.

Doch was hat das mit NPUs zu tun?

Die lokale Nutzung der Software erfordert einiges an Rechenleistung. Um Microsoft Copilot betreiben zu können, wird ein NPU-Prozessor benötigt.

Auch der Arbeitsspeicher muss ggf. angepasst werden. Microsoft zufolge sind mindestens 16 GB RAM notwendig.

Ein Blick in die Zukunft von KI-Prozessoren

Ob Apple, Samsung, Intel oder AMD – mittlerweile sind neuronale Prozessoren bei nahezu allen Herstellern angekommen. Kein Wunder, NPU-Prozessoren spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung und Anwendung von künstlicher Intelligenz. Die Entwicklung schreitet schnell voran, es besteht ein hoher Bedarf.
Voraussichtlich werden die Kosten für NPUs, wie anfangs auch bei CPUs und GPUs, in Zukunft sinken und die Kompatibilität mit verschiedenen Geräten sich verbessern.