1. NPU 的定位與背景
隨著人工智慧（AI）和機器學習（ML）的發展，傳統的處理器（如 CPU 和 GPU）在運行這些複雜計算時面臨性能和能效的瓶頸。AI 應用尤其依賴於大規模的矩陣計算和深度神經網絡（DNN）的推理操作，這些工作負載需要更高的並行計算能力和更低的功耗。因此，專門設計的加速器，如 NPU，應運而生。
Intel NPU 的出現正是為了解決這些挑戰，它能夠針對 AI 推理進行優化，提供比 CPU 和 GPU 更快的計算速度，同時也具有更高的能效比。這些特點使得 NPU 非常適合嵌入式設備、移動設備和需要在邊緣運算設備中進行 AI 推理的場景。
2. Intel NPU 的架構
NPU 的核心架構通常包括多個專門的處理單元，這些單元能夠在大規模並行的情況下執行矩陣運算，這是神經網絡計算的基礎。以下是 NPU 的幾個主要組成部分：
- 張量計算單元（Tensor Processing Units, TPU）： 這是 NPU 的核心部分，負責進行矩陣和張量操作。這類運算單元的架構高度並行，專為處理神經網絡中的卷積、矩陣乘法、加權求和等操作而優化。
- 神經網絡引擎（Neural Network Engines, NNE）： NNE 是專門用來加速神經網絡模型推理的硬件引擎，通常支持深度學習模型的不同層級（如卷積層、全連接層和激活函數層）的快速計算。
- 專用的內存和數據路徑： 為了進一步提升效率，NPU 通常配備高帶寬的內存系統，以減少數據傳輸的瓶頸，並確保數據在不同計算單元之間能夠快速流通。此外，NPU 會有專門的數據路徑來優化張量運算的處理流程，避免 CPU 或 GPU 的內存延遲問題。
- 數據重用和壓縮技術： Intel NPU 支持數據重用和權重壓縮技術，可以在計算過程中減少內存的讀取操作和數據冗餘，提高運行效率並降低功耗。
3. NPU 的運作模式：推理加速 vs. 訓練加速
- 推理加速： NPU 的主要用途是加速 AI 模型的推理過程，這是在應用場景中使用已訓練模型處理新數據的過程。推理操作的計算密集度相對較低，但對延遲非常敏感，尤其是在實時系統（如自動駕駛、工業機器人、智慧城市監控等）中，NPU 通過專門的神經網絡處理架構能夠顯著縮短推理的延遲。
- 訓練加速： 雖然 NPU 通常針對推理進行優化，但一些更高階的 NPU 也可以參與到神經網絡的訓練過程中。訓練過程要求大量的矩陣計算和反向傳播操作（Backpropagation），這些操作的計算量和內存需求比推理更高。然而，大部分的訓練還是由專門的 AI 加速器或 GPU 來完成，NPU 在這方面的應用相對較少。
4. Intel NPU 的技術整合與 OpenVINO 工具
Intel 通常將 NPU 整合到其異構計算平台中，與 CPU、GPU 和其他專用加速器協同工作。例如，在 Intel 的 Tiger Lake 處理器系列中，NPU 與 CPU 集成在同一個晶片上，這種異構設計允許不同工作負載根據其特性分配到最合適的計算單元上執行。
此外，Intel 提供了 OpenVINO（Open Visual Inference and Neural Network Optimization）工具包，專門用來優化和加速 AI 模型在 Intel 硬件（包括 CPU、GPU、NPU、FPGA）上的推理。OpenVINO 能夠自動將高層次的深度學習框架（如 TensorFlow、PyTorch）的模型轉換為能夠在 Intel 平台上高效運行的格式，並針對硬件特性進行優化。
OpenVINO 的功能包括：
- 將模型轉換成適合 Intel 硬件的格式（Intermediate Representation, IR）。
- 自動優化模型，以充分利用 NPU 等專用硬件的性能。
- 提供對多設備推理的支持，允許同時在 CPU、GPU、NPU 上分佈運行推理任務。
5. 應用場景
Intel NPU 的應用範圍廣泛，以下是一些主要的場景：
- 邊緣計算： 在物聯網（IoT）設備、智能攝像機、無人機等邊緣設備中，Intel NPU 能夠提供低延遲、高性能的 AI 推理能力，減少對雲端計算資源的依賴。
- 移動設備與筆電： 在筆電和移動設備中，NPU 通常用於加速語音識別、圖像處理和計算機視覺等 AI 應用，例如人臉識別、增強現實（AR）和語音助理等。
- 自動駕駛與智慧工廠： 在自動駕駛汽車中，NPU 可以加速實時的物體檢測和路徑規劃等任務。在智慧工廠中，NPU 能夠驅動機器視覺系統和自動化機器人進行快速決策。
- 醫療成像與診斷： NPU 可以加速醫療影像分析中的 AI 模型應用，這有助於更快速地處理病人數據並協助診斷。
6. Intel NPU 的發展前景
隨著 AI 和 ML 技術的不斷發展，對更高效、更節能的計算加速器的需求只會不斷增長。Intel NPU 的發展也將不斷推進，並融入更多先進的 AI 加速技術。Intel 將在未來的處理器和邊緣設備中進一步優化 NPU 的性能，使其更好地支持複雜的 AI 推理任務，並加速智慧應用的落地。
總結
Intel NPU 是針對 AI 推理工作負載優化的專用加速器，具備高性能和能效比的特點。透過與 CPU、GPU 的異構整合和 OpenVINO 工具的支持，NPU 可以大幅提升多種 AI 應用的性能，並在邊緣計算、智能設備和自動駕駛等領域展現出強大的實用性與發展潛力。
