在人工智能(AI)技术如火如荼的今天，NPU神经处理单元(N euralP rocessingU nit)作为一种新兴的硬件加速器，正在成为ARM主板配置中的新宠。与传统的CPU和GPU相比，NPU在处理AI任务上的效率更高，在现今ARM主板配置中也变得越来越重要。本文将带大家了解 NPU 的作用、必要性，以及国产芯片厂商是如何对它进行布局的。

　　什么是NPU

　　简而言之，NPU是专为AI和机器学习(ML)任务量身打造的硬件加速器。相较于传统的CPU和GPU，NPU针对深度学习算法所需的复杂计算进行了优化，能让自然语言处理、图像分析等AI任务更加高效地运行。

　　通常，NPU会与CPU集成在一起。例如，RK3588，RK3588S和RK3568 CPU都已经集成了NPU。

　　NPU / CPU / GPU的比较：

　　随着语音识别、图像识别、人脸识别等AI应用的普及，NPU的优势将越发明显。它能够迅速、高效地处理和学习大量数据，并显著提升应用性能。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。但现在，它正在快速扩展到ARM主板以及更多物联网智能终端。

　　举例来说，亮钻部分ARM主板和嵌入式主机就已经内置了NPU，例如：边缘智能主板D-3588和D-3568、智能物联网主板K-3588S、AI工业电脑主机VEC-3588、边缘计算主机KEC-3566和KEC-A311D等。

　　什么场景需要配置NPU

　　对于需要处理大量AI任务的场景，比如医疗影像分析、智能安防、智能制造、机器人等，它们需要处理大量复杂的人工智能、图像处理或高性能计算任务，NPU可以提升设备的性能和用户体验。

　　简单来说，CPU、GPU和NPU都是运作的核心组件，而NPU能在AI任务方面大显身手，分担GPU和CPU的负担，让它们更专注于其他传统任务。在需要执行AI任务时，操作系统会评估系统资源，决定由NPU还是GPU来完成任务。

　　国产芯片厂商深入布局

　　目前，国产SoC厂商正在加大对NPU的投入，以丰富和提升SoC人工智能处理能力。NPU在SoC中的典型应用主要是机器视觉。

　　例如，瑞芯微推出的新一代机器视觉方案RV1106及RV1103，在NPU、ISP、视频编码、音频处理等方面性能都有显著提升，能够在低待机功耗的同时提供出色的边缘AI算力。此外，瑞芯微的高性能芯片RV1126配备了2.0Tops的NPU，活体检测率高达98.48%。晶晨股份的A311D采用了高性能A73内核，并搭载了5Tops的高性能NPU，适用于各类中高端人工智能物联网设备。

　　结语

　　展望未来，NPU在AI任务的高效处理上，预示着计算技术的新纪元——更快、更直观、更符合我们的需求。随着AI技术的日益普及，未来对NPU的需求也将会进一步提升，相信NPU的大时代正在来临。