NPU AI引擎：专业的人高效做专业的事
这是一个AI无处不在的时代，Intel一贯以来的XPU战略，更是水到渠成地在从软到硬全线推进AI。
与此同时，AI的使用场景也在迅速从云侧向边缘和端侧延伸，AI PC的应用场景和需求突飞猛进，包括智能语音降噪、视频背景模糊、超分辨率、游戏精彩时刻智能截取、大语言模型对话，以及文生图、图生图、文生视频等等AIGC场景。
酷睿Ulra首次引入了神经网络单元NPU，所有型号都有，可以从CPU、GPU接手持续的、低负载的AI工作，通过专门功能硬件高效运行，而且功耗极低。
酷睿Ultra NPU单元既可以执行固定功能任务，也可以做可编程计算，就看实际需求了，同时也支持混合精度数据，并提供标准化的编程接口。
同时，快速响应、低延迟的CPU，高性能、高吞吐量的GPU，也都不会闲着，同样担负部分AI算力需求，比如CPU适合轻量级的单次推理，GPU适合多媒体、3D渲染，三者合作共同推进AI PC。
尤其是Xe LPG架构的新一代核显，与锐炫显卡一样支持DP4a指令，同样可用于AI加速。
它面向整数类型处理，可以与浮点流水线并行，在每个时钟周期内可以执行多达64次INT8整数运算，并支持32位累加，也就是融合成INT32整数类型，再加上更高的频率，执行效率得以大大提升。
比如轻量级的神经网络模型MobileNet v2，在非常低的复杂度下，CPU的效率是极高的。
但是，随着复杂度的增加，CPU很快就跟不上了，这个时候就要看NPU的发挥，在高复杂度下的效率远超CPU，而且非常稳定。
Stable Diffusion这样的典型文生图AI应用，NPU执行起来更是得心应手，效率可以全面远远超越CPU、GPU。
Intel官方实测，完全使用NPU进行推理，所需时间不到CPU的一半，会略长于GPU，但所需功耗比它俩都低得多，相对效率可以达到CPU的几乎8倍、GPU的2倍多。
NPU还可以和CPU、GPU配合，各自承担不同的任务，综合起来大大节省所需时间和功耗，效率可以做到CPU的多达5倍、GPU的接近2倍。
在硬件架构上，NPU最关键的就是两路神经计算引擎和推理流水线，包括MAC阵列、可编程DSP、激活函数、数据转换、存储与载入等单元，同时搭配DMA引擎、暂用内存单元，构成一个完整的神经神经网络引擎，可以支持多种神经网络模型。
其中，MAC阵列可以高效灵活地执行矩阵乘法和卷积运算，每周期多达2048，支持INT8、FP16数据类型。
通俗地讲，NPU就是通过专用硬件单元，让专业的“人”做专业的“事”，效率自然高得多，当然专用性也意味着一方面缺乏通用性，另一方面需要专门适配。
换言之，AI硬件是容易做的，真正难的是软件和场景适配、优化，如何充分释放硬件潜力。
在这方面，Intel的影响力和号召力就体现得淋漓尽致了，一方面与微软深度合作，全面导入Office、Windows Studio Effects、Teams、DirectML，另一方面整个行业都在积极跟进。
不但有Adobe、Zoom、Webex、Blender、CyberLink、杜比、虚幻引擎这样的国际大牌，也有字节跳动、腾讯、虎牙直播、爱奇艺这样的国内巨头。
这也得益于Intel全面、成熟、易用的配套软件开发平台，从驱动程序到库、编译器再到OpenVINO这样的顶层API，都全面针对CPU、GPU、NPU AI应用提供支持，大大简化和加速开发，开发者也可以根据自己的应用和场景需求，灵活选择最合适、最高效的执行途径。
比如Microsoft Teams/Studio Effects就借助从NPU硬件到OpenVINO引擎的体系来优化音频、视频的AI加速，Adobe CC通过DirectML API发挥GPU的能力，视频分析工作则可以同时借助NPU、GPU的力量。
