Randall acrescentou: “À medida que os aplicativos nativos amadurecem e a demanda por mais desempenho aumenta (como como o Photoshop transfere cada vez mais a AI da NPU para liberar as GPUs e estender a duração da bateria), esses referências de referência se tornarão cada vez mais relevantes, especialmente se a IA privada (por exemplo, pequenos modelos de linguagem) se tornará comum em lúiseos de dispositivo.”
Quanto à rapidez com que ele realmente precisa ser, ele disse: “A velocidade da NPU é importante quando se inclina em cargas de trabalho de IA mais pesadas. Como exemplo, enquanto é necessária pouca energia para desfocar um plano de fundo em uma chamada de vídeo, a geração de imagens impulsiona o pouco de que os limites de saco de baixo e o desempenho são mais baixos.
De acordo com Randall, como eles são criados para tarefas de IA, as NPUs “funcionam muito bem para tarefas diárias, como reconhecimento de fala, desbotamento de fundo durante chamadas de vídeo, modificações de fotos e até recursos inteligentes, como assistentes de copiloto no estilo Copilot. Você verá as NPUs no Apple (Neural Motor), Intel (Ai Boost) e qualcomm’s (
Fonte: Computer World
