A inteligência artificial (IA) está em ascensão (por mais que alguns de vocês não gostem disso), e um dos termos que está associado à essa tecnologia é: NPU.
As NPUs (Unidades de Processamento Neural) são unidades funcionais projetadas para lidar com seus algoritmos de forma eficiente. Empresas como Qualcomm, Intel, AMD, Apple, Samsung e Huawei estão integrando NPUs em seus chips.
Uma das dúvidas que se tornaram frequentes entre os mais curiosos e observadores sobre o funcionamento da IA é: por que precisamos de uma NPU se essa tecnologia pode funcionar na CPU ou GPU?
Maximizar o desempenho e a eficiência
Para começar a responder essa pergunta, é preciso conversar um pouco sobre um conceito de funcionamento para os equipamentos informáticos (e vamos incluir smartphones, tablets ou qualquer outro dispositivo compatível) que está emergindo com o uso amplo da IA: a computação heterogênea.
Esse conceito é uma das apostas da Microsoft para fazer a Copilot vingar no Windows no futuro. E é uma teoria que, em partes, foi aplicada pela Samsung para a Galaxy AI no Galaxy S24 Ultra.
A computação heterogênea basicamente distribui as tarefas entre CPU, GPU e NPU para otimizar o desempenho e o consumo de energia.
A escolha da unidade de processamento para IA (CPU, GPU ou NPU) vai impactar o desempenho e a eficiência energética do dispositivo. E trabalhar com uma NPU neste caso aumentam as chances de uma melhor experiência de uso.
As diferenças práticas entre GPU, CPU e NPU na IA
É tanta sigla, não é mesmo?
Bom, vamos apresentar as principais diferenças de funcionamento e performance entre os três principais componentes de hardware para o funcionamento da Inteligência Artificial.
E as diferenças entre eles são significativas. Acredite.
GPU
A GPU é ideal para tarefas com alto grau de paralelização, como renderização gráfica e IA.
Oferece alto desempenho para as tarefas com essa tecnologia de chatbot e desenvolvimento neuronal, mas pode drenar a bateria do seu notebook.
Você até pode usar a GPU para trabalhar com IAs gráficas, mas é altamente recomendado o uso de um desktop para um melhor desempenho.
CPU
Já a CPU executa sem maiores problemas as tarefas de IA, mas com menor desempenho e consumo de energia comparado à GPU.
É a solução “melhor custo-benefício” ou “melhor de todos os mundos”. É o melhor cenário atual para a maioria dos equipamentos informáticos, pois apenas os computadores das gerações futuras vão receber a NPU.
NPU
Nada como um hardware dedicado para uma tarefa específica…
A NPU é projetada para trabalhar com a Inteligência Artificial, oferecendo alta eficiência energética, mas com menor desempenho que CPU e GPU em tarefas complexas.
Para quem vai usar a IA com notebooks, ou precisa apenas produzir textos e tabelas no menor tempo possível, priorize o investimento em um equipamento com uma NPU para ser feliz
O futuro
Intel e AMD estão integrando NPUs em seus chips, expandindo essa tecnologia para o mercado de consumo e profissional.
Ou seja, a partir de agora, praticamente todos os equipamentos informáticos que vão receber uma IA integrada (como é o caso dos computadores Windows com Copilot) vão receber uma NPU para melhorar a experiência de uso online e offline com essa tecnologia.
A coexistência e colaboração entre CPU, GPU e NPU só vai trazer benefícios para os usuários. E você, que chegou ao final do artigo, concluiu que sua dúvida não era tão absurda quanto parecia aos olhos de outros usuários.
Explicamos por que a NPU é importante para a IA. Motivos para desejar um hardware dedicado para essa tarefa complexa não faltam.