npu 处理器全称是 Neural Processing Unit，中文叫神经网络处理器，它是专门针对人工智能神经网络运算设计的专用计算单元，核心作用就是专门跑 AI 相关计算，把原本交给 CPU 或者 GPU 处理的深度学习推理任务单独承接，相比通用处理器，npu 处理器做矩阵乘加运算的效率更高，功耗更低，速度更快，现在手机电脑智能汽车安防摄像头边缘设备里面集成的 npu，主要用来实现人脸解锁 AI 修图语音识别实时图像识别大模型本地推理这些功能，简单理解 CPU 擅长通用复杂任务，GPU 擅长并行图形计算，npu 处理器是定向优化神经网络，属于 AI 专用加速器，不需要把数据全部上传云端，本地就可以完成 AI 运算，延迟更低，也能保护隐私，这也是现在各类智能设备标配 npu 处理器的主要原因。

基础信息表格

npu 处理器主要用途清单

第一 移动端 AI 功能，手机上的人脸解锁夜景 AI 增强人像虚化语音唤醒 AI 字幕，这些功能底层运算都由 npu 处理器完成，识别速度快，同时不会明显增加耗电。

第二 本地大模型推理，新一代手机和 PC 内置 npu，可以在设备本地运行小型大语言模型，实现离线问答文档总结 AI 写作，不需要联网调用云端服务器。

第三 智能汽车自动驾驶辅助，车载 npu 处理器负责感知摄像头雷达数据，做目标识别车道识别障碍物检测，是自动驾驶域控里面非常关键的计算核心。

第四 安防与工业视觉，监控摄像头工业质检设备内置 npu，实时识别异常行为产品缺陷，实现边缘端实时检测，不用回传中心服务器。

第五 AI 生成类任务，AI 绘图 AI 视频超分辨率 AI 降噪，npu 处理器可以加速生成过程，相比 CPU 运算大幅缩短等待时间。

和 CPU GPU 的对比理解

CPU 是通用处理器，什么任务都能处理，但是神经网络大量重复矩阵运算的时候效率一般，功耗偏高。

GPU 是图形处理器，并行能力很强，也可以跑 AI 训练推理，但是架构是为图形渲染设计，做 AI 运算的时候能耗比不如专门优化的 npu 处理器。

npu 处理器硬件层面专门优化乘加阵列，针对卷积神经网络 Transformer 这类 AI 模型做硬加速，单位功耗下 AI 算力更高，更适合推理场景。

工作流程步骤

第一步 AI 模型提前训练完成，一般训练大多在服务器 GPU 集群完成，训练好的模型量化压缩之后，部署到设备端。

第二步 输入数据采集，比如摄像头画面语音信号文档文本，送入 npu 处理器。

第三步 npu 内部专用计算阵列执行神经网络矩阵运算，完成识别推理计算。

第四步 输出识别结果，交给系统或者应用调用，整个过程本地闭环完成。

深度拓展要点

很多人会混淆，npu 处理器主要强项是推理，也就是已经训练好的模型拿来识别预测，大部分移动端车载 npu 并不适合大规模模型训练，大规模训练依旧依靠服务器 GPU 集群。

还有集成形式的区别，有的 npu 是独立芯片，更多是集成在 SoC 主芯片里面，和 CPU GPU 封装在同一颗芯片，也就是常说的异构计算，主芯片调度不同单元协同工作。

npu 算力一般用 TOPS 作为单位，也就是每秒万亿次运算，选购智能设备的时候，这个数值可以参考 npu 处理器的 AI 性能强弱。

【常见问题】

问题 1 npu 处理器和 CPU 哪个更好

回答 1 npu 处理器和 CPU 不存在绝对谁更好，CPU 负责通用系统任务，npu 处理器专门优化 AI 神经网络运算，跑 AI 任务的时候 npu 处理器性能功耗比明显优于 CPU，普通日常软件还是依靠 CPU 运行。

问题 2 npu 处理器能不能用来玩游戏

回答 1 npu 处理器本身不是图形渲染单元，不能像 GPU 一样承担游戏渲染，游戏画面计算主要依靠 GPU，npu 处理器只负责游戏里面的 AI 相关辅助运算。

问题 3 没有 npu 处理器就不能使用 AI 功能吗

回答 3 没有 npu 处理器也可以使用 AI 功能，只是可以交给 CPU 或者 GPU 运算，但是速度变慢，功耗升高，搭载 npu 处理器之后 AI 功能运行体验会提升很多。

问题 4 npu 处理器主要是做 AI 训练还是 AI 推理

回答 4 npu 处理器主要定位是 AI 推理，也就是运行已经训练好的模型，大部分移动端车载 npu 处理器不适合大规模 AI 模型训练，大规模训练一般在服务器端完成。

【免责申明】

本文为芯片技术科普讲解，不同厂商 npu 处理器架构算力支持模型存在差异，部分专业术语属于行业通用表述，内容仅供学习参考，不构成硬件选购唯一判定标准。