Die technische Landschaft wurde erst von den vielseitigen CPUs und den bildgewaltigen GPUs geprägt, bis die NPU ihren Weg in die Computerwelt fand. Die Entwicklung der KI brachte frischen Wind – die NPU ermöglichte nämlich eine besonders kraftvolle Verarbeitung von KI-Aufgaben. Der Markt bietet mittlerweile Geräte mit eingebauter NPU an, die uns bei der KI-Verarbeitung sowohl mit Leistung als auch mit Energieeffizienz überzeugen. Wenn man den Experten vom MM Research Institute für IT-Marktforschung folgt, steht dem Absatzmarkt für KI-Computer eine spannende Entwicklung bevor. Für das Jahr 2028 rechnet man bei Unternehmensrechnern mit NPU mit etwa 5,25 Millionen Stück – das macht den Löwenanteil der Auslieferungen aus.
Während CPU und GPU in aller Munde sind, ist die NPU für viele noch Neuland. Für all jene, die sich schon länger fragen, was es damit auf sich hat, werfen wir einen genaueren Blick auf die Besonderheiten der NPU. Wir beleuchten ihre einzigartigen Stärken im Vergleich zu CPU und GPU und zeigen auf, worauf man bei Rechnern mit NPU achten sollte.
Was ist eine NPU?
Die NPU ist jener Chip, der für die Verarbeitung neuronaler Netze gemacht wurde – das klingt erst mal technisch. Doch was steckt eigentlich dahinter? Nun, die NPU funktioniert nach dem Vorbild unseres Gehirns mit seinen vernetzten Nervenzellen. Die NPU ist ein spezialisierter Prozessor, der für die effiziente Verarbeitung von neuronalen Netzen und KI-Algorithmen entwickelt wurde. Sie spielt eine zentrale Rolle bei der Beschleunigung von maschinellem Lernen und Deep Learning.
Was die NPU genau ausmacht und wie sie entstanden ist? Das werden wir uns genauer ansehen. Dazu gehört auch, wie sie sich in das Zusammenspiel mit CPU und GPU im Computer einfügt.
Warum ist die NPU so wichtig und wie hat sie sich entwickelt?
Ende der 2010er Jahre gewann die NPU in der Computerwelt zunehmend an Bedeutung. Bisher wurden allgemeine Aufgaben von CPUs und parallelisierte Prozesse von GPUs übernommen, auch im Bereich der KI-Verarbeitung. Doch je komplexer die KI-Aufgaben wurden – man denke an Machine Learning oder Deep Learning – desto deutlicher zeigten sich die Grenzen dieser Chips. Eine speziellere Hardware musste her, und so kam die NPU ins Spiel.
Den Durchbruch schaffte Apple, als sie in den späten 2010er Jahren ihre „Neural Engine” ins iPhone brachten. Damit war der Startschuss gefallen – andere Smartphone-Hersteller und Technikfirmen zogen nach und bauten NPUs in ihre Geräte ein.
Bei den PCs war Intel einer der Wegbereiter für NPU-Integration. 2023 brachte das Unternehmen die Core-Ultra-Serie auf den Markt, die erste Prozessorreihe mit eingebauter NPU. Diese Chips machen KI-Anwendungen wie Gesichtserkennung oder Sprachassistenten richtig flott.
Auch AMD legt nach: Die neuen Ryzen 8000G kommen mit ordentlich KI-Power daher. Deren Chips schalten bei KI-Aufgaben einen Gang hoch – und das selbst im Akkubetrieb. Was das bedeutet? Echtzeitübersetzungen, Video- und Audiobearbeitung oder Untertitel entstehen direkt auf dem Gerät, ohne Umweg über die Cloud.
Worauf ist die NPU spezialisiert?
Die Eigenschaften der NPU sorgen dafür, dass komplexe Aufgaben richtig fix erledigt werden. Bei Echtzeitanwendungen brilliert sie – nehmen wir Gesichts- plus Spracherkennung, wie man sie von Siri oder Google Assistant kennt. Mobilen Geräten wie Smartphones und Smartwatches kommt ihre Energieeffizienz zugute, denn da müssen Rechenpower und Akkulaufzeit stets im Einklang sein.
In der Mobilitätsbranche mischt die NPU auch kräftig mit: Bei selbstfahrenden Autos oder Drohnen übernimmt sie die Echtzeitsteuerung plus autonome Systeme. Nicht zu vergessen die Bild- und Videobearbeitung – da zeigt sie durch effizientes Handling komplexer visueller Daten, was sie drauf hat.
Unterschiede zwischen NPU und GPU
Um die NPU richtig zu verstehen, schauen wir mal auf die GPU. Eine GPU (Grafikprozessor) ist ein spezieller Chip fürs Bildermachen plus -bearbeiten. Als man die GPU entwickelte, hatte man eigentlich was anderes im Sinn: Sie sollte 3D-Grafiken und Spiele flüssig darstellen.
Leistungsunterschiede
Schauen wir uns mal genauer an, wie sich NPU und GPU bei der Datenverarbeitung unterscheiden – also wie schnell sie arbeiten und wie viel Strom sie brauchen. Nebenbei werfen wir auch einen Blick auf die Ultra-Serie.
Verarbeitungsgeschwindigkeit
Die GPU – eigentlich für Bilder plus Videos gemacht – zeigt jetzt ihre Stärken bei der gleichzeitigen Verarbeitung großer Datenmengen. Bei KI-Training und massiven Datenbergen kann sie richtig auftrumpfen. Bei Inferenz-Aufgaben ist ihre Leistung allerdings nicht ganz so überzeugend.
Die NPU dagegen wurde von Grund auf für KI-Aufgaben konzipiert, besonders fürs Arbeiten mit neuronalen Netzen während der Inferenz-Phase. Bei Aufgaben wie Gesichtserkennung plus Sprachverarbeitung macht sie ihre Sache deutlich besser als die GPU.
Energieverbrauch
Die GPU hat einen hohen Energieverbrauch, insbesondere bei rechenintensiven Aufgaben wie KI-Training oder Videobearbeitung. Die NPU wurde dagegen speziell für KI-Tasks entwickelt und glänzt durch ihre Energieeffizienz. Das macht sie perfekt für mobile Geräte wie Smartphones, wo sie auch über längere Zeit effizient arbeiten kann.
Unterschiede zwischen NPU und CPU
Klar, noch ein wichtiger Spieler ist die CPU (zentrale Verarbeitungseinheit). Den Begriff kennen die meisten, denn die CPU steckt praktisch in jedem Computer und kümmert sich um die alltäglichen Rechenaufgaben.
Leistungsunterschied
Im Folgenden möchten wir die Unterschiede zwischen NPU und CPU hinsichtlich ihrer Geschwindigkeit bei der Datenverarbeitung und ihres Energieverbrauchs beleuchten.
Verarbeitungsgeschwindigkeit
Der Hauptunterschied liegt in der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Die NPU ist für die parallele Verarbeitung großer Datenmengen optimiert und zeigt ihre Stärken bei zeitkritischen KI-Aufgaben wie Gesichtserkennung oder Sprachverarbeitung.
Die CPU dagegen ist der Allrounder – entwickelt für universelle Aufgaben, zeigt sie ihre Stärke besonders bei der sequentiellen Verarbeitung. Sie kümmert sich um die verschiedenen Anwendungen, behält das Betriebssystem im Griff und erledigt noch eine Menge anderer Aufgaben.
Energieverbrauch
Ein wichtiger Unterschied liegt in der Energieeffizienz. Die NPU wurde speziell für KI-Aufgaben entwickelt und braucht dabei merklich weniger Strom. Die CPU dagegen, als Allrounder konzipiert, kann richtig energiehungrig werden – besonders wenn sie KI-Tasks bewältigen soll, wo sie nicht so effizient arbeitet.
Um NPU, CPU und GPU besser zu verstehen, lohnt sich ein Blick auf ihre Leistungsmessung: Bei CPUs schaut man meist auf die Taktrate (GHz), bei GPUs auf die Anzahl der CUDA- oder Stream-Prozessoren. Die NPU misst man in TOPS – Tera Operations Per Second. Das zeigt, wie viele Billionen Berechnungen pro Sekunde möglich sind. Eine NPU mit 20 TOPS schafft also 20 Billionen Operationen in einer Sekunde.
Die Hersteller nutzen TOPS gern als Maßstab für die KI-Leistung ihrer Geräte. Aber Vorsicht: Der Wert wird oft für spezielle Aufgaben ermittelt. Trotzdem – als Orientierung bei der Gerätewahl kann er gut dienen.
Leistung der Core-Ultra-Serie
Sie haben bestimmt schon von Intels Core Ultra gehört. Wir verraten Ihnen, was diese Chips mit einem neuronalen Prozessor zu tun haben.
Neue Technologie
Die Core-Ultra-Prozessoren der 14. Generation von Intel kombinieren CPU, GPU und NPU in einem System. Diese Integration ermöglicht eine Leistungssteigerung gegenüber herkömmlichen CPU-Architekturen. Auch bei der Energieeffizienz haben die Entwickler nachgelegt: längere Akkulaufzeit plus besseres Hitzemanagement sind die Folge.
Mit an Bord ist Wi-Fi 7, und die angekündigten Thunderbolt-5-Anschlüsse versprechen rasante 80 Gbps Übertragungsgeschwindigkeit. Intel hat auch die Application Optimization (APO) eingebaut – ein kluges System, das die Arbeit zwischen den starken P-Kernen und den sparsamen E-Kernen bei bestimmten Spielen optimal verteilt. Das Ergebnis: bis zu 10 Prozent mehr Bilder pro Sekunde.
Verarbeitungsleistung
Die Core-Ultra-Prozessoren der 14. Generation kommen mit einer Multi-Core-Architektur, die mehrere Aufgaben parallel stemmen kann. Kein Wunder also, dass auch anspruchsvolle KI-Workloads für sie kein Problem sind und locker bewältigt werden.
Sollten Sie einen AI-PC mit NPU kaufen?
Angesichts der zunehmenden Verbreitung von KI-Anwendungen und -Arbeitsabläufen bietet ein PC mit NPU für viele Anwender erhebliche Vorteile, insbesondere wenn eine hohe Leistung erforderlich ist. Ein interessantes Modell soll hier näher betrachtet werden:
Der GEEKOM GT1 MEGA kommt als Mini-PC mit Intel Core Ultra der 14. Generation plus integrierter NPU. Dadurch meistert er Bild- und Sprachverarbeitung besonders effizient – also genau die Aufgaben, die mit KI-Tools immer wichtiger werden.
Neu!
- Intel® Core™ Ultra 9-185H | Ultra 7-155H
- Intel® Arc™ Grafikkarte, Unterstützung von Raytracing
- Zweikanal-DDR5 5600MHz, bis zu 64 GB
- M.2 2280 PCIE Gen 4 x 4 SSD, bis zu 2TB
- zwei LAN-Anschlüssen, WIFI 7 und Bluetooth 5.4
Der GEEKOM GT1 MEGA eignet sich besonders für ressourcenintensive Aufgaben wie Videobearbeitung, Streaming, Bildbearbeitung, Erstellung von Präsentationen und die Ausführung lokaler KI-Modelle.
Der GT1 MEGA räumt mit solchen Problemen auf. Dabei ist er auch noch richtig sparsam: Die Green-Mini-PC-Technologie optimiert den Stromverbrauch je nach Nutzung – perfekt für lange Arbeitssessions.
Der GEEKOM GT1 MEGA bietet richtig was fürs Geld: Verbaut sind 32 GB DDR4-RAM plus je nach Version 1 TB oder 2 TB Speicherplatz. Modern ist er auch – Wi-Fi 6E ist mit an Bord. Im Vergleich zu anderen PCs dieser Leistungsklasse ist der Preis echt attraktiv. Wer viel mit KI-Tools arbeitet, ob kreativ oder beruflich, für den macht die Investition Sinn.
Für alltägliches Surfen plus Office-Programme tut’s aber auch ein Modell ohne NPU. Da spart man vielleicht sogar noch was.
Fazit
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass NPUs durch ihre spezialisierte Architektur und Energieeffizienz erhebliche Vorteile bei der Verarbeitung von KI-Workloads bieten. Für Anwender, die häufig anspruchsvolle KI-Aufgaben ausführen, kann sich die Investition in einen PC mit dedizierter NPU lohnen. Für weniger anspruchsvolle Anwendungen sind dagegen weiterhin konventionelle CPUs und GPUs ausreichend.
