英特尔酷睿Ultra笔记本NPU能力体验

部署一个既能配音，又能陪聊，还能帮你画画的AI小助手，或许已经成为大家未来的工作目标了。

然而似乎每当我们使用AI应用（比如AI抠图、AI背景替换）时，笔记本电脑似乎很容易就遇到“瓶颈”：不仅会开始卡顿，还呼呼作响，甚至续航时长也开始大幅缩减。

为此，Intel在今年中宣布了AI PC计划，且很快在年底推出了Meteor Lake架构的酷睿Ultra处理器，堪称是有史以来提升最大一代处理器，具体特性如下：

1、Intel 4制程工艺，提升了超过20%的性能和能效。

2、全新三级核心结构，增加AI计算单元NPU。

3、集成显卡性能提升1倍。

其中，最引人注目的便是那颗新加入的“NPU” (神经网络处理单元)。

我们可以将它比作理器里的AI小助手，它的存在就是为了提升用户的AI应用体验。

在发布会中，Intel介绍Ultra处理器的NPU适用于持续的AI和分担AI负载。

不难想象，拥有NPU的AIPC会有如下体验上的提升：

1、更快的语音识别和语音助手响应速度

2、更流畅的人脸识别和解锁

3、更高效的图像识别和处理

4、更智能的背景美化和视频效果

5、甚至可以流畅运行大参数AI模型

最近，我们收到一台搭载Meteor Lake架构酷睿Ultra 155H处理器的华硕灵耀14 2024轻薄本，趁热做了个AI性能和应用测试。

通过UL Procyon AI Inference Benchmark推理性能基准测试（涵盖MobileNetV3、InceptionV4、YOLOV3、DeepLabV3、Real-ESRGAN和ResNet50等多种神经网络模型）发现，Meteor Lake的AI推理能力是Arc iGPU（核芯显卡）为先，NPU其次，最次为CPU。

检测整机功耗发现，NPU的AI计算效能要远高于CPU，且高于GPU（Intel曾表示，NPU整体能耗比相比最多可以提升8倍之多）。

这说明NPU非常适合笔记本电脑这类对能效要求极高的移动设备，可用来承担持续性的低计算量AI应用计算——目的是减少整机功耗，提升续航。

那么，当我们的笔记本电脑拥有NPU后，可能就会有两个比较直观的感受：

1、使用能进行AI运算的程序时，续航不容易“崩”了——NPU的AI运算能效比更高。

2、支持AI运算的AI应用更流畅了——NPU可释放CPU和GPU的运算压力，物尽其能。

不过，实际应用方面笔者尚未测试成功，因为在测试该产品时还处于产品保密阶段，市面大部分应用程序（包括Team、剪映、SD、LLM等）尚未支援NPU硬件加速（仍然主要依靠CPU和GPU计算）。

可以预见的是，随着NPU处理器落地，大多数AI应用将会迅速适配，整机能效会因此得到进一步的提升。不过实际适配结果如何，目前只能说“未来可期”。

总结：

从原理上来说， NPU比通用CPU或GPU更擅长高效地并行完成低精度计算，且NPU在存储方面拥有高带宽、高容量的特性，数据吞吐量大、响应延迟低的特点，对AI应用效率提升起到积极作用。

NPU就像一个效率超高的AI计算专家，让你的本本续航更持久的同时，也能流畅运行虚拟背景、实时美颜等各种酷炫的AI应用。这便是目前NPU在PC设备中发挥的最明显的作用。

理论上，拥有NPU计算单元的PC设备还会拥有更强的AI运算能力，可更高效地处理复杂AI模型，完成快速的计算和反馈。

Intel曾在Ultra发布会上表示，Ultra处理器已经可以运行200亿参数的AI大模型，且还亲自展示了本地大语言模型和文生图等AI应用。

但是说实话，目前本地AI所生成的结果的准确度、复杂度等方面仍不能与参数量更大的云端生成式AI应用相媲美。

如果我们展望未来的话，我相信随着越来越多的AI应用对NPU加以支持，笔记本的续航和性能定会有显而易见的提升（前提是你经常使用此类AI运算的应用）。

且随着NPU单元算力，以及PC设备存储能力的增强，未来在个人电脑上部署一个好用的本地千亿参数量级的AI大模型，实现一个媲美云端AI的智能写作或生图功能，或许不是遥不可及的事情。

最后，未来我们还会持续官网基于NPU加速应用落地的情况，并会持续针对酷睿Ultra处理器产品进行AI功性能和功耗表现等方面的详细的测评。敬请关注PConline的最新内容。