Neural Processing Units (NPUs) sind in den letzten Monaten stark beworben worden, insbesondere von Intel, AMD und Qualcomm. Diese spezialisierten Prozessoren sollen die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI) revolutionieren, indem sie Aufgaben wie Hintergrundgeräuschunterdrückung und Echtzeit-Videoverbesserung übernehmen.
Aktuell stellt sich die Frage, ob NPUs wirklich den versprochenen Mehrwert bieten oder ob sie lediglich ein teures Marketinginstrument sind.
NPUs sind in den meisten neueren System-on-Chips (SoCs) integriert und sollen KI-Aufgaben effizienter bewältigen, indem sie diese von der CPU und GPU entlasten. Dies soll theoretisch die Akkulaufzeit verbessern und schnellere KI-Verarbeitung ermöglichen.
Während NPUs in mobilen Geräten, wo jede eingesparte Wattstunde zählt, sinnvoll sein können, ist ihr Nutzen in Laptops und Desktop-PCs weniger offensichtlich. Die Aufgaben, die NPUs übernehmen, sind oft nischenhaft und haben nur begrenzte Auswirkungen auf die allgemeine Nutzererfahrung. Für die meisten Anwender dürften NPUs derzeit eher ein nettes Extra als eine Notwendigkeit darstellen. CPUs und GPUs haben diese Funktionen bisher erfüllt, und die Einsparungen beim Stromverbrauch durch NPUs sind meist marginal.
Als Beispiel kann die Meteor Lake VPU von Intel aufgeführt werden, die für Aufgaben wie Hintergrundunschärfe und Geräuschunterdrückung bei Videogesprächen beworben wird – Aufgaben, die bisher auch von CPUs und GPUs bewältigt wurden. Der Hauptvorteil liegt in einer geringfügigen Steigerung der Energieeffizienz, was auf das Gesamtbild der Computerleistung jedoch wenig Einfluss hat. Ähnlich verhält es sich mit AMDs Ryzen AI und Qualcomms Hexagon-Prozessor, die durch die NPUs nur marginale Effizienzgewinne bieten.
Ein weiteres oft genanntes Leistungsmaß für NPUs ist TOPS (Tera Operations Per Second). Diese theoretischen Spitzenwerte spiegeln nicht unbedingt die tatsächliche Leistung im Alltag wider. Für den durchschnittlichen Nutzer sind diese Zahlen oft bedeutungslos, da die Werte im Alltag nie erreicht werden. Die Integration von NPUs beansprucht zudem Platz auf dem Chip, der möglicherweise besser für die Verbesserung von CPU-Kernen oder GPU-Funktionen genutzt werden könnte.
Hersteller bewerben NPUs als zukunftssichere Technologie für die KI-getriebene Welt. Doch angesichts der schnellen Entwicklung der KIs ist es schwer vorherzusagen, welche Hardware-Features langfristig relevant bleiben. Während NPUs für bestimmte KI-Aufgaben Vorteile bieten, werden die meisten Nutzer ihre Abwesenheit wohl kaum bemerken. Da die Mehrheit der alltäglichen Computeraufgaben noch gar keine KI-Optimierung benötigt.
Bis KI-Anwendungen wirklich allgegenwärtig und unverzichtbar im täglichen Computing werden, könnten NPUs eher ein überbewertetes Feature bleiben.
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