下個世代的電腦以 AI PC 為主軸，幾乎已經成為了各大科技巨頭的共識，但是 AI PC 應該要是什麼樣子，甚至於包含哪些必要條件，無論 Intel、AMD、NVIDIA 或微軟，卻各自有著各自的看法，例如最近 Intel 與 NVIDIA 就針對 NPU 的存在意義吵了起來。
所謂 NPU 就是指神經處理單元，根據 Intel 的定義，NPU 可以有效加速 AI PC 處理人工智慧任務的速度，並且與 CPU、GPU 進行工作上的分配與協調。因此，Intel 認為擁有 NPU 將是 AI PC 的一大特徵，同時也是 AI PC 定義上的必要條件。
但是，長期將 AI 領域和 GPU 運算進行掛鉤的 NVIDIA，顯然並不同意的 Intel 的看法。根據報導，在近日一次高階 AI PC 會議中，NVIDIA 認為由通用的 GPU 取代 AI 運算專用的 NPU，才是 AI PC 未來的發展方向。
NVIDIA 表示，雖然基於 NPU 的基礎 AI 裝置能夠擁有 45 TOPS 的運算能力，但安裝有 RTX GPU 的「高級 AI PC」卻能將算力擴展到 1300 TOPS 以上，令整體效能提升 2788%。（編按：TOPS 全稱為 Tera Operations Per Second，指 AI 裝置可以在一秒鐘內處理多少運算任務。）
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自去年 Intel 推出 Meteor Lake 處理器以來，該公司不斷將 NPU 的重要性與 AI PC 之間進行連結，再三強調 NPU 可以加速電腦執行生成式 AI 運算，拋棄雲端與大規模資料中心。同時，微軟和高通也規劃於今年將更多 AI PC 推向市場，蘋果亦預計帶來 M4 和 A18 處理器，讓 NPU 成為本機 AI 運算不可或缺的一部份。
對於專注在 GPU 運算的 NVIDIA 而言，其他廠商大力推動 NPU 的行為，確實已經構成了一種威脅，不過 NVIDIA 仍信心滿滿的指出，安裝有自家 GPU 的「高級 AI PC」，當前於市面上已經超過 1 億台，然而具備 NPU 的筆記型電腦產品，至今銷售量甚至未達到 100 萬，目前 NVIDIA 在 AI PC 的市場上佔有先天優勢。
NVIDIA 認為，由 GPU 長期建立起來的軟硬體生態系，例如對超過 500 款以上遊戲和軟體的最佳化、向 PyTorch、ONNX 和 TensorFlow 提供 AI 加速支援，以及遊戲應用的 DLSS、RTX Remix 和 NVIDIA ACE 等等，全都可以體現出 GPU 之於 AI PC 的重要性和貢獻。
只不過站在客觀的立場上，NVIDIA 聲稱自己是 AI PC 的領導者，Intel 與蘋果等廠商自然不會同意，反而有可能加速 NPU 的研發和生產，畢竟 AI PC 所造就的這塊大餅沒有一個人不垂涎。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：《TechSpot》、《TechRadar》。首圖來源：《NVIDIA》。
