NPU（Neural Processing Unit，神經網路處理器）是一種專門用於加速人工神經網路計算的計算機微處理器。它被設計用於深度學習領域，能夠提高運算速度並降低功耗，特別是在推理階段，即機器學習模型對未知數據進行預測和識別的過程。與CPU和GPU相比，NPU更適合處理大量的並行計算，如圖像、語音、自然語言處理等，並且具有更高的運算速度和更低的功耗。
NPU的主要作用包括：
加速神經網路計算：NPU晶片能夠高效地執行神經網路模型的推理和訓練任務，特別是對於依賴於矩陣乘法的深度學習模型，通過專門的硬體架構和指令集實現加速。
降低處理時延：在自動駕駛、語音識別等領域，NPU晶片可以實時地進行識別和分析，減少數據傳輸和處理時間，提供快速反饋。
降低功耗：與CPU和GPU相比，NPU晶片在設計上注重功耗控制，提供更長的設備續航時間和節能效果，特別是在移動套用和工業套用中具有顯著優勢。
支持多種套用場景：NPU晶片廣泛套用於智慧型手機、智慧型家居、自動駕駛等設備中，支持圖像識別、人臉識別、語音識別等多種人工智慧任務。
支持多種作業系統：市面上的NPU晶片通常支持多種作業系統，如Android、iOS、Linux等，使得廠商可以根據需求選擇合適的作業系統和NPU晶片。
綜上所述，NPU在提高人工智慧套用的計算效率、降低能耗、加快處理速度等方面發揮著關鍵作用，是推動人工智慧技術發展的重要技術之一。