CPUs und GPUs haben vieles gemeinsam. Beide sind entscheidende Elemente des Computers. Beide sind Mikroprozessoren, die auf Halbleitertechnologie basieren. Und beide verarbeiten Daten. CPUs und GPUs haben jedoch unterschiedliche Architekturen und werden für unterschiedliche Aufgabengebiete eingesetzt. NPUs gehen noch einen "KI- Schritt" weiter.

CPU

Die CPU (Central Processing Unit) ist das Gehirn und Rechenzentrum deines Computers. Sie verwaltet zum Beispiel das Betriebssystem, startet Softwareprogramme und führt Skripte und Befehle aus. Die CPU deines PCs ist eine der wichtigsten Komponenten. Sie arbeitet die Befehle seriell ab, das heißt, sie erlediget die verschiedenen Aufgaben nacheinander. Dadurch eignet sie sich besonders für komplexe, aber nicht parallele Aufgaben. CPUs sind insbesondere bei KI-Aufgaben deutlich langsamer als NPUs. Namhafte Firmen wie Intel oder AMD stellen solche Prozessoren her.

GPU

Die GPU (Graphics Processing Unit), auch Grafikeinheit oder Grafikprozessor genannt, wurde für die Grafikverarbeitung entwickelt. Sie kann viele Berechnungen gleichzeitig (parallel) durchführen. Moderne PCs und Notebooks verfügen über eine eigenständige, austauschbare Grafikkarte. Ihre hohe Rechenleistung wird für die detailgetreue und hochauflösende Darstellung von Bildern, Videos und Spielen genutzt. Die GPU kann aber auch rechenintensive KI-Prozesse flüssig verarbeiten. Die bekannteste Firma für Grafikprozessoren ist Nvidia. Sie gehört mittlerweile zu den wertvollsten Unternehmen der Welt, wie Apple oder Microsoft.

NPU

Die NPU (Neural Processing Unit) ist auf KI (Künstliche Intelligenz) spezialisiert. Das bedeutet, sie ist optimiert für maschinelles Lernen (ML) und Inferenzaufgaben. Inferenzaufgaben bedeuten, dass man aus vorhandenen Informationen (wird auch oft als Modell bezeichnet) etwas Neues ableiten oder schlussfolgern kann. Im Vergleich zu normalen Prozessoren (CPUs) und Grafikchips (GPUs) können NPUs KI-Berechnungen schneller und energieeffizienter durchführen. Dadurch sind sie besonders geeignet für Anwendungen wie Gesichtserkennung und Sprachassistenten, bei denen es auf Geschwindigkeit ankommt.

NPUs sind heute bereits in vielen digitalen Geräten zu finden, von Smartphones über Notebooks bis hin zu Smartwatches und anderen Smart Devices. Dort sorgen NPUs dafür, dass KI-Anwendungen flüssig laufen und gleichzeitig wenig Strom verbrauchen. Sie sind energieeffizienter als GPUs, aber bis zu 10.000 Mal schneller. Die neue Generation von NPUs wird immer leistungsfähiger und besser durch Software unterstützt.
 
NPUs kommen immer dann zum Einsatz, wenn es um Anwendungen geht, die schnelle und präzise Berechnungen erfordern. Einige Beispiele:

*) Bild- und Spracherkennung: NPUs können helfen, Gesichter auf Fotos oder Stimmen in Videos zu erkennen, was in Anwendungen wie Face-ID oder Sprachassistenten wie Siri verwendet wird.

*) Autonomes Fahren: Selbstfahrende Autos müssen in Echtzeit riesige Mengen an Daten analysieren, um Hindernisse zu erkennen, Routen zu planen und sicher zu fahren. NPUs helfen hier, diese Berechnungen blitzschnell durchzuführen.

*) Sprachassistenten: NPUs beschleunigen die Spracherkennung und das Verständnis in Systemen wie Siri oder Alexa, indem sie natürliche Sprache schneller verarbeiten.

*) Übersetzungsdienste: Echtzeit-Sprachübersetzungen werden durch NPUs verbessert, da sie schneller große Datenmengen analysieren können.

*) Medizinische Bildanalyse: NPUs helfen Ärzten, Krankheiten wie Krebs durch schnelleres und präziseres Scannen und Erkennen von Mustern in Röntgenbildern und MRT-Scans zu identifizieren.

*) Smart Homes: Intelligente Geräte wie Thermostate oder Sicherheitskameras nutzen NPUs, um Bewegungen, Gesichter oder Stimmen zu erkennen und sich an Benutzergewohnheiten anzupassen.

*) AR/VR: In Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR) sorgen NPUs für reibungslosere und realistischere Darstellungen, indem sie komplexe 3D-Umgebungen und Interaktionen in Echtzeit verarbeiten.

*) Robotertechnik: Roboter, die in der Industrie oder im Haushalt eingesetzt werden, nutzen NPUs, um ihre Umgebung zu verstehen und darauf zu reagieren, zum Beispiel bei der Navigation oder der Objekterkennung.

In den nächsten Jahren werden NPUs noch wichtiger werden. Sie ermöglichen es, dass Computer nicht nur schneller, sondern auch „intelligenter“ arbeiten. Denk an virtuelle Assistenten, die mit dir wie ein Mensch sprechen, oder Maschinen, die von selbst lernen und sich verbessern. Solche Technologien werden immer mehr in unseren Alltag integriert – und NPUs werden das Herz dieser Entwicklungen sein.