Hasta hace poco, el mundo de la tecnología estaba dominado por las versátiles CPUs y las potentes GPUs. Luego llegó la NPU y cambió el panorama de las computadoras. El desarrollo de la inteligencia artificial trajo novedades: la NPU permite procesar tareas de IA de manera muy eficiente.
Hoy en día, hay dispositivos con NPU integrada que ofrecen buen rendimiento y consumen poca energía. Según los expertos del Instituto de Investigación de Mercado MM, el mercado de computadoras con NPU tendrá un crecimiento interesante. Para el año 2028, se esperan cerca de 5,25 millones de unidades de computadoras empresariales con NPU, la mayoría de las ventas.
Aunque CPU y GPU son muy conocidas, la NPU aún es nueva para muchos. Si te preguntas qué es una NPU, vamos a explicarlo mejor. Compararemos sus ventajas con las de CPU y GPU y te diremos qué tener en cuenta al elegir una computadora con NPU.
¿Qué es una NPU?
La NPU es un chip diseñado para procesar redes neuronales, parecido a cómo funciona nuestro cerebro con sus neuronas conectadas. Es un procesador especializado para manejar redes neuronales y algoritmos de IA de manera eficiente. La NPU acelera el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.
Veremos qué hace especial a la NPU y cómo se relaciona con la CPU y la GPU en una computadora.
¿Por qué es importante la NPU y cómo ha evolucionado?
A finales de la década de 2010, la NPU ganó importancia en el mundo de las computadoras. Las CPUs manejaban tareas generales y las GPUs procesos paralelos, incluyendo el procesamiento de IA. Pero a medida que las tareas de IA, como el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, se volvieron más complejas, las CPUs y GPUs mostraron sus limitaciones. Se necesitaba un hardware más especializado, y así apareció la NPU.
Apple fue pionera al incluir su “Neural Engine” en el iPhone a finales de los 2010s. Esto marcó el inicio, y otras marcas de smartphones y empresas de tecnología empezaron a incluir NPUs en sus dispositivos.
En las computadoras, Intel fue uno de los primeros en integrar la NPU. En 2023, lanzaron la serie Core Ultra, la primera línea de procesadores con NPU integrada. Estos chips mejoran aplicaciones de IA como el reconocimiento facial o los asistentes de voz.
AMD también sigue el ejemplo: los nuevos Ryzen 8000G tienen mucha potencia para IA. Sus chips mejoran las tareas de IA incluso cuando el dispositivo funciona con batería. Esto permite traducciones en tiempo real, edición de video y audio, o subtítulos directamente en el dispositivo, sin necesidad de la nube.
¿En qué se especializa la NPU?
La NPU realiza tareas complejas muy rápidamente. Es excelente para aplicaciones en tiempo real, como el reconocimiento facial y de voz que usan Siri o Google Assistant. En dispositivos móviles como smartphones y relojes inteligentes, su eficiencia energética es una ventaja porque equilibra la potencia de cálculo y la duración de la batería.
En el sector de la movilidad, la NPU también es importante: en coches autónomos o drones, controla en tiempo real los sistemas autónomos. Además, en la edición de imágenes y videos, maneja de forma eficiente datos visuales complejos.
Diferencias entre NPU y GPU
Para entender bien la NPU, comparemos con la GPU. Una GPU (procesador gráfico) es un chip especial para crear y editar imágenes. Originalmente, se diseñó para mostrar gráficos 3D y juegos de manera fluida.
Diferencias de rendimiento
Veamos cómo NPU y GPU difieren en el procesamiento de datos, velocidad y consumo de energía. También hablaremos de la serie Ultra.
Velocidad de procesamiento
La GPU, aunque diseñada para imágenes y videos, ahora destaca en el procesamiento simultáneo de grandes cantidades de datos. Es excelente para entrenar IA y manejar mucha información. Sin embargo, en tareas de inferencia, su rendimiento no es tan bueno.
La NPU, en cambio, está diseñada desde el principio para tareas de IA, especialmente para trabajar con redes neuronales en la fase de inferencia. En tareas como el reconocimiento facial y el procesamiento de voz, la NPU supera claramente a la GPU.
Consumo de energía
La GPU consume mucha energía, especialmente en tareas intensivas como el entrenamiento de IA o la edición de videos. La NPU, al ser diseñada para tareas de IA, usa menos energía. Esto la hace ideal para dispositivos móviles como smartphones, donde necesita trabajar eficientemente por más tiempo.
Diferencias entre NPU y CPU
Otro componente importante es la CPU (unidad central de procesamiento). La mayoría conoce la CPU porque está en casi todas las computadoras y maneja las tareas diarias de cálculo.
Diferencias de rendimiento
La principal diferencia está en la velocidad de procesamiento. La NPU está optimizada para procesar grandes volúmenes de datos en paralelo y es muy buena en tareas de IA críticas como el reconocimiento facial o el procesamiento de voz.
La CPU es más versátil y maneja tareas generales. Es fuerte en procesos secuenciales, controla el sistema operativo y realiza muchas otras tareas.
Consumo de energía
La NPU es más eficiente en energía porque está hecha para tareas de IA. Usa menos energía en comparación con la CPU, que puede consumir mucha cuando maneja tareas de IA, donde no es tan eficiente.
Para entender mejor la NPU, CPU y GPU, es útil ver cómo se mide su rendimiento. Las CPUs se miden por su velocidad en GHz, las GPUs por la cantidad de procesadores CUDA o de streaming, y las NPUs por TOPS (Tera Operaciones por Segundo). Una NPU con 20 TOPS puede realizar 20 billones de operaciones en un segundo. Los fabricantes usan TOPS para medir el rendimiento de IA de sus dispositivos, pero este valor se calcula para tareas específicas. Aun así, es una buena referencia para elegir dispositivos.
Rendimiento de la serie Core Ultra
Probablemente has oído hablar de los Core Ultra de Intel. Te explicamos cómo estos chips están relacionados con los procesadores neuronales.
Nueva tecnología
Los procesadores Core Ultra de 14ª generación de Intel combinan CPU, GPU y NPU en un solo sistema. Esto aumenta el rendimiento comparado con las arquitecturas tradicionales de CPU. También mejoran la eficiencia energética, ofreciendo mayor duración de batería y mejor manejo del calor.
Incluyen Wi-Fi 7 y los futuros puertos Thunderbolt 5, que prometen velocidades de transferencia de 80 Gbps. Intel también agregó la Optimización de Aplicaciones (APO), un sistema que distribuye el trabajo entre los núcleos P potentes y los núcleos E eficientes en ciertos juegos. El resultado son hasta un 10% más de imágenes por segundo.
Rendimiento de procesamiento
Los procesadores Core Ultra de 14ª generación tienen una arquitectura multinúcleo que puede manejar varias tareas al mismo tiempo. No es sorprendente que también manejen cargas de trabajo de IA exigentes sin problemas.
¿Deberías comprar un PC con NPU?
Con la creciente adopción de aplicaciones y procesos de IA, una computadora con NPU ofrece grandes ventajas para muchos usuarios, especialmente si necesitas alto rendimiento. Un modelo interesante es:
El GEEKOM GT1 MEGA es un mini PC con Intel Core Ultra de 14ª generación y NPU integrada. Maneja la edición de imágenes y el procesamiento de voz de manera muy eficiente, tareas cada vez más importantes con las herramientas de IA.
El GEEKOM GT1 MEGA es ideal para tareas que requieren muchos recursos, como edición de video, streaming, edición de imágenes, creación de presentaciones y ejecución de modelos de IA locales.
- Intel Core Ultra 9 185H o Ultra 5 125H.
- Intel® Arc™ Graphics, soporta Trazado de Rayos y XeSS.
- Memoria DDR5-5600 SODIMM de doble canal, hasta 64 GB.
- SSD M.2 2280 PCIe 4.0 ×4, hasta 2 TB.
- Puertos Ethernet duales de 2.5G, Intel® Bluetooth® 5.4 y Wi-Fi 7.
- Sistema de refrigeración innovador y eficiente – IceBlast 2.0.
- Windows 11 Pro preinstalado
Además, el GT1 MEGA es muy eficiente: la tecnología Green Mini PC optimiza el consumo de energía según el uso, perfecto para largas sesiones de trabajo.
El GEEKOM GT1 MEGA ofrece mucho por el precio: tiene 32 GB de RAM DDR4 y 1 TB o 2 TB de almacenamiento, según la versión. También incluye Wi-Fi 6E. Comparado con otros PCs de su categoría, su precio es muy atractivo. Si usas muchas herramientas de IA, ya sea para creatividad o trabajo, vale la pena invertir.
Para navegar y usar programas de oficina cotidianos, un modelo sin NPU también es suficiente y puede ahorrar dinero.
Conclusión
En resumen, las NPUs ofrecen grandes ventajas en el procesamiento de tareas de IA gracias a su arquitectura especializada y eficiencia energética. Para usuarios que realizan tareas de IA exigentes, invertir en una computadora con NPU puede ser una buena opción. Para aplicaciones menos exigentes, las CPUs y GPUs convencionales siguen siendo adecuadas.
Geekom
GEEKOM establece su sede de I&D en Taiwán y varias sucursales en muchos países del mundo. Los miembros principales de nuestro equipo son la columna vertebral técnica que ha trabajado para Inventec, Quanta y otras empresas reconocidas. Tenemos sólidas capacidades para la I&D y la innovación. Nos esforzamos constantemente por la excelencia en el campo de los productos tecnológicos.
