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Qu’est-ce que NPU (Neural Processing Units)
Le NPU (Neural Processing Unit), ou unité de traitement neuronal, est une puce spécialisée intégrée dans certains processeurs modernes pour accélérer les calculs liés à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning. Avec l’essor rapide de l’IA dans nos ordinateurs et appareils mobiles, les fabricants comme Intel, AMD ou Qualcomm intègrent de plus en plus cette technologie dans leurs produits. Mais, concrètement, qu’est-ce qu’un NPU ? À quoi sert-il précisément, et en quoi diffère-t-il des CPU et GPU traditionnels ?
Dans cet article complet et facile à comprendre, découvrez la définition précise du NPU, ses fonctions principales, ainsi que ses avantages pour améliorer les performances de votre ordinateur dans les applications liées à l’IA comme Windows Copilot, Recall, ou les assistants vocaux.
Qu’est-ce exactement un NPU ?
Un NPU (Neural Processing Unit), ou unité de traitement neuronal, est un composant spécialisé d’un processeur conçu spécifiquement pour accélérer et optimiser l’exécution des tâches liées à l’intelligence artificielle (IA) et au machine learning.
Plus concrètement, un NPU :
- Accélère les opérations d’intelligence artificielle, notamment celles impliquant les réseaux neuronaux.
- Est conçu spécifiquement pour traiter des tâches telles que :
- Reconnaissance vocale (transcription en temps réel),
- Reconnaissance d’images ou d’objets,
- Traduction automatique instantanée,
- Traitement avancé des images et des vidéos,
- Recommandations intelligentes et prédictives.
- Optimise les performances énergétiques en réduisant fortement la consommation d’énergie lors du traitement de tâches IA comparé à une exécution via CPU ou GPU.
La différence entre une unité centrale de traitement (CPU) traditionnelle et une unité de traitement graphique (GPU) est que la NPU est optimisée pour traiter les calculs complexes requis par les algorithmes d’apprentissage profond, ce qui la rend incroyablement efficace pour traiter les tâches d’IA telles que le traitement du langage naturel, l’analyse d’images et bien plus encore.
À lire : CPU VS GPU : les différences
L’importance des NPU s’explique par la demande croissante d’applications d’IA, de la reconnaissance vocale dans les assistants virtuels à la traduction linguistique en temps réel et à la reconnaissance faciale. Ces applications nécessitent une nouvelle puissance de calcul pour traiter et apprendre à partir de grandes quantités de données. C’est là que les NPU brillent : elles peuvent exécuter ces algorithmes d’IA plus rapidement et plus efficacement que leurs homologues CPU et GPU.
Ainsi, lorsque vous utilisez une fonctionnalité comme Recall ou Copilot Vision dans Windows 11, votre PC doit rapidement analyser une grande quantité de données (texte, image, vidéo). Un processeur doté d’un NPU effectuera ces tâches de manière plus fluide, plus rapide et avec une consommation d’énergie moindre qu’un processeur traditionnel.
À lire : Comment Microsoft introduit l’IA dans Windows 11
Historique des NPUs (Neural Processing Units)
Années 1980-1990 : Premières tentatives
- Les premiers concepts d’accélération matérielle dédiée aux réseaux neuronaux apparaissent dans les années 1980, avec des puces spécialisées comme la ETANN (Intel, 1989), une puce expérimentale qui accélérait les calculs neuronaux pour des usages très spécifiques.
Années 2000 : Apparition des premiers accélérateurs commerciaux
- Début des années 2000, apparition de cartes spécialisées visant à accélérer les calculs liés aux réseaux neuronaux et au traitement de l’IA, mais ces solutions restent rares et réservées à des applications de niche.
2015-2017 : L’essor avec le deep learning
- Avec la montée en puissance du deep learning, les grandes entreprises technologiques accélèrent la conception d’unités de traitement neuronales spécialisées. Google introduit en 2016 son TPU (Tensor Processing Unit), le premier véritable NPU à grande échelle, destiné aux centres de données pour accélérer l’apprentissage profond.
2017-2020 : Intégration dans les smartphones
- À partir de 2017, les NPU font leur apparition dans les processeurs mobiles :
- Apple A11 Bionic (2017), intègre un moteur neuronal dédié à l’accélération des tâches d’IA (Face ID, reconnaissance vocale et traitement photo).
- Huawei Kirin 970 (2017), doté d’un NPU pour améliorer les performances d’IA directement sur l’appareil.
Depuis 2021 : Intégration dans les ordinateurs grand public
- À partir de 2021, les constructeurs de PC intègrent des unités neuronales dans leurs puces grand public, pour accompagner le développement rapide des fonctionnalités IA :
- Apple M1/M2 (depuis 2021), doté d’un moteur neuronal intégré dans les Mac.
- Intel Meteor Lake (2023), première puce Intel grand public équipée d’un NPU intégré.
- AMD Ryzen AI (2024), intégration des unités neuronales dédiées aux tâches d’IA.
Où trouve-t-on un NPU ?
Les NPUs se retrouvent aujourd’hui principalement :
- Intégrés aux derniers processeurs Intel et AMD dédiés à l’IA (Intel Meteor Lake, AMD Ryzen AI),
- Dans des puces spécialisées sur certains ordinateurs portables modernes et PC optimisés pour Windows 11,
- Dans les smartphones haut de gamme récents (iPhone, Samsung, Google Pixel), sous le nom générique de « Neural Engine ».
Comparaison NPU vs CPU vs GPU
| Critère | NPU (Neural Processing Unit) | CPU (Central Processing Unit) | GPU (Graphics Processing Unit) |
| Fonction principale | Optimisé pour l’intelligence artificielle (Machine Learning, réseaux neuronaux) | Polyvalent, adapté aux calculs généralistes, multitâches | Traitement graphique, rendu d’images et calculs parallélisés |
| Types de tâches idéales | Reconnaissance faciale, vocale, traduction, analyse d’images, outils IA intégrés (Windows Copilot, Recall…) | Navigation web, traitement de texte, gestion OS, multitâches, programmes généralistes | Jeux vidéo, rendu vidéo 3D, édition graphique intensive |
| Performances pour tâches IA | Excellentes (optimisé spécifiquement) | Limitées (tâches simples seulement, peu optimisées) | Bonnes mais énergivores (calculs parallèles possibles, mais forte consommation énergétique) |
| Efficacité énergétique | Très élevée (économie d’énergie spécifique à l’IA) | Modérée (tâches générales uniquement) | Faible (très énergivore sous forte sollicitation IA) |
| Polyvalence d’utilisation | Faible (spécifique aux tâches IA) | Très élevée (polyvalent pour toutes tâches informatiques) | Moyenne (graphismes et calculs intensifs principalement) |
| Coût général du matériel | Élevé (disponible surtout sur des appareils récents haut de gamme) | Variable mais généralement abordable | Variable à élevé selon les performances graphiques souhaitées |
| Exemple typique d’utilisation | Accélération intelligente Windows 11, Copilot, Recall, smartphones avancés (FaceID, Siri, Google Assistant) | Utilisation quotidienne bureautique, navigation web, gestion de l’OS, exécution de logiciels classiques | Jeux vidéo, édition vidéo avancée, montage et modélisation 3D, traitements parallèles |
| Appareils typiques | Ordinateurs récents optimisés IA (Windows 11), smartphones haut de gamme | Tous les ordinateurs (PC, Mac), smartphones, tablettes | Cartes graphiques dédiées (NVIDIA, AMD), ordinateurs gaming, stations de travail graphiques |
À lire :
Votre ordinateur a-t-il besoin d’un NPU ?
Avec l’intégration croissante de l’intelligence artificielle dans Windows 11 et dans les applications modernes, la question de posséder ou non un NPU (Neural Processing Unit) devient pertinente. Bien que Windows 11 soit utilisable sans NPU, certaines fonctionnalités avancées telles que Recall, Windows Copilot Vision, la reconnaissance vocale rapide ou le traitement intelligent d’images et de vidéos, exploitent pleinement la puissance d’un NPU.
Un NPU améliore nettement la rapidité, la fluidité et l’efficacité énergétique des traitements IA sur votre ordinateur. Si vous utilisez souvent ces fonctionnalités innovantes ou des applications fortement axées sur l’intelligence artificielle, disposer d’un NPU est donc un véritable atout.
À l’inverse, pour un usage classique de votre PC (bureautique, navigation web standard, multimédia basique), un NPU n’est pas indispensable, et vous ne ressentirez que très peu la différence.
Voici un récapitulatif simple pour vous aider à décider :
| Votre utilisation quotidienne | NPU nécessaire ? |
| Navigation web classique | Non nécessaire |
| Bureautique, emails | Non nécessaire |
| Jeux vidéo classiques | Non nécessaire, bénéfice faible |
| Édition vidéo, images, création intensive de contenus assistés par IA | Recommandé pour performance optimale |
| Fonctions avancées Windows 11 (Recall, Copilot Vision) | Très bénéfique, améliore nettement l’expérience |
À lire : Comment vérifier si votre PC dispose d’un NPU pour l’IA de Windows 11
Quels processeurs intègrent généralement un NPU aujourd’hui ?
Actuellement, seuls certains processeurs très récents et spécifiques disposent d’une unité NPU intégrée :
| Marque | Série / Modèles récents | Présence typique d’un NPU |
| Intel | Core Ultra (Meteor Lake), certaines séries Core 14e génération et suivantes, Intel Vision Processing Unit (VPU) | Oui |
| AMD | Ryzen AI (série Ryzen 7040 ou plus récente avec moteur Ryzen AI) | Oui |
| Qualcomm | Snapdragon série 8cx Gen 3 et suivantes (PC ARM Windows) | Oui |
| Intel / AMD plus anciens | Intel Core 12e ou 13e génération, AMD Ryzen 5000, 6000 et séries antérieures | Non |
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