NPU（Neural Processing Unit）

概要

NPU（Neural Processing Unit、ニューラル・プロセッシング・ユニット）は、AI推論処理、特にニューラルネットワークの演算に特化して設計された専用プロセッサです。

ローカルLLM運用において、従来のCPUやGPUと連携し、効率的で省電力なAI推論処理を実現する重要なハードウェアコンポーネントです。

NPUの特徴

専用設計による最適化

行列演算最適化: ニューラルネットワークの重み計算に特化
低精度演算: INT8、INT4などの量子化演算に対応
並列処理: 大量の演算を同時実行
省電力設計: GPUと比較して大幅な消費電力削減

アーキテクチャ

データフロー最適化: AI推論のデータパスに特化
メモリ階層: 高速アクセス可能な専用メモリ
演算ユニット: 乗算累算（MAC）ユニットを大量搭載

主要NPU製品

Apple Neural Engine

M2チップ: 16コア、毎秒15.8兆回演算
M2 Ultra: 32コア、毎秒31.6兆回演算
統合設計: CPUとメモリを共有し効率的

Intel VPU

Arc GPU統合: Xe-HPGアーキテクチャ
AI推論最適化: INT8/FP16演算に特化
OpenVINO対応: Intel製AIフレームワーク

AMD XDNA

Ryzen 7000シリーズ: 統合NPU搭載
効率重視: 低消費電力でのAI処理
Xilinxベース: FPGAアーキテクチャ応用

ローカルLLMでの活用

推論効率化

NPUは特に以下の処理で威力を発揮します：

トークン化処理: 入力テキストの前処理
エンベディング計算: 軽量な特徴量抽出
アテンション機構: 一部の並列処理
量子化推論: INT8/INT4での高速処理

GPU連携

ハイブリッド処理により最適化：

GPU: メイン推論処理（Transformer層）
NPU: 前処理・後処理、軽量推論
CPU: 制御・メモリ管理

性能指標

演算性能（TOPS）

Apple M2 Neural Engine: 15.8 TOPS
Apple M2 Ultra: 31.6 TOPS
Intel Meteor Lake VPU: 10-11 TOPS
AMD Phoenix NPU: 10 TOPS

※TOPS = Tera Operations Per Second（1秒間に1兆回演算）

電力効率

NPU: 1-10W での高効率AI処理
GPU: 100-400W の高性能処理
用途分担: 軽量処理はNPU、重処理はGPU

開発環境・ツール

Apple Core ML

# Core MLでNPU活用
import coremltools as ct
import torch

# PyTorchモデルをCore ML形式に変換
model = torch.load('llm_model.pt')
coreml_model = ct.convert(
    model,
    inputs=[ct.TensorType(shape=(1, 512))],
    compute_units=ct.ComputeUnit.CPU_AND_NE  # Neural Engine使用
)

Intel OpenVINO

# OpenVINOでVPU活用
from openvino.runtime import Core

core = Core()
model = core.read_model("model.xml")

# VPU（NPU）で推論実行
compiled_model = core.compile_model(model, "VPU")
result = compiled_model([input_data])