Cos’è un Neural Engine e in cosa un NPU differisce da una GPU
La potenza di calcolo è cresciuta a ritmi vertiginosi negli ultimi decenni. Oggi abbiamo smartphone capaci di scattare foto spettacolari grazie all’elaborazione computazionale, assistenti vocali che rispondono all’istante e hardware abbastanza efficienti da far girare videogiochi complessi su un iPhone. Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale generativa, le potenzialità della tecnologia sono diventate ancora più evidenti, e continuano a crescere giorno dopo giorno.
Negli anni 2000 le prime sperimentazioni con reti neurali erano lente e limitate dalla potenza dei processori tradizionali. Solo con l’avvento delle GPU e successivamente con la nascita delle NPUs dedicate, l’intelligenza artificiale ha raggiunto l’efficienza che vediamo oggi. Oggi l’AI non è più confinata ai data center, ma vive nei dispositivi di tutti i giorni.
Tra i tanti termini di cui si parla, uno ricorre spesso: Neural Engine. Apple ne fa un punto d’orgoglio in ogni presentazione dedicata a funzioni basate sul machine learning o sull’intelligenza artificiale. Non si tratta di una novità assoluta: il primo Neural Engine è arrivato con l’iPhone X nel 2017, integrato nel chip A11 Bionic per gestire funzioni come Face ID.
In poche parole, il Neural Engine è un componente specializzato nel processare dati “come farebbe una mente umana”. Dispositivi di molti altri marchi — non solo iPhone, iPad o Mac — integrano hardware simili, chiamati NPU (Neural Processing Unit). Le troviamo ormai in computer, smartphone e persino dispositivi IoT. Durante i miei studi in Information Technology, ciò che mi ha colpito di più è stata la differenza tra un NPU e una GPU, e come queste due tecnologie si completino a vicenda.
Cos’è una Neural Processing Unit
Per capire un NPU, serve prima distinguere il suo ruolo da quello della CPU. La CPU è il cervello generale del computer, progettato per gestire operazioni in sequenza, grazie a pochi ma potenti core. È perfetta per compiti logici e complessi, ma poco efficiente quando deve ripetere migliaia di piccoli calcoli — esattamente ciò che serve per addestrare e far funzionare modelli di machine learning.
E qui entra in gioco l’NPU, pensata per il processamento parallelo. Mentre la CPU lavora passo dopo passo, un NPU può eseguire migliaia di calcoli contemporaneamente, accelerando enormemente le operazioni ripetitive come la moltiplicazione di matrici — il cuore di ogni rete neurale.
Un altro vantaggio è la memoria integrata sul chip, che riduce la latenza e migliora sia la velocità sia l’efficienza. Apple ha costruito gran parte del suo successo su questo approccio: CPU, GPU, RAM e NPU sono tutte integrate nello stesso chip. È anche il motivo per cui i Mac post-2020, come il MacBook Air M4, offrono ottime prestazioni e lunga autonomia senza neppure una ventola.
In sintesi, un NPU è un acceleratore hardware dedicato ai compiti di intelligenza artificiale.
Esempi pratici dell’NPU
Per capire quanto l’NPU influisca nella vita quotidiana, bastano alcuni esempi concreti:
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Quando scatti una foto in modalità Ritratto, l’NPU riconosce il volto e sfoca lo sfondo in tempo reale.
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Durante una videochiamata, regola l’illuminazione e isola la voce.
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Quando traduci un testo o trascrivi una chiamata, l’NPU entra in azione silenziosamente per gestire i modelli linguistici.
In tutti questi casi, l’NPU lavora dietro le quinte, rendendo il dispositivo più veloce, efficiente e intelligente.
Perché non usare solo le GPU per l’intelligenza artificiale
Le GPU (Graphics Processing Unit) sono più conosciute al grande pubblico: sono le protagoniste di videogiochi, grafica 3D e rendering video. Come gli NPU, le GPU hanno migliaia di core progettati per eseguire operazioni in parallelo, rendendole molto più rapide della CPU nei calcoli ripetitivi.
Per questo motivo le GPU sono state a lungo usate anche per l’intelligenza artificiale. Aziende come OpenAI si basano su enormi cluster di GPU Nvidia e AMD per addestrare i loro modelli.
Ma c’è una differenza cruciale: le GPU non nascono per l’AI, mentre gli NPU sì. Quando un dispositivo delega i compiti di intelligenza artificiale a un NPU, ottiene prestazioni migliori consumando molta meno energia rispetto a una GPU. Oggi smartphone come l’iPhone 16 o il Google Pixel 10 integrano NPUs dedicate proprio a queste funzioni.
Differenze chiave tra CPU, GPU e NPU
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CPU – Esegue poche operazioni complesse in sequenza, ottima per logica e multitasking leggero.
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GPU – Esegue molte operazioni parallele, ottima per grafica e calcoli ripetitivi.
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NPU – Ottimizzata per AI, calcola reti neurali e modelli di machine learning rapidamente e con basso consumo.
Prospettive future
Gli NPU diventeranno sempre più centrali nei dispositivi intelligenti. Con i modelli AI locali, sempre più funzioni verranno elaborate direttamente sul dispositivo, senza bisogno del cloud. Questo ridurrà consumi, tempi di risposta e problemi di privacy, rendendo smartphone e computer più autonomi e reattivi che mai.
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