NPU（Neural Processing Unit）は、ディープラーニングなどのニューラルネットワーク処理を高速・低消費電力で実行するために設計された、AI処理に特化したプロセッサです。従来のCPUやGPUに比べ、AIアルゴリズム特有の膨大な行列演算を効率的にこなせるため、スマートフォンやパソコンなどのエッジデバイスにおけるオンデバイスAIの実現に欠かせないハードウェアとなっています。
NPUとは
NPUとは、人工知能（AI）の基盤技術であるニューラルネットワークの処理、特に行列演算を極めて高速かつ低消費電力で行うために設計されたAI特化型の専用プロセッサです。
詳しく解説
NPUが注目される背景には、ディープラーニング技術の急速な発展と、それに伴う膨大な演算処理の必要性があります。従来のCPU（中央演算処理装置）は汎用的な処理を得意とし、GPU（画像処理装置）は大量の並列演算を得意としていますが、これらはAI処理に最適化されているわけではなく、消費電力が大きいという課題がありました。これに対してNPUは、AIモデルの実行に必要な「積和演算（MAC演算）」を物理回路レベルで並列かつ効率的に実行できるように設計されています。これにより、スマートフォンの顔認識や画像処理、パソコン上での生成AIのローカル実行（オンデバイスAI）などを、デバイスのバッテリーを大きく消耗することなくリアルタイムで処理することが可能になります。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、スマートフォンにおける写真の自動補正や被写体認識、音声認識アシスタントのリアルタイム応答、セキュリティ用の顔認証システム（Face IDなど）が挙げられます。また、最新の「AI PC」では、ビデオ会議中の背景ぼかしやノイズキャンセリング、ローカル環境での文書生成や画像生成といった処理をNPUに任せることで、CPUやGPUの負荷を減らしシステム全体の動作を快適に保っています。
似た用語との違い
混同されやすいものとしてCPUやGPUがあります。CPUはパソコン全体の複雑なタスクを順次処理する「汎用プロセッサ」です。GPUは画面描画や3Dグラフィックス用の「並列プロセッサ」であり、AIの「学習（トレーニング）」や大規模な処理にも広く使われますが、消費電力が高い傾向にあります。一方、NPUは「推論（インファレンス）」と呼ばれる、学習済みのAIモデルを末端のデバイスで高速かつ低消費電力で動かすことに特化した「専用プロセッサ」という点で大きく異なります。
注意点
注意点として、NPUは特定のニューラルネットワーク演算に特化しているため、一般的な計算処理やAI以外のアプリケーションを実行する能力はほとんどありません。また、NPUの性能を十分に引き出すには、AIソフトウェア開発者が各メーカーのNPU専用SDK（ソフトウェア開発キット）に対応した形でAIモデルを最適化する必要があり、すべてのAIアプリケーションが購入後すぐにNPUで高速化されるわけではないという限界もあります。