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# Neural Processing Unit (NPU)

アーキテクチャリファレンス: Feex

NPUは、サポートされているニューラルネットワークのワークロード向けに設計されたプロセッサであり、多くの場合、効率的な推論に重点が置かれています。この総称ラベルは、普遍的な命令セットやアプリケーション互換性標準を表すものではありません。

## 確認しておくべき要点

NPUは、サポートされているニューラルネットワークのワークロード向けに設計されたプロセッサであり、多くの場合、効率的な推論に重点が置かれています。この総称ラベルは、普遍的な命令セットやアプリケーション互換性標準を表すものではありません。

## 仕組み

NPUランタイムは、モデルをサポートされているオペレーションに分割し、数値表現を選択し、利用可能なアクセラレーターに処理をスケジューリングします。一部のオペレーターはCPUまたはGPUに残る場合があります。転送、同期、コンパイル、およびモデルのロードは、実行パス全体の一部となります。

## 有用な場面

アプリケーションは、サポートされている実行プロバイダーを使用して、対象となるモデルをNPU上で実行できます。重要なオペレーターが暗黙的にフォールバックするグラフは、同じデバイス上であっても、アクセラレーター上にとどまるグラフとは大きく異なる動作をする可能性があります。

## サポートと有効化の確認方法

正確なNPUのモデルと世代、サポートされているOSドライバー、ランタイムバージョン、および実行プロバイダーを特定してください。単なるデバイスマネージャーのエントリだけでなく、実際のモデルを使用してオペレーターのサポート、メモリ要件、およびフォールバックの診断情報を確認してください。

ハードウェアが利用可能であることは第一歩にすぎません。ドライバ、ランタイム、実行プロバイダ、サポートされる演算子、および数値形式がアプリケーションと一致している必要があります。AIという表記がすべてのモデルが高速化されることを意味すると想定するのではなく、実際のバックエンドの選択とフォールバックを検査してください。

## この機能が確立しない事項

NPUが存在しても、特定のTOPS値、数値精度、スパース性の前提、サポートされるモデルサイズ、またはOS認定が保証されるわけではありません。異なる条件下で測定されたTOPS値は、直接比較可能なアプリケーションベンチマークにはなりません。

## 実際の互換性とパフォーマンス

コンパイル、転送、未サポートの演算子を含め、指定された条件下での完全なワークロードを比較してください。1秒あたりの最大演算回数（ピークTOPS/FLOPS）は精度とカウントの前提条件に依存します。それらは、測定されたレイテンシ、スループット、エネルギー、またはモデル精度の代用にはなりません。

## 実践的な検証チェックリスト

1. 関係する正確なプロセッサまたはプラットフォームのモデル、ならびにアプリケーション、OS、ランタイムのバージョンを記録してください。実際のエラーや要件の文言をそのまま保持してください。
2. その正確なモデルの製造元リファレンスを確認し、プログラムが実行される環境で実効的な機能と有効化状態を検査してください。
3. 選択したバイナリまたはバックエンドのすべての要件を比較してください。類似した名前の機能、エイリアス、または広範な技術表記だけでは不十分です。
4. アプリケーションが意図した実装を選択したことを確認してください。要件が満たされていない場合は、文書化された診断機能とサポートされているフォールバックを使用してください。
5. 一度に1つのサポート対象の変更のみを行い、同じワークロードを繰り返してください。元の構成と復旧手順を常に利用可能な状態にしておいてください。

## 機能が記載されているにもかかわらずソフトウェアで使用できない場合

正確にどのコンポーネントが失敗しているかから調査を開始してください。ハードウェアデータベースに記載されているのは記録された機能です。オペレーティングシステムまたはハイパーバイザーは、異なる実効環境を公開することがあります。破損や無関係な未サポート命令でも同様の症状が発生する可能性があるため、不正命令エラーの場合も実際にフォールトの原因となった命令とバイナリビルドの調査が必要です。

正確なプラットフォーム向けにサポートされているアプリケーション、ドライバ、またはランタイムのバージョンをインストールし、必要に応じてベンダーが文書化しているベースラインまたはフォールバックビルドを使用してください。ソフトウェアアップデートによってプロセッサに欠落している命令を作り出すことはできません。ファームウェアおよびセキュリティポリシーの変更は、一般的な最適化レシピではなく、システム製造元の手順と復旧計画に従う必要があります。

## 関連機能と有用な相違点

[XDNA AI Engine](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/xdna-ai-engine/) · [Gaussian Neural Accelerator (GNA)](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/gaussian-neural-accelerator/) · [AMX（Advanced Matrix Extensions）](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/amx/)

## 本説明のソースと対象範囲

[AMD XDNA architecture](https://www.amd.com/en/technologies/xdna.html) · [ONNX Runtime execution providers](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/)

これらのリファレンスは、アーキテクチャの動作およびソフトウェア要件を規定しています。リンクされたハードウェアモデルページのすべての機能値を個別に検証するものではありません。モデルのサポート状況については、そのページの製造元エビデンスを使用し、実際の実効システム構成を確認してください。この記事はベンチマーク、認定、または独立したレビュー日を提供するものではありません。

## 関連情報

これらはこの記事に関連する項目です。リンクごとに種別が表示されます。

[XDNA AI Engine: アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/xdna-ai-engine/)[Gaussian Neural Accelerator (GNA): アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/gaussian-neural-accelerator/)[AMX（Advanced Matrix Extensions）: アーキテクチャリファレンス](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/amx/)

## 出典と検証

エディトリアル所有権: Feex。独立したレビュー日は記録されていません。 [調査方法](https://feex.it/wiki/research/).

- [AMD XDNA architecture ](https://www.amd.com/en/technologies/xdna.html)· タイルベースの空間データフローアーキテクチャ、ローカルメモリ、およびAI Engineコンポーネント。一般的なアーキテクチャの解説文では、モデルのタイル数やTOPSは確定されません。
- [ONNX Runtime execution providers ](https://onnxruntime.ai/docs/execution-providers/)· 実行プロバイダーのアーキテクチャ、グラフの分割、およびハードウェア固有の統合。プロバイダーが存在しても、すべてのオペレーターがオフロードされるとは限りません。

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概要情報

このページの簡単な要約です。仕様、情報源、詳細な内容は記事本文に記載されています。

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Source: [Canonical Feex Wiki page](https://feex.it/wiki/l/ja/hardware/system/npu/)

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