微软刚发布的笔记本电脑，暴露了“AI PC”的门槛
不久前，我们在解析英特尔第一代酷睿Ultra的架构思路、产品参数、功能设计时，提出了一个观点。我们认为，“酷睿Ultra”所宣传的AI加速功能，并不仅仅依赖于其内置的NPU，而是要利用CPU本身的DLBoost指令集、GPU内置的矢量引擎，并将这三种计算单元（CPU、GPU、NPU）进行“异构混搭”从积极的角度来看，这将使得酷睿Ultra能够处理更多种类的AI浮点加速代码，提高其AI加速的灵活性和兼容性。但从消极的角度来看，这似乎意味着酷睿Ultra的AI加速功能并非独占，而是可以与之前的许多代老架构产品
不久前，我们在解析英特尔第一代酷睿Ultra的架构思路、产品参数、功能设计时，提出了一个观点。我们认为，“酷睿Ultra”所宣传的AI加速功能，并不仅仅依赖于其内置的NPU，而是要利用CPU本身的DLBoost指令集、GPU内置的矢量引擎，并将这三种计算单元（CPU、GPU、NPU）进行“异构混搭”
从积极的角度来看，这将使得酷睿Ultra能够处理更多种类的AI浮点加速代码，提高其AI加速的灵活性和兼容性。但从消极的角度来看，这似乎意味着酷睿Ultra的AI加速功能并非独占，而是可以与之前的许多代老架构产品共享
其实这不奇怪，因为英特尔的CPU其实早在第十代酷睿-X系列、或者说第十代酷睿移动版上，就已经内置了用于机器学习、AI推理加速的指令集。而从第十一代酷睿开始，其所集成的核显也都换成了Xe架构，理论上来说就具备了GPU AI加速能力。
当时做出这一推论时我们感到了一些不安，因为我们只是通过一些泄露的图像和技术资料得知第一代酷睿Ultra中集成的NPU，以及英特尔之前推出的独立AI“计算棒”采用了类似的产品名称。然而，这并不意味着消费者购买的独立AI计算棒或加速卡将被英特尔的新驱动程序和微软的下一代支持AI的新版Windows系统所支持，并且能够发挥它们的通用AI加速能力
然而，最近的一条消息让我们确信，我们完全猜对了。
为什么这么说？因为就在2023年9月21日晚间，微软方面正式发布了他们最新一代的工作站笔记本电脑Surface Laptop Studio 2，而这款机型的配置可以说是完完全全印证了我们此前的猜想。
众所周知，英特尔的第一代酷睿Ultra目前仅仅还处于早期架构公开阶段，实际产品并未上市。因此Surface Laptop Studio 2最高也只能选配13代酷睿i7移动版处理器，并具备Xe核显和Geforce RTX 4050/4060/2000 Ada独显四种可选的显卡规格。 重写后的内容：大家都知道，英特尔的第一代酷睿Ultra目前仍处于早期架构公开阶段，尚未上市。因此，Surface Laptop Studio 2最高只能选择13代酷睿i7移动版处理器，并且具备Xe核显和Geforce RTX 4050/4060/2000 Ada独显四种可选的显卡规格
在新版本的Windows中，NPU将会被认定为独立的计算单元
但真正吸引我们关注的，是它全系配备了英特尔神经处理单元NPU，并将其作为了系统内置AI算力的一部分，用于处理摄像头人像虚化、自动居中等功能。
通过公开资料可知，这款“独立NPU”的型号是Intel Movidius 3700VC，它是基于12nm制程打造，其中的AI单元运行频率为700MHz。值得注意的是，它与前代的Movidius MA2485 NPU区别并不大，后者是16nm制程、运行频率同样为700MHz。当然，3700VC的算力达到了7TOPS，这比MA2485差不多高了10倍，但在带有TensorCore的独立显卡面前则不值一提（以RTX4060为例，它的AI算力高达145TOPs）。
正因如此，在Surface Laptop Studio 2的产品介绍页面中可以看到，至少在目前版本的Windows系统里，独立NPU并没有被作为主要的AI加速单元，反而是NVIDIA的独立显卡以及13代酷睿处理器本身，被作为了更重要的AI加速算力进行介绍。
那么这表明了什么呢？简单而言，这似乎代表着一方面未来的Windows系统的确会加入更多的AI功能，但它大概率并不需要刻意去升级硬件。只要有11代以后的酷睿处理器（最好是带核显的型号），以及一块支持光追（和TensorCore）的NVIDIA显卡，大概率就可以享受到绝大多数的、由AI驱动的生产力工具加速功能。
当然，如果想要体验一下在Windows PC上用“NPU”的感觉，也大可不必非要用新款处理器。因为你完全可以去考虑购买单独的，搭载Movidius 3700VC独立NPU的加速卡或AI计算棒，它们会便宜得多。甚至就像我们一样，直接使用集成上一代Movidius MA2485 NPU的AI计算棒或许也行。因为它现在就可以被Windows 11识别，而将来大概率也能兼容Intel、微软的AI新驱动和新应用。
请注意：本文中的图片来自网络
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