Чи отримають споживчі ПК уніфіковані дизайни GPU+NPU?

December 2, 2025 • February 3, 2026 • Читання: 5 хв • Views: 0

Було корисно?

Ви придбали «AI ПК», відкрили модель, що мала запускатися локально, і вентилятори загуділи так, ніби ви почали рендерити художній фільм. Диспетчер завдань каже, що GPU зайняте, CPU зайняте, а NPU… ввічливо стоїть у кутку. Ви задумуєтесь: апаратне забезпечення бреше, програмне забезпечення спантеличене чи ви.

Уніфіковані дизайни GPU+NPU обіцяють покласти кінець цій ніяковій ситуації: один узгоджений комплекс прискорювачів, спільна пам’ять, один планувальник, менше копій, менше драйверів, менше виправдань. Але реальність виробництва має звичку перетворювати глянцеві діаграми на черги запитів. Розгляньмо, що насправді піддається уніфікації, що ні, і як діагностувати проблему, коли «AI» вашого ПК більше схожий на маркетинг, ніж на математику.

Що насправді означає «уніфікований GPU+NPU» (і чого це не означає)

«Уніфікований» використовують так само часто, як і «cloud-native»: технічно осмислено для архітектора, і надзвичайно еластично в маркетингу. У споживчих ПК «уніфікований GPU+NPU» може означати кілька різних речей, і різниця має значення, бо вона визначає, чи ваше навантаження працює швидше, чи просто пересувається по системі.

Рівень 1: уніфіковане пакування (близько розміщені, але окремі)

Це найпростіша вигода: блоки GPU і NPU розміщені на одній підкладці, можливо навіть на одному кристалі, і ділять управління енергоспоживанням/термікою. Це може зменшити затримки й енергетичні накладні витрати порівняно з окремими чіпами, але не гарантує спільну пам’ять чи уніфіковане програмування.

Практичний вплив: краще енергоспоживання для фонового AI, менше «пробуджень великого GPU» і менша залежність від передач по PCIe. Але все ще може статися, що кілька рантаймів конкурують за право власності над буферами.

Рівень 2: уніфікована пам’ять (той самий фізичний пул, менше копій)

Уніфікована пам’ять — це коли починає відчуватися прогрес. Якщо CPU, GPU і NPU можуть адресувати той самий фізичний пул пам’яті з когерентним кешуванням (або досить близько), ви зменшуєте найпоширенішу причину падіння продуктивності при inference на пристрої: копіювання тензорів між доменами пам’яті.

Практичний вплив: менші моделі здаються більш чуйними, мультизадачність шкодить менше, і ОС може підтискати/звільняти пам’ять без частих жорстких зупинок прискорювача. Але уніфікована пам’ять також робить конфлікти більш імовірними: усе може конкурувати за ту саму пропускну здатність.

Рівень 3: уніфіковане планування (один «комплекс прискорювачів»)

Це важка частина. Уніфіковане планування означає, що платформа може вирішувати, чи даний граф (або субграф) запускати на SIMD-ядрах GPU, на систолічних масивах NPU або на спеціалізованих тензорних блоках, при цьому зберігаючи дані локально й дотримуючись вимог QoS. Якщо зроблено правильно — прозоро. Якщо ні — це чорна скринька, яка іноді повільніша з причин, які нікому не вдається відтворити.

Чого уніфікація не означає

Це не означає, що все прискорюється. Якщо ваша модель обмежена пам’яттю, «більше TOPS» — це наліпка, а не рішення.
Це не означає, що GPU зникнуть. Тренування, графіка і багато змішаних навантажень досі віддають перевагу GPU.
Це не означає одну API. Ми прямуємо до меншої кількості API, але не до однієї. Очікуйте шарів трансляції ще роки.

Уніфікований дизайн GPU+NPU — це як об’єднання двох команд під одним віце-президентом: організаційна схема змінитися миттєво, але системи та стимули зійдуться лише через квартали. Іноді — роки.

Чому це відбувається саме зараз

Три сили штовхають споживчий силікон до інтеграції GPU+NPU: енергія, затримка та позиціювання продукту.

Енергія: NPU існують, бо багато інференс-навантежень повторювані, квантизовані й можуть бути відображені на густу лінійну алгебру з надзвичайною енергоефективністю. Ноутбуки живуть і помирають у межах енергетичних рамок. Запуск чат-моделі на дискретному GPU може працювати, але також може перетворити тонкий ноутбук на гріючий «lap warmer».

Затримка: Досвід on-device AI (транскрипція, покращення зображень, локальні помічники) оцінюють за критерієм «відповідає зараз?» а не «чи отримав він на 10% більше пропускної здатності?». Тісна інтеграція зменшує витрати на пробудження, копії пам’яті й накладні витрати драйверів. Це ті нудні мілісекунди, які відчувають користувачі.

Позиціювання: Вендори хочуть історію SKU. «AI ПК» — це ярлик, який можна виміряти — TOPS це число — і його можна просувати. Наявна незручна правда в тому, що TOPS ≠ «ця модель добре працює», але це початок для специфікацій.

Жарт #1: TOPS — це як милі на галон, виміряні під гору з попутним вітром — технічно число, емоційно пастка.

Цікаві факти та історичний контекст

Ось конкретні контекстні моменти, які пояснюють, чому уніфіковані дизайни GPU+NPU зараз реальніші, а раніше ними не були:

GPU стали універсальними випадково й із потреби. Зростання CUDA/OpenCL перетворив «графічне апаратне забезпечення» у стандартне паралельне обчислювальне середовище задовго до масового поширення AI.
Neural Engine від Apple нормалізував ідею присвяченого NPU в споживчих пристроях. Телефони довели, що спеціалізовані блоки можуть забезпечувати користувацькі функції без підпалу батареї.
«Уніфікована пам’ять» перестала бути нішевою концепцією. Сучасні SoC для мобільних пристроїв зробили архітектуру з поділеною пам’яттю буденною, підштовхнувши очікування до ноутбуків і десктопів.
Квантизація дозріла. INF8/INT4 інференс став рутинним, збільшуючи перевагу NPU, які процвітають на низькій точності.
Накладні витрати на передачу через PCIe стали більш помітними. Зі зростанням моделей переміщення активацій і ваг між ОЗП CPU та VRAM дискретного GPU стало першочерговою проблемою для багатьох споживчих сценаріїв.
Windows і Linux почали ставитися до прискорювачів як до першокласних громадян. Не ідеально, але екосистема ОС нарешті має причини піклуватися не лише про графіку.
Тензорні ядра та подібні GPU-блоки розмили межу. GPU отримали NPU-подібні блоки, і питання «що таке NPU?» стало менш очевидним, ніж раніше.
Термічні рамки стали жорсткішими, а очікування зросли. Тонкі ноутбуки не стали значно товщими, але користувачі хочуть локальний AI, відеодзвінки і ігри одночасно.
Chiplet і вдосконалене пакування зробили гетерогенні дизайни дешевшими у ітерації. Можна змішувати блоки без повної перекомпонування архітектури кожного покоління.

Архітектура: де GPU і NPU відрізняються (і де збігаються)

Щоб передбачити, чи отримаємо ми уніфіковані дизайни, потрібно розуміти поточний розподіл ролей.

GPU: монстри пропускної здатності з імперією програмного забезпечення

GPU проєктувалися для масивно паралельних навантажень із гнучкою моделлю програмування. Вони добре підходять для багатьох задач: растеризації, compute-шейдерів, множення матриць, обробки відео і дедалі більше інференсу AI. Вони також мають найміцнішу екосистему ПЗ у споживчому просторі — інструменти, профайлери, зрілі драйвери й рантайм-бібліотеки.

Але GPU платять за гнучкість накладними витратами. Запуск кернелів, управління пам’яттю і синхронізація можуть бути дорогими порівняно з малими або чутливими до затримок inference-задачами. Вони також зазвичай споживають більше енергії на «всегда вкл» функцію, ніж NPU, спроєктоване для стабільної низької потужності.

NPU: безжальна ефективність, вибагливі апетити

NPU (або «AI-акселератори») зазвичай реалізують фіксовані або напівпрограмовані матричні операції. Думайте про систолічні масиви, суворо керовані SRAM-буфери, агресивні шляхи квантизації і апаратне планування для специфічних патернів графів.

Вони можуть бути неймовірно ефективними, але не є універсальними в тому сенсі, як GPU. Перший режим відмови простий: граф вашої моделі містить операції, які NPU не підтримує. Коли це трапляється, ви відкотитесь на GPU або CPU, часто з дорогими межами та додатковими копіями.

Зближення: GPU отримують тензорні движки; NPU — більшу програмовність

Тренд «уніфікації» не обов’язково означає злиття всього в один ідентичний блок. Це зближення:

GPU додають більше матричної пропускної здатності й кращу підтримку низької точності.
NPU додають більше підтримуваних операцій, кращі компілятори й інтеграцію з ОС.
Обидва прагнуть ближчого доступу до пам’яті й кращого предфетчингу/керування, щоб зменшити простої.

Ймовірний ближчий у часі «уніфікований» споживчий дизайн — це спільна підсистема пам’яті з кількома обчислювальними рушіями, а не один рушій, що править усім.

Справжній виклик: пам’ять, пропускна здатність і копіювання

На виробництві корінною причиною «AI повільний» часто є не обчислення. Це переміщення даних. Ви можете купити більше TOPS і все одно програти законам фізики: копіювання байтів коштує часу й енергії, а пропускна здатність пам’яті — дефіцитний ресурс.

Дискретний GPU проти інтегрованого: податок за копіювання

Якщо ваш pipeline інференсу готує дані на CPU, потім відправляє їх на дискретний GPU по PCIe, а потім повертає результати, ви платите за затримки й накладні витрати CPU. Для великих батчів пропускна здатність все ще може бути чудовою. Для інтерактивних задач — транскрипція, покращення зображення в UI, невеликі запити LLM — податок за копіювання болючий.

Уніфікована пам’ять: менше копій, більше конкуренції

Архітектури з поділеною пам’яттю зменшують явні передачі, але створюють нові режими відмов:

Конкуренція за пропускну здатність: рендер GPU + інференс NPU + навантаження CPU можуть наситити пам’ять, і все одно усім буде гірше.
Складність кешу/когерентності: когерентний доступ чудовий, поки ним не вимести; шаблони трешингу можуть розбити продуктивність.
QoS і голодування: фонові AI-задачі можуть забирати пропускну здатність у інтерфейсних додатків, якщо пріоритети не забезпечені.

SRAM на прискорювачах: мовчазний диференціатор

Багато виграшів NPU походять від on-die SRAM і розумного тайлінгу. Якщо ваги/активації поміщаються в локальний SRAM, продуктивність стабільна, а енергія низька. Якщо ні — ви виливаєтеся в DRAM і ваша «NPU-магия» раптом виглядає як «ще один обчислювальний блок, що чекає на пам’ять».

Якщо хочете слідкувати за одним метриком наступні кілька років — стежте за еволюцією підсистеми пам’яті: пропускна здатність на ват, затримка і наскільки добре вона ділиться між CPU/GPU/NPU.

Програмний стек: драйвери, компілятори й небажаний планувальник

Апаратна уніфікація — це порівняно просто на тлі уніфікації ПЗ. Драйвери, рантайми, стек компіляторів і політики ОС вирішують, чи буде NPU взагалі використовуватися, і чи буде він використовуватися добре.

Компіляція графів і покриття операторів

Більшість NPU покладаються на компіляцію з високорівневого графа (ONNX, MLIR, формати вендорів) до підтримуваних кернелів. Якщо в моделі є неподтримувані опи, ви отримуєте розбиття: частини графа на NPU, частини на GPU/CPU.

Розбиття — це місце, куди йдуть мрії. Кожна межа може означати конвертацію форматів, синхронізацію і трафік пам’яті. «Уніфікований» дизайн зменшує вартість копій, але не усуває накладні витрати на межі.

Планування — це політика, а не фізика

Коли кілька рушіїв можуть виконувати схожі опи, система повинна вирішити, куди розмістити роботу. Рішення залежить від:

Цілей затримки (інтерактивні vs пакетні)
Енергетичного стану й терміки
Поточної конкуренції (GPU зайнятий графікою? NPU зайнятий фоновими ефектами?)
Зрілості драйверів і підтримки моделі

Найкраще обладнання може бути підрізане обережним плануванням або рантаймом, який «грає безпечно» й посилає все на GPU, бо шлях NPU ще нестабільний.

Надійність важливіша за швидкість для дефолтних шляхів

У дефолтних налаштуваннях ОС найшвидший шлях не завжди обирають. Обирають найнадійніший. Якщо драйвер NPU інколи зависає, спотворює вихід або викликає проблеми при пробудженні зі сну, його понижутизують або відключать у тихих оновленнях. Користувачі не бачать такі компроміси; вони просто відчувають, що «AI повільний».

Цитата (парафразована ідея): «Надія — не стратегія.» — часто приписується операційній культурі; суть у тому, що потрібні вимірні, тестовані плани, а не передчуття.

Чого реально очікувати споживачам

Уніфіковані GPU+NPU дизайни з’являтимуться поетапно, і досвід користувача покращуватиметься нерівномірно.

Найближчий термін (1–2 покоління): «NPU для фону, GPU для всього іншого»

Очікуйте, що NPU оброблятиме:

ефекти камери, шумоприглушення, розмивання фону
розпізнавання мовлення у конференцдодатках
невелике локальне резюмування та класифікацію

GPU і далі оброблятиме більшість «ентузіастських AI», бо інструменти кращі, а покриття операторів ширше.

Середній термін: уніфікована пам’ять + краще розбиття

Зі зростанням якості рантаймів ви побачите менше жорстких меж і менше покарання за змішане виконання. Ви також побачите більше поведінки «залежить від умов»: та сама модель може працювати на NPU при живленні від акумулятора і на GPU при підключенні до мережі.

Далека перспектива: справжній «комплекс прискорювачів»

Напрямок зрозумілий: спільна пам’ять, спільне планування, спільна телеметрія й стандартизовані інтерфейси, щоб розробникам не доводилося писати три бекенди. Але «далека перспектива» означає роки, а не квартали, бо валідація, QA драйверів і прийняття екосистемою повільні.

Жарт #2: Уніфіковане планування — це коли ваш ноутбук вирішує, що найкраще місце для вашої моделі — «деінде», і називає це оптимізацією.

Три корпоративні історії з практики

Міні-історія №1: Інцидент через неправильне припущення

Середня за розміром софтова компанія випустила функцію «локальна транскрипція» для співробітників служби підтримки. План був простий: використовувати NPU на нових ноутбуках, щоб зберегти вільним CPU і економити батарею. Вони валідували на двох референсних машинах, отримали пристойну затримку і відправили в реліз.

Через два тижні почали надходити тікети: «Транскрипція випадково підвисає на 10–20 секунд, а потім наздоганяє». Це траплялося не на кожній машині і не щодня. Класичний переривчастий нонсенс. Інженери припустили, що шлях через NPU обирається завжди, коли він доступний.

Неправильне припущення: рантайм завжди обиратиме NPU, коли він є. Насправді, коли модель стикалася з неподтримуваним оператором (невеликий постпроцесинговий оп), рантайм розбивав граф. Це розбиття вводило точки синхронізації й конвертацію формату, що використовувала CPU. За певних версій драйверів конвертація йшла повільним шляхом, який ще гіршав під тиском пам’яті.

Діагностика стала очевидною, коли порівняли трейсинги на «хороших» і «поганих» машинах і помітили, що завантаження NPU було низьким саме тоді, коли виникала затримка. Виправлення не було магічним: вони змінили експорт моделі, щоб уникнути неподтримуваного опа (згорнули його під час експорту), зафіксували версію драйвера для флоту й додали рантайм-перевірки, які коректно переходили на GPU для всього графа замість часткового розбиття.

Урок: не припускайте, що «NPU присутній» означає «NPU використовується». Припускайте часткове відвантаження, поки не доведено зворотне, і ставтеся до меж розбиття як до ризику продуктивності.

Міні-історія №2: Оптимізація, що відкотилася

Команда, суміжна з апаратурою, спробувала оптимізувати локальний pipeline покращення зображень. Вони перенесли препроцесінг на NPU, бо «це теж AI», і тому що в демо це виглядало добре: зросла завантаженість NPU, знизилася завантаженість GPU — слайд-френдлі історія.

У продакшні середня затримка погіршилася. Не трохи — помітно. NPU був зайнятий, так, але pipeline тепер скакав тензорами між NPU-френдлі і GPU-френдлі форматами. Конверсії не були безкоштовними і додали синхронізацій. GPU також втратив можливість зливати препроцесінг з першими шарами згортки, що він робив ефективно.

Постмортем був незручним, бо ніхто окремо не зробив «неправильно». Кожна зміна здавалася раціональною. Але як система вони збільшили кількість поділів графа й трансформацій формату пам’яті. Вони оптимізували не кінцеву затримку, а метрики завантаженості.

Вони відкочували більшість відвантаження, залишили лише частини, що залишалися на одному рушії, і ввели правило: ніколи не розбивайте критичний за затримкою шлях між пристроями, якщо вартість межі не виміряна і не закладена в бюджет. Дашборди змінилися з «відсоток завантаження» на «p95 затримки за стадію» і «байти скопійовані на запит».

Урок: завантаженість — не KPI. Це симптом. Оптимізуйте pipeline, а не его силікону.

Міні-історія №3: Нудна, але правильна практика, що врятувала день

Велике підприємство стандартизувалося на змішаному парку ноутбуків у відділах. Деякі мали дискретні GPU, деякі — ні. Деякі мали NPU з пристойною підтримкою; інші — ранні покоління. Вони хотіли локальні AI-функції, але не могли дозволити собі щотижневі пожежні дебріфінги.

«Нудна» практика: вони вели матрицю сумісності з версіями драйверів, збірками ОС і версіями рантаймів для кожного класу апаратури. Вони також запускали невеликий автоматичний бенчмарк інференсу як частину перевірок відповідності на кінцевих точках — нічого фантастичного, просто «можеш завантажити модель X, виконати Y ітерацій і отримати стабільний хеш виходів».

Одного місяця рутинне оновлення ОС внесло регресію в драйвер прискорювача, що спричинило переривчасті зависання при пробудженні зі сну, коли NPU був активний. Користувачі назвали би це «мій ноутбук нестабільний». Підприємство виявило проблему за день, бо їхній бенчмарк почав тайм-аутитися на частині машин після оновлення.

Вони призупинили кільце оновлень, розгорнули пом’якшену конфігурацію (тимчасово відключити NPU для тієї функції) і чекали на виправлення драйвера. Ніякої драми. Ніяких виконавців, що вивчають, що таке NPU о 2:00 ночі.

Урок: нудлива валідація перемагає героїчну відладку. Якщо ви ставите на уніфіковані прискорювачі, вам потрібен спосіб виявляти «стало гірше» раніше, ніж користувачі.

Швидкий план діагностики: знайти вузьке місце за хвилини

Коли «AI відчувається повільним» на споживчому ПК, зазвичай матимемо одну з чотирьох причин: неправильний пристрій, тиск пам’яті, термальне тротлінг або невідповідність драйверів/рантайму. Ось найшвидша послідовність дій, яка справді працює в полі.

Перше: підтвердіть, який пристрій виконує роботу

Чи навантаження працює на CPU, GPU чи NPU?
Чи відбувається часткове відвантаження (розбиття графа)?
Чи випадково ви використовуєте сумісний бекенд, що ігнорує NPU?

Рішення: якщо ви несподівано на CPU — зупиніть усе інше і виправте вибір пристрою перед тим, як ганятися за мікрооптимізаціями.

Друге: перевірте тиск пам’яті і копіювання

Чи відбувається paging/swap трешинг?
Чи насичуєте ви пропускну здатність пам’яті?
Чи тензори копіюються між пристроями повторно?

Рішення: якщо відбувається свопінг або надмірні копії, зменште розмір/точність моделі, змініть батчінг або змініть pipeline, щоб тримати дані резидентними.

Третє: перевірте терміку й політику живлення

Чи падають частоти після 30–90 секунд?
Чи система на батареї з агресивним енергозбереженням?
Чи GPU ділить термальний бюджет з ядрами CPU, що завантажені?

Рішення: якщо продуктивність колапсує з часом — розглядайте це як термальну/енергетичну проблему, а не як проблему фреймворку AI.

Четверте: перевірте логи драйверів і ядра на помилки прискорювача

Є перезавантаження GPU?
Є IOMMU-помилки?
Є аварії прошивки?

Рішення: якщо бачите ресети або помилки — припиніть звинувачувати модель. Зафіксуйте драйвери, оновіть прошивку або відключіть проблемний шлях.

Практичні завдання з командами: виміряти, інтерпретувати, вирішити

Це практичні завдання, які можна виконати в Linux, щоб зрозуміти, як поводиться система з GPU/NPU/CPU. Споживчі ПК дуже різняться, але робочий процес однаковий: інвентаризація апаратури, підтвердження драйверів, спостереження за завантаженням, перевірка тиску пам’яті, перевірка терміки та читання логів.

Кожне завдання містить: команду, що означає її вихід, і рішення, яке з нього випливає.

Завдання 1: Визначити GPU та пристрої класу прискорювачів

cr0x@server:~$ lspci -nn | egrep -i 'vga|3d|display|processing accelerator'
00:02.0 VGA compatible controller [0300]: Intel Corporation Device [8086:a7a0] (rev 04)
01:00.0 3D controller [0302]: NVIDIA Corporation Device [10de:28a1] (rev a1)
04:00.0 Processing accelerators [1200]: Vendor Device [1e2d:4300] (rev 01)

Значення: у вас є iGPU, дискретний NVIDIA GPU і окремий «processing accelerator» (часто NPU або DSP).

Рішення: якщо «processing accelerator» відсутній, припиніть очікувати NPU-offload. Якщо присутній — переходьте до перевірки драйвера.

Завдання 2: Підтвердити прив’язку драйвера ядра до прискорювача

cr0x@server:~$ sudo lspci -k -s 04:00.0
04:00.0 Processing accelerators: Vendor Device 1e2d:4300 (rev 01)
	Subsystem: Vendor Device 1e2d:0001
	Kernel driver in use: accel_npu
	Kernel modules: accel_npu

Значення: пристрій розпізнано і прив’язано до драйвера ядра.

Рішення: якщо «Kernel driver in use» порожній або каже «vfio-pci» несподівано, ви не отримаєте прискорення NPU. Виправте інсталяцію драйвера або чорний список спочатку.

Завдання 3: Перевірити наявність OpenCL (поширено для інтегрованих прискорювачів)

cr0x@server:~$ clinfo | egrep -i 'Platform Name|Device Name|Device Type' | head -n 12
Platform Name                                   Intel(R) OpenCL
Device Name                                     Intel(R) Graphics [0xA7A0]
Device Type                                     GPU
Platform Name                                   NVIDIA CUDA
Device Name                                     NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU
Device Type                                     GPU
Platform Name                                   Vendor NPU OpenCL
Device Name                                     Vendor Neural Processing Unit
Device Type                                     ACCELERATOR

Значення: NPU відкрито через OpenCL як пристрій-акселератор (не гарантується, але поширено).

Рішення: якщо NPU не видний жодному рантайму, який ви використовуєте — ваш додаток ніколи його не обере. Вирішіть проблему видимості перед налаштуваннями.

Завдання 4: Підтвердити Vulkan-пристрої (корисно для сучасних compute-шляхів)

cr0x@server:~$ vulkaninfo --summary | sed -n '1,60p'
Vulkan Instance Version: 1.3.280

Devices:
========
GPU0:
	deviceName        = Intel(R) Graphics
	deviceType        = PHYSICAL_DEVICE_TYPE_INTEGRATED_GPU
GPU1:
	deviceName        = NVIDIA GeForce RTX 4070 Laptop GPU
	deviceType        = PHYSICAL_DEVICE_TYPE_DISCRETE_GPU

Значення: Vulkan бачить ваші GPU. NPU тут може не відображатися; це нормально.

Рішення: для фреймворків, що таргетують Vulkan, це показує, що реально можна використовувати без вендор-специфічних стеків.

Завдання 5: Перевірити завантаження і використання пам’яті NVIDIA GPU

cr0x@server:~$ nvidia-smi
Wed Jan 21 10:12:41 2026
+---------------------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 555.42.02              Driver Version: 555.42.02      CUDA Version: 12.5   |
|-----------------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name                 Persistence-M | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp   Perf          Pwr:Usage/Cap |         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                                         |                      |               MIG M. |
|=========================================+======================+======================|
|  0  GeForce RTX 4070 Laptop GPU     Off | 00000000:01:00.0 Off |                  N/A |
| N/A   72C    P2              85W / 115W |   6148MiB /  8188MiB |     92%      Default |
+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

Значення: GPU сильно завантажено, пам’ять значно зайнята.

Рішення: якщо ваш «NPU-навантаження» б’є по GPU на 92%, ви або не на NPU, або відкотились на GPU. Розв’яжіть — прийнятно це для продуктивності чи ні (батарея/терміка).

Завдання 6: Моніторинг GPU-движків на Intel iGPU

cr0x@server:~$ sudo intel_gpu_top -s 1000 -o - | head -n 12
freq  1200 MHz  rc6  12.34%  power  9.12 W
      IMC reads:  8123 MiB/s  writes:  2210 MiB/s
      Render/3D:  78.12%  Blitter:   0.00%  Video:   4.33%

Значення: iGPU render-движок зайнятий; IMC-пропускна здатність значна.

Рішення: якщо IMC reads/writes великі, ви можете бути обмежені пропускною здатністю пам’яті. Розгляньте зменшення розміру батчу, кращу квантизацію або збереження інтермедіатів на одному пристрої.

Завдання 7: Перевірити насичення CPU та чергу виконання

cr0x@server:~$ uptime
 10:13:05 up 2 days,  3:11,  2 users,  load average: 12.41, 11.88, 10.72

Значення: середнє навантаження високе; CPU може бути насичений або заблокований на IO.

Рішення: якщо CPU завантажений, ваш pipeline може виконувати препроцесінг на CPU або ви потрапили на fallback-опи. Виправте CPU-гарячі точки перед тим, як звинувачувати прискорювачі.

Завдання 8: Переглянути використання CPU процесом та потоки

cr0x@server:~$ top -b -n1 | head -n 20
top - 10:13:12 up 2 days,  3:11,  2 users,  load average: 12.41, 11.88, 10.72
Tasks: 412 total,   6 running, 406 sleeping,   0 stopped,   0 zombie
%Cpu(s): 82.1 us,  6.4 sy,  0.0 ni,  8.9 id,  2.1 wa,  0.0 hi,  0.5 si,  0.0 st
MiB Mem :  31945.9 total,    842.7 free,  24512.2 used,   6591.0 buff/cache
MiB Swap:   8192.0 total,   6120.0 free,   2072.0 used.  2171.4 avail Mem

  PID USER      PR  NI    VIRT    RES    SHR S  %CPU  %MEM     TIME+ COMMAND
16244 cr0x      20   0 7031128 2.6g  89244 R  520.1   8.4  21:12.33 inference-app

Значення: процес споживає близько 5 CPU ядер, своп використовується, вільної пам’яті мало.

Рішення: якщо своп не нульовий і зростає під час inference, продуктивність буде нестабільною. Зменшіть розмір моделі, зменшіть паралелізм або додайте RAM.

Завдання 9: Перевірити тиск пам’яті й великі сторінкові помилки

cr0x@server:~$ vmstat 1 5
procs -----------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
 r  b   swpd   free   buff  cache   si   so    bi    bo   in   cs us sy id wa st
 6  0 2120448 862144  82024 6159328  0    0   112   244 5120 8901 82  6  9  3  0
 7  0 2120448 841216  82032 6159408  0    0     0   112 4987 8702 85  6  7  2  0
 8  1 2120448 812304  82040 6159500  0    0  4096     0 5201 9102 79  7  8  6  0

Значення: своп виділено; час від часу IO і блоковані процеси з’являються (b=1), що вказує на затримки.

Рішення: якщо блоковані процеси піки під час inference, ймовірно ви сторінкуєте або потрапляєте на IO-wait. Виправте запас пам’яті спочатку.

Завдання 10: Виявити тротлінг через частоти CPU і термальні зони

cr0x@server:~$ grep -H . /sys/class/thermal/thermal_zone*/temp | head
/sys/class/thermal/thermal_zone0/temp:87000
/sys/class/thermal/thermal_zone1/temp:92000

Значення: температури 87°C і 92°C (значення в міліградусах C).

Рішення: якщо температури близькі до точок тротлінгу, ви побачите зниження продуктивності з часом. Переключіть режим живлення, обмежте FPS/графіку або зменшіть стійке інференс-навантаження.

Завдання 11: Перевірити поведінку масштабування частот CPU

cr0x@server:~$ cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_cur_freq
1397000

Значення: CPU працює приблизно на 1.397 GHz, можливо через теплові/енергетичні обмеження.

Рішення: якщо частоти зафіксовані низько під навантаженням, у вас політика живлення або термальне обмеження. Не «оптимізуйте» код, поки не виправите стан платформи.

Завдання 12: Перевірити помилки драйвера GPU і ядра в логах

cr0x@server:~$ sudo dmesg -T | egrep -i 'nvrm|gpu|iomm|fault|hang|reset' | tail -n 15
[Wed Jan 21 10:02:31 2026] NVRM: Xid (PCI:0000:01:00): 79, GPU has fallen off the bus.
[Wed Jan 21 10:02:31 2026] pcieport 0000:00:1d.0: AER: Corrected error received: 0000:00:1d.0
[Wed Jan 21 10:02:32 2026] nvidia 0000:01:00.0: GPU recovery action changed from "none" to "reset"

Значення: GPU зазнав серйозної помилки і відновився/перезавантажився.

Рішення: припиніть ганятися за продуктивністю. Це питання надійності. Зафіксуйте версії драйверів, перевірте прошивку, зменшіть undervolting/overclocking і валідуйте стабільність апаратури.

Завдання 13: Перевірити швидкість/ширину PCIe (діагностика податку за копіювання)

cr0x@server:~$ sudo lspci -s 01:00.0 -vv | egrep -i 'LnkSta|LnkCap' | head -n 4
LnkCap: Port #0, Speed 16GT/s, Width x16, ASPM L1, Exit Latency L1 <64us
LnkSta: Speed 8GT/s (downgraded), Width x8 (downgraded)

Значення: лінк GPU знижений (швидкість і ширина).

Рішення: якщо ви покладаєтеся на дискретний GPU і лінк знижений, передачі будуть повільніші і затримки гірші. Перевірте BIOS, налаштування енергозбереження або фізичні проблеми (різьбове з’єднання/кабель).

Завдання 14: Підтвердити режим живлення і governor (ноутбуки люблять саботувати вас)

cr0x@server:~$ powerprofilesctl get
power-saver

Значення: система в режимі енергозбереження.

Рішення: якщо ви бенчмаркуєте або очікуєте послідовну затримку — переключіть у balanced/performance або прийміть компроміс. Power-saver схилить систему в бік NPU/низьких частот.

Завдання 15: Перевірити споживання потужності по пристроях (де підтримується)

cr0x@server:~$ nvidia-smi --query-gpu=power.draw,clocks.sm,clocks.mem --format=csv
power.draw [W], clocks.sm [MHz], clocks.mem [MHz]
84.12 W, 2100 MHz, 7001 MHz

Значення: GPU споживає значну потужність і працює на високих частотах.

Рішення: якщо ваша ціль — автономність або тихіша робота, доведеться переносити inference на NPU/iGPU або зменшувати точність/розмір батчу.

Завдання 16: Слідкувати за IO-wait і навантаженням диска (завантаження моделей може бути «вузьким місцем»)

cr0x@server:~$ iostat -xz 1 3
Linux 6.8.0 (server) 	01/21/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          72.11    0.00    6.02    9.44    0.00   12.43

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   w_await aqu-sz  %util
nvme0n1        180.0  90240.0     0.0   0.00    4.21   501.3     12.0   2048.0    2.10   0.78  88.40

Значення: NVMe сильно завантажено; IO-wait не тривіальний. Можливо, ви обмежені завантаженням моделі або сторінкуванням.

Рішення: кешуйте моделі на швидкому сховищі, уникайте повторних циклів завантаження/вивантаження і переконайтесь, що ви не змушуєте ОС сторінкувати через перевитрату ОЗП.

Поширені помилки: симптом → корінна причина → виправлення

Уніфіковані GPU+NPU дизайни полегшать дещо, але також породять нові категорії «мусило б бути швидко, чому ні?» Ось ті, які ви фактично побачите.

1) Симптом: NPU показує 0% використання; GPU завантажений

Корінна причина: рантайм не підтримує NPU, граф моделі має неподтримувані опи, або драйвер NPU присутній, але не експонується у ваш фреймворк.
Виправлення: перевірити видимість пристрою (OpenCL/DirectML еквіваленти), експортувати модель у підтримувані опи, уникати часткового розбиття для шляхів з критичною затримкою, фіксувати відому-стабільну комбінацію драйвер/рантайм.

2) Симптом: чудова швидкість при першому запуску, потім після хвилини погіршується

Корінна причина: термальний тротлінг, енергетичні ліміти або спільний термальний бюджет з CPU (сплески препроцесінгу витісняють ресурси).
Виправлення: моніторити температури і частоти; зменшити стале навантаження; знизити точність; перенести препроцесінг на той самий рушій, що й inference; використовувати balanced/performance режим при підключенні до мережі.

3) Симптом: p95 затримки жахливий, але середнє виглядає нормально

Корінна причина: тиск пам’яті і сторінкування, фонові задачі крадуть пропускну здатність або періодичний відкат графа на CPU.
Виправлення: забезпечити запас RAM; обмежити конкуренцію; відключити фонові «AI-ефекти» під час бенчмарків; логувати вибір бекенду для кожного запуску.

4) Симптом: високий «TOPS» пристрій працює гірше за менш потужний

Корінна причина: TOPS виміряні на ідеальних кернелях; ваше навантаження обмежене пам’яттю або несумісністю операторів.
Виправлення: бенчмаркуйте ваші реальні моделі; виміряйте байти, що переміщуються, і час конверсій; віддавайте перевагу пропускній здатності пам’яті й зрілості драйверів над заголовними TOPS.

5) Симптом: малі моделі повільніші на NPU, ніж на GPU

Корінна причина: накладні витрати NPU на старт, накладні витрати компіляції або синхронізаційні межі перевищують час обчислення.
Виправлення: амортизувати через батчування; тримати сесії «теплими»; ф’юзити опи; або спеціально запускати малі моделі на GPU/CPU.

6) Симптом: випадково некоректні виходи лише на шляху NPU

Корінна причина: невідповідність калібрування квантизації, відмінності точності або баг у драйвері/компіляторі.
Виправлення: валідувати чисельність з Golden-виходами; суворо налаштувати квантизаційний потік; фіксувати версії; реалізувати безпечний шлях відкату (і логувати його голосно).

7) Симптом: система пригальмовує під час інференсу в той час, як ви граєте/переглядаєте відео

Корінна причина: конкуренція за пропускну здатність уніфікованої пам’яті; GPU і NPU борються за ту ж шину пам’яті; ОС не має QoS для прискорювачів.
Виправлення: планувати inference з нижчим пріоритетом; обмежити частоту кадрів; зменшити частоту інференсу; віддавати перевагу NPU, якщо це зменшує конкуренцію за GPU, але перевіряти вплив на пропускну здатність.

Чеклісти / покроковий план

Чекліст A: рішення про купівлю (споживач, але прагматично)

Визначте своє реальне навантаження: фонові AI-фічі, креативні додатки, локальний LLM inference, ігри + AI мультизадачність.
Пріоритезуйте пам’ять і терміку: достатньо RAM, щоб уникнути свопу; корпус, що витримує навантаження без троттлінгу.
Не купуйте тільки за TOPS: запитайте, які рантайми/фреймворки сьогодні реально використовують цей NPU.
Якщо ви хочете «ентузіастський AI», потужний GPU і зріла екосистема ПЗ і досі перемагають у більшості випадків.
Якщо вам потрібна автономність і тихий інференс, якість і інтеграція NPU важливіші за піковий GPU.

Чекліст B: план розгортання для змішаного парку апаратури

Інвентаризуйте пристрої (GPU, NPU, розмір пам’яті).
Визначте підтримувані кортежі ОС/драйвер/рантайм для кожного класу апаратури.
Побудуйте невеликий прийомний бенчмарк: завантажити модель, виконати inference, перевірити хеш виходів і пороги затримки.
Розкочуйте оновлення кільцями; блокувати при регресіях бенчмарку.
Логуйте вибір бекенду (CPU/GPU/NPU) для кожної сесії inference.
Надайте користувачеві «safe mode» для примусового вибору GPU або CPU, якщо NPU поводиться нестабільно.

Чекліст C: підготовка моделі/пайплайна для уніфікованих прискорювачів

Експортуйте з урахуванням сумісності операторів (уникати екзотичних опів у постпроцесінгу).
Квантизуйте свідомо (калібрувальні датасети, перевіряти дрейф).
Мінімізуйте межі пристроїв: віддайте перевагу виконанню на одному рушії для шляхів з критичною затримкою.
Тримайте перетворення макетів пам’яті видимими і виміряними.
Прогрівайте сесії, щоб уникнути одноразових витрат компіляції в інтерактивному UX.
Вимірюйте p95 і хвости; не відправляйте в реліз по середніх показниках.

Питання та відповіді

1) Чи неминучі уніфіковані дизайни GPU+NPU?

Інтеграція неминуча; ідеальної уніфікації — ні. Ви отримаєте більше спільної пам’яті, тісніше пакування і краще планування, але кілька рантаймів залишаться ще роками.

2) Чи замінять NPUs GPU для AI у споживчих ПК?

Ні. NPU візьмуть на себе always-on та енергочутливий inference. GPU залишаться дефолтом для широкої сумісності, важких креативних навантажень і всього, що близько до тренування.

3) Чому моя система обирає GPU, коли є NPU?

Покриття операторів, стабільність і інструменти. Якщо шлях NPU не може надійно виконати весь граф, фреймворки часто обирають GPU, щоб уникнути накладних витрат і проблем коректності.

4) Чи завжди уніфікована пам’ять краща для AI?

Вона краща для уникнення копіювань, але збільшує ризик конкуренції. Якщо ви одночасно граєте, стрімите й виконуєте inference, уніфікована пам’ять може стати спільним вузьким місцем.

5) На які характеристики дивитися, крім TOPS?

Розмір RAM, поведінка пропускної здатності під навантаженням, стійка потужність/терміка і зрілість драйверів. Також: чи ваші потрібні фреймворки реально таргетують цей NPU.

6) Чому малі моделі іноді повільніші на NPU?

Фіксовані накладні витрати: ініціалізація, компіляція і синхронізація. Для крихітних навантажень GPU (або навіть CPU) може виграти через нижчі стартові витрати.

7) Чи уніфікація ускладнить відладку?

Може. Один планувальник, що приймає динамічні рішення, чудовий доти, поки потрібна відтворюваність. Вимагайте логів, що показують вибір пристрою і причини відкатів.

8) Який найбільший ризик для уніфікованих GPU+NPU споживчих ПК?

Фрагментація ПЗ і тихі відкаті. Користувачі думають, що NPU працює; він — ні; батарея і терміка страждають; ніхто не помічає, поки не накопичаться запити в підтримку.

9) Яка найбільша можливість?

Низьколатентні, always-on досвіди, що не руйнують батарею: транскрипція, покращення в реальному часі, доступні функції та малі локальні помічники, що відчуваються миттєвими.

Наступні кроки (що купувати, чого уникати, що тестувати)

Уніфіковані GPU+NPU дизайни в споживчих ПК — це не «можливо». Вони вже тут у часткових формах і ущільнюватимуться наступні кілька поколінь. Те, що не уніфікується швидко — це історія програмного забезпечення — і саме на неї варто зосередити рішення.

Якщо ви споживач і хочете локальний AI сьогодні: купуйте, орієнтуючись на стале виконання й RAM, а не на пікові TOPS. Перевірте, чи ваші додатки підтримують NPU перед тим, як платити за нього.
Якщо ви IT-команда: ставте шляхи прискорення у продакшн як драйвери: фіксуйте версії, валідуйте бенчмарком і розгортайте кільцями.
Якщо ви розробник: проєктуйте пайплайни без меж пристроїв, логувати вибір бекенду і вимірювати хвостову затримку. Не випускайте розбитий граф без бюджету на вартість меж.

Переможний уніфікований дизайн не буде тим, що має найбільше число на слайді. Це буде той, що переміщує дані найменше, найменше тротлить і найменше дивує вас. Це не романтика. Це операції.