前言
一般消費者選購介紹
這邊先簡單介紹規格編號意義，從規格挑選的介紹再到Ultra系列的用途。
Intel Core Ultra 規格型號選擇
Intel Core Ultra系列為例
- 黃色部分代表效能: 數字越高越高階
- 紅色部分表示世代: 數字越高越新
- 紫色部分表示類型: 例如H表示高效能，U表示省電…，更多查詢[官網連結]
NPU 是什麼？為什麼重要？
接下來，我們來看看AI相關的CPU特性，除了傳統CPU的架構外，CPU多出了NPU（Neural Processing Unit，神經處理單元）這個部分，你可以在你的電腦 工作管理員 → 效能 中找到當前狀態，NPU是專門為AI設計的運算單元，能夠有效提升 AI 任務的執行效率，同時降低對 CPU 和 GPU 的負擔。
邊緣運算
NPU是一種專用處理器，用於加速AI相關任務，選用NPU是為了應付已整合至電腦內部的AI功能，這些軟體都具備AI模型在裡面，而這些AI模型將可以獨立依賴在你的電腦上，而不需經過企業雲端運算來處理，可以想像每個人手機都有一樣版本的AI模型，但是大家執行起來的效果不一樣。
GPU與NPU選擇
目前在訓練與執行AI這部分GPU有更大的優勢，那為何不直接選用GPU而選擇了NPU呢，原因是GPU功能強大但是功號消耗也大，而一般消費者的裝置如手機、筆電不需要追求最強效，有更多的考量面向，GPU更多提供給AI模型訓練與專業的執行任務上，而一般消費者不需考量訓練模型，也不需要超過需求的效能配置。
記憶體配置
Intel Core Ultra 記憶體一般可達96GB以上 (請上官網確認指定型號說明)，如果在未來電腦、手機普遍內建許多的AI模型，那麼提高記憶體將成為重要的一環，記憶體需要存放大量參數來進行邏輯運算，因此準備好足夠的記憶體以確保AI與其他軟體的正常運作。
AI模型參數
我們來看看GPT-3這個AI模型裡頭的參數數量，來初步認識AI的數據量，GPT-3 有 1,750 億個參數(parameters)，使用半精度浮點數(half-precision)，也就是每一個參數需要16bit，經過儲存單位換算可以得到每一個參數需要2Byte
當然目前大眾市場的裝置並不會這樣配置GPT-3這樣的超大型語言模型，而可能是裝上各種不同功能的小型模型來運行，而配足記憶體不表示能夠順利運行AI模型，僅是滿足基礎參數所占用到的位元存儲量。
AI Dev Gallery 運算截圖
購買參考建議
那麼當前(2025/2)一般消費者市場出現的NPU配置的筆電，對於是否需要，可以參考以下考量建議，若裝置(電腦、手機)有明確給出哪些功能應用在本地端，那麼在選配NPU相關的配置。而在當前市場所給予消費者的本地應用相當少，許多高效能的AI運算仍主要依賴雲端服務，也就是說消費者可以用免費和訂閱的方式來使用，那麼在價格的考量下NPU顯得不那麼有效益，目前直接整合給消費者的功能尚未普及，消費者可以更好的評估實用性。
需要本地AI運算： 若經常使用需要本地AI運算的應用程式，如即時語音翻譯或高效能影像處理，配備NPU的筆記型電腦可能更適合。
主要依賴雲端服務： 若您的AI需求主要透過雲端服務滿足，則NPU的必要性相對較低。
開發階段的NPU驅動
若是有配置NPU的電腦，你可以在工作管理員中找到NPU
但是大部分時候你的NPU都可能處在閒置階段，原因是需要透過OpenVINO或是ONNX等框架、格式來驅動NPU運作，這是屬於開發人員才需要考慮的部分，所以消費者需要更好的評估有哪些功能已經可以直接使用的，才不會買來一個一直在偷懶的NPU。
參考文獻
GPT-3論文 (https://arxiv.org/abs/2005.14165) - 2020 年 5 月 28
