Di era kecerdasan buatan (AI) yang berkembang pesat, istilah Neural Processing Unit (NPU) kini semakin sering terdengar di dunia teknologi.
Jika dulu kita hanya mengenal Central Processing Unit (CPU) dan Graphics Processing Unit (GPU), kehadiran NPU menjadi standar baru untuk perangkat modern, mulai dari laptop hingga smartphone.
Lantas, apa sebenarnya NPU itu, dan mengapa teknologi ini sangat krusial bagi masa depan komputasi kita? Simak ulasan lengkapnya berikut ini.
Apa Itu Neural Processing Unit (NPU)?
Neural Processing Unit (NPU) adalah prosesor khusus yang didesain secara eksklusif untuk mempercepat komputasi artificial intelligence (AI) dan machine learning (ML), khususnya untuk tugas-tugas seperti pengenalan gambar dan suara, pemrosesan bahasa alami, serta inferensi AI di perangkat lokal.
Berbeda dengan CPU yang serba bisa atau GPU yang awalnya untuk grafis, NPU memiliki arsitektur yang dioptimalkan untuk menjalankan operasi matematika matriks dan algoritma jaringan saraf tiruan secara paralel dengan efisiensi sangat tinggi.
Kehadiran NPU dalam perangkat modern seperti smartphone, laptop, dan perangkat IoT memungkinkan eksekusi model AI yang lebih cepat, konsumsi daya yang lebih rendah, serta peningkatan privasi karena data dapat diproses secara lokal tanpa selalu mengandalkan komputasi cloud, sehingga menjadi tulang punggung untuk fitur-fitur canggih seperti asisten virtual, fotografi komputasional, dan pengalaman pengguna yang lebih responsif dan pintar.
Cara Kerja NPU: Arsitektur Khusus untuk Kecerdasan Buatan
Cara kerja NPU berpusat pada akselerasi operasi core matematika yang mendasari semua model neural network atau jaringan saraf tiruan.
Secara fundamental, NPU dirancang untuk menghitung ribuan hingga jutaan operasi perkalian-dan-penjumlahan (Multiply-Accumulate/MAC) secara paralel dan efisien.
Berbeda dengan memproses instruksi secara berurutan seperti CPU, NPU mengambil data masukan (seperti tensor piksel dari gambar) dan memprosesnya melalui lapisan-lapisan atau layers jaringan neural yang telah dimodelkan, di mana setiap "neuron" melakukan perhitungan sederhana.
Kemampuan pemrosesan paralel masif ini memungkinkan NPU menyelesaikan tugas kompleks seperti deteksi objek atau terjemahan teks dalam waktu singkat dengan konsumsi daya yang jauh lebih hemat dibandingkan prosesor umum. Secara arsitektur, NPU dibangun dengan desain khusus yang sangat berbeda dari CPU atau GPU.
Arsitektur NPU terdiri dari sejumlah besar inti pemroses kecil yang diatur dalam hierarki, dilengkapi dengan memori on-chip berkecepatan tinggi yang ditempatkan sangat dekat dengan unit komputasi untuk meminimalkan pergerakan data, fenomena tersebut dikenal sebagai "von Neumann bottleneck".
Komponen kunci dalam arsitektur NPU meliputi: Array Multiply-Accumulate (MAC) besar untuk komputasi matriks dan konvolusi, pengontrol yang mengoptimalkan aliran data, serta memori hierarkis yang dikelola secara cerdas.
Desain tersebut memungkinkan NPU memuat bobot model AI dan data aktivasi dengan cepat, mengurangi ketergantungan pada memori utama sistem yang lebih lambat, yang merupakan penghambat utama efisiensi pada prosesor tradisional.
Optimasi arsitektur NPU juga mencakup dukungan untuk presisi numerik khusus, seperti floating-point numbers 16-bit (FP16) atau bilangan integer 8-bit (INT8).
Penggunaan presisi yang lebih rendah ini—yang sering kali cukup untuk inferensi AI—mengurangi ukuran model, mempercepat komputasi, dan lebih menghemat daya tanpa mengorbankan akurasi yang signifikan.
Dengan fokus pada beban kerja yang sangat spesifik ini, arsitektur NPU mencapai laju aktual atau jumlah data yang berhasil ditransfer/diproses oleh sistem (jaringan, server, atau perangkat) dalam periode waktu tertentu, biasanya diukur dalam bits per second (bps) dengan luar biasa untuk operasi seperti konvolusi, pooling, dan fungsi aktivasi yang mendominasi dalam model deep learning modern.
Dalam konteks sistem modern, NPU biasanya diintegrasikan sebagai bagian dari System-on-a-Chip (SoC), bekerja bersama CPU dan GPU dalam sebuah paradigma komputasi heterogen.
- CPU menangani tugas umum dan alur kontrol
- GPU mengelola beban grafis dan komputasi paralel yang lebih luas
- NPU secara khusus mengambil alih percepatan algoritma AI
Sinergi tersebut memungkinkan perangkat seperti smartphone, laptop, dan kendaraan otonom menjalankan model AI yang canggih secara real-time dan efisien di perangkat itu sendiri (edge computing), membuka era komputasi yang lebih pintar, responsif, dan privat.
Fungsi dan Kegunaan NPU dalam Kehidupan Sehari-hari
Fungsi dan Kegunaan NPU dalam kehidupan sehari-hari semakin nyata dan transformatif, terutama dalam menghadirkan kecerdasan buatan yang responsif dan privat langsung di genggaman tangan.
Pada perangkat personal seperti smartphone, NPU menjadi otak di balik fitur-fitur canggih seperti fotografi komputasional—mulai dari pengoptimalan mode malam (night mode) secara real-time, pengenalan adegan, hingga penghapusan objek yang tidak diinginkan dalam foto.
Tidak hanya itu, NPU juga menggerakkan pengenalan wajah yang aman untuk unlock perangkat, peningkatan kualitas suara pada panggilan video dengan noise cancellation, serta prediksi teks yang lebih akurat dan kontekstual pada keyboard virtual, semua diproses lokal tanpa perlu mengirim data ke cloud.
Di dunia otomotif dan kesehatan, kegunaan NPU membawa dampak yang lebih mendalam. Pada kendaraan modern, NPU memproses data dari sensor dan kamera secara instan untuk fitur Advanced Driver-Assistance Systems (ADAS), seperti deteksi pejalan kaki, peringatan keberangkatan jalur, dan kemudi otonom parsial.
Sementara dalam perangkat kesehatan wearable, NPU menganalisis sinyal biometrik seperti detak jantung, pola tidur, atau bahkan elektrokardiogram (EKG) untuk memberikan insight kesehatan pribadi dan deteksi dini anomali, semuanya dengan menjaga kerahasiaan data pengguna.
Dalam rumah tangga, NPU menghidupkan ekosistem smart home yang lebih intuitif dan efisien. Perangkat seperti speaker pintar, robot vacuum, dan kamera keamanan menggunakan NPU untuk memahami perintah suara secara akurat dalam berbagai bahasa dan aksen, mengenali anggota keluarga, serta membedakan antara aktivitas normal dan ancaman potensial.
Kemampuan pemrosesan lokal tersebut tidak hanya mengurangi latency (penundaan) tetapi juga meningkatkan keamanan privasi, karena data suara dan video sensitif tidak perlu dikirim keluar dari rumah.
Lebih luas lagi, fungsi NPU mendukung produktivitas dan hiburan di perangkat komputasi. Laptop dan tablet dengan NPU dapat menjalankan software editing foto/video dengan efek AI real-time, menerjemahkan dokumen secara offline, atau bahkan mengubah sketsa tangan menjadi gambar digital yang halus.
Dengan demikian, NPU bukan sekadar komponen teknis, tetapi pemberdaya yang membuat interaksi manusia dengan teknologi menjadi lebih alami, personal, dan powerful dalam aktivitas sehari-hari, sekaligus menjadi fondasi penting bagi perkembangan edge computing dan era Internet of Things (IoT) yang lebih cerdas.
Mengapa Perangkat Modern Membutuhkan NPU?
Perangkat zaman sekarang perangkat modern mutlak membutuhkan NPU karena tuntutan komputasi AI yang semakin intensif, real-time, dan privat, di mana prosesor tradisional seperti CPU dan GPU tidak lagi cukup efisien.
NPU menjadi jawaban atas kebutuhan untuk menjalankan model AI kompleks—seperti pengenalan suara, pemrosesan bahasa alami, atau fotografi komputasional—secara langsung di perangkat (edge computing) dengan kecepatan tinggi, konsumsi daya yang lebih rendah, dan tanpa bergantung pada koneksi cloud.
Tanpa NPU, fitur-fitur AI canggih pada smartphone, laptop, smart home, dan kendaraan modern akan menjadi lamban, boros baterai, serta rentan terhadap masalah latensi dan privasi, sehingga kehadirannya kini bukan lagi sekadar inovasi, melainkan standar penting untuk menciptakan pengalaman pengguna yang responsif, pintar, dan aman dalam ekosistem teknologi sehari-hari.
NPU bukan sekadar tren, melainkan evolusi perangkat keras yang esensial di era AI. Dengan kemampuan untuk mengolah data secara paralel dan efisien, NPU membuka pintu bagi inovasi yang sebelumnya dianggap mustahil dilakukan pada perangkat portabel.
Apakah Anda siap beralih ke perangkat bertenaga NPU? Pastikan laptop atau ponsel Anda berikutnya sudah dilengkapi dengan teknologi ini untuk menikmati pengalaman komputasi yang lebih cerdas dan cepat.
Referensi: Lenovo: "Understanding Neural Processing Units (NPUs)".
Youtube: iTNews Indonesia, 24 Jan 2026 14:14. Apa Itu Neural Processing Unit (NPU)? Mengenal Jantung Inovasi AI Masa Depan.
