
NPU vs GPU : différences, performances et lequel vous avez vraiment besoin pour l’IA locale
Les Unités de Traitement Neural (UTN ou NPU) ne sont plus une simple curiosité réservée aux mobiles : elles deviennent une composante standard du hardware dans les ordinateurs portables et de bureau. Qualcomm atteint déjà 80 TOPS avec Snapdragon X2, AMD tourne autour de 50-55 TOPS avec Ryzen AI, Intel propose jusqu’à 50 TOPS avec la série Core Ultra Series 3, et Apple intègre depuis plusieurs années son Neural Engine dans ses appareils. Cependant, posséder une NPU ne signifie pas que la GPU n’est plus nécessaire : ces deux accélérateurs répondent à des problématiques distinctes. Pour un développeur, le choix approprié dépend bien plus du modèle de l’algorithme et du logiciel utilisé que d’une simple valeur de TOPS. Les fondamentaux




