Neural Processing Unit（NPU）— AIアクセラレータとも呼ばれる — は、AI/MLワークロードを高速化する専用チップです。スマートフォンからノートPC、データセンターまで、NPUはますます普及しています。この記事では、2026年現在の主要NPUを概観します。
Apple Neural Engine（ANE）#
A11（2017年、0.6 TOPS）でデビュー。7世代を経てM4は38 TOPS（INT8）に到達。最も長く続くコンシューマNPUで、Face ID、カメラ、Siri、Live Text、オンデバイスLLMに使用されています。
ANEはグラフ実行エンジンであり、GPUでもCPUでもありません。コンパイル済みのMILグラフを受け取り、エンドツーエンドで実行します。16コア、キュー深度127、独立したDVFSを搭載。
制限： CoreML経由でのみアクセス可能。直接プログラミング不可。推論専用 — Appleはトレーニングを公開していません。
Intel NPU（AI Boost）#
IntelはMovidiusを買収（2016年）、Meteor Lake（2023年）からNPUをCPUに統合。
| 世代 | プロセッサ | TOPS |
|---|---|---|
| NPU 3 | Meteor Lake | 11 |
| NPU 4 | Lunar Lake | 48 |
| NPU 4 | Arrow Lake | 13 |
| NPU 5 | Panther Lake（2025年） | ~100 |
Lunar LakeはCopilot+の基準である40 TOPS以上を達成した初のx86 CPU。アーキテクチャはMovidius Myriadベース：2つのLeonRT/LeonNNコントローラ、1.4GHzで4K MAC。
SDK： OpenVINO、DirectML、ONNX Runtime、Windows ML。推論専用。
AMD Ryzen AI（XDNA NPU）#
AMDはXilinxを買収（2022年）、FPGA由来の空間データフローアーキテクチャを採用。
| 世代 | プロセッサ | TOPS |
|---|---|---|
| XDNA 1 | Ryzen 7040（Phoenix） | 10 |
| XDNA 1R | Ryzen 8040（Hawk Point） | 16 |
| XDNA 2 | Ryzen AI 300（Strix Point） | 50-55 |
Intelの固定シストリックアレイとは異なり、XDNAは再構成可能なタイルアレイを使用。各タイルにはVLIW+SIMDベクトルプロセッサ、RISCコントローラ、ローカルSRAMが含まれ、レイヤーごとに部分再構成可能。
SDK： ROCm、Vitis AI、ONNX Runtime、Windows ML、PyTorch。推論専用。
Qualcomm Hexagon NPU#
Hexagonは2015年から存在 — 最も成熟したモバイルNPUエコシステム。Snapdragon X Elite（2024年）は45 TOPSを達成し、Copilot+基準を満たした初のWindows-on-ARMチップ。
Hexagonはスカラー/ベクター/テンソルプロセッサ、HVXベクター拡張、共有L2を備えた専用テンソルアクセラレータを搭載。
SDK： Qualcomm AI Engine Direct（QNN）、ONNX Runtime、DirectML、TFLite。推論専用。
Google TPU#
TPUはデータセンター/クラウド製品であり、コンシューマ向けではありません。2026年までに、TPU v8tは12,600 TOPS（FP4）、TPU v8iは10,100 TOPSに到達。
| 世代 | 年 | TOPS | 備考 |
|---|---|---|---|
| TPU v1 | 2015 | 23 | 推論のみ |
| TPU v4 | 2021 | 275 | 液体冷却 |
| TPU v5p | 2023 | 918 | トレーニング対応 |
| TPU v6e（Trillium） | 2024 | 918 | BF16 |
| TPU v7（Ironwood） | 2025 | 4,614 | FP8 |
| TPU v8t/v8i | 2026 | 12,600 / 10,100 | FP4 |
アーキテクチャ：シストリックアレイ行列乗算。v2+はbfloat16とトレーニングをサポート。Gemini、Search、YouTubeを支える。
コンシューマ： Google Tensor SoC（Pixel電話）にはモバイルEdge TPU約4 TOPSを搭載。
Samsung Exynos NPU#
Samsung独自のNPU IP（ARM Ethosではない）。マルチコア設計：GNPU（汎用）+ SNPU（スパース）。
| SoC | 年 | TOPS |
|---|---|---|
| Exynos 2200 | 2022 | ~10 |
| Exynos 2400 | 2024 | ~20 |
| Exynos 2500 | 2025 | 59（24K MAC） |
Exynos 2500はSamsung 3nm GAPで製造。SamsungはGoogle Tensor SoCも製造。
SDK： Samsung ONE UI ML、NNAPI拡張、ONNX、TFLite。
MediaTek APU#
DimensityチップのAPU、ヘテロジニアスマルチコア設計 — INT8、FP16、INT16専用コアを搭載。
| SoC | 年 | TOPS |
|---|---|---|
| Dimensity 9300 | 2023 | ~33 |
| Dimensity 9400 | 2024 | ~50+（10コア） |
Dimensity 9400はTSMC N3Eで製造。カメラAI（最大320MP）、ディスプレイAI、ゲームアップスケーリングに使用。
SDK： NeuroPilot。モバイル/IoTのみ、PCなし。
比較表#
| NPU | 最新HW 2025-26 | ピークTOPS | トレーニング？ | 主要SDK |
|---|---|---|---|---|
| Apple ANE | M4 | 38 | 不可 | CoreML |
| Intel NPU 4 | Lunar Lake | 48 | 不可 | OpenVINO, DirectML |
| AMD XDNA 2 | Ryzen AI 300 | 55 | 不可 | ROCm, ONNX |
| Qualcomm Hexagon | Snapdragon X Elite | 45 | 不可 | QNN, DirectML |
| Samsung Exynos | Exynos 2500 | 59 | 不可 | NNAPI |
| MediaTek APU | Dimensity 9400 | ~50 | 不可 | NeuroPilot |
| Google TPU v8 | クラウド | 12,600 | 可 | JAX, TF, PyTorch |
所見#
- すべてのコンシューマNPUは推論専用。 トレーニングにはクラウド（TPU、GPU）またはデスクトップGPUが必要。
- Copilot+基準（40 TOPS）はPC NPUの標準になった。
- エコシステムは断片化 — 各ベンダーが独自SDK。ONNXが唯一の共通交換フォーマット。
- TOPS成長は独自のムーアの法則に従う： Apple ANE 0.6→38 TOPS（7年で63倍）、TPU 23→12,600 TOPS（11年で548倍）。