广和通战略投资端侧AI企业烨知心科技。烨知心科技专注NPU架构与软硬件协同，创始团队来自苹果神经引擎团队，已获蚂蚁集团、深创投等支持。此次投资将强化广和通与上游算力伙伴协同，完善端侧AI生态布局。

本文介绍Ascend 310P3 NPU的vNPU虚拟化使用方法。原生Docker需手动用npu-smi创建vNPU并挂载设备；Ascend Docker Runtime支持静态挂载（复用已创建vNPU）和动态虚拟化（启动时自动创建释放）。通过环境变量指定设备与模板，容器内可见310Pvir01实例，动态实例随容器退出自动回收。

本文介绍昇腾Ascend 310P3 NPU的vNPU虚拟化使用方法。vNPU可将物理NPU划分为多个隔离实例，类比NVIDIA MIG。文章演示两种Docker运行方式：原生Docker需手动用npu-smi创建vNPU并挂载设备；Ascend Docker Runtime支持静态挂载（复用已创建vNPU）和动态虚拟化（启动时自动创建并释放实例）。通过环境变量指定设备与模板，容器内可正常使用npu-smi查看资源。

Databiomes的CtrlVox利用AMD锐龙AI处理器内置NPU，在玩家本机实时拦截恶意语音聊天，无需云端、无延迟、零帧率影响。审核约700毫秒完成，占用120MB，仅需蓝图集成。已在2026年芝加哥Unreal Fest现场演示，运行于《Vicious Mockery》中，效果显著。

微软正在为Windows 11开发新内存管理功能，允许用户按需分配内存给GPU或NPU，适用于CPU/GPU/NPU共享内存的统一内存架构设备，如AI PC。该功能目前处于早期开发阶段，测试版已出现相关字符串，旨在优化游戏和本地AI任务的内存使用，未来对AI PC用户尤为重要。

本文介绍了如何结合Amazon SageMaker AI与Qualcomm AI Hub，实现从云端训练到端侧NPU的端到端工作流。通过微调模型并在真实设备上进行编译与验证，整个过程可在约20分钟内完成，显著缩短了AI项目的上线时间。以手机人像分割为例，最终在Galaxy S24上实现了13.59毫秒的推理延迟，展示了该方案的高效性与实用性。

英特尔发布了酷睿 Ultra 200HX Plus 处理器及「AI 高静 Plus」游戏本认证标准，强调噪音控制、温度和续航。新处理器在缓存优化和架构调整上有显著进步，并引入二进制优化技术（IBOT）以提升游戏性能。同时，英特尔与腾讯合作，将后台任务分配给NPU，释放CPU资源。新品将于本月上市，显示英特尔通过软件优化维持市场优势。

英特尔发布了 OpenVINO 2026.0，增强了对大型语言模型的支持，改进了酷睿 Ultra NPU 的兼容性，新增多种模型执行支持，并提升转录和字幕功能的准确性。同时，该版本优化了内存需求和性能，支持提前编译，以加速集成和价值实现。

本文介绍了在华为开发者空间中使用昇腾NPU部署SDXL文生图模型的案例。SDXL是一种先进的文本生成图像模型，适合个人开发者和高校学生，预计操作时间为30分钟。用户可通过Notebook环境进行代码开发，生成不同主题的图像，如三体太空电梯和古风美女。

openSUSE创新者计划发布了支持英特尔NPU的RPM软件包，使得在无GPU的情况下也能高效运行大语言模型和生成式人工智能应用。NPU集成于酷睿Ultra处理器，优化神经网络运算，推动开源技术发展，缩小数字鸿沟。

GPU、TPU和NPU是AI计算的三大核心处理器，分别适用于大规模并行计算、云端AI优化和低功耗设备。未来硬件分工将更加细化，异构计算将成为常态，以提高算力效率。

谷歌推出LiteRT的新加速器QNN，显著提升高通Snapdragon 8 SoC设备的AI性能。QNN在CPU上速度提升可达100倍，GPU提升10倍，支持90种LiteRT操作，优化LLM性能。在72个ML模型中，有64个成功实现NPU全委托，极大改善用户体验。

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Coral NPU是一个开源平台，旨在帮助硬件工程师和AI开发者在可穿戴和边缘设备中集成AI。它基于RISC-V架构，优化能效，支持多种机器学习框架，确保用户数据安全，并提供高效的设备推理，现已在GitHub上发布。

Windows 11 照片应用开始使用本地 AI 功能，自动识别和分类照片，如屏幕截图和收据。此功能仅在支持 NPU 的 PC 上可用，用户可手动调整分类。微软正在测试新版本，预计将很快推送更新。