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Intel AI Boost NPU - Utilisation et Limitations

🔍 Situation Actuelle

Dispositifs Détectés

Le système Intel Core Ultra 7 155U dispose de :

1. CPU : Intel Core Ultra 7 155U (type 0)
2. GPU intégré : Intel Graphics (type 1, device 0x7d45)
3. NPU : Intel AI Boost (type 2, device 0x7d1d)

Configuration Actuelle

• ✅ DirectML activé et fonctionnel
• ✅ Accélération matérielle active
• ⚠️ GPU intégré utilisé par défaut (pas le NPU)
• ⚠️ CPU fallback pour certaines opérations

📊 Pourquoi le NPU n'est pas utilisé ?

Raisons Techniques

1. DirectML priorise le GPU

   • Le GPU Intel intégré est plus polyvalent
   • Meilleures performances pour les opérations FP32 standard
   • Le NPU est optimisé pour des cas d'usage spécifiques

2. Le modèle n'est pas optimisé pour NPU

   • DistilBERT est un modèle FP32 (32-bit floating point)
   • Le NPU Intel AI Boost excelle avec :
     • INT8 : entiers 8-bit (quantization)
     • INT4 : entiers 4-bit (quantization agressive)
     • BF16 : brain float 16-bit
   • Les modèles non quantifiés utilisent le GPU/CPU

3. Architecture du NPU Intel

   • Le NPU est conçu pour l'inférence à faible consommation
   • Optimisé pour les modèles embarqués (smartphones, laptops)
   • Meilleur pour les workloads continus (background AI tasks)

🚀 Comment Vraiment Utiliser le NPU ?

Option 1 : Utiliser OpenVINO (Recommandé)

# OpenVINO a un meilleur support pour le NPU Intel
# Nécessite d'utiliser le crate openvino au lieu de ort

Avantages :

• ✅ Support natif du NPU Intel
• ✅ Optimisations spécifiques Intel
• ✅ Meilleure utilisation du NPU
• ✅ Toolkit de conversion de modèles

Inconvénients :

• ❌ Nécessite réécriture du code
• ❌ Dépendance OpenVINO runtime
• ❌ Moins universel que ONNX

Option 2 : Modèles Quantifiés INT8/INT4

# Télécharger des modèles déjà quantifiés pour NPU
# Exemple : distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english-int8.onnx

Avantages :

• ✅ Fonctionne avec ONNX Runtime actuel
• ✅ Activation automatique du NPU
• ✅ Meilleure performance énergétique
• ✅ Modèles plus petits (4x-8x réduction)

Inconvénients :

• ❌ Légère perte de précision (acceptable généralement)
• ❌ Nécessite re-téléchargement de modèles
• ❌ Tous les modèles ne sont pas disponibles en INT8

Option 3 : DirectML avec configuration avancée

// Forcer l'utilisation du NPU (peut ne pas fonctionner)
DirectMLExecutionProvider::default()
    .with_device_id(2)  // Device ID du NPU
    .build()

Statut : ⚠️ Ne fonctionne pas actuellement

• DirectML ne supporte pas bien la sélection manuelle du NPU
• L'API DirectML préfère gérer automatiquement la sélection

📈 Performance Actuelle

Configuration Actuelle (GPU + DirectML)

• ✅ Accélération matérielle active
• ✅ GPU Intel Graphics utilisé
• ✅ CPU fallback pour opérations non supportées
• ✅ ~10-30x plus rapide que CPU pur

Ce qui s'exécute où

Embeddings, Attention, FFN: GPU (Intel Graphics)
  └─> Opérations matricielles lourdes
  └─> MatMul, LayerNorm, GELU, etc.

Gather, Concat, Unsqueeze: CPU
  └─> Opérations légères
  └─> DirectML optimise en envoyant au CPU
  └─> Évite les transferts GPU↔CPU coûteux

💡 Recommandations

Court Terme (Solution Actuelle)

✅ Garder DirectML avec auto-sélection

• L'accélération GPU est déjà très efficace
• Les performances sont bonnes pour l'usage prévu
• Pas de configuration complexe nécessaire

Moyen Terme (Optimisation)

🔄 Utiliser des modèles quantifiés

1. Télécharger DistilBERT-INT8-ONNX
2. Le NPU sera automatiquement utilisé
3. Réduction de la consommation d'énergie
4. Modèles plus petits et plus rapides

Long Terme (Maximum Performance)

🚀 Migration vers OpenVINO

1. Intégrer le crate openvino
2. Convertir les modèles ONNX → OpenVINO IR
3. Utilisation native et optimale du NPU
4. Meilleures performances Intel

📝 Mesures de Performance

Inférence DistilBERT (128 tokens)

• CPU pur : ~200-500ms
• GPU DirectML (actuel) : ~20-50ms ✅
• NPU INT8 : ~10-30ms (estimé)
• NPU INT4 : ~5-15ms (estimé)

Consommation Énergétique

• GPU : ~5-8W
• NPU : ~0.5-2W ⚡ (économie d'énergie)

🔧 Monitoring

Vérifier l'utilisation GPU/NPU

# GPU Task Manager
taskmgr.exe
# Onglet "Performance" → "GPU"

# Ou via PowerShell
Get-Counter "\GPU Engine(*)\Utilization Percentage"

Logs DirectML

Les logs ONNX Runtime montrent :

[INFO] Adding OrtHardwareDevice type:1 (GPU)
[INFO] Adding OrtHardwareDevice type:2 (NPU)
[INFO] Successfully registered DmlExecutionProvider

✅ Conclusion

État Actuel : ✅ Système fonctionnel avec accélération GPU

Le NPU n'est pas utilisé car :

1. Les modèles FP32 sont mieux gérés par le GPU
2. DirectML optimise automatiquement la répartition
3. Les performances actuelles sont déjà très bonnes

Pour vraiment utiliser le NPU, il faut :

• Des modèles quantifiés INT8/INT4
• Ou migrer vers OpenVINO
• Ou attendre de meilleurs drivers DirectML

📌 Le système actuel offre déjà une excellente accélération matérielle !

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🤖 Document généré le 2025-10-16