---
title: Intel Core Ultra 5 226V İşlemcili Mini Bilgisayarda NPU Performansı Test Edildi
url: https://www.elseif.net/tr/intel-core-ultra-5-226v-islemcili-mini-bilgisayarda-npu-performansi-test-edildi
published: 2026-10-31T09:24:56+00:00
language: tr
section: Modeller
source: https://habr.com/ru/articles/1100230/?utm_campaign=1100230&utm_source=habrahabr&utm_medium=rss
organizations: Intel, Ninkear, OpenVINO
publisher: elseif
---

# Intel Core Ultra 5 226V İşlemcili Mini Bilgisayarda NPU Performansı Test Edildi

Ninkear L20 mini bilgisayar üzerinde Intel Core Ultra 5 226V işlemcinin nöral işlem birimi olan NPU'nun performansı test edildi. 16 GB belleğe sahip olan bu cihazda, OpenVINO araç seti kullanılarak Qwen3-8B dil modeli çalıştırıldı. Testler, NPU'nun yerel olarak çalışma kapasitesi, enerji tüketimi ve hızı üzerine odaklandı.

Intel Core Ultra 5 226V işlemci; sekiz çekirdekli bir merkezi işlem birimi, Intel Arc 130V grafik birimi ve dördüncü nesil Intel AI Boost NPU olmak üzere üç farklı hesaplama birimine sahiptir. NPU, özellikle düşük voltaj ve düşük frekansta INT8 ve FP16 matris çarpımları için tasarlanmış bir uzman birimdir. Intel verilerine göre bu birim 40 TOPS performans sunabilmektedir.

Qwen3-8B modelinin 4-bit sıkıştırılmış versiyonu ile yapılan testlerde, Intel Arc 130V grafik biriminin NPU'dan iki kat daha hızlı olduğu görüldü. Grafik birimi, token başına 1,01 jul enerji harcarken, NPU 1,52 jul enerji tüketmektedir. Ancak NPU, arka plan işlemleri sırasında boşta çalışma durumuna yalnızca 1 ile 2 watt ek yük getirmektedir. Bu durum, NPU'nun özellikle acil olmayan uzun süreli görevlerde ve sessizlik gerektiren senaryolarda avantaj sağladığını göstermektedir.

Enerji verimliliği açısından mini bilgisayar, harici bir RTX 5070 Ti ekran kartına sahip bilgisayarlardan yaklaşık 2 ile 3 kat daha ekonomik sonuçlar vermiştir. 10.000 token üretme görevi NPU ile 15,6 dakikada ve 4,2 watt-saat enerjiyle tamamlanırken, grafik birimi bu işlemi 7,9 dakikada ve 2,8 watt-saat enerjiyle gerçekleştirmiştir.

Sistemin en büyük avantajı paralel çalışma kapasitesidir. Dil modeli NPU'ya aktarıldığında, grafik birimi üzerindeki diğer yapay zeka ağları hızlarının yüzde 92'sini korumaktadır. Üç hesaplama biriminin aynı anda çalıştığı durumlarda toplam güç tüketimi 27,5 watt olarak kaydedilmiştir.

Kurulum süreci OpenVINO araç seti, Python 3.12 ve güncel Intel sürücüleri ile gerçekleştirilmiştir. Yazılım tarafında modelin donanıma göre derlenmesi için OpenVINO GenAI ve model sıkıştırma için NNCF gibi kütüphaneler kullanılmıştır. Cihaz üzerinde Blender kullanımı, fotoğraf işleme ve metinden konuşmaya dönüştürme gibi işlemler yerel olarak yürütülmüştür.