神经处理单元（NPU）及其在编程中的应用

神经处理单元（NPU）是一种专门设计用于执行神经网络计算的硬件加速器。它通过高度并行的计算能力和优化的内存访问模式，能够显著提升神经网络模型的训练和推断速度。NPU的出现使得深度学习应用在嵌入式系统和移动设备上变得更加高效和可行。

NPU在编程中的应用非常广泛，下面将介绍几种常见的应用场景和相应的源代码示例。

1. NPU加速模型训练

在传统的计算机视觉和自然语言处理任务中，大规模的神经网络模型需要耗费大量的计算资源进行训练。通过使用NPU加速模型训练过程，可以显著减少训练时间。

下面是一个使用PyTorch框架进行图像分类任务的示例代码，其中使用了NPU进行计算加速：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvi