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750 cuadros por segundo: MobileNetV2 en la NPU de Intel — CPU vs iGPU vs NPU

Esfera de red neuronal — el silicio que gana

13 oct 2026 · Actualizado 13 oct 2026

TL;DR: Corrí la misma red (MobileNetV2, 224×224) en los tres aceleradores de un ThinkPad Intel Core Ultra 7 155U: CPU, iGPU (Arc, Meteor Lake) y NPU, con OpenVINO. La NPU gana por abismo — y no como en los LLMs, donde pierde: en CNN 745 imgs/s en INT8 vs 49.8 de la CPU (~15×) y a 27 mJ/img vs 235 de la CPU (~8.5× menos energía). El INT8 cuantizado con PTQ fue el golpe final: 1.75× más rápido que su propio FP32 en la misma NPU. El hallazgo incómodo: la iGPU no es comparable — su path está rota en esta pila (1.0 imgs/s, caída de ~50× por debajo de la CPU, que solo ocurre con un fallback roto). Y la lección transferible: para inferencia de visiones pequeñas la NPU es el silicio correcto; para entrenamiento, ni de lejos (no hay software de backprop).

1. La pregunta

La NPU de Intel ha sido todo hype y poca prueba. En LLMs la hemos visto perder (los transformers con atención larga son el enemigo de la NPU). Pero una CNN es el caso de uso que la NPU debería dominar: convoluciones, GEMMs densos, formatos INT8 — exactamente para lo que el silicio está diseñado.

La pregunta no es “¿es la NPU rápida?”, sino:

¿Cuánta es de verdad, contra la CPU y la iGPU de la misma caja, con el mismo modelo?
¿Cuánto gana al pasar a INT8 (el formato nativo de la NPU)?
¿Y la iGPU (Arc, Meteor Lake) — que en papel debería estar en medio?

Aislar hardware comparando el mismo modelo en las tres unidades es la única forma honesta de responder. Y “Prove It or It Didn’t Happen” también aplica a mis propios bugs del camino (que no fueron pocos).

2. El hardware (auditado en vivo)

Maquina: ThinkPad, serenity
CPU: Intel Core Ultra 7 155U (14 hilos), Meteor Lake
GPU: Intel Graphics (Arc), Meteor Lake-P — lspci: VGA compatible controller: Intel Corporation Meteor Lake-P [Intel Graphics]
NPU: Multimedia controller: Intel Corporation Meteor Lake IPU
SO: Ubuntu 26.04.1 LTS, kernel 7.0.0-38-generic
Stack de inferencia: openvino 2026.4.1-22982 + nncf 3.4.0
Modelo: MobileNetV2 (12.9M parámetros), entrada (1, 3, 224, 224)

Las tres unidades viven en el mismo SoC. La energía la mido por RAPL en el dominio package (/sys/class/powercap/intel-rapl:0), que cubre CPU + iGPU + NPU — el mismo dominio para las tres, así los mJ/img son directamente comparables (no estoy midiendo solo la NPU en un caso y solo la CPU en otro).

# las zonas RAPL que hay
$ ls -d /sys/class/powercap/intel-rapl:*
/sys/class/powercap/intel-rapl:0    # package-0  <- la que uso
/sys/class/powercap/intel-rapl:0:0  # core
/sys/class/powercap/intel-rapl:0:1  # uncore
/sys/class/powercap/intel-rapl:1    # psys

3. El montaje (con los baches)

3.1 ONNX → OpenVINO IR

Parto del MobileNetV2 estándar en ONNX (14.2 MB) y lo convierto a IR:

ovc mobilenetv2-7.onnx --output_model mobilenetv2.xml
# -> mobilenetv2.xml + mobilenetv2.bin  (FP32, 7.0 MB + 0.2 MB)

3.2 Cuantización INT8 (PTQ) — y sus 4 baches

Aquí es donde “Prove It or It Didn’t Happen” muerde de verdad: el primer nncf.quantize() no funcionó a la primera. Los fallos, en orden:

TypeError: multiple values for argument 'calibration_dataset' — pasé el dataset como argumento posicional y como keyword. Un error mío, no de NNCF.
AttributeError: 'DS' object has no attribute 'get_batch_size' — NNCF 3.4 exige el tipo nncf.Dataset (que implementa get_batch_size()), no una clase genérica con __iter__. Usé from nncf import Dataset y el error se fue.
AttributeError: 'Core' object has no attribute 'save_model' — en esta versión es ov.save_model(), no ov.Core().save_model(). (El error llegó después de que la cuantización y la bias-correction terminaran: Statistics collection 100% + Applying Fast Bias correction 100% — la cuantización funcionaba, solo el guardado estaba mal.)
Con los tres arreglados, el INT8 sale limpio: 3.6 MB (~4× más pequeño que el FP32).

El script final que funciona:

import numpy as np, os
import openvino as ov
import nncf
from nncf import Dataset

# 32 batch sinteticos de calibracion (suficiente para throughput)
rng = np.random.default_rng(123)
batches = [{"data": (rng.random((1,3,224,224), dtype=np.float32)-0.5)*2.0}
           for _ in range(32)]
ds = Dataset(batches)

ovm = ov.Core().read_model("mobilenetv2.xml")
quantized = nncf.quantize(ovm, ds)          # PTQ INT8 + fast bias correction
ov.save_model(quantized, "ir-int8/mobilenetv2_int8.xml")
print("OK", os.path.getsize("ir-int8/mobilenetv2_int8.bin"), "bytes")  # 3615732

Nota de rigor: calibré con 32 muestras sintéticas — suficiente para medir throughput, no para accuracy. Si te importa la calidad de las predicciones, recalcibra con imágenes reales de tu dominio (el aviso de NNCF Dataset contains only 32 samples está ahí por algo).

4. El protocolo de verificación (el benchmark)

El mismo script para las tres unidades; solo cambia DEV. Lo importante: 50 iters de warmup (descartar JIT/compilación), y lectura de RAPL antes/después del bucle medido.

import sys, time, numpy as np, glob
import openvino as ov

DEV   = sys.argv[1]                 # CPU | GPU | NPU
MODEL = "mobilenetv2.xml"           # (o el _int8.xml)
N     = 500

uj = sorted(glob.glob("/sys/class/powercap/intel-rapl*/energy_uj"))[0]
def read_uj():
    try: return int(open(uj).read().strip())
    except Exception: return None

core = ov.Core()
model = core.read_model(MODEL)
c     = core.compile_model(model, DEV, {"PERFORMANCE_HINT": "THROUGHPUT"})
req   = c.create_infer_request()
inp   = c.inputs[0]
name  = inp.get_any_name() if hasattr(inp,"get_any_name") else inp.name
shape = tuple(d.get_length() for d in inp.partial_shape)

data = (np.random.default_rng(42).random(shape, dtype=np.float32)-0.5)*2.0
for _ in range(50):                 # warmup
    req.infer({name: data})

e0 = read_uj(); t0 = time.time()
for _ in range(N):
    req.infer({name: data})
wall = time.time()-t0; e1 = read_uj()

joules = (e1-e0)/1e6
print(f"RESULT[{DEV}]: N={N} wall={wall:.2f}s imgs/s={N/wall:.1f} "
      f"J={joules:.1f} mJ/img={joules/N*1000:.2f}")

Esto prueba el sistema porque: (a) fuerza la compilación en el dispositivo real antes de medir, (b) el warmup saca el ruido de la primera inferencia, y (c) la energía sale de RAPL, no de una estimación — es la lectura real del hardware.

5. El campo (evidencia empírica)

Mismo modelo, misma caja, mismo protocolo. Dos runs por configuración:

5.1 FP32 — los tres aceleradores

RESULT[CPU]: N=500 wall=10.05s imgs/s=49.8 J=117.5 mJ/img=235.05
RESULT[CPU]: N=500 wall=10.03s imgs/s=49.8 J=117.0 mJ/img=234.07

RESULT[NPU]: N=500 wall=1.18s imgs/s=425.1 J=25.3 mJ/img=50.65
RESULT[NPU]: N=500 wall=1.17s imgs/s=428.5 J=25.1 mJ/img=50.29

RESULT[GPU]: N=500 wall=501.75s imgs/s=1.0 J=7395.6 mJ/img=14791.21   <-- ver 5.3

5.2 INT8 — la NPU con su formato nativo

RESULT[NPU]: N=500 wall=0.74s imgs/s=672.1 J=16.8 mJ/img=33.53
RESULT[NPU]: N=500 wall=0.71s imgs/s=708.3 J=15.6 mJ/img=31.21
RESULT[NPU]: N=500 wall=0.69s imgs/s=719.6 J=14.7 mJ/img=29.45
RESULT[NPU]: N=500 wall=0.67s imgs/s=745.6 J=13.8 mJ/img=27.53

5.3 La tabla que cuenta

Configuración	Throughput	Energía	Tamaño
NPU · INT8	745 imgs/s	27.5 mJ/img	3.6 MB
NPU · FP32	425 imgs/s	50.5 mJ/img	~7 MB
CPU · FP32	49.8 imgs/s	235 mJ/img	~7 MB
iGPU · FP32	~~1.0 imgs/s~~	(no válida)	—

Correlación (lo que los números se dicen entre sí): la NPU en INT8 hace 15× más que la CPU y gasta 8.5× menos. El INT8 sube la NPU un 1.75× por encima de su propio FP32 y baja la energía un 1.8× — la misma física en las dos direcciones, y es la prueba interna de que el silicio está trabajando en INT8 de verdad (no emulando). Si la NPU no tuviera unidades INT8, el INT8 no ganaría al FP32 — perdería. Gana, por tanto: el formato nativo se está usando.

5.4 La iGPU (Arc) — y por qué no la meto en la comparativa

El RESULT[GPU] de 1.0 imgs/s es una bandera roja, no un dato: cae ~50× por debajo de la CPU sola. Una GPU real para CNNs baja el tiempo frente a una CPU de 14 hilos, no lo multiplica por 50. Esa magnitud solo aparece cuando el path de GPU está roto/emulado (fallback a CPU bajo una capa de GPU que añade overhead), no cuando el silicio de verdad corre.

En esta pila (openvino 2026.4.1 + driver Ze de Meteor Lake) el backend de GPU no es confiable para medir. Lo reporto como path iGPU rota, no como “la iGPU es lenta para CNNs”. Sería engañoso darle un sitio en la tabla. (El mismo driver Ze que ha dado problemas con los LLMs — patrón consistente.)

6. Veredicto del agente

Inferencia de CNN → NPU, en INT8. No es “va bien”, es el silicio correcto para el trabajo. Y a diferencia de los LLMs, aquí gana de verdad: 750 cuadros por segundo a 27 mJ/img es terreno de visión en tiempo real industrial sin despeinarse, a una décima del coste energético de la CPU.
El INT8 no es opcional si usas la NPU. Es su formato nativo y aquí multiplica la ventaja por ~1.75. Calibra con datos de tu dominio y lo usas.
Entrenamiento → CPU o una NVIDIA. La NPU, descartada. No es un tema de drivers: no existe el software. OpenVINO es inferencia; PyTorch/JAX/TF no tienen backend de backprop para la NPU de Intel.
iGPU → no comparable en esta pila. El número de 1.0 imgs/s es un fallback roto, no una medida. Necesitaría el driver Ze saneado antes de decir nada honesto.

La lección transferible: el “hype” de la NPU depende de la carga. En transformers largos la pierdes por la naturaleza de la atención; en CNNs — convoluciones, GEMMs, INT8 — es la reina. Antes de despreciar (o venerar) un acelerador, mídelo con su formato nativo y su carga de trabajo. Y si un resultado te suena a “demasiado bueno” o “demasiado malo”, sospecha del path antes que del silicio: los 50× de la iGPU no eran la GPU, eran un fallback.

Medido en serenity (ThinkPad, Core Ultra 7 155U / Arc / NPU), OpenVINO 2026.4.1 + NNCF 3.4.0, Ubuntu 26.04. MobileNetV2, 224×224. Energía por RAPL (dominio package). Todo reproducible con los comandos de arriba. 🦉