Tech # Top 10 NPUs (Client Devices) — Feb 2026 Snapshot # 클라이언트 기기 NPU 탑 10 — 2026년 …
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Writer Joshuaa
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Date 26-02-02 13:47
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# Top 10 NPUs (Client Devices) — Feb 2026 Snapshot
# 클라이언트 기기 NPU 탑 10 — 2026년 2월 기준 스냅샷
## English (assumption + how this “Top 10” is defined)
You wrote “NPU Top 10”, which can mean many things (market share, real-world speed, or spec). Here, I interpret it as:
**Top 10 NPUs by publicly stated “peak NPU TOPS” (mostly INT8) in client devices (PC + mobile), sorted descending, as of Feb 2, 2026 (Asia/Seoul).**
Why this definition: it’s the only cross-vendor metric that is widely published, even though it’s imperfect.
### Important caveats (TOPS is not a universal “speed” score)
* **TOPS is peak theoretical throughput**; it does not guarantee app-level speed, latency, or battery impact. ([퀄컴][1])
* Vendors may quote **different precisions** (INT8 vs INT16 vs FP16/FP8) and different sparsity assumptions, so TOPS numbers can be apples-to-oranges. ([퀄컴][1])
* Some marketing uses **“platform TOPS”** (CPU+GPU+NPU combined). This list tries to keep it **NPU-only** where available (I call out when a source clearly distinguishes them). ([AMD][2])
---
## English — NPU Top 10 (by published peak NPU TOPS)
### 1) Snapdragon X2 Plus — **up to 80 NPU TOPS**
* Vendor/platform: Qualcomm (Windows-on-Arm PC chips)
* Why it ranks #1 here: published as **80 TOPS-capable NPU** in CES 2026 coverage. ([Tom's Hardware][3])
* What it’s typically used for: on-device LLM features, real-time audio/video effects, and “Copilot+ PC” class workloads (assuming software support).
### 2) Ryzen AI PRO 300 series — **up to 55 NPU TOPS**
* Vendor: AMD
* Key point: AMD’s partner material states **up to 55 TOPS** for the NPU on AI PRO 300 series. ([AMD][4])
* Practical meaning: comfortably above the **40+ TOPS** class threshold that shows up in Copilot+ guidance. ([Microsoft Learn][5])
### 3) Intel Panther Lake (reported) — **up to 50 NPU TOPS**
* Vendor: Intel
* Sources commonly report **up to 50 TOPS** for Panther Lake NPU (often described as “NPU 5”). Treat as “reported/public spec,” not always a single official product page figure. ([Intel][6])
* Why it matters: points to Intel’s next wave of Copilot+ capable silicon without needing the GPU for AI.
### 4) Ryzen AI 300 series — **up to 50 NPU TOPS**
* AMD explicitly states the **NPU offers up to 50 peak TOPS** for Ryzen AI 300 series. ([AMD][7])
* AMD’s support/spec pages for a representative chip also separate **Overall TOPS** vs **NPU TOPS** (e.g., “Overall up to 80, NPU up to 50”). ([AMD][2])
* Practical note: when comparing laptops, confirm you’re comparing **NPU TOPS**, not the combined number.
### 5) Ryzen AI Embedded P100 series — **50 NPU TOPS**
* Same vendor (AMD) but different segment: embedded/edge-focused parts.
* AMD press release states **50 TOPS performance NPU** for the P100 series. ([AMD][8])
* Why you’d care: longer lifecycle / embedded availability and thermals are often more predictable than ultrathin laptops.
### 6) Core Ultra (Lunar Lake / 200V class) — **up to 48 NPU TOPS**
* Intel’s support documentation for Lunar Lake describes **up to 48 TOPS** for NPU 4.0. ([Intel][6])
* Intel technical deck also contrasts Meteor Lake vs Lunar Lake and gives the **48 TOPS** figure explicitly. ([cdrdv2-public.intel.com][9])
* Why it’s meaningful: a big jump from earlier “Series 1” class NPUs (Meteor Lake is cited as up to ~11.5 TOPS in Intel’s own material). ([cdrdv2-public.intel.com][9])
### 7) Snapdragon X Elite — **up to 45 NPU TOPS**
* Qualcomm’s product page states **industry-leading NPU up to 45 TOPS**. ([퀄컴][10])
* Relevance: this is the widely marketed “Copilot+ PC” baseline family on Arm Windows laptops.
### 8) Snapdragon 8 Gen 3 (mobile) — **peaks at 45 TOPS (AI engine)**
* A widely cited figure: coverage notes Snapdragon 8 Gen 3 **peaks at 45 TOPS**. ([포브스][11])
* Caution: mobile vendors sometimes describe a broader “AI engine” rather than strictly “NPU-only,” so validate the fine print when comparing to PC NPUs.
### 9) Apple M4 — **up to 38 TOPS (Neural Engine)**
* Vendor: Apple
* Apple states M4 has a Neural Engine **capable of up to 38 trillion operations per second**. ([Apple][12])
* Practical note: Apple’s on-device ML performance often depends as much on memory/unified architecture and Core ML graph optimization as on the raw TOPS.
### 10) Apple A17 Pro / A18 series — **35 TOPS (Neural Engine/NPU)**
* A17 Pro NPU is documented as **35 TOPS**. ([위키백과][13])
* A18 series pages also commonly show **NPU: 35 TOPS**. ([위키백과][14])
* Practical note: strong on-device camera/vision pipelines can benefit from ISP+NPU interplay, not only the NPU number.
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## English — “So what should I use this list for?”
### How to interpret NPU TOPS when buying/choosing a platform
1. **Check whether the number is NPU-only vs total platform**
Example: some pages explicitly separate “Overall TOPS” and “NPU TOPS.” ([AMD][2])
2. **Match to your software stack**
* Windows on-device AI feature guidance often references **40+ TOPS NPUs** for Copilot+ class features. ([Microsoft Learn][5])
3. **Sustained performance matters**
* Thin laptops may throttle; phones may downclock quickly. Peak TOPS can be briefly reachable and then fall.
4. **Memory bandwidth + model shape can dominate**
* Many workloads are memory-bound (moving tensors) rather than compute-bound.
5. **Precision compatibility**
* If your model runs at INT16/FP16, an INT8 TOPS headline may not translate linearly.
### Developer-oriented application tips (mobile/PC, on-device inference)
* On Android: prefer **TensorFlow Lite** (TFLite) with **NNAPI** or vendor delegates where available; design for quantization-friendly models (INT8) to hit NPU paths.
* On iOS/macOS: use **Core ML** and let the system route subgraphs to the Neural Engine when supported; avoid ops that force CPU fallback.
* On Windows: consider **ONNX Runtime** + **DirectML** / Windows AI APIs; validate that your target NPU driver stack supports the ops and quantization you need.
* Product requirement reality check: if your goal is “Copilot+ class,” the public requirement is framed around **40+ TOPS NPUs**. ([Microsoft Learn][5])
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# 한국어 — NPU 탑 10 (정의 + 주의점)
“**NPU 탑 10**”은 의미가 여러 가지(시장점유율, 실사용 벤치마크, 스펙)인데, 여기서는 가장 객관적으로 공개되는 축에 맞춰서 이렇게 정의했다:
**2026년 2월 2일 기준, 공개된 자료에서 확인 가능한 “피크 NPU TOPS(대체로 INT8)” 수치를 기준으로, 클라이언트 기기(PC+모바일)용 NPU를 내림차순 정렬한 Top 10.**
## TOPS 해석에서 반드시 알아야 할 함정
* **TOPS는 “이론상 최대치(피크)”**라서, 앱 실행 속도/지연시간/배터리를 그대로 보장하지 않는다. ([퀄컴][1])
* 업체마다 **정밀도(INT8/INT16/FP16/FP8)**, sparsity, 측정 조건이 달라서 단순 비교가 위험하다. ([퀄컴][1])
* **플랫폼 TOPS(CPU+GPU+NPU 합산)**로 홍보하는 경우가 있어, NPU만의 TOPS인지 구분이 필요하다. (AMD는 Overall TOPS와 NPU TOPS를 분리 표기한 예가 있다.) ([AMD][2])
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## 한국어 — NPU 탑 10 (공개된 피크 NPU TOPS 기준)
### 1) Snapdragon X2 Plus — NPU **최대 80 TOPS**
* 업체/플랫폼: Qualcomm (Windows Arm PC 계열)
* 근거: CES 2026 보도에서 **NPU 80 TOPS**로 명시. ([Tom's Hardware][3])
* 의미: 온디바이스 LLM, 실시간 미디어 효과, Copilot+급 기능을 NPU로 처리하는 방향의 “헤드룸”이 매우 큼.
### 2) Ryzen AI PRO 300 시리즈 — NPU **최대 55 TOPS**
* 업체: AMD
* 근거: 파트너 자료에서 **NPU 최대 55 TOPS** 언급. ([AMD][4])
* 포인트: Copilot+ 문서에서 자주 보이는 **40+ TOPS NPU 요구**를 여유 있게 넘긴다. ([Microsoft Learn][5])
### 3) Intel Panther Lake(보고/공개 스펙 기반) — NPU **최대 50 TOPS**
* 업체: Intel
* 근거: 공개 자료/정리 페이지에서 NPU 5 및 **최대 50 TOPS**로 널리 보고됨(제품군/세부 SKU에 따라 차이가 날 수 있어 “보고치”로 보는 게 안전). ([Intel][6])
### 4) Ryzen AI 300 시리즈 — NPU **최대 50 TOPS**
* AMD가 **Ryzen AI 300의 NPU는 최대 50 peak TOPS**라고 명시. ([AMD][7])
* 또한 대표 칩 스펙에서 **Overall TOPS**와 **NPU TOPS**를 분리해서 보여주기도 한다(예: Overall 최대 80 / NPU 최대 50). ([AMD][2])
### 5) Ryzen AI Embedded P100 시리즈 — NPU **50 TOPS**
* AMD 보도자료에서 **50 TOPS NPU**로 명시. ([AMD][8])
* 의미: 임베디드/엣지 환경에서 장기 공급, 안정적 열설계가 중요한 경우 “클라이언트급 NPU” 중 실전성이 좋다.
### 6) Core Ultra (Lunar Lake/200V 계열) — NPU **최대 48 TOPS**
* Intel 지원 문서에서 Lunar Lake NPU 4.0이 **최대 48 TOPS**라고 설명. ([Intel][6])
* Intel 자료에서 Meteor Lake와 Lunar Lake를 비교하며 **Meteor Lake 최대 11.5 TOPS vs Lunar Lake 최대 48 TOPS**를 명시. ([cdrdv2-public.intel.com][9])
### 7) Snapdragon X Elite — NPU **최대 45 TOPS**
* Qualcomm 제품 페이지에 **최대 45 TOPS**로 명시. ([퀄컴][10])
* 의미: Arm 기반 Copilot+ 노트북 라인의 대표급 기준점.
### 8) Snapdragon 8 Gen 3(모바일) — **45 TOPS(피크)로 널리 인용**
* 보도/분석에서 **Snapdragon 8 Gen 3 peaks at 45 TOPS**로 언급. ([포브스][11])
* 주의: 모바일은 “AI 엔진” 전체 TOPS로 서술되는 경우가 있어, PC NPU TOPS와 1:1 비교는 위험.
### 9) Apple M4 — Neural Engine **최대 38 TOPS**
* Apple이 M4 Neural Engine이 **최대 38TOPS**라고 공식 발표. ([Apple][12])
* 의미: Core ML 최적화/유니파이드 메모리 구조의 영향이 커서, 실제 체감 성능은 모델 그래프와 런타임 최적화가 좌우한다.
### 10) Apple A17 Pro / A18 시리즈 — Neural Engine/NPU **35 TOPS**
* A17 Pro NPU가 **35 TOPS**로 문서화되어 있음. ([위키백과][13])
* A18 시리즈도 **NPU 35 TOPS**로 정리된 자료가 존재. ([위키백과][14])
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## 한국어 — “이 리스트를 어떻게 쓰면 실전에서 도움이 되나”
### 1) 숫자 비교 전에 “NPU-only”인지 확인
* 어떤 페이지는 **Overall TOPS(합산)**와 **NPU TOPS(단독)**를 같이 보여준다. ([AMD][2])
* 구매/비교에서는 NPU-only TOPS를 기준으로 맞춰야 “NPU 탑재 가성비”가 보인다.
### 2) Copilot+급 요구조건 같은 “소프트웨어 기준선”과 연결
* Microsoft 문서/요건에서는 Copilot+급 기능에 **40+ TOPS NPU**가 필요하다고 안내한다. ([Microsoft Learn][5])
* 즉, 40 TOPS 전후를 경계로 “OS 기능을 NPU로 돌릴 수 있는 범위”가 달라질 수 있다.
### 3) 피크 TOPS보다 “지속 성능/전력/발열”이 체감에 더 큼
* 초박형 노트북/스마트폰은 짧게 피크를 찍고 빠르게 내려올 수 있다.
* 그래서 실사용에선 “TOPS가 조금 낮아도 효율이 좋은 NPU”가 더 빠르게 느껴질 때가 많다.
### 4) 모델/연산자(ops) 호환이 NPU 활용을 결정
* NPU는 GPU/CPU보다 지원 연산이 제한적일 수 있어, 모델 그래프에 “지원 안 되는 레이어”가 섞이면 CPU로 폴백되어 오히려 느려진다.
* 따라서 **양자화 친화적(INT8)** 모델/연산자 구성, 런타임(예: TFLite/ONNX/Core ML)의 delegate/EP 선택이 중요하다.
### 5) 앱 개발 관점(온디바이스 AI를 “진짜 NPU로” 태우는 방법)
* Android: TFLite + NNAPI(또는 제조사 delegate) 경로를 기본으로 보고, **INT8 양자화 모델**을 우선 설계한다.
* iOS/macOS: Core ML로 그래프를 구성해 Neural Engine으로 잘 내려가게 하고, 지원이 애매한 연산자는 대체 레이어로 바꿔 폴백을 줄인다.
* Windows: ONNX Runtime + DirectML/Windows AI API 쪽으로 가면 NPU/가속기 경로를 타기 쉬운데, 결국은 “드라이버/EP가 그 연산을 지원하느냐”가 핵심이다.
* 목표가 Copilot+급이라면, 공개 가이드 상 **40+ TOPS NPU** 축에 들어오는지부터 체크하는 게 빠르다. ([Microsoft Learn][5])
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## 日本語（要点＋ランキング）
前提：ここでは「公開されているピークNPU TOPS（主にINT8）」で比較し、**PC＋モバイルのクライアント向け**を降順に並べたTop 10。
※TOPSは理論最大で、精度（INT8/INT16/FP16）や条件が違うため単純比較は危険。 ([퀄컴][1])
**Top 10（ピークNPU TOPS）**
1. Snapdragon X2 Plus：最大80 TOPS ([Tom's Hardware][3])
2. Ryzen AI PRO 300：最大55 TOPS ([AMD][4])
3. Intel Panther Lake（報告ベース）：最大50 TOPS ([위키백과][15])
4. Ryzen AI 300：最大50 TOPS ([AMD][7])
5. Ryzen AI Embedded P100：50 TOPS ([AMD][8])
6. Intel Lunar Lake/200V：最大48 TOPS ([Intel][6])
7. Snapdragon X Elite：最大45 TOPS ([퀄컴][10])
8. Snapdragon 8 Gen 3：45 TOPS（広く引用） ([포브스][11])
9. Apple M4：最大38 TOPS ([Apple][12])
10. Apple A17 Pro/A18：35 TOPS ([위키백과][13])
開発の実務：
* “NPU-only TOPS”と“平台（CPU+GPU+NPU）TOPS”を混同しない（例：NPU TOPSを明記する資料がある）。 ([AMD][2])
* Copilot+級は40+ TOPS NPUが基準として示される。 ([Microsoft Learn][5])
* 実効性能は、対応OP・メモリ帯域・熱設計・ランタイム最適化で大きく変わる。
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## Español (definición + Top 10)
Supuesto: “Top 10” = **TOPS máximos del NPU publicados (normalmente INT8)** para dispositivos cliente (PC + móvil), ordenados de mayor a menor.
Ojo: TOPS es un pico teórico y depende de la precisión/condiciones. ([퀄컴][1])
**Top 10 (NPU TOPS pico)**
1. Snapdragon X2 Plus: hasta 80 TOPS ([Tom's Hardware][3])
2. Ryzen AI PRO 300: hasta 55 TOPS ([AMD][4])
3. Intel Panther Lake (reportado): hasta 50 TOPS ([위키백과][15])
4. Ryzen AI 300: hasta 50 TOPS ([AMD][7])
5. Ryzen AI Embedded P100: 50 TOPS ([AMD][8])
6. Intel Lunar Lake / 200V: hasta 48 TOPS ([Intel][6])
7. Snapdragon X Elite: hasta 45 TOPS ([퀄컴][10])
8. Snapdragon 8 Gen 3: 45 TOPS (citado) ([포브스][11])
9. Apple M4: hasta 38 TOPS ([Apple][12])
10. Apple A17 Pro / A18: 35 TOPS ([위키백과][13])
Puntos prácticos:
* Verifica si es **NPU TOPS** o **TOPS totales** (CPU+GPU+NPU); algunas fichas separan “Overall” vs “NPU”. ([AMD][2])
* En PCs tipo Copilot+, se menciona como referencia **NPU de 40+ TOPS**. ([Microsoft Learn][5])
* La velocidad real depende de ops soportadas, memoria, y límites térmicos.
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## Français (définition + Top 10)
Hypothèse : “Top 10” = **TOPS NPU de crête publiés (souvent INT8)** pour des appareils “client” (PC + mobile), triés par ordre décroissant.
Attention : les TOPS sont un maximum théorique et varient selon la précision et les conditions. ([퀄컴][1])
**Top 10 (TOPS NPU de crête)**
1. Snapdragon X2 Plus : jusqu’à 80 TOPS ([Tom's Hardware][3])
2. Ryzen AI PRO 300 : jusqu’à 55 TOPS ([AMD][4])
3. Intel Panther Lake (rapporté) : jusqu’à 50 TOPS ([위키백과][15])
4. Ryzen AI 300 : jusqu’à 50 TOPS ([AMD][7])
5. Ryzen AI Embedded P100 : 50 TOPS ([AMD][8])
6. Intel Lunar Lake / 200V : jusqu’à 48 TOPS ([Intel][6])
7. Snapdragon X Elite : jusqu’à 45 TOPS ([퀄컴][10])
8. Snapdragon 8 Gen 3 : 45 TOPS (souvent cité) ([포브스][11])
9. Apple M4 : jusqu’à 38 TOPS ([Apple][12])
10. Apple A17 Pro / A18 : 35 TOPS ([위키백과][13])
À retenir pour décider/implémenter :
* Distinguer **TOPS NPU** vs **TOPS plateforme (CPU+GPU+NPU)** ; certaines pages séparent “Overall” et “NPU”. ([AMD][2])
* Pour la classe Copilot+, les docs évoquent **40+ TOPS NPU** comme seuil. ([Microsoft Learn][5])
* Les performances réelles dépendent beaucoup des opérateurs supportés, de la bande passante mémoire, et des limites thermiques.
[1]: https://www.qualcomm.com/news/onq/2024/04/a-guide-to-ai-tops-and-npu-performance-metrics?utm_source=chatgpt.com "A guide to AI TOPS and NPU performance metrics"
[2]: https://www.amd.com/en/support/downloads/drivers.html/processors/ryzen/ryzen-ai-300-series/amd-ryzen-ai-9-hx-370.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Ryzen™ AI 9 HX 370 Drivers and Downloads"
[3]: https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/qualcomm-expands-snapdragon-on-windows-with-x2-plus-10-core-arm-cpu-boasts-35-percent-single-core-jump?utm_source=chatgpt.com "Qualcomm expands Snapdragon on Windows with X2 Plus - 10-core ARM CPU boasts 35% single-core jump"
[4]: https://www.amd.com/en/partner/articles/ryzen-ai-pro-300-series-processors.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Ryzen™ AI PRO 300 Series Processors"
[5]: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/npu-devices/?utm_source=chatgpt.com "Copilot+ PCs developer guide - AI"
[6]: https://www.intel.com/content/www/us/en/support/articles/000099574/processors/intel-core-ultra-processors.html?utm_source=chatgpt.com "Overview of Lunar Lake (Intel® Core™ Ultra Processors ..."
[7]: https://www.amd.com/en/partner/articles/ryzen-ai-300-series-processors.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Ryzen™ AI 300 Series Processors"
[8]: https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2026-1-5-amd-introduces-ryzen-ai-embedded-processor-portfol.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Introduces Ryzen AI Embedded Processor Portfolio, ..."
[9]: https://cdrdv2-public.intel.com/824436/2024_Intel_Tech%20Tour%20TW_Lunar%20Lake%20AI%20Hardware%20Accelerators.pdf?utm_source=chatgpt.com "Lunar Lake AI Hardware Accelerators"
[10]: https://www.qualcomm.com/laptops/products/snapdragon-x-elite?utm_source=chatgpt.com "Snapdragon X Elite | Best Laptop Performance"
[11]: https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2023/10/25/ai-dominates-qualcomm-snapdragon-summit-with-new-snapdragon-products/?utm_source=chatgpt.com "AI Dominates Qualcomm Snapdragon Summit With New ..."
[12]: https://www.apple.com/newsroom/2024/05/apple-introduces-m4-chip/?utm_source=chatgpt.com "Apple introduces M4 chip"
[13]: https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_A17?utm_source=chatgpt.com "Apple A17"
[14]: https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_A18?utm_source=chatgpt.com "Apple A18"
[15]: https://en.wikipedia.org/wiki/Panther_Lake_%28microprocessor%29?utm_source=chatgpt.com "Panther Lake (microprocessor)"
# 클라이언트 기기 NPU 탑 10 — 2026년 2월 기준 스냅샷
## English (assumption + how this “Top 10” is defined)
You wrote “NPU Top 10”, which can mean many things (market share, real-world speed, or spec). Here, I interpret it as:
**Top 10 NPUs by publicly stated “peak NPU TOPS” (mostly INT8) in client devices (PC + mobile), sorted descending, as of Feb 2, 2026 (Asia/Seoul).**
Why this definition: it’s the only cross-vendor metric that is widely published, even though it’s imperfect.
### Important caveats (TOPS is not a universal “speed” score)
* **TOPS is peak theoretical throughput**; it does not guarantee app-level speed, latency, or battery impact. ([퀄컴][1])
* Vendors may quote **different precisions** (INT8 vs INT16 vs FP16/FP8) and different sparsity assumptions, so TOPS numbers can be apples-to-oranges. ([퀄컴][1])
* Some marketing uses **“platform TOPS”** (CPU+GPU+NPU combined). This list tries to keep it **NPU-only** where available (I call out when a source clearly distinguishes them). ([AMD][2])
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## English — NPU Top 10 (by published peak NPU TOPS)
### 1) Snapdragon X2 Plus — **up to 80 NPU TOPS**
* Vendor/platform: Qualcomm (Windows-on-Arm PC chips)
* Why it ranks #1 here: published as **80 TOPS-capable NPU** in CES 2026 coverage. ([Tom's Hardware][3])
* What it’s typically used for: on-device LLM features, real-time audio/video effects, and “Copilot+ PC” class workloads (assuming software support).
### 2) Ryzen AI PRO 300 series — **up to 55 NPU TOPS**
* Vendor: AMD
* Key point: AMD’s partner material states **up to 55 TOPS** for the NPU on AI PRO 300 series. ([AMD][4])
* Practical meaning: comfortably above the **40+ TOPS** class threshold that shows up in Copilot+ guidance. ([Microsoft Learn][5])
### 3) Intel Panther Lake (reported) — **up to 50 NPU TOPS**
* Vendor: Intel
* Sources commonly report **up to 50 TOPS** for Panther Lake NPU (often described as “NPU 5”). Treat as “reported/public spec,” not always a single official product page figure. ([Intel][6])
* Why it matters: points to Intel’s next wave of Copilot+ capable silicon without needing the GPU for AI.
### 4) Ryzen AI 300 series — **up to 50 NPU TOPS**
* AMD explicitly states the **NPU offers up to 50 peak TOPS** for Ryzen AI 300 series. ([AMD][7])
* AMD’s support/spec pages for a representative chip also separate **Overall TOPS** vs **NPU TOPS** (e.g., “Overall up to 80, NPU up to 50”). ([AMD][2])
* Practical note: when comparing laptops, confirm you’re comparing **NPU TOPS**, not the combined number.
### 5) Ryzen AI Embedded P100 series — **50 NPU TOPS**
* Same vendor (AMD) but different segment: embedded/edge-focused parts.
* AMD press release states **50 TOPS performance NPU** for the P100 series. ([AMD][8])
* Why you’d care: longer lifecycle / embedded availability and thermals are often more predictable than ultrathin laptops.
### 6) Core Ultra (Lunar Lake / 200V class) — **up to 48 NPU TOPS**
* Intel’s support documentation for Lunar Lake describes **up to 48 TOPS** for NPU 4.0. ([Intel][6])
* Intel technical deck also contrasts Meteor Lake vs Lunar Lake and gives the **48 TOPS** figure explicitly. ([cdrdv2-public.intel.com][9])
* Why it’s meaningful: a big jump from earlier “Series 1” class NPUs (Meteor Lake is cited as up to ~11.5 TOPS in Intel’s own material). ([cdrdv2-public.intel.com][9])
### 7) Snapdragon X Elite — **up to 45 NPU TOPS**
* Qualcomm’s product page states **industry-leading NPU up to 45 TOPS**. ([퀄컴][10])
* Relevance: this is the widely marketed “Copilot+ PC” baseline family on Arm Windows laptops.
### 8) Snapdragon 8 Gen 3 (mobile) — **peaks at 45 TOPS (AI engine)**
* A widely cited figure: coverage notes Snapdragon 8 Gen 3 **peaks at 45 TOPS**. ([포브스][11])
* Caution: mobile vendors sometimes describe a broader “AI engine” rather than strictly “NPU-only,” so validate the fine print when comparing to PC NPUs.
### 9) Apple M4 — **up to 38 TOPS (Neural Engine)**
* Vendor: Apple
* Apple states M4 has a Neural Engine **capable of up to 38 trillion operations per second**. ([Apple][12])
* Practical note: Apple’s on-device ML performance often depends as much on memory/unified architecture and Core ML graph optimization as on the raw TOPS.
### 10) Apple A17 Pro / A18 series — **35 TOPS (Neural Engine/NPU)**
* A17 Pro NPU is documented as **35 TOPS**. ([위키백과][13])
* A18 series pages also commonly show **NPU: 35 TOPS**. ([위키백과][14])
* Practical note: strong on-device camera/vision pipelines can benefit from ISP+NPU interplay, not only the NPU number.
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## English — “So what should I use this list for?”
### How to interpret NPU TOPS when buying/choosing a platform
1. **Check whether the number is NPU-only vs total platform**
Example: some pages explicitly separate “Overall TOPS” and “NPU TOPS.” ([AMD][2])
2. **Match to your software stack**
* Windows on-device AI feature guidance often references **40+ TOPS NPUs** for Copilot+ class features. ([Microsoft Learn][5])
3. **Sustained performance matters**
* Thin laptops may throttle; phones may downclock quickly. Peak TOPS can be briefly reachable and then fall.
4. **Memory bandwidth + model shape can dominate**
* Many workloads are memory-bound (moving tensors) rather than compute-bound.
5. **Precision compatibility**
* If your model runs at INT16/FP16, an INT8 TOPS headline may not translate linearly.
### Developer-oriented application tips (mobile/PC, on-device inference)
* On Android: prefer **TensorFlow Lite** (TFLite) with **NNAPI** or vendor delegates where available; design for quantization-friendly models (INT8) to hit NPU paths.
* On iOS/macOS: use **Core ML** and let the system route subgraphs to the Neural Engine when supported; avoid ops that force CPU fallback.
* On Windows: consider **ONNX Runtime** + **DirectML** / Windows AI APIs; validate that your target NPU driver stack supports the ops and quantization you need.
* Product requirement reality check: if your goal is “Copilot+ class,” the public requirement is framed around **40+ TOPS NPUs**. ([Microsoft Learn][5])
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# 한국어 — NPU 탑 10 (정의 + 주의점)
“**NPU 탑 10**”은 의미가 여러 가지(시장점유율, 실사용 벤치마크, 스펙)인데, 여기서는 가장 객관적으로 공개되는 축에 맞춰서 이렇게 정의했다:
**2026년 2월 2일 기준, 공개된 자료에서 확인 가능한 “피크 NPU TOPS(대체로 INT8)” 수치를 기준으로, 클라이언트 기기(PC+모바일)용 NPU를 내림차순 정렬한 Top 10.**
## TOPS 해석에서 반드시 알아야 할 함정
* **TOPS는 “이론상 최대치(피크)”**라서, 앱 실행 속도/지연시간/배터리를 그대로 보장하지 않는다. ([퀄컴][1])
* 업체마다 **정밀도(INT8/INT16/FP16/FP8)**, sparsity, 측정 조건이 달라서 단순 비교가 위험하다. ([퀄컴][1])
* **플랫폼 TOPS(CPU+GPU+NPU 합산)**로 홍보하는 경우가 있어, NPU만의 TOPS인지 구분이 필요하다. (AMD는 Overall TOPS와 NPU TOPS를 분리 표기한 예가 있다.) ([AMD][2])
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## 한국어 — NPU 탑 10 (공개된 피크 NPU TOPS 기준)
### 1) Snapdragon X2 Plus — NPU **최대 80 TOPS**
* 업체/플랫폼: Qualcomm (Windows Arm PC 계열)
* 근거: CES 2026 보도에서 **NPU 80 TOPS**로 명시. ([Tom's Hardware][3])
* 의미: 온디바이스 LLM, 실시간 미디어 효과, Copilot+급 기능을 NPU로 처리하는 방향의 “헤드룸”이 매우 큼.
### 2) Ryzen AI PRO 300 시리즈 — NPU **최대 55 TOPS**
* 업체: AMD
* 근거: 파트너 자료에서 **NPU 최대 55 TOPS** 언급. ([AMD][4])
* 포인트: Copilot+ 문서에서 자주 보이는 **40+ TOPS NPU 요구**를 여유 있게 넘긴다. ([Microsoft Learn][5])
### 3) Intel Panther Lake(보고/공개 스펙 기반) — NPU **최대 50 TOPS**
* 업체: Intel
* 근거: 공개 자료/정리 페이지에서 NPU 5 및 **최대 50 TOPS**로 널리 보고됨(제품군/세부 SKU에 따라 차이가 날 수 있어 “보고치”로 보는 게 안전). ([Intel][6])
### 4) Ryzen AI 300 시리즈 — NPU **최대 50 TOPS**
* AMD가 **Ryzen AI 300의 NPU는 최대 50 peak TOPS**라고 명시. ([AMD][7])
* 또한 대표 칩 스펙에서 **Overall TOPS**와 **NPU TOPS**를 분리해서 보여주기도 한다(예: Overall 최대 80 / NPU 최대 50). ([AMD][2])
### 5) Ryzen AI Embedded P100 시리즈 — NPU **50 TOPS**
* AMD 보도자료에서 **50 TOPS NPU**로 명시. ([AMD][8])
* 의미: 임베디드/엣지 환경에서 장기 공급, 안정적 열설계가 중요한 경우 “클라이언트급 NPU” 중 실전성이 좋다.
### 6) Core Ultra (Lunar Lake/200V 계열) — NPU **최대 48 TOPS**
* Intel 지원 문서에서 Lunar Lake NPU 4.0이 **최대 48 TOPS**라고 설명. ([Intel][6])
* Intel 자료에서 Meteor Lake와 Lunar Lake를 비교하며 **Meteor Lake 최대 11.5 TOPS vs Lunar Lake 최대 48 TOPS**를 명시. ([cdrdv2-public.intel.com][9])
### 7) Snapdragon X Elite — NPU **최대 45 TOPS**
* Qualcomm 제품 페이지에 **최대 45 TOPS**로 명시. ([퀄컴][10])
* 의미: Arm 기반 Copilot+ 노트북 라인의 대표급 기준점.
### 8) Snapdragon 8 Gen 3(모바일) — **45 TOPS(피크)로 널리 인용**
* 보도/분석에서 **Snapdragon 8 Gen 3 peaks at 45 TOPS**로 언급. ([포브스][11])
* 주의: 모바일은 “AI 엔진” 전체 TOPS로 서술되는 경우가 있어, PC NPU TOPS와 1:1 비교는 위험.
### 9) Apple M4 — Neural Engine **최대 38 TOPS**
* Apple이 M4 Neural Engine이 **최대 38TOPS**라고 공식 발표. ([Apple][12])
* 의미: Core ML 최적화/유니파이드 메모리 구조의 영향이 커서, 실제 체감 성능은 모델 그래프와 런타임 최적화가 좌우한다.
### 10) Apple A17 Pro / A18 시리즈 — Neural Engine/NPU **35 TOPS**
* A17 Pro NPU가 **35 TOPS**로 문서화되어 있음. ([위키백과][13])
* A18 시리즈도 **NPU 35 TOPS**로 정리된 자료가 존재. ([위키백과][14])
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## 한국어 — “이 리스트를 어떻게 쓰면 실전에서 도움이 되나”
### 1) 숫자 비교 전에 “NPU-only”인지 확인
* 어떤 페이지는 **Overall TOPS(합산)**와 **NPU TOPS(단독)**를 같이 보여준다. ([AMD][2])
* 구매/비교에서는 NPU-only TOPS를 기준으로 맞춰야 “NPU 탑재 가성비”가 보인다.
### 2) Copilot+급 요구조건 같은 “소프트웨어 기준선”과 연결
* Microsoft 문서/요건에서는 Copilot+급 기능에 **40+ TOPS NPU**가 필요하다고 안내한다. ([Microsoft Learn][5])
* 즉, 40 TOPS 전후를 경계로 “OS 기능을 NPU로 돌릴 수 있는 범위”가 달라질 수 있다.
### 3) 피크 TOPS보다 “지속 성능/전력/발열”이 체감에 더 큼
* 초박형 노트북/스마트폰은 짧게 피크를 찍고 빠르게 내려올 수 있다.
* 그래서 실사용에선 “TOPS가 조금 낮아도 효율이 좋은 NPU”가 더 빠르게 느껴질 때가 많다.
### 4) 모델/연산자(ops) 호환이 NPU 활용을 결정
* NPU는 GPU/CPU보다 지원 연산이 제한적일 수 있어, 모델 그래프에 “지원 안 되는 레이어”가 섞이면 CPU로 폴백되어 오히려 느려진다.
* 따라서 **양자화 친화적(INT8)** 모델/연산자 구성, 런타임(예: TFLite/ONNX/Core ML)의 delegate/EP 선택이 중요하다.
### 5) 앱 개발 관점(온디바이스 AI를 “진짜 NPU로” 태우는 방법)
* Android: TFLite + NNAPI(또는 제조사 delegate) 경로를 기본으로 보고, **INT8 양자화 모델**을 우선 설계한다.
* iOS/macOS: Core ML로 그래프를 구성해 Neural Engine으로 잘 내려가게 하고, 지원이 애매한 연산자는 대체 레이어로 바꿔 폴백을 줄인다.
* Windows: ONNX Runtime + DirectML/Windows AI API 쪽으로 가면 NPU/가속기 경로를 타기 쉬운데, 결국은 “드라이버/EP가 그 연산을 지원하느냐”가 핵심이다.
* 목표가 Copilot+급이라면, 공개 가이드 상 **40+ TOPS NPU** 축에 들어오는지부터 체크하는 게 빠르다. ([Microsoft Learn][5])
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## 日本語（要点＋ランキング）
前提：ここでは「公開されているピークNPU TOPS（主にINT8）」で比較し、**PC＋モバイルのクライアント向け**を降順に並べたTop 10。
※TOPSは理論最大で、精度（INT8/INT16/FP16）や条件が違うため単純比較は危険。 ([퀄컴][1])
**Top 10（ピークNPU TOPS）**
1. Snapdragon X2 Plus：最大80 TOPS ([Tom's Hardware][3])
2. Ryzen AI PRO 300：最大55 TOPS ([AMD][4])
3. Intel Panther Lake（報告ベース）：最大50 TOPS ([위키백과][15])
4. Ryzen AI 300：最大50 TOPS ([AMD][7])
5. Ryzen AI Embedded P100：50 TOPS ([AMD][8])
6. Intel Lunar Lake/200V：最大48 TOPS ([Intel][6])
7. Snapdragon X Elite：最大45 TOPS ([퀄컴][10])
8. Snapdragon 8 Gen 3：45 TOPS（広く引用） ([포브스][11])
9. Apple M4：最大38 TOPS ([Apple][12])
10. Apple A17 Pro/A18：35 TOPS ([위키백과][13])
開発の実務：
* “NPU-only TOPS”と“平台（CPU+GPU+NPU）TOPS”を混同しない（例：NPU TOPSを明記する資料がある）。 ([AMD][2])
* Copilot+級は40+ TOPS NPUが基準として示される。 ([Microsoft Learn][5])
* 実効性能は、対応OP・メモリ帯域・熱設計・ランタイム最適化で大きく変わる。
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## Español (definición + Top 10)
Supuesto: “Top 10” = **TOPS máximos del NPU publicados (normalmente INT8)** para dispositivos cliente (PC + móvil), ordenados de mayor a menor.
Ojo: TOPS es un pico teórico y depende de la precisión/condiciones. ([퀄컴][1])
**Top 10 (NPU TOPS pico)**
1. Snapdragon X2 Plus: hasta 80 TOPS ([Tom's Hardware][3])
2. Ryzen AI PRO 300: hasta 55 TOPS ([AMD][4])
3. Intel Panther Lake (reportado): hasta 50 TOPS ([위키백과][15])
4. Ryzen AI 300: hasta 50 TOPS ([AMD][7])
5. Ryzen AI Embedded P100: 50 TOPS ([AMD][8])
6. Intel Lunar Lake / 200V: hasta 48 TOPS ([Intel][6])
7. Snapdragon X Elite: hasta 45 TOPS ([퀄컴][10])
8. Snapdragon 8 Gen 3: 45 TOPS (citado) ([포브스][11])
9. Apple M4: hasta 38 TOPS ([Apple][12])
10. Apple A17 Pro / A18: 35 TOPS ([위키백과][13])
Puntos prácticos:
* Verifica si es **NPU TOPS** o **TOPS totales** (CPU+GPU+NPU); algunas fichas separan “Overall” vs “NPU”. ([AMD][2])
* En PCs tipo Copilot+, se menciona como referencia **NPU de 40+ TOPS**. ([Microsoft Learn][5])
* La velocidad real depende de ops soportadas, memoria, y límites térmicos.
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## Français (définition + Top 10)
Hypothèse : “Top 10” = **TOPS NPU de crête publiés (souvent INT8)** pour des appareils “client” (PC + mobile), triés par ordre décroissant.
Attention : les TOPS sont un maximum théorique et varient selon la précision et les conditions. ([퀄컴][1])
**Top 10 (TOPS NPU de crête)**
1. Snapdragon X2 Plus : jusqu’à 80 TOPS ([Tom's Hardware][3])
2. Ryzen AI PRO 300 : jusqu’à 55 TOPS ([AMD][4])
3. Intel Panther Lake (rapporté) : jusqu’à 50 TOPS ([위키백과][15])
4. Ryzen AI 300 : jusqu’à 50 TOPS ([AMD][7])
5. Ryzen AI Embedded P100 : 50 TOPS ([AMD][8])
6. Intel Lunar Lake / 200V : jusqu’à 48 TOPS ([Intel][6])
7. Snapdragon X Elite : jusqu’à 45 TOPS ([퀄컴][10])
8. Snapdragon 8 Gen 3 : 45 TOPS (souvent cité) ([포브스][11])
9. Apple M4 : jusqu’à 38 TOPS ([Apple][12])
10. Apple A17 Pro / A18 : 35 TOPS ([위키백과][13])
À retenir pour décider/implémenter :
* Distinguer **TOPS NPU** vs **TOPS plateforme (CPU+GPU+NPU)** ; certaines pages séparent “Overall” et “NPU”. ([AMD][2])
* Pour la classe Copilot+, les docs évoquent **40+ TOPS NPU** comme seuil. ([Microsoft Learn][5])
* Les performances réelles dépendent beaucoup des opérateurs supportés, de la bande passante mémoire, et des limites thermiques.
[1]: https://www.qualcomm.com/news/onq/2024/04/a-guide-to-ai-tops-and-npu-performance-metrics?utm_source=chatgpt.com "A guide to AI TOPS and NPU performance metrics"
[2]: https://www.amd.com/en/support/downloads/drivers.html/processors/ryzen/ryzen-ai-300-series/amd-ryzen-ai-9-hx-370.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Ryzen™ AI 9 HX 370 Drivers and Downloads"
[3]: https://www.tomshardware.com/pc-components/cpus/qualcomm-expands-snapdragon-on-windows-with-x2-plus-10-core-arm-cpu-boasts-35-percent-single-core-jump?utm_source=chatgpt.com "Qualcomm expands Snapdragon on Windows with X2 Plus - 10-core ARM CPU boasts 35% single-core jump"
[4]: https://www.amd.com/en/partner/articles/ryzen-ai-pro-300-series-processors.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Ryzen™ AI PRO 300 Series Processors"
[5]: https://learn.microsoft.com/en-us/windows/ai/npu-devices/?utm_source=chatgpt.com "Copilot+ PCs developer guide - AI"
[6]: https://www.intel.com/content/www/us/en/support/articles/000099574/processors/intel-core-ultra-processors.html?utm_source=chatgpt.com "Overview of Lunar Lake (Intel® Core™ Ultra Processors ..."
[7]: https://www.amd.com/en/partner/articles/ryzen-ai-300-series-processors.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Ryzen™ AI 300 Series Processors"
[8]: https://www.amd.com/en/newsroom/press-releases/2026-1-5-amd-introduces-ryzen-ai-embedded-processor-portfol.html?utm_source=chatgpt.com "AMD Introduces Ryzen AI Embedded Processor Portfolio, ..."
[9]: https://cdrdv2-public.intel.com/824436/2024_Intel_Tech%20Tour%20TW_Lunar%20Lake%20AI%20Hardware%20Accelerators.pdf?utm_source=chatgpt.com "Lunar Lake AI Hardware Accelerators"
[10]: https://www.qualcomm.com/laptops/products/snapdragon-x-elite?utm_source=chatgpt.com "Snapdragon X Elite | Best Laptop Performance"
[11]: https://www.forbes.com/sites/moorinsights/2023/10/25/ai-dominates-qualcomm-snapdragon-summit-with-new-snapdragon-products/?utm_source=chatgpt.com "AI Dominates Qualcomm Snapdragon Summit With New ..."
[12]: https://www.apple.com/newsroom/2024/05/apple-introduces-m4-chip/?utm_source=chatgpt.com "Apple introduces M4 chip"
[13]: https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_A17?utm_source=chatgpt.com "Apple A17"
[14]: https://en.wikipedia.org/wiki/Apple_A18?utm_source=chatgpt.com "Apple A18"
[15]: https://en.wikipedia.org/wiki/Panther_Lake_%28microprocessor%29?utm_source=chatgpt.com "Panther Lake (microprocessor)"