Cómo acceder a la NPU en Copilot+ PC: guía total para exprimir la IA

Si te preguntas cómo exprimir la NPU de tu Copilot+ PC, estás en el sitio adecuado. En esta guía te explico, con todo detalle y en castellano de España, qué necesitas para aprovecharla, cómo acceder a ella desde Windows 11 y desde tus apps, qué APIs usar, qué formatos de modelos son compatibles y cómo medir el rendimiento para asegurarte de que la aceleración de IA funciona como debe.

Además de la parte técnica, verás qué experiencias reales habilita Copilot+ (productividad, batería, privacidad), cómo encaja la NPU frente a CPU y GPU, y qué ocurre si tu equipo no alcanza los 40 TOPS que pide Microsoft para la experiencia Copilot+ completa. Vamos, que tendrás una visión práctica de todo el ecosistema sin perderte en tecnicismos innecesarios.

Qué es un Copilot+ PC y por qué la NPU cambia las reglas

Copilot+ PC define una nueva clase de portátiles y sobremesas con Windows 11 diseñados alrededor de una unidad de procesamiento neuronal (NPU) de alto rendimiento. Estas NPUs están especializadas en cargas de aprendizaje profundo —traducción en tiempo real, generación/edición de imágenes, efectos de vídeo con IA— y son capaces de superar los 40 TOPS (billones de operaciones por segundo), lo que permite ejecutar modelos en local con baja latencia y un consumo muy contenido.

La clave es que la NPU trabaja en tándem con la CPU y la GPU. Windows 11 reparte cada tarea al recurso más adecuado para equilibrar rapidez y eficiencia: CPU para lógica general, GPU para gráficos/ML paralelizable, y NPU para inferencia de IA sostenida con el mejor rendimiento por vatio. Este reparto es lo que habilita funciones de IA fluidas sin fundirte la batería a media mañana.

En el ecosistema Copilot+, Microsoft entrega experiencias de IA nativas de Windows y APIs agrupadas en Windows AI Foundry, con compatibilidad para modelos optimizados que corren sobre la NPU. Estas capacidades se integran de forma progresiva en versiones modernas de Windows 11 y en el SDK de aplicaciones de Windows, reduciendo la fricción para desarrolladores y usuarios finales.

¿La diferencia frente a un PC tradicional? Aunque una GPU potente puede acelerar IA, la NPU está afinada para mantener cargas de inferencia prolongadas de forma silenciosa y eficiente, lo que se traduce en mejor autonomía y respuesta constante en tareas de fondo (subtítulos en vivo, desenfoque inteligente, supresión de ruido, etc.).

Requisitos del dispositivo y compatibilidad

La experiencia Copilot+ completa exige dispositivo compatible. Microsoft ha marcado como referencia los 40 TOPS de capacidad para la NPU a fin de garantizar fluidez y eficiencia. Esta barra la cumplen ya equipos con SoC Arm de última generación y, progresivamente, plataformas deIntel y AMD que van sumando soporte en Windows 11.

Si te mueves en entorno profesional, existen variantes Copilot+ para empresa (por ejemplo, equipos Surface orientados a IT) con seguridad de nivel empresarial y las mismas ventajas de cómputo local de IA. Independientemente del fabricante, lo esencial es que tu dispositivo incluya NPU de alto rendimiento y firmware/controladores al día para que Windows pueda activar las rutas de aceleración correctas.

¿Y si tu PC no llega a los 40 TOPS? Podrás usar funciones de IA, pero no todo lo del sello Copilot+. Windows puede recurrir a GPU o CPU como alternativa, aunque con mayor consumo y latencias superiores. Es decir, seguirás teniendo IA, pero no la experiencia integral optimizada que distingue a Copilot+.

Snapdragon X Elite y otras plataformas: cómo se reparte el trabajo

El SoC Snapdragon X Elite, basado en Arm y fabricado por Qualcomm, encarna esta filosofía: integra una NPU líder en su clase capaz de procesar enormes lotes de datos en paralelo con una eficiencia energética muy superior a CPU/GPU para IA. En la práctica, más autonomía y menos calor con cargas de IA de uso diario.

Windows 11 gestiona la orquestación entre CPU, GPU y NPU. Cuando abres una app con funciones de IA, el sistema decide si enviar las operaciones a la NPU (preferente), a la GPU o a la CPU, conmutando según disponibilidad y estabilidad de los proveedores de ejecución. Esto sucede de forma transparente; tú solo notas que todo va fino y la batería cunde más.

En otros frentes, Intel y AMD también avanzan con NPUs integradas y proveedores de ejecución compatibles (OpenVINO en Intel, EPs específicos en AMD) que Windows puede activar mediante Windows ML. El objetivo común es ofrecer aceleración nativa y mantener compatibilidad con hardware y controladores previos siempre que sea posible.

Funciones de IA exclusivas en Copilot+ y APIs disponibles

Los Copilot+ PC incluyen experiencias de IA integradas en Windows 11 y accesibles por APIs de Windows AI Foundry/Windows Runtime para modelos optimizados de NPU. Esto aglutina desde efectos de videollamada (encuadre, desenfoque, cancelación de ruido) hasta capacidades de resumen, traducción o generación en local, todo ello pensado para ejecutarse sin depender de la nube.

Para el desarrollador, la vía preferente de inferencia es Windows Machine Learning (Windows ML). Microsoft está migrando el acceso recomendado desde DirectML hacia Windows ML para simplificar el despliegue, gestionar automáticamente los proveedores de ejecución (EPs) y mantener ONNX Runtime como motor de inferencia subyacente sin que tengas que pelearte con binarios y dependencias.

Acceso a la NPU en Copilot+ PC para usuarios y desarrolladores

Como usuario, puedes comprobar que tu NPU se usa en tiempo real desde el Administrador de tareas. Abre Rendimiento y verás el gráfico de NPU junto a CPU, GPU, memoria, disco y red. Activa, por ejemplo, los efectos de estudio de la webcam y observarás actividad NPU discreta y sostenida, perfecta para videollamadas sin castigar la batería.

Como desarrollador, la NPU es un recurso de hardware que debes direccionar mediante las APIs adecuadas. Las NPU están diseñadas para las operaciones de redes neuronales modernas (convoluciones, activaciones, atención, etc.), y su acceso en Windows se canaliza hoy a través de Windows ML con ONNX Runtime por debajo, garantizando la mejor ruta de aceleración disponible en cada equipo.

Acceso programático con Windows ML: EPs, ORT y fallback

Windows ML introduce detección y entrega integradas de proveedores de ejecución (EP). Ya no hace falta empaquetar manualmente QNNExecutionProvider de Qualcomm, OpenVINO EP de Intel u otros: Windows los incluye o los sirve vía Windows Update, reduciendo tamaño de app y quebraderos con dependencias.

Debajo, ONNX Runtime (ORT) sigue siendo el motor de inferencia de código abierto que ejecuta tus modelos ONNX. Windows ML abstrae la complejidad: consulta el hardware disponible, selecciona el EP ideal (QNN si hay NPU Qualcomm; OpenVINO si corresponde; GPU/CPU como respaldo), descarga/carga el proveedor y lanza la inferencia. Si el EP preferido falla o no está, hace fallback automático a otra ruta sin romper tu app.

Esta colaboración está respaldada por trabajo directo de Microsoft con los fabricantes (Qualcomm, Intel, AMD, etc.) para asegurar compatibilidad hacia atrás de controladores y soporte para nuevo silicio (p. ej., Snapdragon X Elite, Intel Core Ultra), lo que te permite concentrarte en la experiencia y no en la integración de bajo nivel.

Modelos compatibles, cuantización e integración con Olive

Muchos modelos se entrenan en precisiones altas como FP32, pero gran parte de las NPUs sacan su mejor partido con enteros de menor tamaño, típicamente INT8. Por eso se suele convertir o cuantificar el modelo para ejecutar en la NPU, multiplicando rendimiento y eficiencia sin perder demasiada calidad.

Si no usas un modelo ya optimizado, puedes traer tu propio modelo (BYOM) y pasarlo por la cadena de herramientas Olive, que comprime, optimiza y compila para ONNX Runtime con aceleración NPU. Olive simplifica pasos que antes exigían scripts y ajustes por EP, y acelera el time-to-production con ajustes automáticos de rendimiento.

Cómo medir el rendimiento de la NPU y de los modelos de IA

Para validar que tu integración vuela, necesitas métricas y trazas. Windows ofrece un conjunto potente de herramientas que registran actividad de NPU, miden tiempos de inferencia y desglosan cuellos de botella por operador, sesión o proveedor de ejecución.

Entre las capacidades clave, podrás registrar un seguimiento (trace) del sistema durante el uso de tu app, visualizar el uso de la NPU y su pila de llamadas, correlacionar trabajo en CPU/GPU/NPU, analizar carga y tiempos de inicialización (carga de modelo y creación de sesión ORT), revisar parámetros de configuración del EP y perfilar operadores individuales para entender su contribución al tiempo total.

Además, los eventos de ONNX Runtime en Windows Performance Analyzer (a partir de ORT 1.17, con mejoras en 1.18.1) te permiten ver duración de carga de modelos, configuración de EP, tiempos de inferencia, subcomponentes específicos (como QNN) y perfiles por operador. Es una radiografía precisa de qué hace tu modelo en cada capa.

Herramientas recomendadas para diagnóstico y perfiles

• Administrador de tareas: visión rápida en tiempo real del sistema (CPU, memoria, disco, red, GPU y ahora NPU), con porcentajes de uso, memoria compartida, versión de controlador y más. Ideal para verificar que tu función realmente enciende la NPU.
• Windows Performance Recorder (WPR): ahora incluye un perfil de ‘Neural Processing’ que registra la interacción del Microsoft Compute Driver Model (MCDM) con la NPU. Con esto puedes identificar qué procesos usan la NPU y qué llamadas envían trabajo. Útil para aislar regresiones o validaciones de EP.
• Windows Performance Analyzer (WPA): transforma las trazas (ETW) en gráficos y tablas temporales para analizar CPU, disco, red, eventos de ORT y una tabla específica de NPU, todo en la misma escala temporal. Es la herramienta central para correlacionar fases (precarga/postproceso) y ver el ‘big picture’ del rendimiento.
• GPUView: lee eventos de kernel y vídeo desde archivos .etl y los presenta de forma visual. Soporta operaciones de GPU y NPU y la visualización de eventos DirectX para dispositivos MCDM como la NPU. Muy útil si tu pipeline mezcla gráficos y ML.
• Qualcomm Snapdragon Profiler (qprof): solución de perfilado de todo el sistema que detalla ‘sub-HW’ de la NPU (ancho de banda, contadores), además de CPU/GPU/DSP. Si trabajas sobre Snapdragon X Elite, ofrece señales imprescindibles para afinar.

Rendimiento en TOPS: qué significa y cómo saber el de tu equipo

Los TOPS (trillions of operations per second) cuantifican cuántas operaciones puede realizar un procesador por unidad de tiempo en un determinado formato numérico. Microsoft utiliza 40 TOPS como referencia para la certificación Copilot+, lo que te da una idea del tipo de modelos y efectos que podrás ejecutar con soltura en local.

Para conocer la capacidad de tu NPU, primero identifica el procesador de tu equipo en ‘Configuración > Sistema > Información’. Con ese dato, busca en la web del fabricante la cifra oficial de TOPS. Si quieres comparativas más técnicas, herramientas como Procyon AI Benchmark permiten medir y contrastar con otras NPUs, aunque están más pensadas para profesionales.

Usar el Administrador de tareas para ver la NPU en acción

Más allá de los TOPS teóricos, visualiza el uso real de la NPU con el Administrador de tareas: abre ‘Rendimiento’ y entra en la sección ‘NPU’. Verás un gráfico de actividad y métricas asociadas. Activa funciones como los efectos de estudio de la webcam para confirmar que tu flujo recae en la NPU y no en la CPU/GPU.

Para un diagnóstico en profundidad, combina WPR/WPA con los perfiles adecuados. Un flujo de trabajo típico sería: descargar los perfiles ‘ort.wprp’ y ‘etw_provider.wprp’, iniciar captura junto con el perfil ‘NeuralProcessing’ y CPU, reproducir el caso, parar la captura y abrir el .etl en WPA.

Como ejemplo, desde la consola puedes ejecutar: wpr -start ort.wprp -start etw_provider.wprp -start NeuralProcessing -start CPU, reproducir tu escenario y finalizar con wpr -stop onnx_NPU.etl -compress. Después abre el archivo en WPA y consulta ‘Neural Processing: NPU Utilization’ y los ‘Generic Events for ONNX’ para cruzar actividad, tiempos e hilos.

Copilot+ en el día a día: productividad, batería y privacidad

En lo cotidiano, Copilot+ actúa como un asistente personal integrado en Windows: redacta correos y documentos, resume textos largos, ajusta configuraciones, encuentra archivos y automatiza tareas por lenguaje natural. La tecla Copilot de algunos equipos (como ASUS) ofrece acceso instantáneo sin tener que abrir menús.

La NPU también eleva la experiencia multimedia y de colaboración: desenfoque y reenfoque de fondo en tiempo real, subtítulos automáticos, supresión inteligente de ruido y mejoras de vídeo que antes pedían software pesado. Todo ocurre en local, fluido y silencioso gracias a que la NPU descarga a CPU/GPU.

Otra ventaja clara es la autonomía: la gestión inteligente de energía y la NPU maximizan la batería. En modelos como ASUS Zenbook A14 se han visto cifras de uso prolongado que permiten trabajar todo el día con IA de fondo sin ir pegado al cargador. El sistema sabe cuándo apretar y cuándo contenerse.

En privacidad y seguridad, ejecutar IA en el dispositivo reduce dependencia de la nube. Funciones como el reconocimiento de voz o el análisis de documentos personales pueden quedarse en tu PC. Equipos como ASUS Vivobook añaden obturadores físicos en la webcam y login por huella para completar la protección.

Compatibilidad, rumores y el caso de Intel/AMD/Qualcomm

Una parte de la conversación actual gira en torno a los requisitos de 40 TOPS para Copilot+. Se han publicado rumores de que algunas CPU de escritorio (por ejemplo, futuras Intel Core Ultra ‘Arrow Lake-S Refresh’) mantendrían NPUs en torno a 13 TOPS, lo que impediría cumplir la etiqueta Copilot+ sin ayuda externa.

Eso no significa que ‘no puedas usar IA’: un sobremesa con GPU dedicada puede suplir la potencia y ejecutar cargas pesadas de IA, superando de largo los 300 TOPS en INT8 con tarjetas como una RTX 4070. La diferencia es que Copilot+ prioriza la eficiencia sostenida en NPU para experiencias siempre activas y de bajo consumo.

Por su parte, Qualcomm ya ofrece NPUs alineadas con Copilot+ en plataformas Arm como Snapdragon X Elite, y Microsoft trabaja con Intel y AMD para que Windows ML y los EPs (OpenVINO, etc.) funcionen de forma estable tanto con hardware actual como con el que viene. El ecosistema se está normalizando con rapidez.

Recursos útiles y dónde aprender más

Si quieres una introducción clara a conceptos clave como CPU, GPU, NPU y TOPS, productividad con Copilot+, rendimiento y seguridad, te recomendamos revisar materiales formativos y hojas técnicas de fabricantes. Por ejemplo, puedes consultar esta pieza visual de AMD: Download PDF.

Para desarrolladores, profundiza en Windows ML y ONNX Runtime para ejecutar modelos en local aprovechando la NPU y, si traes tu propio modelo, apóyate en la cadena Olive para cuantizar y optimizar. Y no olvides instrumentar: WPR/WPA, GPUView y los eventos de ORT a partir de la versión 1.17 son tus aliados para pasar de ‘funciona’ a ‘vuela’.

Si vienes de la vista previa de Copilot en un PC antiguo (por ejemplo, un Skylake), sí, la NPU se puede usar como acelerador igual que la GPU, pero mejor en cargas sostenidas. Copilot+ añade la capa de eficiencia y continuidad que aporta la NPU y amplía las experiencias en local; en equipos sin NPU de 40 TOPS, Windows intentará resolver con CPU/GPU, aunque la autonomía y la latencia no serán las mismas.

Si vas a invertir en un equipo nuevo, mira más allá de CPU/GPU y presta atención a la NPU y sus TOPS; si ya tienes Copilot+ PC, activa las funciones de IA, monitoriza la NPU en el Administrador de tareas y, si desarrollas, migra a Windows ML con ORT para asegurarte de que el sistema elige la mejor ruta (QNN/OpenVINO) y tienes perfiles fiables en WPR/WPA.