NPU（嵌入式神经网络处理器/网络处理器）是一种专门应用于网络应用数据包的处理器，采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

　　NPU（嵌入式神经网络处理器/网络处理器）是一种专门应用于网络应用数据包的处理器，采用“数据驱动并行计算”的架构，特别擅长处理视频、图像类的海量多媒体数据。

　　网络处理器也是集成电路的一种，但区别于特殊用途集成电路（ASIC）的单一功能，网络处理更加复杂、更加灵活，一般可以利用软件或韧件依照网络运算的特性特别编程从而实现网络的特殊用途，在一块芯片上实现许多不同功能，以应用于多种不同的网络设备及产品。

　　特性

　　在现代通信网络中，语音、视频和数据等信息不再以模拟信号的方式发送，而是以数据包(packet data)的方式。网络处理器为了能优化处理数据包，特别具备了一些特性和架构，以加速处理网络数据包的效率。

　　轻度的运算负荷

　　网络型运算考量应用程序的不同要求，有许多重度的运算负荷，是完全在本机端运算完之后，才上传到网络。此外，网络型应用程序的兴起，也大辐改变了运算的类型，因为网络型应用程序中常见的收信、发信、写文章、删文章，对服务器而言都只是简单的工作；相对于传统本机上的应用程序，每个线程的工作大多需要很复杂的计算才能完成。

　　多线程

　　网络型运算相对于本机型运算的单人使用、操作，必须同时运行多个操控动作（如网络社群在线服务必须在同一时间内同时应付数百、数千人同时收信、发信，就打开了多个线程），相对于本机型运算只有一个人使用、操作，网络型运算同时间得应付的线程较多。

　　线程关连性低

　　网络型应用程序上的数百、数千人的访问服务要求，彼此之间并没有强烈的关系性。例如网络电子邮件系统上的 A 收信者和 B 发信者，彼此之间并没有任何关系。

　　重视数据的通量

　　因为网络型运算的数据重复性低（A 收信者和 B 发信者的数据重复性低），因此无法像 CPU 靠增加高速缓存容量以加快处理效率，而必须加强处理数据的进出量。

　　减少进程

　　网络型运算完成的数据需要直接透过网络传出去，因此网络处理器会一并集成网络控制器，让 CPU 能直接访问网络控制器内的数据，以减少处理数据的程序，加速数据处理量。

　　传统本机型运算视“网络”为附属功能，数据必须先通过网络控制、存储器、芯片组，CPU 才能获得；CPU 处理完的数据，还必须透过相反的路径才能送达网络控制器，增加处理数据程序的结果，是处理大量网络数据的性能不佳。