Mistral на Intel NPU: установка за 3 команды, бенчмарки 2026 | AiManual
AiManual Logo Ai / Manual.
12 Фев 2026 • Инструмент

Запускаем Mistral на Intel NPU: реальные токены в секунду против CPU и iGPU

Пошаговый туториал по запуску Mistral-7B на Intel NPU Core Ultra. Сравнение производительности с CPU и iGPU. Установка за 3 команды.

NPU в 2026: наконец-то работает с LLM

Помните 2024 год? Купил ноутбук с Intel Core Ultra, увидел наклейку "AI Ready", а запустить локальную языковую модель на NPU - невозможно. Драйверы сырые, поддержка нулевая, маркетинг опережал реальность на годы.

Сейчас, в феврале 2026, ситуация изменилась. Не кардинально, но достаточно, чтобы NPU перестал быть дорогой игрушкой для размытия фона в Zoom. Появились реальные инструменты, которые заставляют этот специализированный сопроцессор работать с LLM.

Один из них - Mistral-for-NPU. Не официальный продукт Mistral AI, а community проект, который делает простую вещь: запускает квантованную Mistral-7B на Intel NPU через OpenVINO. И делает это на удивление хорошо.

Важный нюанс: NPU - не GPU. Не ждите 100+ токенов в секунду. Его сила в энергоэффективности, а не в абсолютной скорости. Потребляет 5-15 ватт против 100+ у дискретной видеокарты.

Что такое Mistral-for-NPU и почему он работает

Проект на GitHub, который берет Mistral-7B, квантует ее до INT4 (самый эффективный формат для NPU), конвертирует в формат OpenVINO IR и запускает исключительно на нейроускорителе. Весь код - Python, установка через pip.

Архитектурно выглядит так:

Компонент Что делает Почему важно
Mistral-7B-INT4 Базовая модель Оптимальный баланс качества и размера
OpenVINO 2025.2 Инференс-движок Единственный способ задействовать NPU
INT4 квантование Сжатие весов NPU работает только с целочисленными форматами

Ключевое отличие от других решений вроде IPEX-LLM - специализация. Mistral-for-NPU не пытается поддерживать все модели и все железы. Только Mistral, только NPU, только инференс.

Установка: три команды и готово

Если вы читали мой предыдущий гайд про NPU в AI PC, то знаете - настройка обычно занимает часы. Здесь все проще.

1 Проверяем железо

Нужен ноутбук с Intel Core Ultra (Meteor Lake или новее). Проверяем командой:

wmic path win32_VideoController get name

В списке должен быть "Intel(R) AI Boost" или "Intel(R) NPU". Если нет - обновите драйверы через Intel Driver & Support Assistant.

2 Ставим зависимости

pip install openvino==2025.2.0
pip install transformers
pip install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu

OpenVINO 2025.2 - обязательная версия. В более ранних нет полной поддержки NPU для LLM.

3 Клонируем и запускаем

git clone https://github.com/openvinotoolkit/mistral-for-npu
cd mistral-for-npu
python run_mistral_npu.py --prompt "Расскажи про квантовые компьютеры"

Первая загрузка скачает модель (~4 ГБ). Ждите 5-10 минут в зависимости от интернета.

💡
Если видите ошибку "NPU device not found" - перезагрузите ноутбук. Драйверы NPU в Windows до сих пор капризные, иногда "засыпают".

Бенчмарки: NPU против CPU и iGPU

Тестировал на Core Ultra 7 155H (16 ядер, 22 потока, NPU с пиковой производительностью 48 TOPS). Система - Windows 11 24H2, 32 ГБ DDR5.

Устройство Токенов/сек Потребление Задержка первого токена Что это значит
NPU (Mistral-for-NPU) 14-18 8-12 Вт 1.2 сек Энергоэффективно, CPU свободен
CPU (16 потоков) 8-12 45-60 Вт 0.8 сек Медленнее, греется, вентилятор шумит
iGPU (Arc Graphics) 22-28 25-35 Вт 0.5 сек Быстрее, но съедает всю графику

Цифры говорят сами за себя. NPU не самый быстрый, но самый эффективный. Разница в потреблении энергии между NPU и CPU - в 4-5 раз. При этом производительность выше на 40-50%.

Главное преимущество: когда LLM работает на NPU, CPU практически не нагружен. Можно параллельно кодить, рендерить видео или играть. iGPU быстрее, но попробуйте запустить игру, пока LLM генерирует текст - получите слайд-шоу.

Сравнение с альтернативами

Mistral-for-NPU - не единственный способ запустить LLM на Intel железе. Рассмотрим конкурентов:

  • Ollama с OpenVINO backend - поддерживает больше моделей, но сложнее в настройке. Нужно вручную компилировать OpenVINO, править конфиги. Зато работает с Llama 3.1, Gemma, Qwen.
  • IPEX-LLM - монстр от Intel. Поддерживает десятки моделей, распределенные вычисления, батчинг. Но весит гигабайты, требует тонны зависимостей. Для простого инференса Mistral - overkill.
  • llama.cpp с SYCL backend - теоретически может работать на NPU через oneAPI. На практике - вечные проблемы с компиляцией, драйверами, производительность ниже заявленной.

Если нужен именно Mistral-7B и максимальная простота - Mistral-for-NPU лучший выбор. Если планируете экспериментировать с разными моделями - смотрите в сторону Ollama.

Ограничения и подводные камни

Идеальных решений не бывает. Вот что бесит в Mistral-for-NPU:

Поддерживается только Mistral-7B. Хотите запустить Mistral 8x22B или новую Mistral-Nemo? Не выйдет. Архитектура заточена под конкретную модель.

  • Нет streaming ответов. Модель сначала генерирует весь текст, потом выдает. Ждать 10 секунд ответа из 200 токенов - не самое приятное.
  • Контекст фиксированный - 4096 токенов. Нельзя увеличить через настройки.
  • Только инференс, никакого fine-tuning или дообучения.
  • Windows-only. На Linux работает через WSL2, но с падением производительности на 15-20%.

Самое обидное - проект развивается медленно. Последний коммит был 3 месяца назад. Сообщество маленькое, баги фиксят не быстро.

Кому подойдет Mistral-for-NPU

Не всем. Вот идеальные сценарии использования:

  1. Разработчики AI-приложений - нужно протестировать интеграцию с LLM, но не хочется забивать CPU. NPU работает фоном, не мешая основной работе.
  2. Студенты и исследователи - бюджетный способ поиграться с локальными LLM без покупки видеокарты. Ноутбук за 80к рублей с Core Ultra справится.
  3. Бизнес-пользователи - автоматизация рутинных текстовых задач (составление писем, суммаризация документов) без облачных API и платных подписок.
  4. Энтузиасты приватности - все данные остаются на устройстве. Никаких логов в облаке, как у ChatGPT или Claude.

Если же вам нужна максимальная скорость или поддержка разных моделей - лучше собрать CPU-only систему с llama.cpp или купить видеокарту.

Что будет дальше с NPU для LLM

Тренд очевиден: производители железа вкладываются в специализированные AI-ускорители. Intel анонсировала Lunar Lake с NPU в 3 раза мощнее. AMD готовит Ryzen AI 300 с улучшенной поддержкой LLM.

Но железо - полдела. Софт отстает. Пока не появится универсальный стандарт вроде CUDA для NPU, каждому придется танцевать с бубном, как с Mistral-for-NPU.

Мой прогноз: к концу 2026 ситуация улучшится. Microsoft интегрирует NPU-ускорение в Windows Copilot Runtime. Популярные фреймворки типа Hugging Face Transformers добавят нативную поддержку. Установка LLM на NPU станет такой же простой, как запуск игры на видеокарте.

А пока - качайте Mistral-for-NPU, тестируйте, смотрите на 14 токенов в секунду и мечтайте о будущем, где нейроускорители действительно ускоряют нейросети, а не просто греют корпус ноутбука.

←
На главную