J'ai fait un peu de recherche sur le sujet, mais pour l'instant, si tu veux faire du machine learning, investir dans une solution Nvidia reste un bon choix. Les NPU, ça semble plutôt très bien pour "exécuter" (faire de l'inférence) des réseaux de neurone de taille raisonnable et qui ont été adaptés en tout en local.

De manière générale, NVidia propose des solutions plus puissantes et plus généralistes.

Les NPU paraissent pour l'instant regroupés plein de choses aux capacités différentes. Par exemple, en regardant la communication d'Apple, leur NPU ne semble pas être capable de faire de l'entrainement, et laisse cette tâche au GPU (Metal Performance Shaders backend).

Les NPU sont hyper spécialisés, il faut voir du coup à quel point ils sont à l'épreuve du temps et des évolutions sur les réseaux de neurone où ça bouge encore pas mal. Il y a quelques années, l'attention et les transformers ont révolutionné le domaine, aujourd'hui, je vois que S4/Mamba et leurs dérivés peuvent renouveler encore l'univers des réseaux de neurones (ça va, en inférence, c'est surtout un RNN).

De toute façon, Nvidia a pas mal de bille dans plus d'autre domaine, les GPU ne sert pas qu'à faire du réseau de neurones, on peut faire d'autre algo de machine learning, tout plein de simulation, des calculs généralistes et même de la 3D (ce dernier point, c'est je crois le truc le plus fou que l'on puisse faire sur un GPU). Ils ont aps mal investi dans plein d'autre truc qu'uniquement le GPU (je crois qu'ils ont racheté une boite qui faisait des switch réseau).