반도체 쉽게 알아가기: NPU가 무엇인가요?
- Mobilint Admin
- 4월 5일
- 3분 분량
AI를 이야기할 때 빼놓을 수 없는 세 가지 핵심 요소가 있습니다. 모델, 데이터, 그리고 프로세서. 이번 블로그에서는 NPU(Neural Processing Unit)이 무엇인 지, 왜 중요한 지 나아가 실제로 어떻게 적용되어 활용되는지를 알아보겠습니다.
NPU란 무엇인가요?
NPU는 인공지능(AI) 및 머신러닝 작업에 최적화된 하드웨어입니다. 이름에서 알 수 있듯이, NPU는 인간의 뇌처럼 수많은 노드가 정보를 주고받으며 처리하는 방식을 모방하도록 설계되었습니다.
사실 NPU는 완전히 새로운 개념은 아닙니다. 하지만 최근 AI 기술이 급속도로 발전하면서, 그 중요성과 활용도는 과거보다 훨씬 더 높아지고 있습니다. NPU의 아키텍처는 AI 연산에 최적화되어 있어, CPU나 GPU 같은 범용 프로세서보다 훨씬 효율적으로 AI 연산을 처리할 수 있습니다. 특히 고성능 NPU의 경우, 특정 작업에서 GPU보다 더 높은 연산 효율을 보여주기도 합니다.
NPU가 할 수 있는 일
NPU는 AI 모델을 효율적으로 실행하도록 설계되었습니다. GPU에 비해 전력 소모가 훨씬 적고, CPU보다 AI 작업에 특화되어 있어 독립적인 AI 솔루션에 대한 수요를 충족할 수 있습니다.
즉, 인터넷이나 클라우드에 의존하지 않고도 AI 모델을 실행할 수 있습니다. 이러한 이유로 스마트폰, 노트북 등 모바일 기기에 NPU가 탑재되기 시작했습니다.
그렇다면 NPU가 GPU를 대체할 수 있을까요?
완전히 대체하기는 어렵지만 두 기술은 상호 보완적인 관계에 있습니다.
GPU: 대규모 병렬 연산과 범용적인 처리에 강점
NPU: 특정 연산 AI 연산에 특화되어 있어 더 빠르고 효율적인 처리가 가능
하지만 GPU는 전력 소모가 크고 가격이 비싸기 때문에 GPU가 필요 없는 작업은 NPU가 대신 처리하는 것이 효율적입니다. 특히, AI 추론(Inference) 작업을 수행할 때는 NPU가 더욱 뛰어난 선택이 될 수 있습니다. NPU는 전력 소모와 발열이 적으면서도 AI 모델을 빠르고 효율적으로 실행할 수 있어 높은 실행 효율을 제공합니다.
예를 들어, 모빌린트의 NPU는 900개 이상의 오픈 소스 딥러닝 모델을 성공적으로 실행할 수 있도록 테스트를 마쳤습니다. YOLO와 같은 비전 모델뿐만 아니라 대형 언어 모델(LLM)과 같은 트랜스포머 기반의 모델도 포함됩니다. 또한, 사용자는 자신만의 맞춤형 모델을 사용할 수도 있습니다.
CPU vs. NPU vs. GPU
각 프로세서는 목적이 다르므로 서로를 완전히 대체할 수 없습니다.
특징 | NPU | GPU | CPU |
목적 | AI 및 딥러닝 작업 최적화 | 그래픽 렌더링 및 AI 연산 | 범용 연산(컴퓨팅 전반) |
아키텍처 | 뉴럴 네트워크 및 행렬 연산에 특화 | 백터/행렬 연산을 위한 병렬 처리 | 직렬 처리, 다양한 작업 최적화 |
성능 단위 | TOPS(Tera Operations Per Second) | FLOPS(Floating Point Operations Per Second) | GHz & IPC (Instructions Per Cycle) |
전력 효율성 | 매우 높음(TOPS/Watt) | 중간 수준, 높은 전력 소비 | AI 작업에서는 가장 낮음 |
주요 활용 사례 | 엣지 AI, 로보틱스, 모바일 기기, 스마트 어시스던트 | 게임, AI 모델 학습, 딥러닝 가속 | 운영체제, 어플리케이션, 일반 컴퓨팅 |
AI 모델을 실행에는 NPU가 최적화며, AI 모델 학습에는 GPU가 유리합니다. 일반적인 컴퓨팅 작업에는 GPU가 적합합니다.
NPU는 어떻게 작동하나?
NPU는 초당 수조 개의 간단한 연산(덧셈, 곱셈 등)을 동시에 수행합니다. 이러한 연산들은 AI 모델을 구성하는 작은 수학적 연산들로, 이를 빠르고 효율적으로 해결하는 것이 NPU의 핵심 역할입니다.
이 때문에 NPU의 성능은 TOPS((Tera Operations Per Second, 1조 연산/초) 단위로 측정됩니다. 예를 들어, 모빌린트의 AI 가속기 ARIES(에리스)는 80 TOPS의 성능을 발휘합니다. 이를 활용하면 MobileNetV2 모델에서 초당 11,551 FPS 을 처리할 수 있으며, 이는 실시간 객체 탐지에 활용됩니다.
NPU의 성능을 최적화하려면 하드웨어뿐만 아니라 알고리즘 연구와 소프트웨어 최적화가 함께 이루어져야 합니다. 일부 NPU 기업들은 특정 영역에 집중하지만, 모빌린트는 하드웨어, 소프트웨어, 알고리즘을 하나로 최적화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
왜 NPU가 중요한가요?
AI는 과거 모바일 기기와 인터넷이 세상을 바꿨듯이, 우리의 삶과 산업 전반을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 반복적이거나 위험한 작업을 대신 수행하고, 다양한 분야의 산업에서 혁신을 불러오며 그 영향력을 빠르게 확장하고 있습니다.
그러나 이러한 AI 기술을 실질적으로 활용하기 위해서는 고성능 하드웨어가 필요하며, 이는 곧 AI 도입이 가능한 기업과 그렇지 못한 기업 간의 격차로 이어지고 있습니다. NPU는 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안이 될 수 있습니다.
NPU의 산업별 활용 사례
NPU는 AI/ML이 영향을 미칠 수 있는 모든 산업에서 활용됩니다. PC 또는 서버, 스마트폰과 같은 모바일 기기뿐만 아니라 다음과 같은 다양한 산업에서도 솔루션을 찾아볼 수 있습니다.
보안(Security)
실시간 위협 감지
AI/ML 기반 사이버 보안
드론 활용
영상 데이터 분석
스마트 시티(Smart Cities)
교통 흐름 제어
공공 안전 모니터링
제조업(Manufacturing)
품질 검사
협동 로봇
AI/ML 기반 디지털 트윈
공급망 관리
작업장 안전 모니터링
리테일(Retail)
자동 결제 시스템
고객 분석
맞춤형 마케팅
스마트 키오스크
마무리하며…
NPU는 비교적 새로운 기술이지만, 앞으로 더욱 발전할 가능성이 큽니다. AI 기술이 빠르게 발전함에 따라 NPU에 대한 이해를 높이고, 상황에 맞는 하드웨어를 올바르게 선택하는 것이 점점 더 중요해지고 있습니다.
모빌린트는 이러한 사명을 진지하게 받아들이고 있으며, 이 블로그를 시작한 이유도 AI 도입을 고려하는 분들이 적합한 하드웨어를 선택할 수 있도록 돕기 위함입니다.
앞으로도 여러분의 AI 여정에 함께하며 유익한 정보를 지속적으로 공유하겠습니다. 다음 포스팅도 많은 기대 부탁드립니다! ⚡