NPU란 무엇이며 AI 장치에서 어떻게 작동합니까?

NPU(신경 처리 장치)는 빠른 속도와 낮은 전력 소비로 AI 및 신경망 워크로드를 가속화하도록 설계된 특수 프로세서입니다.CPU나 GPU와 달리 NPU는 행렬 곱셈, 컨볼루션, 텐서 처리, 이미지 인식, 음성 처리, 실시간 추론 등 AI 관련 작업에 중점을 둡니다.이 기사에서는 NPU의 작동 방식, 내부 아키텍처, 스마트폰 및 엣지 장치에서의 역할, CPU 및 GPU와의 비교 방법, 실제 애플리케이션, 차세대 지능형 컴퓨팅을 형성하는 미래 동향에 대해 설명합니다.

카탈로그

NPU란 무엇입니까?

NPU(신경 처리 장치)는 범용 프로세서보다 인공 지능 작업을 더 효율적으로 처리하도록 설계된 특수 프로세서입니다.주요 역할은 이미지 인식, 음성 처리, 객체 감지, 실시간 AI 추론 등의 기능에 사용되는 신경망 작업을 가속화하는 것입니다.다양한 컴퓨팅 작업을 관리하기 위해 제작된 CPU와 달리 NPU는 AI 관련 계산에 중점을 둡니다.대용량 데이터를 동시에 처리하는 데 최적화되어 있어 빠른 패턴 인식과 의사결정이 필요한 워크로드에 적합합니다.최신 장치에서 NPU는 AI 기능이 클라우드 서버에 전적으로 의존하는 대신 로컬 하드웨어에서 직접 실행되도록 돕습니다.이를 통해 스마트폰, 스마트 카메라, 로봇, 차량 및 엣지 장치가 더 적은 전력을 사용하면서 더 빠르게 반응할 수 있습니다.이로 인해 NPU는 현대 지능형 시스템의 중요한 부분이 되었습니다.

NPU의 핵심 아키텍처 및 처리 모듈

NPU는 신경망 워크로드를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 함께 작동하는 여러 특수 하드웨어 모듈로 구성됩니다.하나의 범용 프로세서를 통해 모든 작업을 보내는 대신 작업 부하가 데이터를 병렬로 지속적으로 처리하는 전용 하드웨어 블록으로 나누어집니다.이 구조는 AI 추론 속도를 향상시키고, 불필요한 데이터 이동을 줄이고, 전력 소비를 낮추며, 효율적인 메모리 사용을 유지하는 데 도움이 됩니다.

AI 처리 중에 데이터는 프로세서 내부의 여러 단계를 거쳐 흐릅니다.입력 데이터는 먼저 대규모 수학 연산이 실행되는 컴퓨팅 파이프라인에 들어갑니다.그런 다음 중간 결과는 최종 출력이 생성되기 전에 활성화 처리, 텐서 가속, 이미지 관련 작업 및 메모리 최적화 하드웨어를 거칩니다.이러한 모듈은 조화로운 순서로 함께 작동하기 때문에 NPU는 대규모 신경망 모델을 실행할 때에도 높은 처리량을 유지할 수 있습니다.

핵심 컴퓨팅 및 활성화 모듈

NPU 내부의 주요 컴퓨팅 엔진은 MAC(Multiply-Accumulate) 장치입니다.대부분의 신경망 워크로드는 매우 큰 데이터 세트에 걸쳐 곱셈과 덧셈을 반복적으로 수행하므로 이 하드웨어는 추론 중에 대부분의 AI 계산을 처리합니다.입력 데이터가 신경망에 입력되면 값에 저장된 가중치 값을 곱한 다음 더해져서 새로운 출력이 생성됩니다.이 프로세스는 여러 신경망 계층에서 지속적으로 반복됩니다.

최신 NPU에는 동시에 작동하는 수백 또는 수천 개의 MAC 장치가 포함되는 경우가 많습니다.한 번에 하나의 작업을 계산하는 대신 하드웨어는 여러 병렬 실행 경로에 걸쳐 작업 부하를 분산합니다.대규모 AI 데이터 배치가 프로세서를 통해 함께 이동하므로 지연 시간을 낮게 유지하면서 추론 속도가 크게 향상됩니다.예를 들어 이미지 인식 시스템에서 MAC 장치는 픽셀 그룹을 반복적으로 스캔하고 필터 값을 결합하여 가장자리, 질감, 모양 및 패턴을 감지합니다.언어 모델에서는 동일한 하드웨어가 대규모 벡터 및 행렬 연산을 수행하여 토큰과 단어 간의 관계를 처리합니다.

이러한 수학적 계산이 완료된 후 결과는 활성화 기능 모듈로 이동됩니다.신경망은 비선형 활성화 함수를 사용하여 데이터 내의 복잡한 관계를 처리합니다.활성화 처리가 없으면 네트워크는 단순한 선형 계산만 수행하고 고급 AI 작업을 효과적으로 처리할 수 없습니다.

이 모듈은 ReLU, Sigmoid, Tanh 등의 기능을 하드웨어에서 직접 실행합니다.들어오는 값은 선택한 활성화 규칙에 따라 빠르게 변환됩니다.예를 들어 ReLU는 양수 출력을 유지하면서 음수 값을 제거하여 추론 중에 네트워크가 더 강력한 특징 신호에 집중할 수 있도록 돕습니다.활성화 처리는 모든 신경망 계층에서 반복적으로 발생하므로 전용 가속 하드웨어는 지연을 줄이고 기본 컴퓨팅 장치의 과부하를 방지하는 데 도움이 됩니다.

Tensor 및 공간 데이터 처리 모듈

NPU에는 텐서 작업 및 공간 데이터 처리를 처리하기 위한 특수 하드웨어도 포함되어 있습니다.거의 모든 최신 AI 모델은 너비, 높이, 채널, 기능 레이어 및 배치와 같은 차원에 걸쳐 정보를 구성하는 데 사용되는 다차원 데이터 구조인 텐서에 의존합니다.추론 중에 대량의 텐서 데이터가 신경망 계층 간에 지속적으로 이동합니다.

Tensor Acceleration Unit은 이러한 텐서 구조를 하드웨어에서 직접 처리합니다.텐서 곱셈, 재형성, 변형, 누적과 같은 작업은 범용 프로세서보다 훨씬 빠르게 실행됩니다.이러한 전용 가속은 매우 높은 처리량이 필요한 변환기 아키텍처, 컴퓨터 비전 시스템, 대규모 언어 모델 및 실시간 AI 애플리케이션에서 특히 중요합니다.

텐서 처리와 함께 NPU에는 이미지 및 비디오 워크로드에 일반적으로 사용되는 2D 및 공간 데이터 작업을 위해 설계된 모듈도 포함되어 있습니다.컴퓨터 비전 시스템은 심층적인 AI 분석이 시작되기 전에 대량의 픽셀 데이터를 지속적으로 크기 조정, 재구성, 필터링 및 이동합니다.이러한 작업을 개별적으로 처리하면 효율성이 향상되고 기본 컴퓨팅 엔진에 대한 부담이 줄어듭니다.

이미지 처리 중에 하드웨어는 다운샘플링, 특징 맵 이동, 이미지 복사, 크기 조정, 자르기 및 공간 데이터 전송과 같은 작업을 관리합니다.예를 들어 카메라로 캡처한 고해상도 비디오는 신경망 파이프라인에 들어가기 전에 먼저 크기를 조정하고 재구성할 수 있습니다.이를 통해 객체 감지 및 장면 분석에 필요한 중요한 시각적 정보를 보존하면서 계산 부하를 줄일 수 있습니다.

메모리 최적화 및 데이터 압축 모듈

최신 AI 모델에는 신경망 가중치, 텐서 및 중간 데이터를 저장하기 위해 많은 양의 메모리가 필요합니다.메모리와 컴퓨팅 하드웨어 간에 이 정보를 지속적으로 전송하면 대역폭 사용량, 대기 시간 및 전력 소비가 증가합니다.이러한 오버헤드를 줄이기 위해 NPU에는 전용 데이터 압축 및 압축 풀기 모듈이 포함되어 있습니다.

데이터가 메모리에 저장되기 전에 반복되는 패턴과 가중치 값은 더 작은 형식으로 압축됩니다.실행 중에 압축된 정보는 신속하게 복원되어 컴퓨팅 파이프라인으로 직접 전송됩니다.이를 통해 메모리 트래픽이 줄어들고 더 많은 AI 데이터가 프로세서에 더 가까운 고속 로컬 메모리 내부에 유지될 수 있습니다.

고급 압축 방법은 거의 동일한 추론 정확도를 유지하면서 모델 크기를 여러 번 줄일 수 있는 경우가 많습니다.이는 메모리 용량과 전력 효율성이 제한된 스마트폰, 임베디드 시스템, 스마트 카메라, 웨어러블 전자 장치 및 기타 엣지 AI 장치에서 특히 중요합니다.

이러한 모듈이 함께 작동하는 방식

NPU의 성능은 단일 하드웨어 블록에 의존하지 않습니다.효율성은 모든 처리 모듈이 조정된 파이프라인으로 함께 작동하는 방식에서 비롯됩니다.

일반적인 AI 워크로드는 MAC 장치 내부의 대규모 수학적 계산으로 시작됩니다.그런 다음 중간 결과는 활성화 처리를 거쳐 신경망에 비선형 동작을 도입합니다.Tensor 가속 하드웨어는 파이프라인 전반에 걸쳐 다차원 데이터를 지속적으로 구성하고 처리하며, 공간 처리 모듈은 이미지 및 비디오 관련 작업을 관리합니다.동시에 압축 하드웨어는 백그라운드에서 메모리 전송 오버헤드를 줄여줍니다.

이러한 작업은 전용 하드웨어 경로에서 동시에 실행되기 때문에 NPU는 기존 프로세서보다 높은 처리량, 낮은 대기 시간, 훨씬 더 나은 전력 효율성으로 대규모 AI 워크로드를 처리할 수 있습니다.

스마트폰과 모바일 AI의 NPU

최신 스마트폰은 매초 엄청난 양의 작업을 처리합니다.휴대폰은 얼굴 인식을 통해 잠금을 해제하고, 카메라를 열고, 사진을 처리하고, 음성을 번역하고, AI 지원 애플리케이션을 거의 즉시 실행할 수 있습니다.배터리 용량이 제한된 얇은 모바일 장치 내에서 이러한 수준의 성능을 지원하기 위해 스마트폰은 고도로 통합된 SoC(시스템 온 칩) 아키텍처를 사용합니다.

SoC 내부에서는 여러 프로세서가 함께 작동하며 각 프로세서는 서로 다른 작업 부하에 최적화되어 있습니다.CPU는 시스템 제어, 애플리케이션 및 일반 컴퓨팅 작업을 관리합니다.GPU는 그래픽 렌더링, 게임 및 시각적 처리를 처리합니다.NPU(신경 처리 장치)는 특히 AI 계산에 중점을 둡니다.

스마트폰은 CPU나 GPU를 통해 신경망 워크로드를 라우팅하는 대신 많은 AI 작업을 NPU로 전달합니다. NPU에서는 하드웨어가 빠른 병렬 AI 처리에 최적화되어 있습니다.이렇게 분리하면 각 프로세서가 설계된 작업 부하 유형을 처리하므로 효율성이 향상됩니다.결과적으로 스마트폰은 더 빠른 응답 시간, 더 낮은 대기 시간, 더 나은 전력 효율성으로 고급 AI 작업을 수행할 수 있습니다.

NPU가 스마트폰 AI를 어떻게 변화시켰는가

모바일 NPU가 일반화되기 전에는 많은 스마트폰 AI 기능이 클라우드 컴퓨팅에 크게 의존했습니다.음성 인식, 언어 번역, 이미지 향상, 지능형 보조자와 같은 작업을 수행하려면 결과가 장치에 반환되기 전에 처리를 위해 데이터를 원격 서버에 업로드해야 하는 경우가 많았습니다.이로 인해 지연이 발생하고 네트워크 트래픽이 증가하며 개인 정보 보호에 대한 우려가 높아졌습니다.

전용 모바일 NPU의 도입으로 이러한 워크플로우가 크게 바뀌었습니다.이제 AI 모델은 스마트폰 자체에서 직접 실행될 수 있어 외부 서버에 전적으로 의존하지 않고 실시간으로 로컬에서 많은 작업을 실행할 수 있습니다.

이러한 변화는 다음과 같은 몇 가지 주요 이점을 제공했습니다.

• 데이터에 더 이상 지속적인 클라우드 통신이 필요하지 않으므로 지연 시간이 단축됩니다.

• 실시간 작업 중 AI 응답 시간 단축

• 민감한 데이터가 기기에 남아 있을 수 있으므로 개인정보 보호가 강화됩니다.

• AI 워크로드에 특별히 최적화된 하드웨어를 통해 전력 소비량 감소

• 인터넷 연결이 약하거나 사용할 수 없는 경우에도 더욱 안정적인 AI 성능

모바일 NPU가 더욱 강력해짐에 따라 스마트폰은 일상 사용 중에 눈에 띄는 지연 없이 고급 AI 기능을 백그라운드에서 지속적으로 실행하기 시작했습니다.

스마트폰이 실제 작업에서 NPU를 사용하는 방법

AI 사진 및 이미지 처리

모바일 NPU의 가장 눈에 띄는 용도 중 하나는 AI 사진입니다.최신 스마트폰 카메라는 더 이상 이미지 센서와 기존 이미지 처리 알고리즘에만 의존하지 않습니다.이제 AI 모델은 카메라가 작동하는 동안에도 이미지 데이터를 지속적으로 분석합니다.

카메라 앱이 열리면 스마트폰은 즉시 수신되는 이미지 스트림을 프레임별로 처리하기 시작합니다.NPU는 조명 조건, 객체 경계, 얼굴 디테일, 색상, 질감, 움직임 패턴을 실시간으로 분석합니다.이 분석을 기반으로 시스템은 이미지가 캡처되기 거의 즉시 노출, 화이트 밸런스, HDR 설정, 선명도 및 대비를 조정합니다.

저조도 사진 촬영에서 NPU는 여러 이미지 프레임을 결합하여 시각적 노이즈를 줄이면서 밝기를 향상시킵니다.인물 사진 촬영 시 프로세서는 전경 피사체를 배경 영역과 분리하고 머리카락, 안경, 옷 윤곽선과 같은 가장자리 주위에 심도 효과를 보다 정확하게 적용합니다.

장면 인식도 NPU에 크게 의존합니다.프로세서는 훈련된 AI 모델과 이미지 패턴을 비교하여 음식, 풍경, 애완동물, 문서, 일몰 또는 야경과 같은 환경을 식별합니다.인식되면 카메라는 자동으로 설정을 조정하여 이미지 품질을 최적화합니다.

이러한 계산은 스마트폰에서 직접 이루어지기 때문에 AI 사진은 백그라운드에서 대량의 신경망 계산이 지속적으로 발생하더라도 거의 즉각적으로 느껴집니다.

음성 인식 및 AI 도우미

음성 비서 및 음성 관련 기능도 로컬 AI 가속에 크게 의존합니다.사용자가 스마트폰에 말할 때 마이크는 정리, 분리 및 인식 가능한 음성 패턴으로 변환되어야 하는 원시 오디오 신호를 캡처합니다.

NPU는 음소를 식별하고, 배경 소음을 필터링하고, 음성 인식 모델과 사운드 패턴을 일치시켜 오디오 스트림을 지속적으로 처리합니다.로컬 AI 처리를 통해 오디오 녹음을 클라우드 서버에 지속적으로 전송하지 않고도 깨우기 단어와 일반적인 음성 명령을 거의 즉시 감지할 수 있습니다.

이를 통해 다음과 같은 작업에 대한 응답성이 향상됩니다.

• 음성 명령

• 실시간 음성 전사

• 언어 번역

• AI 보조자 상호작용

• AI 통화 개선

• 영상 통화 중 소음 억제

대부분의 처리가 장치에서 직접 이루어지기 때문에 불안정한 네트워크 조건에서도 음성 상호 작용이 더 원활하게 유지됩니다.

AI 게이밍 및 실시간 시스템 최적화

최신 스마트폰은 게임 최적화 및 지능형 시스템 관리에도 NPU를 사용합니다.게임 플레이 중에 AI 모델은 프레임 렌더링 요구, 작업 부하 동작, 열 상태, 터치 입력 패턴 및 배터리 사용량을 실시간으로 모니터링합니다.

시스템은 GPU 작업 부하를 동적으로 조정하고, 전력 할당을 최적화하고, 프레임 속도를 안정화하고, 긴 게임 세션 동안 과열을 줄일 수 있습니다.일부 스마트폰은 또한 AI 업스케일링 및 동작 예측 기술을 사용하여 낮은 전력 소비를 유지하면서 시각적 부드러움을 향상시킵니다.

게임 외부에서 NPU는 장치 사용 패턴을 기반으로 백그라운드 애플리케이션, 배터리 관리, 예측 사용자 상호 작용 및 작업 일정을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

모바일 NPU의 진화

스마트폰 AI 워크로드가 더욱 발전하고 컴퓨팅 성능이 까다로워지면서 모바일 NPU의 개발이 빠르게 가속화되었습니다.

기간	모바일 NPU 개발
2017년 — 초기 상용 모바일 NPU	화웨이, 최초의 상업용 스마트폰 출시 Kirin 970 프로세서를 통한 NPU.이는 다음과 같은 방향으로 큰 변화를 가져왔습니다. 소비자 스마트폰 내부의 대규모 온디바이스 AI 가속.대신에 AI 작업을 위해 주로 CPU와 GPU에 의존하는 스마트폰이 이제 포함되었습니다. SoC 아키텍처 내부에 직접 전용 AI 하드웨어가 있습니다.
2018년 — 온디바이스 AI 확장	Apple은 A12 Bionic 내부에 Neural Engine을 도입했습니다. 칩, 얼굴 인식을 위한 AI 처리 개선, 컴퓨팅 사진, 지능형 모바일 기능.온디바이스 AI가 대세가 되다 플래그십 스마트폰 개발에 집중
2019~2020 — 업계 전반의 AI 통합	Qualcomm, Samsung 등 주요 칩 제조업체 MediaTek은 전용 AI 가속기를 플래그십 모바일에 통합하기 시작했습니다. 프로세서.AI 성능이 주요 경쟁 요소가 되기 시작했습니다. 스마트폰 하드웨어 디자인.
2021~2023년 — AI 처리가 핵심 벤치마크가 됨	스마트폰 제조사들은 NPU를 점점 더 비교하고 있습니다. CPU 및 GPU 성능과 함께 성능을 발휘합니다.NPU가 핵심이 되었습니다. 컴퓨팅 사진, 음성 AI, 비디오 향상, 배터리 최적화, 및 지능형 시스템 기능.
2024~2025년 — 스마트폰에서 실행되는 대규모 AI 모델	최신 모바일 NPU는 다음과 같은 처리 능력을 충분히 확보했습니다. 스마트폰과 엣지 기기에서 직접 더 큰 AI 모델을 지원합니다.더 많은 AI 이제 클라우드에 크게 의존하지 않고도 워크로드를 로컬에서 실행할 수 있습니다. 인프라를 구축하여 응답성과 개인 정보 보호를 모두 향상합니다.

현재 주류 모바일 NPU 비교

이제 최신 플래그십 스마트폰 프로세서에는 실시간 AI 추론, 높은 처리량 및 향상된 에너지 효율성에 최적화된 고도로 발전된 NPU 아키텍처가 포함됩니다.

모바일 프로세서	NPU 기능
애플 A17 프로	빠른 속도를 위해 설계된 26코어 Neural Engine 포함 온디바이스 AI 처리.아키텍처는 AI 사진, 음성을 향상시킵니다. Apple 기기 전반에 걸쳐 인식 및 실시간 지능형 시스템 기능을 제공합니다.
퀄컴 스냅드래곤 8 3세대	최적화된 업그레이드된 Hexagon AI 프로세서를 사용합니다. 생성적 AI, 신경망 가속, 고급 이미지 처리, 효율적인 모바일 AI 워크로드.
MediaTek 차원 9300	6세대 APU(AI 처리 장치)가 포함되어 있습니다. AI 추론 속도 및 실시간 AI 처리가 크게 향상되었습니다. 스마트폰 및 엣지 디바이스에 대한 기능.
삼성 엑시노스 2400	더욱 빠른 속도에 초점을 맞춘 차세대 모바일 NPU 탑재 컴퓨터 사진 촬영을 위한 온디바이스 AI 처리, 지능형 시스템 운영 및 고급 모바일 AI 애플리케이션.

NPU vs GPU vs CPU: AI 처리의 주요 차이점

GPU와 NPU는 모두 대량의 데이터를 병렬로 처리하도록 설계되었지만 매우 다른 목적으로 구축되었습니다.GPU는 원래 그래픽 렌더링을 위해 개발된 반면, NPU는 신경망 계산 및 AI 추론을 위해 특별히 제작되었습니다. 이러한 설계 목표의 차이로 인해 두 프로세서는 AI 작업 부하를 매우 다른 방식으로 처리합니다.GPU는 특히 대규모 교육 시스템에서 AI 모델을 효과적으로 실행할 수 있지만 여전히 그래픽 프로세서만큼 복잡합니다.NPU는 거의 전적으로 AI 관련 계산에 집중하여 이러한 작업 중 많은 부분을 단순화합니다.

특징	CPU (중앙처리장치)	GPU (그래픽 처리 장치)	NPU (신경 처리 장치)
주요 목적	범용 컴퓨팅 및 시스템 제어	병렬 그래픽과 고성능 연산	AI 추론 및 신경망 가속
기본 워크로드	운영 중 시스템, 애플리케이션, 멀티태스킹	그래픽 렌더링, AI 훈련, 과학 컴퓨팅	AI 처리, 텐서 연산, 딥러닝 추론
처리 스타일	순차 처리	대규모 병렬 처리	AI 최적화 병렬 처리
핵심 디자인	소수의 강력하고 유연한 코어	수천 병렬 실행 코어	전문 AI 가속 단위
AI 성능	보통	높음	AI에 있어서는 매우 높음 추론
매트릭스 곱셈 속도	제한적	빠르게	고도로 최적화됨
텐서 처리	소프트웨어 기반	지원됨 GPU 가속을 통해	전용 텐서 가속 하드웨어
전력 효율성	AI의 경우 더 낮음 작업 부하	보통에서 높음 전력 소비	높은 전력 효율적인
발열	보통	헤비에서 높음 작업 부하	AI 중에는 낮아짐 추론
메모리 대역폭 사용법	보통	매우 높음	최적화 및 감소
AI의 지연 시간 작업	더 높음	보통	매우 낮음
실시간 AI 능력	제한적	좋음	우수
AI에 가장 적합 훈련	이상적이지 않음	우수	제한된 비교 GPU에
AI에 가장 적합 추론	기본 워크로드	고성능 추론	최적화됨 실시간 추론
공통 응용	PC, 서버, 운영 체제	게임, AI 훈련, 렌더링, 시뮬레이션	스마트폰, 엣지 AI, 로봇 공학, 스마트 카메라
의존성 클라우드 AI	더 높음	보통	다음으로 인해 낮아짐 로컬 AI 가속
배터리 모바일 장치의 효율성	낮은	보통	높음
일반적인 장치	컴퓨터, 노트북, 서버	게이밍 PC, AI 서버, 워크스테이션	스마트폰, IoT 장치, 엣지 AI 하드웨어
비용과 복잡성	범용 건축	복잡한 고성능 아키텍처	전문화 AI 중심 아키텍처
주요 이점	유연성과 시스템 관리	대규모 병렬 계산	빠르고 효율적인 로컬 AI 처리

현대 컴퓨팅의 특수 처리 장치

NPU 외에도 최신 컴퓨팅 시스템은 모든 작업 부하를 효율적으로 처리할 수 있는 단일 아키텍처가 없기 때문에 다양한 유형의 프로세서를 사용합니다.일부 프로세서는 시스템 제어에 중점을 두고, 일부 프로세서는 그래픽 렌더링에 특화되어 있으며, 다른 프로세서는 AI 가속, 네트워킹, 과학 컴퓨팅 또는 임베디드 제어에 최적화되어 있습니다.

최신 스마트폰, 서버, 산업 시스템, 로봇 플랫폼, 차량 및 엣지 AI 장치 내에서는 여러 처리 장치가 동시에 함께 작동하는 경우가 많습니다.각 프로세서는 특별히 설계된 작업 부하 유형을 처리하여 최신 컴퓨팅 환경 전반에서 성능, 전력 효율성 및 실시간 응답성을 향상시킵니다.

CPU: 중앙 처리 장치

CPU(중앙 처리 장치)는 대부분의 컴퓨팅 시스템의 주요 컨트롤러입니다.운영 체제, 애플리케이션, 메모리 조정, 작업 예약 및 하드웨어 구성 요소 간의 통신을 관리합니다.

CPU는 유연성이 뛰어나고 다양한 워크로드를 안정적으로 처리할 수 있으므로 컴퓨터, 스마트폰, 서버 및 임베디드 시스템에 필수적입니다.그러나 대규모 병렬 AI 워크로드에는 보다 전문화된 프로세서에 비해 효율성이 떨어집니다.

GPU: 그래픽 처리 장치

GPU(그래픽 처리 장치)는 대규모 병렬 처리에 최적화되어 있습니다.아키텍처에는 수천 개의 작업을 동시에 처리할 수 있는 많은 실행 코어가 포함되어 있습니다.

GPU는 원래 그래픽 렌더링을 위해 개발되었지만 강력한 병렬 계산 기능으로 인해 현재는 AI 훈련, 과학 시뮬레이션, 비디오 처리 및 고성능 컴퓨팅에 널리 사용됩니다.

TPU: 텐서 처리 장치

TPU(텐서 처리 장치)는 텐서 기반 AI 워크로드 및 대규모 딥 러닝 가속화에 최적화되어 있습니다.이러한 프로세서는 주로 클라우드 AI 인프라 및 데이터 센터 기계 학습 환경을 위해 설계되었습니다.

TPU는 다음과 같은 경우에 매우 효과적입니다.

• 딥 러닝 교육

• 대규모 AI 모델

• 텐서 계산

• 클라우드 AI 서비스

• 높은 처리량의 AI 가속

FPGA: 재구성 가능한 하드웨어 처리

FPGA(Field-Programmable Gate Array)는 제조 후 특정 작업에 맞게 구성할 수 있는 프로그래밍 가능 논리 블록을 사용합니다.고정 프로세서 아키텍처와 달리 FPGA를 사용하면 하드웨어 기능 자체를 사용자 정의할 수 있습니다.

FPGA는 다음 분야에서 널리 사용됩니다.

• 통신 시스템

• 자동차 전자제품

• 산업 자동화

• 항공우주 시스템

• 엣지 컴퓨팅

• 의료기기

DPU: 데이터 처리 장치

DPU(데이터 처리 장치)는 클라우드 인프라 및 네트워킹 시스템 내부의 데이터 중심 워크로드에 최적화되어 있습니다.DPU는 데이터 이동, 스토리지 작업, 암호화 및 네트워크 트래픽 관리를 가속화하여 CPU 작업 부하를 줄이는 데 도움이 됩니다.

이러한 프로세서는 일반적으로 다음 분야에서 사용됩니다.

• 데이터 센터

• 클라우드 컴퓨팅

• 고속 네트워킹

• 스토리지 가속화

• 서버 인프라

VPU: 비전 처리 장치

VPU(Vision Process Unit)는 컴퓨터 비전 및 이미지 기반 AI 처리를 전문으로 합니다.VPU는 얼굴 인식, 물체 감지, 동작 추적, 비디오 분석과 같은 작업 부하를 가속화합니다.

VPU는 일반적으로 다음에서 발견됩니다.

• 스마트 카메라

• 감시 시스템

• 로봇공학

• 자율주행차

• AR/VR 시스템

• 엣지 AI 비전 디바이스

IPU: 지능 처리 장치

IPU(지능 처리 장치)는 고도로 병렬화된 AI 및 기계 학습 워크로드를 위해 설계되었습니다.이 아키텍처는 대규모 신경망 실행 중에 데이터 흐름 효율성을 향상시키는 데 중점을 둡니다.

IPU는 다음 용도로 사용됩니다.

• 머신러닝 가속화

• 패턴 인식

• AI 추론

• 병렬 텐서 처리

• 고급 AI 연구

BPU: 뇌 처리 장치

BPU(Brain Process Unit)는 임베디드 AI 및 엣지 인텔리전스 시스템에 최적화되어 있습니다.이 프로세서는 더 낮은 전력 소비로 빠른 로컬 AI 추론에 중점을 둡니다.

BPU는 일반적으로 다음 분야에 사용됩니다.

• 스마트 감지 시스템

• 로봇공학

• 엣지 AI 하드웨어

• 동작 감지 시스템

• 자율 플랫폼

HPU: 홀로그램 처리 장치

HPU(홀로그래픽 처리 장치)는 홀로그램 컴퓨팅, 혼합 현실 및 공간 분석 시스템용으로 설계되었습니다.

HPU 도움말 프로세스:

• 환경 매핑

• 모션 추적

• 센서 융합

• 실시간 공간 상호작용

• AR/VR 환경

MPU 및 MCU: 임베디드 제어 처리

MPU(마이크로프로세서 장치) 및 MCU(마이크로컨트롤러 장치)는 임베디드 시스템 및 저전력 전자 장치에 널리 사용됩니다.

MPU는 운영 체제 수준 제어가 필요한 임베디드 컴퓨팅 시스템에 일반적으로 사용되는 반면, MCU는 전용 저전력 작업을 위해 프로세서 코어, 메모리 및 입력/출력 제어를 소형 칩에 통합합니다.

이러한 프로세서는 일반적으로 다음에서 발견됩니다.

• IoT 기기

• 산업용 컨트롤러

• 자동차 전자제품

• 가전제품

• 휴대용 임베디드 시스템

APU: 가속 처리 장치

APU(가속 처리 장치)는 단일 프로세서 패키지 내에 CPU와 GPU 기능을 결합합니다.이러한 통합을 통해 전력 효율성이 향상되고, 하드웨어 크기가 줄어들며, 컴퓨팅 및 그래픽 작업 부하가 시스템 리소스를 보다 효율적으로 공유할 수 있습니다.

APU는 일반적으로 다음 분야에 사용됩니다.

• 노트북

• 미니 PC

• 보급형 게임 시스템

• 멀티미디어 기기

• 휴대용 컴퓨팅 플랫폼

현대 시스템이 여러 특수 프로세서를 사용하는 이유

현대 컴퓨팅 시스템은 단일 프로세서 아키텍처에 거의 의존하지 않습니다.대신, 다양한 워크로드에는 다양한 처리 방법이 필요하기 때문에 장치는 여러 특수 프로세서를 함께 결합합니다.

예를 들어, 최신 시스템은 다음을 사용할 수 있습니다.

• 시스템 제어용 CPU

• 그래픽 및 병렬 계산을 위한 GPU

• AI 추론을 위한 NPU

• 컴퓨터 비전용 VPU

• 네트워킹 및 데이터 이동을 위한 DPU

• 임베디드 제어 작업을 위한 MCU

전용 하드웨어에 워크로드를 분산함으로써 최신 시스템은 AI, 그래픽, 네트워킹 및 임베디드 컴퓨팅 환경 전반에서 더 나은 성능, 더 낮은 대기 시간, 향상된 에너지 효율성 및 더 효과적인 실시간 처리를 달성합니다.

결론

NPU는 클라우드 처리에 크게 의존하지 않고도 AI 작업을 로컬에서 빠르고 효율적으로 실행할 수 있기 때문에 현대 컴퓨팅에서 필수적이 되고 있습니다.최적화된 아키텍처는 대기 시간, 전력 사용, 메모리 이동 및 발열을 줄여 스마트폰, 로봇 공학, 의료 장치, 산업 자동화, 스마트 홈, 자율 시스템 및 엣지 AI 플랫폼에서 가치를 높여줍니다.AI 모델이 더 크고 복잡해짐에 따라 미래의 NPU는 더 스마트한 아키텍처, 저정밀 컴퓨팅, 인메모리 처리, 로컬 대형 모델 지원, 고급 반도체 설계 및 더 강력한 AI 보안 기능을 통해 계속해서 개선될 것입니다.

자주 묻는 질문 [FAQ]

1. 신경망 워크로드에서 NPU가 CPU보다 더 효율적인 이유는 무엇입니까?

NPU는 하드웨어가 범용 처리 대신 AI 계산을 위해 특별히 설계되었기 때문에 더 효율적입니다.CPU는 다양한 시스템 작업을 순차적으로 처리하는 반면 NPU는 주로 텐서 연산, 행렬 곱셈, 컨볼루션 및 병렬 신경망 처리에 중점을 둡니다.이를 통해 NPU는 더 적은 전력을 사용하고 더 적은 열을 발생시키면서 AI 추론을 더 빠르게 완료할 수 있습니다.

2. 병렬 처리는 AI 추론 중에 NPU 성능을 어떻게 향상합니까?

NPU는 AI 워크로드를 여러 컴퓨팅 장치에서 동시에 실행되는 여러 소규모 작업으로 나눕니다.한 명령이 완료될 때까지 기다렸다가 다른 명령을 시작하는 대신 대량의 신경망 데이터가 프로세서를 통해 병렬로 이동합니다.이를 통해 이미지 인식, 음성 처리, 실시간 개체 감지 등의 작업 부하 동안 처리량이 크게 향상되고 대기 시간이 줄어듭니다.

3. 최신 NPU에서 저정밀 컴퓨팅이 중요한 이유는 무엇입니까?

많은 AI 모델은 정확한 결과를 생성하기 위해 극도로 높은 수치 정밀도를 요구하지 않습니다.NPU는 INT8 및 FP16과 같은 형식을 사용하여 메모리 사용량과 계산 오버헤드를 줄입니다.정밀도가 낮은 처리를 통해 에너지 효율성을 향상하고 강력한 AI 추론 성능을 유지하면서 더 짧은 시간에 더 많은 작업을 완료할 수 있습니다.

4. NPU는 GPU에 비해 ​​메모리 전송 병목 현상을 어떻게 줄입니까?

NPU는 프로세서 아키텍처 내부에서 메모리와 계산 하드웨어를 더 가깝게 배치합니다.외부 메모리와 처리 코어 간에 대량의 텐서 데이터를 반복적으로 전송하는 대신 많은 중간 작업이 실행 단위 근처에 남아 있습니다.이는 데이터 경로를 단축하고, 대역폭 사용량을 줄이고, 대기 시간을 낮추고, 전반적인 전력 효율성을 향상시킵니다.

5. NPU가 스마트폰과 엣지 AI 기기에서 유용해지는 이유는 무엇입니까?

최신 장치에는 전력 소비가 적고 대기 시간이 최소화된 빠른 로컬 AI 처리가 필요합니다.NPU를 사용하면 스마트폰과 엣지 시스템이 클라우드 서버에 크게 의존하지 않고도 얼굴 인식, AI 사진 촬영, 음성 상호 작용, 객체 감지 등의 AI 작업을 장치에서 직접 수행할 수 있습니다.이를 통해 응답성, 개인 정보 보호 및 배터리 효율성이 향상됩니다.

6. MAC 장치는 NPU 가속에 어떻게 기여합니까?

MAC(Multiply-Accumulate) 장치는 신경망 전체에서 사용되는 반복적인 곱셈 및 덧셈 연산을 처리합니다.최신 NPU에는 동시에 작동하는 수백 또는 수천 개의 MAC 장치가 포함되어 있어 대규모 AI 워크로드를 기존 순차 프로세서보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다.

7. 현대 AI 시스템이 하나의 프로세서 유형에 의존하는 대신 GPU와 NPU를 모두 사용하는 이유는 무엇입니까?

GPU와 NPU는 다양한 워크로드에 최적화되어 있습니다.GPU는 대규모 AI 훈련, 그래픽 렌더링 및 고성능 병렬 계산에 탁월한 반면, NPU는 저전력 AI 추론 및 실시간 로컬 처리에 최적화되어 있습니다.두 프로세서를 함께 사용하면 시스템이 유연성, 성능 및 에너지 효율성의 균형을 유지할 수 있습니다.

8. NPU는 로봇 공학 및 자율 시스템에서 실시간 AI 처리를 어떻게 향상합니까?

로봇 공학 및 자율 시스템은 카메라 입력, 환경 매핑, 센서 데이터 및 모션 분석을 지속적으로 처리합니다.NPU는 짧은 대기 시간으로 로컬에서 이러한 워크로드를 가속화하므로 시스템이 탐색, 장애물 감지, 보행자 인식 및 실시간 의사 결정 중에 신속하게 반응할 수 있습니다.

9. 향후 NPU 개발에서 온디바이스 AI가 더욱 중요해지는 이유는 무엇입니까?

온디바이스 AI는 AI 모델이 로컬 하드웨어에서 직접 실행될 수 있도록 하여 클라우드 컴퓨팅에 대한 의존도를 줄입니다.이를 통해 개인 정보 보호가 향상되고 네트워크 대역폭 사용량이 낮아지며 실시간 응답 속도가 빨라집니다.미래의 NPU는 소비자 및 산업용 장치 내에서 직접 대규모 로컬 AI 모델, 다중 모달 AI 처리, 고급 생성 AI 워크로드를 지원할 것으로 예상됩니다.

10. 미래의 NPU 아키텍처는 AI 하드웨어 효율성을 어떻게 변화시킬 수 있습니까?

미래의 NPU는 더 스마트한 작업 부하 할당, 희소 컴퓨팅, 인메모리 처리, 칩렛 아키텍처 및 적응형 정밀 제어를 사용하여 효율성을 향상시킬 가능성이 높습니다.이러한 기술은 불필요한 계산을 줄이고, 전력 소비를 낮추고, 처리량을 늘리는 동시에 엣지 장치, 로봇 공학, 산업 시스템 및 지능형 가전 제품 전반에 걸쳐 더 크고 향상된 AI 모델을 지원하는 것을 목표로 합니다.