대화형 AI와 NPU(Neural Processing Unit)

NPU(Neural Processing Unit)

NPU는 신경망 처리 장치라고 불리는 기술로 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝을 수행하는 데 특화된 프로세서이다. 딥러닝은 인간의 뇌와 비슷하게 데이터를 학습하고 추론하는 과정을 통해 다양한 문제를 해결할 수 있는 기술이다. 예를 들면, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 분야에서 딥러닝이 활용되고 있다. 

 

NPU의 장점

-. 높은 성능: NPU는 신경망 연산에 필요한 행렬곱, 합성곱, 활성화 함수 등을 고속으로 수행할 수 있다. NPU는 CPU나 GPU보다 더 많은 연산을 단위 시간에 처리할 수 있으므로, 인공지능 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있다. 예를 들면, NPU를 사용하면 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 작업을 더 빠르고 정확하게 수행할 수 있다.

-. 낮은 전력 소모: NPU는 신경망 연산에 특화된 하드웨어 구조를 가지므로 불필요한 연산이나 데이터 전송을 줄일 수 있다. NPU는 CPU나 GPU보다 더 적은 전력을 소모하므로, 배터리 수명을 늘릴 수 있고 열 발생을 감소시킬 수 있다. 예를 들면, NPU를 사용하면 스마트폰이나 태블릿과 같은 모바일 기기에서 인공지능 알고리즘을 효율적으로 실행할 수 있다.

-. 유연한 확장성: NPU는 다양한 크기와 형태의 신경망 모델을 지원할 수 있다. NPU는 CPU나 GPU와 달리 고정된 하드웨어 구조가 아니라 프로그래밍 가능한 하드웨어 구조를 가지고 있기 때문에, 신경망 모델의 구조나 파라미터를 변경 또는 새로운 모델을 추가하는 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있다. 예를 들면, NPU를 사용하면 최신의 인공지능 연구 결과나 새로운 인공지능 서비스를 신속하게 적용할 수 있다. 

 

NPU의 단점

NPU는 CPU나 GPU와 달리 텐서(Tensor)라는 다차원 배열을 기본 단위로 사용한다. 텐서는 인공 신경망에서 데이터를 표현하고 처리하는 방식으로 행렬이나 벡터와 같은 수학적 개념이다. NPU는 텐서를 이용하여 다양한 연산을 수행할 수 있는 텐서 코어라는 하드웨어 유닛을 가지고 있다. NPU의 텐서 코어는 텐서 간의 연산에만 최적화되어 있기 때문에 다른 종류의 연산에는 적합하지 않다. 또한, NPU는 텐서 코어의 개수가 증가해도 성능이 개수에 비례하여 증가하지 않는다. 텐서 코어들은 메모리 대역폭이나 전력 소모 등의 제약 조건에 영향을 받기 때문에 일전한 한계점이 존재한다. 따라서, NPU는 CPU나 GPU처럼 스케일 업이 어렵다. 

 

NPU의 적용 및 개발 분야

-. NPU는 최근 다양한 모델이나 산업 분야에 적용되고 있다. 삼성전자는 자체 개발한 NPU를 탑재한 Exynos 9(9820) 출시하였다. 이 제품은 클라우드 서버와 데이터를 주고받는 것이 아니라, 모바일 기기 자체에서 AI 연산을 수행할 수 있는 '온 디바이스 AI(On-Device AI)'를 구현했다. 이를 통해 AI 서비스의 속도와 안정성을 높였다는 평가를 받고 있다. 삼성전자는 스마트폰 모델인 갤럭시와 갤럭시 노트에 사용하고 있으며 사진이나 동영상을 보정하거나 사용자의 얼굴과 음성을 인식하는 데 활용된다. 또한, 번역이나 검색 등의 서비스를 제공하는 데 사용된다. 

 

-. 애플은 M1 칩에 Neural Engine이라는 NPU를 탑재하였다. M1 칩은 Mac을 위해 애플에서 직접 디자인한 최초의 칩으로 CPU, GPU, Neural Engine, I/O 등 수많은 요소가 통합된 시스템 온 칩(SoC)이다. Neural Engine은 머신러닝(ML) 작업을 전담하는 신경망 처리 장치(NPU)로, M1 칩에는 16 코어 Neural Engine이 탑재되어 있어 초당 11조 회의 연산처리 능력을 갖추고 있으며, M1 칩의 CPU, GPU와 함께 ML 워크로드를 최적화하고 가속한다. 

 

-. 구글은 TPU라는 NPU를 클라우드 서비스에 제공하고 있다. TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 딥러닝과 머신러닝 워크로드를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 개발한 전용 하드웨어 가속기이다. TPU는 텐서플로우와 같은 머신러닝 프레임워크를 사용하여 복잡한 신경망 모델을 학습하고 실행할 수 있다. TPU는 구글의 번역, 사진, 검색 등 AI 기능이 요구되는 서비스의 인프라로도 사용되고 있다.

 

-. Microsoft는 NPU를 클라우드와 엣지에서 적용하고 있으며, 실시간 AI 추론을 위한 딥러닝 플랫폼인 Project Brainwave에 사용하고 있다. Project Brainwave는 고성능 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)를 기반으로 한 소프트 NPU로, 컴퓨터 비전과 자연어 처리 분야의 딥 신경망(DNN) 추론을 가속화한다. Project Brainwave는 CPU에 연결되고 프로그래밍 가능한 실리콘으로 컴퓨팅을 변형하고 있다. 예를 들면, 이 FPGA 구성은 Bing에서 RNN에 대해 배치 없이 지연 시간과 처리량을 10배 이상 향상시켰으며, 배치가 필요 없는 실시간 AI와 초저 지연 시간을 제공함으로써, 소프트웨어 오버헤드와 복잡도가 감소하는 효과를 가져왔다.

 

-. NPU는 오토모티브(Automotive) 분야에도 많은 연구가 진행되고 있다. 차량용 시스템온칩(System on Chip, SoC)에 NPU를 탑재하면, 인포테인먼트(In-Vehicle infotainment, IVI), 첨단 운전자 보조 시스템(Advanced Driver Assistance systems, ADAS) 등 차량 내부의 다양한 기능을 AI로 제어할 수 있다. 예를 들면, NPU가 탑재된 차량은 운전자의 얼굴이나 목소리를 인식하여 개인화된 서비스를 제공하거나, 주변 환경을 분석하여 운전에 도움을 줄 수 있다. 

 

-. NPU는 데이터센터(Data Center) 분야에도 중요한 역할을 하고 있다. 데이터센터는 빅데이터(Big Data)를 처리하기 위해 많은 양의 연산을 빠르고 저전력으로 처리할 수 있어, 데이터센터의 성능과 효율성을 향상시키고 있다. 또한, NPU는 딥러닝 전용 프로세서로서, 데이터 센터에서 제공하는 AI 서비스의 질과 다양성을 높일 수 있다. 

 

-. 인공지능 스피커는 음성인식 기능과 인공지능, 클라우드 기술 등을 활용해 만들어진 스피커로, 사용자의 음성 명령을 스피커가 서버로 보내고, 인공지능 플랫폼이 의미를 분석해 명령에 해당하는 기능을 수행하는 방식이다. 이 인공지능 스피커에 NPU가 장착되어 음악 감상, 정보 검색, 일정 관리, 뉴스 및 날씨 제공, 쇼핑, 돌봄 서비스 등 다양한 기능을 제공하고 있다.  

NPU가 적용된 기기와 활용

 

NPU의 미래가치

스마트폰이 처음 발표되었을 때 관련 산업의 확장과 생활 패턴의 변화는 빠르게 변화되었다. 최근 Chat GPT의 발표로 또 한 번 인류의 진보는 한 발짝 내딛게 된 것이 아닌가 하는 생각을 하게 된다. 이러한 대화형 AI의 발표와 그와 비슷한 AI의 개발, 그리고 치열한 경쟁 속에서 대화형 AI는 빠르게 진화할 것으로 예상된다. 따라서, 대화형 AI의 빠른 발전은 NPU의 기술 또한 빠르게 발전할 것이고 활용도 또한 매우 중요한 가치를 지니게 될 것이다. 

 

-. 대화형 AI는 단순한 질의응답이나 명령 수행뿐만 아니라 인간과 깊이 있는 대화를 할 수 있도록 발전할 것이다. 이를 위해서는 더 많은 데이터와 알고리즘을 처리할 수 있는 연산력이 필요하다. NPU는 이러한 요구사항을 만족시킬 수 있는 가장 적합한 칩이다. 따라서, NPU는 대화형 AI의 핵심 부품으로써 계속해서 발전하고 확산될 것이다. 

 

-. 대화형 AI는 한 가지 분야에 국한되지 않고 여러 분야에 적용되고 있다. 예를 들면, 의료, 교육, 금융, 법률 등 다양한 분야에서 대화형 AI를 활용할 수 있으며 그 범위도 꾸준히 넓혀가고 있다. 각 분야별로 다른 특성과 요구사항을 가지므로 NPU도 그에 맞게 최적화되고 맞춤화될 것이다.