AI workload가 점점 더 복잡해지고 까다로워짐에 따라 이를 효율적으로 처리할 수 있는 올바른 하드웨어를 선택하는 것은 중요한 문제이다. 최근 몇 년 동안 NPU와 GPU는 AI 하드웨어에서 가장 인기 있는 두 가지 옵션으로 주목받고 있다. 이 두 유닛 모두 AI 워크로드를 가속화하도록 설계되었지만 서로 다른 사용 사례에 더 적합한 몇 가지 주요 특징을 가지고 있다.
Neural Processing Units(NPU)
NPU는 딥 러닝 및 신경망과 같은 AI 워크로드를 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어 장치이다. AI 모델의 훈련 및 추론에 필요한 행렬 곱셈 및 기타 수학 연산을 수행하도록 특별히 설계되었다.
NPU는 AI 워크로드에 필요한 데이터 처리 유형에 최적화되어 있으며 기존 CPU 및 GPU에 비해 성능이 크게 향상되었다. 일반적으로 전력 효율성이 주요 관심사인 스마트폰, 카메라 및 IoT 장치와 같은 에지 디바이스(edge device, 데이터를 발생하는 기기)에 사용된다.
Graphics Processing Units(GPU)
GPU는 게임 및 비디오 렌더링과 같은 그래픽 집약적인 워크로드를 처리하도록 설계된 고성능 하드웨어 장치이다. 그러나 병렬 계산을 수행할 수 있는 기능으로 인해 AI 워크로드에도 적합하다.
GPU에는 여러 계산을 동시에 수행하는 데 사용할 수 있는 많은 수의 처리 코어가 있다. 따라서 많은 양의 데이터를 병렬로 처리해야 하는 AI 모델의 학습 및 추론과 같은 작업에 매우 적합하다.
GPU는 2010년대 초반까지 컴퓨터 그래픽 처리에만 사용되었지만 2006년에는 GPGPU(General Purpose Computing on Graphics Processing Unit)가 도입되어 GPU사용이 그래픽 처리를 넘어 다양한 분야로 확장되었다.
성능 비교
Neural Processing Units(NPU)
NPU는 AI 워크로드를 처리하도록 특별히 설계되었으며 기존 CPU 및 GPU에 비해 성능이 크게 향상되었다. 행렬 곱셈 및 기타 수학 연산과 같은 AI 워크로드에 필요한 데이터 처리 유형에 최적화되어 있다.
NPU는 CPU와 GPU보다 훨씬 빠르게 이러한 작업을 수행할 수 있으므로 AI 모델의 훈련 및 추론에 이상적이다. 또한, GPU보다 더 큰 데이터 세트를 처리할 수 있으며, 이는 복잡한 AI 워크로드에 중요하다.
Graphics Processing Units(GPU)
GPU는 병렬 계산을 수행할 수 있는 기능으로 인해 AI 워크로드에도 적합하다. 여러 계산을 동시에 수행하는 데 사용할 수 있는 많은 수의 처리 코어가 있다.
GPU는 CPU보다 훨씬 빠르게 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 계산을 수행할 수 있다. 또한 사용자 정의가 가능하여 광범위한 AI 워크로드에 적합하다.
전력 효율 비교
NPU와 GPU 중에서 선택할 때 고려해야 할 또 다른 중요한 요소는 전력이다. 특히 배터리 수명이 주요 관심사인 에지 디바이스에서 중요한 고려사항이다.
Neural Processing Units(NPU)
NPU는 전력 효율이 매우 높기 때문에 스마트폰, 카메라 및 IoT 장치에 매우 적합하다. 성능을 최대화하면서 전력 소비를 최소화하도록 특별히 설계되었다.
NPU는 GPU보다 훨씬 적은 전력으로 AI 워크로드를 수행할 수 있으므로 전력 효율성이 중요한 애플리케이션에 이상적이다.
Graphics Processing Units(GPU)
GPU는 일반적으로 많은 수의 처리 코어와 높은 전력 소비로 인해 NPU보다 전력 효율이 떨어진다. 그러나 여전히 기존 CPU보다 전력 효율이 높으며 올바른 구성으로 전력 효율성을 최적화할 수 있다.
GPU는 일반적으로 전력 소비가 덜 중요한 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 사용된다.
비용 비교
Neural Processing Units(NPU)
NPU는 일반적으로 특수 설계와 더 놓은 성능으로 인해 GPU보다 비싸다. 일반적으로 고급 에지 장치 및 특수 AI 하드웨어에 사용된다. 그러나, NPU의 비용은 기술이 더 널리 보급되고 대량 생산됨에 따라 점차 낮아지고 있으며 시간이 지남에 따라 비용면에서도 효율을 보일 것으로 예상된다.
Graphics Processing Units(GPU)
GPU는 일반적으로 범용 설계와 더 넓은 가용성으로 인해 NPU보다 저렴하다. 게임용 PC 및 기타 소비자 장치뿐만 아니라 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 환경에서 일반적으로 사용된다.
GPU비용은 특정 모델 및 구성에 따라 크게 달라질 수 있다.
선택 시 고려사항
-. 전력 효율성이 중요하고 스마트폰 및 카메라와 같은 에지 장치로 작업하는 경우 NPU가 더 나은 선택일 수 있다.
-. 성능이 최우선이고 대규모 데이터 세트와 복잡한 AI 모델로 작업하는 경우 NPU가 더 나은 선택일 수 있다.
-. 비용이 주요 요인이고 더 많은 범용 AI 워크로드로 작업하는 경우 GPU가 더 나은 선택일 수 있다.
-. 특정 워크로드 및 구성에 최적화할 수 있는 기능을 갖춘, 보다 사용자 지정 가능한 솔루션이 필요한 경우 GPU가 더 나은 선택일 수 있다.
기술동향: Nvidia A2 Tensor Core GPU vs. Furiosa AI NPU, Warboy
최근 기술동향에서 가장 주목받고 있는 Nvidia A2 Tensor Core GPU와 Furiosa AI의 NPU, Warboy는 GPU와 NPU의 기술 비교 및 향후 개발 방향을 알아볼 수 있다.
엔비디아 A2 텐서 코어 GPU
Nvidia A2 Tensor Core GPU는 AI 애플리케이션용으로 설계 된 고성능 컴퓨팅 가속기이다. 400W의 열 설계 전력(TDP)을 가지며 Ampere 아키텍처를 기반으로 한다. GPU에는 8192개의 CUDA 코어와 128개의 Tensor 코어가 있어 딥 러닝에 필요한 행렬 곱셈 및 기타 연산을 수행할 수 있다. 또한, FP16, FP32 및 bfloat16 데이터 유형을 지원하므로 매우 다재다능하다.
성능면에서 Nvidia A2 Tensor Core GPU는 시장에서 사용할 수 있는 가장 강력한 가속기 중 하나이다. FP156 작업의 경우 16 테라플롭, FP78 작업의 경우 32 테라플롭의 최대 성능을 제공한다. 또한, 초당 2 테라바이트의 메모리 대역폭을 가지고 있어 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있다. 다만, TDP가 400W이므로 전력 소비가 중요한 애플리케이션에는 적합하지 않다.
퓨리오사 AI의 NPU, Warboy
Furiosa AI의 NPU Warboy는 AI 애플리케이션을 위해 설계된 NPU이다. TDP는 400W이며 RISC-V 아키텍처를 기반으로 한다. NPU에는 24개의 프로세싱 코어가 있어 딥 러닝에 필요한 행렬 곱셈 및 기타 연산을 수행할 수 있으며 INT8, INT16 및 FP16 데이터 유형을 지원한다.
성능면에서 Nvidia A2 Tensor Core GPU와 경쟁할 수 있는 제품이며 INT128 작동의 경우 8 테라플롭, FP64 작업의 경우 16 테라플롭의 피크 성능을 제공한다. 또한 초당 1.6 테라바이트의 메모리 대역폭을 가지고 있어 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리한다. Furiosa AI의 NPU, Warboy의 TDP는 400W로 Nvidia A2 Tensor Core GPU와 동일한 전력 소비를 보이지만, 유휴 기간 동안 전력 소비가 적기 때문에 GPU보다 에너지 효율이 높다.
AI에서 NPU와 GPU의 미래
NPU와 GPU는 모두 AI의 미래에 중요한 역할을 할 것으로 예상된다. AI 워크로드가 더욱 복잡해지고 까다로워짐에 따라 특수 하드웨어에 대한 필요성은 계속 증가하고 있다.
NPU는 기술이 더 대량 생산되고 소비자 장치에 통합됨에 따라 더 널리 보급되고 접근 가능해질 것으로 예상된다. GPU는 전력 효율성과 사용자 정의에 중점을 두고 계속 발전하고 있으며 이러한 점들이 개선됨으로써 보다 다양한 분야에 적용될 것으로 예상된다.
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