안녕하세요.
오늘 블로그 포스팅은 NPU에 대해서 알아보겠습니다.
NPU는 모바일이나 컴퓨터 부분에서 CPU와 GPU에 이어 AI의 가속화로 NPU의 중요성이 높아지고 있습니다.
이 NPU에 대해서 빠르게 알아보고 이해하는 시간을 가져보겠습니다.
NPU란?
NPU는 Neural Processing Unit의 약자로 간단히 말씀드리면 인공 신경망 처리에 특화된 반도체를 말합니다.
현재 가파른 성장세를 보이고 있는 AI(인공지능)에 필수적인 프로세서라고 할 수 있습니다.
기존 CPU(중앙처리장치)나 GPU(그래픽처리장치)와는 다르게 NPU는 주로 딥 러닝 및 인공 신경망 작업에 최적화된 구조를 가지고 있습니다.
AI의 발달에 따라 NPU의 정의도 자주자주 바뀌고 있지만 주로 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.
주로 인공지능 모델의 학습 및 추론 작업을 가속화 하는데에 중점을 두고 개발하고 있습니다.
이번 갤럭시 S24시리즈에도 NPU의 성능이 대폭 증가된 엑시노스 2400과 스냅드래곤 8gen3가 탑재되어있죠.
아마 애플도 AI에 더 관심있게 뛰어들지 않을까 생각이 됩니다.
NPU 딥러닝과 머신러닝 차이
NPU의 AI 인공신경망 처리에는 딥러닝과 머신러닝이 사용이 되어지고 기사나 설명글을 보시면 항상 두 단어는 심심찮게 볼 수 있을겁니다.
둘다 간단히 말하면 기꼐 학습의 종류라고 할 수 있지만 엄밀히 따지면 딥러닝이 머신러닝의 한 범주에 속해 있다고 볼 수 있고 큰 카테고리로 나누게 되면 꽤 큰 차이가 납니다.
딥러닝
딥러닝은 대용량 데이터나 복잡한 문제를 처리하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 대신에 대용량 데이터나 복잡한 문제를 해결하기 위해 많은 데이터와 연산 리소스, 자료를 필요로 합니다.
그러다 보니 데이터로부터 스스로 필요한 특징을 추출하기 때문에 사람의 개입이 줄어들고 데이터베이스에 많은 자료가 있으면 있을수록 유용하고 필요한 정보만을 추출할 수 있습니다.
머신러닝
딥러닝과는 다르게 주로 사전에 정의된 특징을 기반으로 모델을 학습합니다.
딥러닝과 가장 큰 차이점으로 사람(엔지니어)가 모델의 구졸르 설계하는 등 사람의 개입이 훨씬 많이 필요하며 복잡한 패턴을 학습할 수 있으나 AI가 스스로 추상화나 비선형의 정보, 모델을 다루는 데에는 어려움 또는 한계가 있습니다.
NPU와 AI의 전망 및 선두기업
NPU는 AI기술의 발전과 더불어 계속 변화하며 발전해가고 있습니다. 점점 많은 데이터량과 처리량의 증가함에 따라 더더욱 빠르게 처리를 할 수 있는 칩셋이 개발되고 있는데요.
초기 개발단계때는 인공지능에 사용되는 딥 러닝 작업에 중점을 두었지만 지금은 컴퓨터 비전이나 음악, 예술, 이미지 향상 등과 같은 다양한 분야에서 응용이 되어지고 있습니다.
향후 모바일 기기나 카메라, 로봇, 자율주행등에 매우 활발히 쓰여질 것으로 보여지고있고 모바일 기기는 삼성의 갤럭시 S24시리즈에 사용이 되어지었고 향후 애플이나 구글픽셀등과 같은 기기에서도 지원을 할 예정이라고 합니다.
그리고 자율주행과 같은 영역에서는 제일 필수적인 역할을 해야하는 NPU인데요.
자율주행같은 경우는 경로, 주변교통상황, 주변환경, 거리, 이동경로 등의 매우 복잡한 정보들을 종합하여 빠르게 전산을 처리해야하는 부분입니다.
또한 실시간으로 이루어져야 하는 부분이기 때문에 NPU의 발전에 가장 영향을 많이 받는 영역이 아닐까 생각이 됩니다.
이 영역분야에서는 테슬라의 자율주행이 가장 빠르게 발전되어지고 있다고 생각이 됩니다.
차선유지, 물체감지, 주행경로 계획등 많은 데이터가 딥러닝되어지고 알고리즘이 쌓여져야 가능하기 때문입니다.
NPU에 대한 인공지능, 딥러닝 등에 관심을 많이 가지신 분들은 주식에 대해서도 많이 알고 싶어 하시는데요.
주로 NPU를 담당하는 기업은 대표적으로 크게 인텔, 구글, 화웨이, 퀄컴, AMD, 삼성전자, 애플 등이 NPU 반도체 개발에 힘쓰고 있습니다.
삼성전자는 다시 한번 말씀 드리지만 이번 S24 시리즈에 들어간 엑시노스 시리즈에서도 AI와 NPU의 기능을 대폭 향상시켜 모바일 디바이스에서 딥러닝을 지원하고 있습니다.
또한 '엔비디아'를 많이 떠올리실텐데 의외로 엔비디아는 GPU의 딥러닝과 머신 러닝 작업에서 높은 성능을 보여 주고 있지 NPU에 대한 전용 하드웨어를 출시하거나 개발한 적이 없습니다.
하지만 GPU를 통한 딥 러닝 성능을 향상시키기 위해 기술을 제공중입니다.
마치며
오늘은 NPU에 대해서 간단하고 빠르게 알아보았습니다.
도움이 되었으면 좋겠습니다.
세상이 격변하는 시기 AI로 인한 더 빠른 발전과 더불어 CPU와 GPU만으로 사는 세상이 지나 NPU라는 기술이 나오고 있습니다.
빠르게 변화하는 사회에 좋아하는 반도체 공부할 것이 점점 많아지니 기분이 좋아집니다.
오늘 포스팅도 봐주셔서 감사하고 다음 포스팅으로 뵙겠습니다.
감사합니다.
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