AI가 발전함에 따라 NPU란 무엇인지 궁금해하는 분들이 최근 늘어나고 있는데요. 이 글에서 NPU 뜻과 원리는 무엇인지 그리고 어떤 구조를 가지는지에 대해 정리해서 공유드립니다. 글의 내용을 통해 NPU에 대한 전반적인 내용을 모두 알 수 있을 것입니다.
목차
- NPU란 무엇일까?
- NPU 원리 – 인공지능의 한 분야인 딥러닝에 최적화
- NPU 특징 – 고속 연산 / 저전력 / 실시간 처리
- 다른 프로세서들과의 차이점 – CPU / GPU / TPU
- NPU의 활용 사례 10가지
NPU란 무엇일까?
안녕하세요! 컴퓨터 초보자를 위한 친절한 IT가이드 컴퓨터앤가이드입니다.
NPU란 용어를 들어본 적 있으신가요? 최근에는 컴퓨터의 사양을 보면 예전에는 볼 수 없었던 NPU란 단어가 등장하곤 하는데요. 인공지능(AI)이 우리의 삶에 깊숙히 들어온 것은 얼마되지 않았지만 이를 실현하기 위한 하드웨어의 기술이 엄청나게 발전하고 있습니다. 그 중에서 NPU라는 녀석이 AI 연산을 위한 하드웨어로 주목받고 있습니다. 먼저 이 NPU가 무엇인지와 등장한 배경에 대해 알아보도록 하겠습니다.
NPU는 Neural Processing Unit의 약자로 신경처리장치라는 뜻입니다. 이 녀석은 특히 인공지능 연산에 특화된 하드웨어를 의미합니다. 그런데 왜 Neural 즉 신경이라는 단어를 썼을까요? 이것은 우리 뇌의 신경망처럼 학습하고 처리할 수 있다는 의미입니다.
컴퓨터가 사람과 비슷하게 학습하고 처리를 한다는 것이 쉽게 상상하기가 어려운데요. 왜냐면 컴퓨터는 입력한대로 처리만 하는 기계라는 인식이 강하기 때문이고 실제로도 그렇게 작동을 하기 때문입니다. 그런데 이 NPU라는 녀석을 어느정도 이해하기 위해서는 기존의 컴퓨터 구조에 대한 약간의 이해도 필요합니다.
기존 컴퓨터는 CPU를 중심으로 컴퓨팅 처리를 해왔습니다. 즉 모든 연산을 CPU가 담당하는 구조인 것이죠. 그래서 CPU는 컴퓨터의 두뇌다라는 설명이 참 많습니다. 그리고 GPU는 그래픽카드의 연산을 처리하는 녀석으로 주로 그래픽 처리에 특화된 녀석입니다.
원래는 CPU가 모든 연산을 처리했기 때문에 초창기에는 CPU가 그래픽 연산도 처리했었다는 것을 아시나요? CPU가 렌더링을 할 수 있다는 것을 아는 분들이 그렇게 많지 않은 것 같습니다. 내장그래픽 때문이 아니라 CPU 자체가 렌더링 연산을 할 수 있죠. 물론 GPU만큼 훌륭하게 해내지는 못하지만 가능은 합니다. 그러다가 GPU가 발전함에 따라 그래픽 처리에 있어서는 더 이상 GPU의 성능을 쫓아가지 못합니다.
그러면 NPU는 어떻게 등장하게 되었을까요?
CPU가 그래픽 연산을 할 수 있지만 그래픽 처리에 특화된 GPU가 발전한 것처럼 NPU도 최근 AI가 엄청나게 발전함에 따라 이와 관련된 연산을 수행하기 위해 등장한 것이죠. 예를 들어 카메라가 실시간으로 화면을 인식해서 물체를 구분하거나 자율주행 자동차가 도로의 상황을 인식하는 등의 일들이 가능해 졌는데 이럴 때 필요한 연산에 특화된 하드웨어입니다.
초창기에 전화선으로 인터넷을 하던(?) 시절부터 컴퓨터의 발전을 지켜봐온 사람으로서 AI의 발전으로 예전에는 상상도 하지 못했던 일들을 요즘에는 당연하게 하는 것 같습니다. 최근 스마트폰으로 인공지능 관련된 기능을 경험한 분들이라면 인공지능의 강력한 성능을 잘 알 것입니다. 물론 어떤 경우는 사람의 생각과 다르게 예상치 못한 결과가 나오기도 하곤 하죠.
그렇다 하더라도 입력한 값만 처리하던 단순한 기계에서 마치 사람처럼 학습하고 처리를 할 수 있는 복잡한 기계가 등장했다는 것 자체가 놀라운 일입니다.
참고로 CPU와 GPU의 동작원리 그리고 인공지능이 등장하게 된 배경이 궁금하다면 SK하이닉스의 인공지능시대 페이지에서 관련 내용을 확인해 보시기 바랍니다.
그리고 CPU에 대해 조금 더 알아보고 싶다면 아래 컴퓨터 부품 설명을 정리한 글에서 알 수 있습니다.
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NPU 원리 – 인공지능의 한 분야인 딥러닝에 최적화
그러면 이제 NPU 원리에 대해 간단히 알아보도록 하죠! 인공지능의 한 종류인 딥러닝(Deep Learning)이라는 단어를 들어보았을 텐데요. 딥러닝이란 사람 두뇌의 복잡한 의사 결정 능력을 기계가 시뮬레이션하고 학습하는 것을 의미합니다. 기계를 가르친다니 정말 예전에는 황당한 개념이었을 수 있지만 현재는 그렇지 않죠.
NPU는 딥러닝에 필요한 핵심 작업인 행렬 연산을 수행하는데 최적화되어 있습니다. 갑자기 행렬연산이 왜 필요하냐고 물으면 단순히 사람의 뇌가 정보를 처리하는 것처럼 여러 데이터를 복잡하게 처리할 수 있다는 정도로 이해해도 좋을 것 같습니다. 실제로는 입력, 출력, 레이어와 같은 개념을 아는 것과 더불어 수학 계산이 조금 필요하죠. 너무 복잡하게는 생각하지 않아도 좋을 것 같습니다. 왜냐면 결국 사용자에게는 원하는 결과값이 중요하기 때문입니다.
조금 더 깊게 들어가보면 NPU는 딥러닝의 인공신경망(ANN, Artificial Neural Network)이라는 녀석의 동작을 빠르게 수행하기 위해 설계되었습니다. 이 ANN이라는 녀석도 약간의 알고리즘 개선을 통해 DNN, CNN, RNN의 다양한 형태로 나누어지게 됩니다. 그렇지만 공통적으로 가지고 있는 개념이 사람 뇌의 뉴런(Neuron)과 시냅스(Synapse)입니다.
아마 이 용어들에 대해 한 번쯤은 들어보았을 것입니다. 사람의 뇌에는 엄청나게 많은 신경세포인 뉴런이 있는데 어떤 자극을 받아 기억이 시냅스라는 곳에 저장된다고 하죠. 이러한 복잡한 연산을 컴퓨터가 흉내내려면 당연히 수많은 뉴런과 시냅스와 대응되는 정보를 행렬 연산의 형태로 병렬로 처리해야 합니다. 이 때 NPU는 이것을 효과적으로 처리하기 위한 연산을 담당하고 있습니다.
너무 복잡하다면 단순히 컴퓨터에 맞춰서 생각을 해보죠. 결국 우리가 원하는 인공지능과 관련된 연산은 엄청나게 복잡한 연산을 해야하기 때문에 기존의 하드웨어 이외에도 이것을 담당하는 특화된 하드웨어가 필요해졌고 이것이 NPU라고 생각하면 되겠습니다.
NPU 특징 – 고속 연산 / 저전력 / 실시간 처리
NPU는 인공지능에 특화되어있다는 특성상 몇 가지 특징을 가질 수 밖에 없는데요. 단순하게 정리하면 아래와 같은데 이에 대해서 조금 더 풀어서 설명드려보겠습니다.
- 고속 연산
- 저전력
- 실시간 처리
첫째로는 앞서 보았듯이 고속 연산이 가능하다는 점입니다. 인공지능은 사용자에게는 단순히 신기하고 새로운 경험일 수도 있지만 이러한 결과는 컴퓨터의 초고속 연산이 가능하기 때문입니다. 예를 들어 최근 삼성전자의 스마트폰에서 강조한 실시간 언어번역기능, 이미지를 드래그하면 해당 이미지를 인식해서 바로 어떤 물건이나 사람인지 검색해주는 기술 등은 사용자에게는 간단한 조작으로 가능하지만 컴퓨터에게는 많은 연산이 필요하죠.
두번째로는 상대적으로 저전력을 소모한다는 점입니다. 전자기기는 해야될 연산이 많아질수록 많은 전력을 소비합니다. 그래픽카드의 CPU라 불리는 데스크탑의 GPU는 그래픽 처리를 위한 렌더링을 위해 엄청나게 많은 병렬연산을 해야하고 풀로드시 소비전력이 수백W 수준으로 상당히 높습니다. 이에 비해 노트북의 NPU는 수W 정도를 소모하기 때문에 차이가 많이 나죠. 물론 데스크탑과 노트북의 서로 다른 프로세서들을 비교하는 것이 잘못되었다고 생각할 수도 있지만 전력소모라는 측면에서만 보면 그 차이는 엄청납니다.
세번째로는 실시간 처리에 특화되었다는 점입니다. 이것은 기존의 컴퓨터 구조가 느리다는 의미가 아닙니다. 다만 빠른 CPU와 GPU도 목적 자체는 실시간 처리를 위해서라기보다는 원하는 결과를 정확히 얻기 위한 측면이 중요한데요. NPU는 그 자체로 사용자에게 실시간으로 결과를 보여주기 위한 것입니다. 예를 들어 노트북의 웹캠을 통해 회의를 할 때 사람의 시선은 보통 디스플레이로 향하게 되어 있는데 이 때 웹캠은 보통 상단에 위치하므로 반대편에서 보는 사람은 상대방의 시선이 아래로 내려가 있게 되죠. 그런데 AI 기능을 이용하면 마치 시선이 웹캠을 쳐다보고 있어서 상대방이 자신을 쳐다보는 것처럼 실시간으로 처리할 수 있습니다. 바로 이런 기능을 의미합니다.
다른 프로세서들과의 차이점 – CPU / GPU / TPU
앞서 NPU에 대해 전반적인 내용들에 대해 알아보았는데요. 이번에는 NPU와 다른 프로세서들과의 차이점에 대해서 정리해 보았습니다. 간단하게 표로 알아보도록 하죠.
| 프로세서 | 특징 | 주된 사용처 | 장단점 |
| CPU | 범용 프로세서, 호환성 높음 | 일반 PC, 스마트폰 | 범용성 높음, AI 처리 느림 |
| GPU | 병렬 연산에 특화 | 그래픽 작업, AI 연산 | 병렬 연산에 강하고 AI 최적화는 약간 부족 |
| NPU | AI 전용 연산에 특화 | AI 연산이 필요한 많은 분야 (ex) 스마트폰, 자율주행, IoT 디바이스 등) | AI 처리에 최적화, 전력 효율 높음 |
| TPU | 구글 AI 전용 프로세서 | 구글 클라우드 서비스 | 고성능, 특정 작업에 특화 |
표를 보면 각각의 프로세서들의 차이가 드러납니다. CPU는 두뇌라는 별명처럼 범용이고 GPU는 그래픽 처리에 특화된 것이며 NPU는 AI 전용 연산에 특화되었죠. 그리고 참고로 TPU는 Tensor Processing Unit으로 구글에서 개발한 전용 하드웨어입니다.
NPU의 활용 사례 10가지
앞서 NPU에 대한 전반적인 내용들을 알아보았습니다. 여기서는 마지막으로 NPU가 어떻게 활용되는지에 대해 표 형식으로 다양한 분야의 사례들을 정리해서 공유드립니다. 물론 여기에 활용되는 부분들은 예시일 뿐이지만 실제로 우리 일상에서 이미 활용되는 다양한 사례들을 접할 수 있을 것입니다.
| 사례 | 기능 |
| 스마트폰 AI 카메라 (실시간 이미지 분석 미 사진 품질 개선) | 풍경, 음식, 인물 등 자동 인식 후 최적의 촬영 설정을 적용 피사체와 배경을 분리하여 배경을 흐리게 하는 보케 효과 어두운 환경에서 노이즈를 줄이고 선명하게 하는 저조도 촬영 |
| 자율주행 자동차 (도로 상황 분석 및 빠른 의사결정처리) | 차량, 보행자, 신호등, 도로 표지판을 실시간으로 감지 전방의 장애물을 감지하고 긴급제동을 작동 도로의 차선을 인식해 차선을 유지하는 기능 |
| 스마트 스피커 (음석 분석 및 사용자 명령 처리) | 실시간 음성 인식해서 글자로 변환 복잡한 질문이나 명령 등을 해석해서 적절하게 답변 사용자의 발음이나 언어 타입을 학습해 인식률을 높임 |
| 의료 영상 분석 (X-Ray, MRI, CT 등 이미지 분석 및 질병 판단) | 암 세포를 신속하게 탐지해내는 기술 응급 상황에서 CT 스캔을 분석해 뇌출혈 여부 판별 3D 장기 이미지 모델링을 생성해 수술 계획을 지원 |
| 번역 및 실시간 통역 (텍스트 및 음성 통역 실시간 처리) | 화상 회의 또는 화상 전화시 상대방 언어를 다른 언어로 변환 카메라로 찍은 간판이나 메뉴를 사용자가 알 수 있는 언어로 변환 |
| 드론 및 로봇 제어 (실시간 연산으로 자율적인 작동) | 드론이 비행 중 장애물 인식 및 회피하는 경로 최적화 물체 인식 후 정확히 집어내는 로봇 비전 시스템 위험한 환경에서 드론이 독립적으로 자율 탐사 |
| 얼굴 인식 및 생체 인증 (실시간 얼굴 인식 및 인증) | 사용자 얼굴을 감지해 스마트폰 잠금 해제 회사에서 얼굴인식 출입 통제하는 출입 관리 시스템 지문, 홍채, 음성 등 생체데이터 분석을 이용한 보안강화 |
| 스마트 팩토리 (제조 과정 데이터 분석 및 공장 자동화) | 제품 실시간 스캔으로 결함 있는 불량품 검출 작업 중인 로봇의 경로나 동작을 최적화하는 작업 관리 기계가 고장이 나기 전에 이상 징후를 감지 |
| 엣지 컴퓨팅 (클라우드 서버에 데이터 전송하지 않고 실시간 처리) | 범죄 의심 행동을 감지하고 경고 알림 전송하는 스마트 CCTV 센서를 통해 주변 환경을 모니터링하는 IoT 센서 실시간으로 심박수와 산소 포화도를 분석하는 웨어러블 디바이스 |
| AR 및 VR (증강현실과 가상현실의 복잡한 그래픽 연산 및 인식되는 객체를 추적) | 사용자의 위치와 동작을 인식해 몰입감 높은 AR 게임 제공 AR을 통해 가구나 옷 등을 실제 공간에 배치해보는 가상 쇼핑 VR을 통해 수술을 시뮬레이션 해보는 의료 훈련 |
마치며
여기까지 NPU란 무엇인지 그리고 원리와 특징 등 다양한 부분들에 대해서 알아보았는데요.
현재 인공지능은 더 이상 실현 불가능한 기술이 아닌 우리 일상에서도 쉽게 접할 수 있는 기술로 발전되었습니다. 자연스럽게 다양한 분야에서 인공지능과 관련된 여러가지 기술들이 발전하고 있죠. 단순히 신기할 뿐만 아니라 실제로 사용자에게 유익하고 도움이 되는 기술들이 점점 쏟아지고 있는데요.
아무쪼록 이 글이 NPU가 무엇인지 궁금했던 분들에게 좋은 가이드가 되었기를 바랍니다.
감사합니다.