AI 반도체의 종류 : GPU와 NPU 특징 비교

 

GPU(Graphics Processing Unit)와 NPU(Neural Processing Unit)는 모두 인공지능(AI) 및 고성능 연산 작업에 사용되는 프로세서입니다. 그러나 이 둘은 설계 목적과 사용 방식에서 중요한 차이점을 가지고 있습니다.

공통점

• 병렬 처리 능력: GPU와 NPU는 모두 대량의 연산을 병렬로 처리할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 이는 AI 작업, 특히 딥러닝과 같은 대규모 데이터 처리에서 매우 중요합니다. 많은 연산을 동시에 처리할 수 있어, 복잡한 모델 훈련과 추론을 빠르게 수행할 수 있습니다.
• AI 연산 최적화: 두 프로세서 모두 AI 및 머신러닝 작업을 가속화하도록 설계되었습니다. GPU는 다양한 연산에 활용될 수 있는 반면, NPU는 특히 신경망 연산에 최적화되어 있어, 딥러닝 모델의 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다.
• 고성능 컴퓨팅: GPU와 NPU 모두 고성능 컴퓨팅 환경에서 활용됩니다. GPU는 그래픽 렌더링뿐만 아니라, 과학적 시뮬레이션, 데이터 분석, AI 훈련 등 다양한 고성능 작업에 사용됩니다. NPU는 주로 AI 추론 작업에 최적화되어 있어, AI 가속기 역할을 수행합니다.

차이점

• 설계 목적: GPU는 원래 그래픽 처리, 특히 3D 렌더링과 같은 작업을 위해 개발되었지만, 병렬 연산 능력 덕분에 AI 작업에도 널리 사용되고 있습니다. 반면, NPU는 AI, 특히 신경망 연산을 빠르고 효율적으로 수행하기 위해 처음부터 설계된 전용 하드웨어입니다.
• 유연성: GPU는 범용성이 높아 그래픽 작업 외에도 다양한 연산 작업에 사용할 수 있습니다. 반면, NPU는 특정 AI 작업, 특히 신경망 연산에 최적화되어 있어, 그 외의 작업에서는 상대적으로 유연성이 떨어집니다.
• 전력 효율성: NPU는 AI 작업에 최적화된 설계 덕분에 GPU에 비해 전력 효율성이 높습니다. 이는 특히 모바일 기기나 임베디드 시스템과 같이 에너지 소모가 중요한 환경에서 큰 장점이 됩니다. 반면, GPU는 높은 전력을 소비하며, 이로 인해 열 발생과 에너지 비용이 높을 수 있습니다.

주요 제품

• GPU: NVIDIA의 GeForce RTX 시리즈와 Tesla 시리즈는 AI와 고성능 컴퓨팅 작업에서 널리 사용되는 대표적인 GPU 제품군입니다. AMD의 Radeon과 Instinct 시리즈도 비슷한 목적으로 사용됩니다.
• NPU: Google의 Tensor Processing Unit(TPU)는 NPU의 대표적인 예로, 특히 텐서플로우와 같은 딥러닝 프레임워크에서 AI 연산을 가속화하는 데 사용됩니다. Huawei의 Kirin 970과 Kirin 990에 탑재된 NPU는 스마트폰 내 AI 기능을 효율적으로 처리하는 데 사용됩니다. 또한, Apple의 A 시리즈 칩셋에 포함된 Neural Engine도 AI 연산을 가속화하는 NPU입니다.

결론

GPU와 NPU는 모두 AI 작업에서 중요한 역할을 하지만, 설계 목적과 사용 환경에 따라 선택이 달라집니다. GPU는 범용성과 강력한 병렬 처리 능력으로 다양한 연산 작업에 유리한 반면, NPU는 특정 AI 작업에서 높은 효율성과 전력 절약을 제공합니다. 이 둘을 적절히 활용함으로써, AI와 고성능 컴퓨팅 작업을 최적화할 수 있습니다.