신경 처리 유닛(NPUs): 차세대 AI 및 컴퓨팅의 원동력

GPU가曾一度 AI 작업에서 CPU를凌駕한 것처럼, 신경 처리 유닛(NPUs)은 더욱 빠르고 효율적인 성능을 제공함으로써 GPU를 도전할 준비가 되어 있습니다. 특히, 대규모 실시간 처리가 빠른 속도와 낮은 비용으로 발생해야 하는 생성적 AI의 경우에 그렇습니다.

NPUs는 어떻게 작동하며, 왜 현대적인 AI 작업에서 그들의 GPU 전임자들을 능가하는지, 그리고 강력한 데이터 센터 인프라에서 일상적인 소비자 기기로 모든 것에 필수적인 이유는 무엇인지에 대한 질문입니다. 다음 큰 AI 배포를 전략화하거나 단순히 기술의 최전선에 대해 호기심이 있는 경우, NPUs가 AI를 재정의하고 차세대 컴퓨팅의 돌파구가 될 수 있는 이유를 이해하는 것이 중요합니다.

신경 처리 유닛(NPU)이란?

신경 처리 유닛(NPU)은 현대적인 AI 및 기계 학습 작업의 고유한 요구 사항을 처리하기 위해 지면부터 설계된 특수한 마이크로프로세서입니다. 중앙 처리 장치(CPUs)와 그래픽 처리 장치(GPUs)는 전통적으로 전통적인 컴퓨팅 작업과 그래픽 렌더링을 처리해 왔지만, 깊은 신경망의 계산적 집중도를 처리하기 위해 원래 설계되지 않았습니다. NPUs는 병렬、高 처리량 작업에 특히 중점을 두어 이 간격을 메웁니다. 이러한 작업에는 행렬 곱셈과 텐서 수학이 포함됩니다.

NPUs를 일반-purpose CPUs와 GPUs와 구별하는 주요 측면은 다음과 같습니다:

• 최적화된 AI 산술: NPUs는 처리 능력과 에너지 효율성을 균형을 유지하기 위해 일반적으로 낮은 정밀도 데이터 유형(예: 8비트 정수 산술 또는 더 낮은)을 사용합니다. 반면에 CPUs와 GPUs는 일반적으로 더 높은 정밀도의 부동소수점 계산에 의존합니다.
• 병렬화된 아키텍처: NPUs는 AI 작업을 수천 개(또는 수백만 개)의 더 작은 계산으로 나눌 수 있으며, 이는 처리량을 크게 증가시킵니다.
• 에너지 효율성: 불필요한 명령을 제거하고 신경망 작업에 특화하여 최적화함으로써, NPUs는 동일한 AI 작업을 수행하는 GPU 또는 CPU보다 더 높은 성능을 낮은 전력으로 달성할 수 있습니다.

AI 가속기라고도 알려진 NPUs는 종종 서버 마더보드에 연결된 별도의 하드웨어로 나타나거나, 스마트폰, 랩톱 또는 에지 장치의 시스템 온 칩(SoC)의 일부로 나타납니다.

생성적 AI를 위한 NPUs의 중요성

대규모 언어 모델(예: ChatGPT), 이미지 생성 도구(예: DALL·E) 및 비디오 합성 모델을 포함하는 생성적 AI의 폭발적인 상승은 대규모 데이터를 처리하고 실시간으로 처리하며 효율적으로 학습할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼을 요구합니다. 전통적인 프로세서는 이러한 요구 사항에 어려움을 겪을 수 있으며, 이는 높은 에너지 소비, 증가된 대기 시간 및 처리량 병목 현상을 초래할 수 있습니다.

생성적 AI를 위한 NPUs의 주요 이점

1. 실시간 처리: 생성적 AI 모델(예: 트랜스포머, 확산 모델 및 생성적 적대적 네트워크)은 광범위한 행렬 및 텐서 작업을 포함합니다. NPUs는 행렬을 곱하고 벡터를 병렬로 추가하는 데 탁월하여 생성적 모델이 낮은 대기 시간 성능을 달성하도록 도와줍니다.
2. 확장성: NPUs는 병렬 확장에 최적화되어 있어 생성적 AI에서 사용되는 대규모 아키텍처에 강력한 적합성입니다. 데이터 센터 클러스터에 더 많은 NPU 코어 또는 NPUs를 추가하면 에너지 비용을 크게 증가시키지 않고 선형적으로 AI 성능을 증가시킬 수 있습니다.
3. 에너지 효율성: 생성적 모델의 복잡성이 증가함에 따라 전력 소비도 증가합니다. NPUs는 생성적 AI가 필요한 정확한 수학에만 집중하여 다른 계산에서 오버헤드를 제거함으로써 에너지 자국을 제어합니다.

NPUs의 주요 특징

1. 병렬 처리: 계산 작업을 많은 작은 작업으로 나누어 NPUs는 대규모 행렬 작업을 훨씬 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 깊은 학습 작업에서 중요한 병렬성입니다. 여기서 훈련 및 추론에는 대규모 데이터 배치가 포함됩니다.
2. 저 정밀도 산술: 대부분의 신경망 계산은 32비트 또는 64비트 부동소수점 연산의 정밀도를 필요로 하지 않습니다. 저 정밀도 데이터 유형(예: 8비트 정수)은 처리된 각 연산당 비트 수를 크게 줄여서 모델의 정확성을 유지하면서 더 빠르고 에너지 효율적인 실행을 가능하게 합니다.
3. 고 대역폭 온 칩 메모리: 프로세서 근처에서 대규모 훈련 또는 추론 데이터를 유지하는 능력은 AI 작업에 중요합니다. 많은 NPUs에는 신경망을 위해 특별히 설계된 고급 메모리 하위 시스템 또는 온 칩 고 대역폭 메모리(HBM)가 특징으로, 외부 메모리와의 상시 통신 필요성을 줄입니다.
4. 하드웨어 가속 기술: 현대적인 NPU 아키텍처는 시스톨릭 어레이 또는 텐서 코어와 같은 전문 하드웨어 유닛을 종종 포함하여 행렬 곱셈 및 기타 AI 중심 작업을 최소한의 오버헤드로 매우 빠른 속도로 수행할 수 있습니다.

NPUs의 작동: 뇌의 시뮬레이션

NPUs는 인간 뇌의 신경망에서 영감을 얻습니다. 수십억 개의 뉴런과 시냅스가 정보를 병렬로 처리하는 것처럼, NPU는 대규모 데이터셋을 동시에 처리할 수 있는 수많은 처리 요소로 구성됩니다. 이 설계는 다음 작업에 특히 효과적입니다:

• 이미지 인식 및 처리
• 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식
• 객체 감지 및 자율 주행
• 생성적 AI(예: 이미지 생성 및 텍스트 생성)

시냅스 가중치 및 학습

신경망 계산의 핵심은 뉴런의 연결의 “강도” 또는 “중요성”을 나타내는 가중치의 개념입니다. NPUs는 이러한 가중치를 하드웨어에 직접 통합하여 모델이 학습하는 동안 더 빠르고 에너지 효율적인 업데이트를 가능하게 합니다.

단순화된 고용량 코어

CPU는 전통적으로 다양한 작업(웹 브라우징에서 스프레드시트 계산까지)을 처리해 왔지만, NPUs는 몇 가지 핵심 작업(예: 행렬 곱셈, 활성화 함수 및畳み込み)에만 집중하도록 설계를 단순화합니다. 이러한 작업은 반복적으로 병렬로 실행됩니다.

NPUs 대 GPU 대 CPU

각 프로세서 유형은 현대 컴퓨팅에서 고유한 역할을 하지만, AI 작업을 처리할 때는 일부 중복이 있습니다. 여기에는 간단한 설명이 있습니다:

요약: CPU는 전체 시스템 제어 및 전통적인 워크플로에 여전히 중요하지만, GPU는 강력한 병렬 처리 능력을 제공하며(특히 그래픽 집중적인 작업에서), NPUs는 AI 가속을 위해 특별히 설계되어 있으며, 일반적으로 기계 학습 작업에서 더 높은 성능-와트를 제공합니다.

실제 세계의 NPU 응용

데이터 센터 및 클라우드 AI

대규모 데이터 센터에는 서버 마더보드에 직접 연결할 수 있는 별도의 NPUs가 있습니다. 이러한 NPUs는 Netflix 및 Amazon과 같은 추천 엔진에서 실제 시간 텍스트 및 이미지 생성과 같은 생성적 AI까지 모든 것을 가속화합니다.

스마트폰 및 소비자 전자 제품

오늘날의 많은 고급 스마트폰, 랩톱 및 태블릿에는 SoC에 직접적으로 NPU 또는 AI 엔진이 통합되어 있습니다. Apple의 Neural Engine, Qualcomm의 Hexagon NPU 및 삼성의 Neural Processing Engine는 통합 솔루션의 예입니다. 이러한 접근 방식은 다음을 가능하게 합니다:

• 실시간 이미지 및 비디오 처리(예: 비디오 통화의 배경 흐림)
• 장치 내 음성 조작(음성 인식 포함)
• 장면 감지, 얼굴 인식 및 고급 이미지 안정화와 같은 지능형 카메라 기능

에지 디바이스 및 IoT

NPUs는 에지 컴퓨팅에서 중요한 역할을 하게 되었습니다. 여기서 장치는 클라우드에 데이터를 보내는 대신 데이터를 로컬에서 처리해야 합니다. 이는 낮은 대기 시간, 데이터 개인 정보 보호 또는 실시간 피드백이 필요한 응용 프로그램에서 특히 유용합니다. 생각해 볼 수 있는 예로는 스마트 홈 디바이스, 산업 4.0 센서, 드론, 자율 주행 차량 등이 있습니다.

로봇공학

자동화된 창고 로봇에서 로봇 수술 보조까지, NPUs는 센서 입력에 따라 분할초 단위의 결정에 도움이 될 수 있습니다. 비디오 피드(객체 감지 및 패턴 인식) 및 기타 센서 데이터를 빠르게 처리하는 능력은 다음 세대의 자율 및 반자율 로봇에 변혁적입니다.

에지 컴퓨팅 및 온 디바이스 AI를 위한 NPUs

에지 컴퓨팅의 중요성

AI가 웨어러블, 원격 센서 및 기타 IoT 디바이스로 확장함에 따라, 데이터를 근처에서 처리하는 능력(클라우드 대신)은 이전보다 더 중요할 수 있습니다. 에지 AI는 데이터 전송 비용을 줄이고, 대기 시간 문제를 완화하며, 민감한 정보를 디바이스에 유지하여 보안 및 개인 정보 보호를 향상시킵니다.

에지 AI의 NPUs 역할

1. 저 전력 소비: 종종 배터리 구동 또는 에너지 제약이 있는 에지 디바이스는 리소스를 소모하지 않고 작동할 수 있는 AI 프로세서가 필요합니다. NPUs는 효율적인 행렬 작업에 최적화되어 있기 때문에 완벽한 적합입니다.
2. 실시간 통찰력: 비상시 또는 공장의 이상을 감지하는 것과 같은 경우, 분할초 단위의 추론 결정은 응용 프로그램의 가용성을 결정할 수 있습니다. NPUs는 최소한의 오버헤드로 이러한 기능을 제공합니다.
3. 스마트폰 응용 프로그램: 온 디바이스 생성적 AI의 출현으로, 스마트폰의 NPUs는 이미 고급 카메라 기능, 실시간 언어 번역 및 상황 인식 음성 지원을 구동하고 있습니다.

NPUs 및 AI의 미래

생성적 AI의 능력이 지수적으로 증가함에 따라, 고성능 및 초고효율 컴퓨팅에 대한 요구도 증가할 것입니다. 이미 하드웨어 제조업체는 Intel, AMD, Nvidia, Apple, Qualcomm 및 Samsung와 같은 NPUs 아키텍처를 포함하거나 개선하기 위해 경쟁하고 있습니다. 마찬가지로, 데이터 센터는 CPU, GPU 및 NPUs가 공존하는 이기종 컴퓨팅 모델로 전환하여 점점 더 전문적인 작업을 대규모로 처리하고 있습니다.

차세대 생성적 AI를 위한 NPUs

• 더 낮은 대기 시간: 미래의 NPUs는 거의 즉각적인 실시간 추론을 달성할 수 있어, 가상 개인 보조자 및 실시간 콘텐츠 생성이 일상 생활의 자연스러운 부분이 될 수 있습니다.
• 실시간 모델 조정: 모델이 더 동적이 되고(아키텍처 및 가중치를 실시간으로 조정함) NPUs는 연속적인 온라인 학습 시나리오를 처리하기 위해 발전할 것입니다.
• 시각 및 언어를 넘어서: 생성적 AI는 곧 복잡한 다중 감각 출력으로 확장될 것입니다. 여기에는 실시간 햅틱 피드백, 3D 객체 생성 또는 심지어 오디오-비주얼 몰입형 경험 등이 포함됩니다.

다중 프로세서 협업

이기종 컴퓨팅에는 각 작업에 적합한 프로세서를 활용하는 것이 포함됩니다. CPU는 일반화된 작업 및 오케스트레이션을 처리하고, GPU는 대규모 병렬 작업(예: 그래픽 또는 대규모 행렬 계산)을 처리하며, NPU는 전문적인 AI 작업, 특히 대규모 신경망 추론을 구동합니다.

이 미래 시나리오에서, 응용 프로그램은 더 유연하고 강력해집니다:

• 생성적 예술은 로컬에서 실행될 수 있으며, NPU는 실시간 스타일 전환 또는 업스케일링 작업을 처리합니다.
• 엔터프라이즈 소프트웨어는 AI 기반 자연어 처리를 필요로 하는 경우, NPU는 문법 교정 및 문맥 이해를 위임할 수 있으며, CPU는 데이터 시각화를 위해 GPU와 협력할 수 있습니다.
• 복잡한 시뮬레이션은 과학 연구에서 CPU, GPU 및 NPUs를 분할하여 효율적으로 수십억 개의 데이터 포인트를 처리할 수 있습니다.

신속한 하드웨어 및 소프트웨어 혁신

AI의 급속한 확장을 위해, 하드웨어 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있습니다:

• 사용자 정의 명령어 세트: 많은 NPUs는 발전하는 AI 알고리즘과 일치하도록 전문 명령어 세트로 개발됩니다.
• 통합 AI 프레임워크: AI 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch, ONNX)는 NPU 백엔드에 최적화된 상태로 유지되므로 개발자 워크플ロー가 간소화됩니다.
• 에지 및 클라우드 수렴: 클라우드에 이전에 제한된 동일한 AI 작업이 이제 클라우드 GPU 및 NPUs 또는 직접 에지 디바이스에서 분산될 수 있습니다.

결론

신경 처리 유닛(NPUs)은 특수한 AI 하드웨어의 새로운 시대를 열어, 깊은 학습, 생성적 AI 및 대규모 데이터 처리의 도전에 직접적으로 대처합니다. 병렬, 저 정밀도 작업에 중점을 둔 NPUs는 전례 없는 성능, 에너지 효율성 및 확장성을 제공합니다. 이는 클라우드 AI뿐만 아니라 일상적인 소비자 기기 및 새로운 에지 응용 프로그램에 필수적입니다.

그들의 중요성은 미래의 AI에서 과장할 수 없습니다. 온 디바이스 생성적 AI의 수요가 증가하고 이기종 컴퓨팅이 표준이 되는대로, NPUs는 전통적인 컴퓨팅에서 CPU와 마찬가지로 AI 구동 시스템에서 필수적인 구성 요소가 될 것입니다. 스마트폰의 실시간 언어 번역 또는 데이터 센터의 대규모 언어 모델을 조율하는 것과 같은 경우, NPU는 기계가 학습하고 세계와 상호 작용하는 방식을 변革할 것입니다. 이는 더 지능적이고, 개인화되고, 에너지 효율적인 컴퓨팅의 미래를 예고합니다.