딥러닝, 머신러닝이라는 단어가 이제는 익숙해질 정도로 많은 분야에서 사용되고 있습니다. 그들과 떼려야 뗄 수 없는 것이 NPU입니다. 무엇인지, 그리고 특징은 무엇인지, 활용 분야와 미래 전망에 대해서 정리해 봤습니다. 1. NPU란?
NPU는 Neural Processing Unit의 약자로, 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝을 구현하기 위한 프로세서입니다. * 머신러닝? 딥러닝 머신러닝(Machine learning)은 대량의 데이터를 신경망과 딥러닝을 사용하여 시스템 자체에서 학습하고 문제를 해결해 나가는 인공지능의 하위 집합입니다.딥러닝(Deep Learning)은 머신러닝의 한 분야로 컴퓨터가 사람처럼 학습하고 판단할 수 있도록 하는 기술로 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 주로 빅데이터 학습에 적합한 개념입니다.
NPU는 딥러닝에 최적화된 성능을 가지고 있습니다. 기존 CPU나 GPU에 비해 동시다발적인 행렬 연산에 강하고, 축적된 데이터를 기반으로 스스로 학습할 수 있습니다.
조금 더 알기 쉽게 설명하자면, NPU는 사람의 뇌와 비슷한 방식으로 정보를 처리하는 프로세서라고 할 수 있습니다. 사람의 뇌는 수많은 신경세포와 시냅스로 연결되어 신호를 주고받으며 동시에 작업을 진행합니다. NPU도 이런 방식으로 딥러닝에 필요한 대용량 데이터를 처리합니다. 2. NPU 활용 분야 NPU는 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 대표적인 분야로는 다음과 같은 것들이 있습니다.모바일 : 증강현실(AR), 가상현실(VR), 이미지인식, 음성인식 등 자율주행 : 이미지인식, 센서데이터처리 등 사물인터넷(IoT) : 센서데이터처리, 엣지컴퓨팅 등
일상생활에서 익숙한 스마트폰 카메라의 자동 초점, 음식 모드 전환, AI 지우개 등의 기능은 모두 NPU를 활용한 것입니다. 과거에는 GPU로 AI 연산을 했지만 NPU가 등장하면서 모바일 기기에서도 보다 효율적으로 데이터를 처리할 수 있게 됐습니다. 3. NPU미래전망
일상생활에서 익숙한 스마트폰 카메라의 자동 초점, 음식 모드 전환, AI 지우개 등의 기능은 모두 NPU를 활용한 것입니다. 과거에는 GPU로 AI 연산을 했지만 NPU가 등장하면서 모바일 기기에서도 보다 효율적으로 데이터를 처리할 수 있게 됐습니다. 3. NPU미래전망
온디바이스 AI: 스마트폰에서 민감한 개인정보 유출 사고 위험을 최소화하기 위해 서버를 거치지 않고 개인폰으로 AI 연산을 수행하는 온디바이스 AI가 확산될 것으로 예상됩니다. 그러기 위해서는 한 단계 향상된 모바일 NPU의 성능이 필요합니다.
도메인 특화 NPU: 지금은 하나의 NPU가 여러 연산에 범용적으로 사용되고 있지만, 앞으로는 애플리케이션별로 특화된 AI 알고리즘을 작동시키려는 요구도 예상돼 각 도메인에 특화된 NPU를 개발하는 것도 중요해질 것입니다.
자율주행 NPU: 가까운 시기에 현실화되는 첨단운전자보조시스템(ADAS)은 방대한 데이터의 자율주행 알고리즘을 실시간으로 실행할 수 있는 하드웨어가 반드시 필요합니다. 그 때문에, 보다 높은 성능의 NPU가 요구되고 있습니다.
NPU는 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝을 구현하기 위한 프로세서로 이미 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
앞으로 더욱 인공지능 기술이 발전함에 따라 NPU 활용 분야는 지속적으로 확대될 것으로 예상됩니다. 앞으로도 NPU는 인공지능 시대를 선도하는 핵심 기술로 자리매김할 것으로 기대됩니다.
