AI 성능을 극대화하는 NPU 최신 스마트폰과 노트북의 필수 기능 알아보기

요즘 최신 기술을 따라가다 보면 NPU(Neural Processing Unit)에 대해 들어보셨을 겁니다. NPU 가 포함되어 있는 노트북이나 핸드폰에 대한 언급도 들어 보셨을텐데요. 그런데 NPU가 정확히 뭔지, 왜 중요한지 잘 모르겠다면 이번 기회에 확실히 알아보세요. 이 글에서는 NPU가 무엇인지, 그리고 어떻게 우리의 디바이스를 더 스마트하게 만들 수 있는지 쉽게 설명해드릴게요.

NPU란?

요즘은 많은 것들은 AI 를 이용을 해서 처리 하고 있습니다. 그만큼 AI 가 일상에서 많이 사용이 되고 있는데요. NPU는 인공지능(AI)과 머신 러닝 작업을 처리하기 위해 설계된 특수한 프로세서입니다. 쉽게 말해서, AI를 위한 슈퍼 브레인이라고 생각하면 됩니다. 스마트폰이나 노트북에서 이미지 인식, 실시간 비디오 처리, 음성 명령, 증강 현실 등을 훨씬 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 도와줍니다.

CPU가 컴퓨터의 모든 작업을 처리하고, GPU가 그래픽 관련 작업을 도맡는다면, NPU는 AI와 관련된 작업을 전문적으로 처리합니다. 그래서 AI 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이제 PC 나 스마트폰의 H/W 성능에 대해서 언급을 하게 될때 CPU, GPU, NPU 이렇게 나눠서 얘기를 할수도 있을거 같네요. 

왜 NPU가 필요할까요?

AI가 일상생활에서 점점 더 중요한 역할을 하게 되면서, 이를 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어가 필요해졌습니다. 지금은 AI 처리를 위해서 GPU 등을 많이 사용을 하지만 조금더 효율적으로 처리 하기 위해서는 NPU같은 하드웨어가 필요해진거죠.  NPU는 이러한 필요를 충족시키기 위해 만들어졌죠. 예를 들어, Apple의 최신 iPhone과 M 시리즈 노트북에는 Apple Neural Engine(ANE)이, Google의 Pixel 디바이스에는 Tensor Processing Unit(TPU)이 탑재되어 있습니다. 이런 NPU들은 사진 처리, 음성 인식, 실시간 번역 등 다양한 기능을 더욱 스마트하고 빠르게 만들어줍니다.

NPU와 CPU, GPU의 차이점

간단하게 이전에 사용되던 CPU와 GPU가 어떻게 NPU와 다른지 간단하게 비교를 해보시면 이해 하기 쉬을겁니다. 앞에서 언급한 내용과 비슷한데 아래 간단하게 비교를 해보았습니다. 

• CPU(중앙 처리 장치): 모든 작업을 처리하는 만능 일꾼. 하지만 특정한 작업에 특화되어 있지는 않아요.
• GPU(그래픽 처리 장치): 그래픽 작업이나 병렬 처리에 강하지만, 여전히 일반적인 처리 장치입니다.
• NPU(신경망 처리 장치): AI와 머신 러닝 작업에 특화되어 있어요. 특히 이미지 인식, 음성 인식 같은 작업을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

NPU의 주요 사양 비교하기

CPU 나 GPU 의 경우 벤치마킹 툴을 이용을 해서 성능을 많이 확인을 합니다. 그렇다면 NPU 같은 경우에는 사양을 어떻게 볼수 있을까요? 몇가지 지표가 있습니다. 아래는 NPU가 탑재된 디바이스를 고를 때는 몇 가지 중요한 사양들 입니다. 

1. TOPS (Tera Operations Per Second): NPU가 초당 수행할 수 있는 조(兆) 연산 횟수입니다. TOPS 값이 높을수록 성능이 좋습니다.
2. 전력 효율성: 와트당 TOPS로 측정되며, NPU의 전력 사용 효율을 나타냅니다. 더 효율적인 NPU는 배터리 수명을 연장시켜줍니다.
3. 정밀도: NPU는 8비트, 16비트, 32비트 등 다양한 정밀도로 연산할 수 있습니다. 낮은 정밀도는 연산 속도를 높이고 전력을 절약하지만, 정확도는 떨어질 수 있어요. 많은 AI 작업에서는 8비트 정밀도로 충분합니다.
4. 메모리 대역폭: NPU가 초당 읽거나 쓸 수 있는 데이터 양입니다. 대역폭이 높을수록 대용량 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있어요.
5. 지원되는 프레임워크: NPU는 TensorFlow, PyTorch, Caffe 등 인기 있는 AI 프레임워크를 지원해야 합니다. 이를 통해 개발자는 AI 모델을 쉽게 NPU에 배포할 수 있어요.

예를 들어, Qualcomm Snapdragon 칩에 탑재된 NPU가 40 TOPS를 처리할 수 있다면, Intel Meteor Lake 칩의 NPU가 10 TOPS를 처리하는 것보다 AI 작업에서 훨씬 더 나은 성능을 발휘할 것입니다. 앞으로 NPU 가 탑재되어 있는 디바이스가 나올때 이런 것들을 참고해서 확인을 해보시면 도움이 될거 같습니다. 

NPU가 탑재된 디바이스를 선택해야 하는 이유

요즘 윈도우11로 업데이트를 해보신 분들이라면 아실텐데요. 이제 AI 기능이 기본적으로 탑재가 되어 있습니다. 조만간 그림판에서도 AI 그림을 그릴수 있도록 업데이트가 된다고 하니 PC나 스마트폰에서 더 많은 AI 기능을 사용하게 될거 같습니다. 최근에 NVIDIA 에서도 AI 툴을 배포 하고 있는데 필수가 NPU 하드웨어 장착이 되어 있는 PC 입니다. 그러므로 앞으로는 NPU가 있는 디바이스를 선택하면 여러 가지 장점이 있어요:

• 향상된 AI 성능: 이미지 처리, 음성 인식, 실시간 번역 등 AI 기반 기능이 더 빠르고 효율적으로 작동합니다.
• 더 나은 배터리 수명: NPU는 저전력 소비에 최적화되어 있어, 모바일 디바이스의 배터리 수명을 연장시켜줍니다.
• 개선된 사용자 경험: 증강 현실, 스마트 사진 편집 등 애플리케이션이 더 부드럽고 반응성 있게 작동합니다.
• 작업 부하 분산: AI 작업을 처리함으로써 CPU와 GPU가 다른 기능을 수행할 수 있도록 하여 시스템 전체 성능을 향상시킵니다.
• 미래 대비: AI가 계속 발전함에 따라, NPU가 있는 디바이스는 최신 기술과 애플리케이션을 사용할 준비가 되어 있습니다.

결론적으로, NPU는 현대 디바이스에서 AI 작업을 처리하는 방식을 혁신하고 있으며, AI가 우리의 일상 생활의 필수적인 부분이 되면서 그 역할은 더욱 커질 것입니다. NPU 사양을 이해하고 비교하면 성능을 최적화하고 디바이스를 미래에 대비할 수 있는 현명한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 다음 번에 새 스마트폰이나 노트북을 구매할 때, 강력한 NPU가 탑재되어 있는지 꼭 확인해 보세요!

이상으로 이번 포스팅에서는 최신 기술 동향중에서 많이 언급이 되고 있는 AI 관련 하드웨어인 NPU 에 대해서 알아 보았습니다. 관련 하여 궁굼하셨던 분들은 참고가 되셨길 바라면서 이만 포스팅 마치도록 할께요. 여기까지 보아 주셔서 감사합니다. 도움이 되셨다면 하단에 구독 & 공감 많이 부탁 드려요.