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KBS 다큐멘터리 [미래기획 대전환]을 시청하다가 국산 NPU 제품이 나와서 GPU와의 차이가 좀 궁금했다.
주제와 어울리도록 챗GPT에게 물어봤고, 요약하자면- NPU(Neural Processing Unit)는 GPU에서 특정 기능(AI 모델 추론)만 하도록 설계되었기 때문에 효율적이다(저전력, 소형, 저비용). 그렇기 때문에 이미 학습된 AI 모델을 소비자가 사용하는 기기에 적합하다 -정도로 받아들이면 될 것 같다.
더욱 효율적일 수 있는 이유에 대해서는 어려운 부분이 많았는데, 데이터 캐싱을 통해서 외부 메모리와의 통신을 최소화하고, 부동소수점 대신 정수를 사용하여 정밀함보다 속도와 효율성을 우선시하는 설계 때문이라는 정도는 어렴풋이 이해를 할 수 있을것 같다.
아래는 챗지피티의 답변 전문이다.
컴퓨터에서 GPU와 NPU는 각각 다른 목적과 강점을 가진 프로세서입니다. 이 둘의 차이를 간단히 살펴볼까요?
GPU란?
- Graphics Processing Unit의 약자.
- 주로 그래픽 작업과 병렬 연산을 처리.
- 게임, 3D 렌더링, 영상 처리뿐 아니라 AI 학습(Training) 작업에도 자주 사용.
NPU란?
- Neural Processing Unit의 약자.
- AI와 딥러닝 같은 신경망 연산에 최적화.
- 스마트폰에서의 음성 인식, 이미지 처리 같은 기능에 주로 사용.
- AI 모델 추론(Inference) 작업에서 전력 소모가 적고 더 효율적.
GPU와 NPU의 차이
| GPU | NPU | |
| 주요 역할 | 그래픽 작업, 병렬 연산 | AI 추론, 딥러닝 연산 최적화 |
| 데이터 처리 | 범용 병렬 처리 | AI 연산 특화 |
| 전력 효율성 | 높은 전력 소모 | 낮은 전력 소모 |
| 활용 분야 | 게임, 3D 모델링, AI 학습 | 스마트폰 AI, IoT, 자율주행 |
쉽게 이해하자면
- GPU는 고성능 작업을 위한 멀티플레이어.
- NPU는 딥러닝 AI에 특화된 스페셜리스트.
그래서, 딥러닝 학습에는 GPU가, AI 추론이나 스마트 기기 작업에는 NPU가 더 적합합니다. 두 기술은 각자의 강점을 살려 보완적으로 사용됩니다!
NPU가 AI 추론에 GPU보다 더욱 효율적일 수 있는 이유
1. 특화된 아키텍처
- **NPU는 AI 연산(딥러닝 모델의 추론)**에 필요한 연산만을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.
- 행렬 곱셈, 합성곱 연산 등 신경망 연산에 특화된 하드웨어 가속기를 사용합니다.
- 범용 연산을 수행할 필요가 없어, 불필요한 전력 소모를 줄일 수 있습니다.
비교:
- GPU는 범용 병렬 연산을 지원해야 하므로 복잡한 제어 회로와 범용 연산 코어가 필요합니다. 이 때문에 전력 소모가 더 큽니다.
2. 데이터 형식 최적화
- NPU는 주로 저정밀 데이터 형식(예: INT8, FP16)을 사용해 연산을 처리합니다.
- FP32(32비트 부동소수점) 대신 INT8(8비트 정수) 같은 데이터 형식을 사용하면 연산 속도가 빨라지고 전력 소모가 줄어듭니다.
- AI 모델 추론 단계에서는 높은 정밀도가 꼭 필요하지 않기 때문에, 정밀도를 낮추면서 전력을 절약합니다.
비교:
- GPU는 FP32와 같은 고정밀 연산도 지원해야 하므로 더 많은 전력을 소비합니다.
3. 메모리 액세스 최적화
- NPU는 온칩 메모리와 데이터 이동 경로를 최적화하여, 외부 메모리와의 통신을 최소화합니다.
- 데이터 이동이 줄어들면 전력 소모가 크게 감소합니다.
- 예를 들어, AI 추론 시 필요한 데이터(모델 파라미터, 입력값 등)를 캐시처럼 효율적으로 관리합니다.
비교:
- GPU는 더 큰 범용 작업을 처리하기 때문에 메모리와의 통신이 더 빈번하게 발생합니다.
4. 간소화된 제어 논리
- NPU는 특정 연산에 최적화되어 제어 논리가 간단합니다.
- 연산의 흐름이 고정적이고 예측 가능해 회로 설계가 단순합니다.
- 반면, GPU는 다양한 종류의 작업을 수행할 수 있어 복잡한 제어 논리가 필요합니다.
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