NPU란 무엇인가? GPU와의 차이로 본 한국 AI 반도체 전략
NPU란 무엇인가? GPU와의 차이로 본 한국 AI 반도체 전략 AI 반도체 관련 글을 읽다 보면 GPU, NPU, TPU처럼 비슷해 보이는 약어가 계속 등장한다. 이름부터 어렵다 보니 처음에는 모두 인공지능 계산을 빠르게 해주는 반도체 정도로 이해하기 쉽다. 나도 NPU를 처음 접했을 때는 GPU의 작은 버전이거나, 스마트폰에 들어가는 보조 반도체 정도로 생각했다. 그러나 자료를 살펴보니 두 반도체는 단순한 성능 차이보다 어떤 계산을 얼마나 효율적으로 처리할 것인가 에서 출발점이 달랐다. GPU가 다양한 대규모 계산을 처리하는 데 강하다면 NPU는 인공지능 신경망에서 반복되는 계산을 적은 전력으로 빠르게 처리하도록 설계된다. 이 차이를 이해하면 한국이 왜 국산 AI 반도체를 새로운 성장산업으로 키우려는지도 자연스럽게 연결된다. NPU는 AI 계산에 집중하는 전용 반도체다 NPU는 Neural Processing Unit의 약자로, 우리말로는 신경망처리장치라고 한다. 인공지능 신경망에서 반복적으로 발생하는 행렬과 텐서 계산을 빠르게 처리하도록 만든 전용 프로세서다. AI가 사진 속 사물을 구분하거나 사람의 음성을 문자로 바꾸려면 많은 숫자를 동시에 곱하고 더해야 한다. 생성형 AI가 질문에 맞는 답을 만드는 과정에도 비슷한 계산이 끊임없이 반복된다. NPU는 일반적인 컴퓨터 업무를 모두 처리하기보다 이런 AI 계산에 필요한 구조를 집중적으로 갖춘다. IBM은 NPU를 AI 신경망과 딥러닝 작업을 가속하도록 맞춤 설계된 프로세서라고 설명한다. GPU보다 범용성은 낮을 수 있지만, 특정 AI 작업에서는 전력 효율과 실시간 처리 능력을 높일 수 있다. 쉽게 비유하면 CPU는 여러 업무를 두루 맡는 직원이고, GPU는 많은 계산을 한꺼번에 처리하는 대규모 작업팀이다. NPU는 AI 계산만 집중적으로 맡도록 훈련받은 전문팀에 가깝다. 전문팀에 모든 회사 업무를 맡길 수는 없지만, 맡은 분야에서는 낭비를 줄일 수 있다. GPU는 넓게 계산하고 NPU는 필요한 계산에 집중...