NPU (Neural Processing Unit). 딥러닝을 가속화하다.

인간의 뇌를 닮은 차세대 반도체, 신경망처리장치 NPU

텍스트 위주였던 과거와 달리 이미지와 영상이 범람하는 요즘. 다양한 형태의 대용량 데이터를 수집하고 실시간 처리 하는데 기존 방식의 기술은 한계가 있는데요. 향상된 연산능력과 효율성으로 새로운 데이터 시대를 이끌 차세대 반도체, ‘NPU’에 대해 알아보겠습니다.

AI를 위한 딥러닝 기술을 구현하는 NPU

사람의 몸에서 자극을 받아들여 전달하고, 이에 대해 적절한 판단을 통해 반응 신호를 보내는 체계를 신경계라고 합니다. 그 중 뇌는 감각 기관에서 받아들인 자극을 종합·판단해 명령을 내리는데요. 이렇게 우리의 뇌처럼 정보를 학습하고 처리하는 프로세서를 신경망처리장치(Neural Processing Unit), 일명 NPU라고 합니다. NPU는 셀 수없이 많은 신경세포와 시냅스로 연결되어 신호를 주고받으며 동시에 작업을 진행하는 인간의 뇌 신경세포와 유사한 작업을 진행합니다. 스스로 학습하고 판단할 수 있는 인공지능 (AI) 등이 접목되어 일명 AI 칩이라고 불리기도 하죠.

기존에는 컴퓨터의 경우 중앙처리장치(Central Processing Unit, CPU)가 이와 같은 기능을 수행하며 데이터를 처리했습니다. CPU 또한 모든 데이터를 처리하는 연산 능력을 갖고 있지만 NPU는 동시다발적인 행렬연산에 최적화된 프로세서로 여러 개의 연산을 실시간으로 처리 합니다. 그뿐 아니라 축적된 데이터를 기반으로 스스로 학습하여 최적의 값을 도출해냅니다. 이러한 특성 덕분에 NPU는 컴퓨터가 사람처럼 생각하고 배울 수 있는 기계 학습 기술을 뜻하는 딥러닝에 최적화된 기술로 평가 받고 있습니다.

인간의 뇌를 닮아 빠르고 스마트한 NPU

삼성전자는 지난 11월 프리미엄 모바일 애플리케이션 프로세서(AP, Application Processor) ‘엑시노스 9(9820)’을 공개했습니다. 인공지능 역할을 하는 NPU를 탑재해 인공지능 연산 능력이 기존 제품(9810) 대비 약 7배 향상되었는데요.
이러한 빠른 연산 속도는 증강현실(AR), 가상현실(VR)과 같이 인물과 사물의 특징을 빠르고 정확하게 파악해 역동적이면서도 재미있는 사용자 경험 (User Experience)을 제공하는 기술에서 크게 발휘됩니다. 또한, 서버와 연결을 통해 수행하던 인공지능 연산 작업이 모바일 기기 자체적으로도 가능해져 보안적인 측면도 향상되었습니다.
인공지능을 위해 필수적인 프로세서 NPU는 모바일을 넘어 자율주행차 등 4차 산업 시장에서 더욱 빛을 발할 예정인데요. 인공지능(AI) 시대에서의 NPU의 무궁무진한 발전이 더욱 기대됩니다!

출처 : 삼성반도체 이야기 (https://news.samsungsemiconductor.com/)

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NPU(Neural Processing Unit)

NPU(Neural Processing Unit)는 딥러닝을 위한 칩으로, 인공 신경망을 통해 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 AI 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. NPU는 CPU와 GPU에 비해 딥러닝 연산에 특화되어 있어, 더 빠른 속도와 더 낮은 전력 소모를 제공합니다.

NPU는 딥러닝의 핵심 연산인 행렬 연산을 효율적으로 수행하도록 설계되어 있습니다. 행렬 연산은 딥러닝 네트워크에서 가장 많이 사용되는 연산으로, NPU는 특수한 하드웨어를 사용하여 행렬 연산을 빠르게 수행합니다.

NPU는 또한 딥러닝 네트워크의 특성을 고려하여 설계되어 있습니다. 딥러닝 네트워크는 수많은 매개변수를 가지고 있으며, 이러한 매개변수를 학습하기 위해서는 많은 연산이 필요합니다. NPU는 딥러닝 네트워크의 매개변수를 효율적으로 학습할 수 있도록 설계되어 있습니다.

NPU는 딥러닝 기술을 구현하는 칩으로, AI 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다. NPU는 다양한 AI 애플리케이션에서 사용되며, 앞으로 그 사용량은 더욱 증가할 것으로 예상됩니다.

다음은 NPU의 특징입니다.

• 딥러닝 연산에 특화되어 있습니다.
• CPU와 GPU에 비해 빠른 속도와 낮은 전력 소모를 제공합니다.
• 딥러닝 네트워크의 특성을 고려하여 설계되어 있습니다.
• 다양한 AI 애플리케이션에서 사용됩니다.

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NPU의 장점

• NPU는 딥러닝 알고리즘의 성능을 높일 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 대규모의 연산을 필요로 하기 때문에 CPU나 GPU를 사용하면 성능이 저하될 수 있습니다. NPU는 딥러닝 알고리즘에 최적화되어 있기 때문에 CPU나 GPU보다 성능이 뛰어납니다.
• NPU는 전력 소비를 줄일 수 있습니다. 딥러닝 알고리즘은 대규모의 연산을 필요로 하기 때문에 많은 전력을 소비합니다. NPU는 딥러닝 알고리즘에 최적화되어 있기 때문에 CPU나 GPU보다 전력 소비를 줄일 수 있습니다.
• NPU는 다양한 분야에서 사용 가능합니다. 딥러닝 알고리즘은 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 사용됩니다. NPU는 딥러닝 알고리즘에 최적화되어 있기 때문에 다양한 분야에서 사용 가능합니다.

NPU의 단점

• NPU는 비용이 높습니다. NPU는 딥러닝 알고리즘에 최적화된 하드웨어 칩이기 때문에 CPU나 GPU보다 비용이 높습니다.
• NPU는 개발이 복잡합니다. NPU는 딥러닝 알고리즘에 최적화된 하드웨어 칩이기 때문에 CPU나 GPU보다 개발이 복잡합니다.
• NPU는 아직까지 상용화되지 않은 제품이 많습니다. NPU는 아직까지 개발 초기 단계이기 때문에 상용화되지 않은 제품이 많습니다.

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NPU는 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.실제 사용되어 상용화된 제품들도 많이 있습니다. 몇 가지 예를 들면,

• 자율주행 자동차: NPU는 자율주행 자동차의 카메라와 센서에서 수집한 데이터를 처리하고, 주변 환경을 인식하는 데 사용됩니다.
• 이미지 인식: NPU는 이미지 인식 알고리즘을 가속화하여, 이미지에서 특정 물체를 인식하거나, 얼굴을 인식하는 데 사용됩니다.
• 자연어 처리: NPU는 자연어 처리 알고리즘을 가속화하여, 텍스트를 이해하고, 번역하는 데 사용됩니다.
• 음성 인식: NPU는 음성 인식 알고리즘을 가속화하여, 음성을 인식하고, 텍스트로 변환하는 데 사용됩니다.
• 암호화: NPU는 암호화 알고리즘을 가속화하여, 데이터를 안전하게 보호하는 데 사용됩니다.
• 스마트폰: 스마트폰은 NPU를 사용하여 카메라의 이미지를 처리하고, 얼굴 인식, 음성 인식, 텍스트 인식 등의 기능을 제공합니다.
• 로봇: 로봇은 NPU를 사용하여 움직임과 제어를 수행합니다.
• 가전제품: 가전제품은 NPU를 사용하여 사용자의 행동을 인식하고, 이에 맞는 기능을 제공합니다.

NPU는 딥러닝 알고리즘의 성능을 높이고, 전력 소비를 줄일 수 있는 핵심 기술입니다.