[인공지능] TPU 및 NPU: 차세대 AI 컴퓨터 시동!

인공 지능(AI)은 컴퓨터가 학습하고 수행할 수 있는 범위를 지속적으로 확장하면서 기존 PC 구성 요소의 한계도 테스트합니다. 예전에는 AI 작업을 범용 중앙처리장치(CPU)에서 수행했지만, CPU가 다재다능하고 광범위한 작업을 처리할 수 있음에도 불구하고 AI 애플리케이션에 필요한 복잡한 계산과 데이터 처리에는 최적화되어 있지 않습니다. 이로 인해 AI 워크로드에 특별히 맞춰진 처리 능력을 갖춘 특수 하드웨어가 개발되었습니다. 오늘은 이러한 혁신 중 두 가지, 즉 TPU(Tensor 처리 장치)와 NPU(신경 처리 장치)에 대해 살펴보겠습니다. 

TPU와 NPU란 무엇입니까? 

Google에서 개발한 TPU는 AI 알고리즘, 특히 딥 러닝의 기본 구성 요소인 텐서와 관련된 계산을 위해 특별히 설계된 맞춤형 프로세서입니다. TPU는 CPU만큼 다재다능하지는 않지만 훨씬 더 많은 양의 간단한 계산을 동시에 처리할 수 있어 특정 AI 워크로드의 속도가 훨씬 빨라집니다.

 

반면, NPU는 AI 애플리케이션 가속화를 위해 다양한 회사에서 특별히 설계한 광범위한 프로세서 범주입니다. NPU는 텐서 작업에만 집중하지 않습니다. 이는 인간 두뇌의 구조와 기능을 모방하여 딥러닝뿐만 아니라 더 넓은 범위의 AI 알고리즘을 처리할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. 이로 인해 TPU는 특정 작업에 대해 더 유연하지만 잠재적으로 효율성이 떨어집니다.

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AI 컴퓨터에서 TPU와 NPU의 역할

TPU는 딥 러닝 모델에서 널리 사용되는 행렬 곱셈 연산을 실행하는 데 탁월합니다. 심층 신경망의 훈련과 추론을 가속화하여 복잡한 모델을 훈련하는 데 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 이러한 주요 이점은 연구자가 더 큰 데이터 세트와 더 복잡한 아키텍처를 실험하여 더 정확하고 강력한 AI 모델을 만들 수 있게 해주기 때문에 AI 연구 및 개발에 깊은 의미를 갖습니다.

 

TPU는 딥러닝 효율성이 높기 때문에 이미지 인식, 언어 번역, 자연어 처리 등 대규모 AI 작업을 위한 Google Cloud 서비스에서 광범위하게 사용됩니다. 전력 소비와 처리 속도가 중요한 데이터 센터에 이상적입니다. Google은 TPU를 활용하여 Google 포토, Google 번역, Google 어시스턴트 등 다양한 AI 서비스를 지원하여 제품 생태계 전반에 걸쳐 원활한 사용자 경험을 제공합니다.

 

 

TPU는 텐서 작업을 처리하도록 설계되었지만 NPU는 신경망 계산 실행에 최적화되어 있습니다. 높은 계산 밀도, 낮은 전력 소비 및 더 광범위한 기능을 제공하는 PU는 다양한 AI 기반 장치에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 예를 들어 스마트폰에서 NPU는 얼굴 인식 및 온디바이스 머신러닝과 같은 기능을 지원합니다. 실시간 AI 처리가 필수적인 스마트홈 기기, 로봇, 자율주행차에도 활용된다. AI 계산을 NPU로 오프로드함으로써 이러한 장치는 클라우드 기반 처리에 의존하지 않고도 지능형 기능과 서비스를 제공하여 사용자 개인 정보 보호를 강화하고 대기 시간을 줄일 수 있습니다.

 

NPU는 AI 계산을 가속화하도록 설계된 전용 하드웨어 구성 요소로 CPU에 직접 통합될 수도 있습니다. 예를 들어 Intel의 Core Ultra 프로세서에는 CPU 및 GPU와 함께 작동하는 NPU가 있습니다. 이 트라이어드 구성은 효율적인 병렬 처리를 허용하여 AI 워크로드의 전반적인 성능과 전력 효율성을 크게 향상시킵니다. 이러한 고성능 프로세서를 탑재한 PC는 더 빠른 속도와 더 낮은 전력 소비로 AI 기반 애플리케이션을 처리할 수 있는 향상된 기능을 갖추고 있습니다.

 

TPU와 NPU 사이에서 결정하기

AI 프로젝트를 위해 TPU와 NPU 중 하나를 선택하는 개발자라면 결정을 안내할 수 있는 간단한 요약이 있습니다.

프로젝트 초점 및 규모:

프로젝트가 딥 러닝 작업을 중심으로 진행되고 기본 성능과 효율성을 우선시한다면 TPU가 최선의 선택이 될 수 있으며, 특히 복잡한 모델의 대규모 교육에는 TPU가 가장 적합할 수 있습니다. TPU는 대규모 데이터세트를 처리할 수 있는 처리 능력을 갖추고 있습니다. 그러나 프로젝트 규모가 작거나 딥 러닝 이상의 광범위한 AI 기능이 필요한 경우에는 NPU의 다양성이 더 유리할 수 있습니다.

예산 제약:

TPU는 일반적으로 클라우드 서비스를 통해 액세스되며 프로젝트 규모에 따라 비용이 많이 들 수 있습니다. 한편, NPU는 점점 더 저렴해지고 개인 장치에서 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 개인 개발자나 소규모 프로젝트에 더 예산 친화적인 옵션입니다.

 

AI 하드웨어 개발은 ​​빠르게 발전하는 분야입니다. TPU와 NPU는 모두 지속적으로 개선되고 있으며 새로운 반복을 통해 더 높은 성능과 향상된 효율성을 제공합니다. 특정 AI 작업을 위해 설계된 DSA(Domain-Specific Architecture)와 같은 새로운 유형의 AI 하드웨어도 등장하고 있습니다. AI 애플리케이션이 계속해서 다양해짐에 따라 AI 하드웨어의 전문성이 더욱 강화되어 발생하는 고유한 요구 사항을 충족할 것으로 기대할 수 있습니다.