신경 처리 장치(NPU): 차세대 AI 및 컴퓨팅의 원동력

GPU가 한때 그랬던 것처럼 AI 워크로드를 위한 Eclipse CPU신경 처리 장치(NPU)는 더욱 빠르고 효율적인 성능을 제공하여 GPU에 도전하도록 설정되었습니다. 생성 AI대규모 실시간 처리가 매우 빠른 속도로 저렴한 비용으로 이루어져야 하는 곳입니다.

문제는 NPU가 어떻게 작동하는지, 현대 AI 작업을 위해 이전 GPU를 앞지르는 이유는 무엇이며 강력한 데이터 센터 인프라부터 일상적인 소비자 장치에 이르기까지 모든 것에 없어서는 안될 이유는 무엇입니까? 차세대 대규모 AI 배포 전략을 세우거나 단순히 최첨단 기술에 대해 궁금해하든 NPU가 AI와 차세대 컴퓨팅을 재정의하는 혁신이 될 수 있는 이유를 이해하는 것이 중요합니다.

신경 처리 장치(NPU)란 무엇입니까?

에이 신경 처리 장치 (NPU)는 현대 AI 및 기계 학습 워크로드의 고유한 요구 사항을 처리하기 위해 처음부터 구축된 특수 마이크로프로세서입니다. 하는 동안 중앙 처리 장치 (CPU) 및 그래픽 처리 장치 (GPU)는 역사적으로 전통적인 컴퓨팅 작업과 그래픽 렌더링을 지원해 왔지만 원래 심층 신경망의 계산 강도를 처리하도록 설계되지 않았습니다. NPU는 특히 AI 모델의 기반인 행렬 곱셈 및 텐서 수학과 같은 처리량이 높은 병렬 작업에 집중하여 이러한 격차를 메웁니다.

NPU를 차별화하는 주요 측면 범용 CPU 및 GPU에는 다음이 포함됩니다.

• 최적화된 AI 연산: NPU는 일반적으로 처리 능력과 에너지 효율성의 균형을 맞추기 위해 정밀도가 낮은 데이터 유형(예: 8비트 정수 수학 이하)을 사용하는 반면, CPU와 GPU는 일반적으로 고정밀 부동 소수점 계산에 의존합니다.
• 병렬화된 아키텍처: NPU는 AI 작업을 동시에 실행되는 수천(또는 수백만) 개의 더 작은 계산으로 나누어 처리량을 크게 늘릴 수 있습니다.
• 에너지 효율성: NPU는 불필요한 명령을 제거하고 신경망 작업에 특별히 최적화함으로써 동일한 AI 워크로드를 수행하는 GPU나 CPU에 비해 ​​더 낮은 전력으로 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다.

로도 알려져 있음 AI 가속기NPU는 종종 서버 마더보드에 연결된 개별 하드웨어로 나타나거나 시스템온칩(SoC) 스마트폰, 노트북, 엣지 디바이스에서.

NPU가 생성 AI에 중요한 이유

다음을 포함하는 생성적 AI의 폭발적인 증가 대규모 언어 모델 ChatGPT와 같은 (LLM), DALL·E와 같은 이미지 생성 도구, 비디오 합성 모델에는 엄청난 양의 데이터를 처리하고, 실시간으로 처리하고, 효율적으로 학습할 수 있는 컴퓨팅 플랫폼이 필요합니다. 기존 프로세서는 이러한 요구 사항으로 인해 어려움을 겪을 수 있으며 이로 인해 높은 에너지 소비, 지연 시간 증가 및 처리량 병목 현상이 발생합니다.

생성적 AI의 주요 NPU 이점

1. 실시간 처리: 트랜스포머, 확산 모델 등 생성적 AI 모델, 생성적 적대 네트워크 (GAN)에는 광범위한 행렬 및 텐서 작업이 포함됩니다. NPU는 행렬을 곱하고 벡터를 병렬로 추가하는 데 탁월하여 생성 모델이 짧은 지연 시간 성능을 달성하도록 돕습니다.
2. 확장성: NPU는 병렬 확장을 위해 특별히 제작되었으므로 생성 AI에 사용되는 대규모 아키텍처에 매우 적합합니다. 데이터 센터 클러스터에 더 많은 NPU 코어 또는 NPU를 추가하면 에너지 비용을 크게 늘리지 않고도 AI 성능을 선형적으로 향상시킬 수 있습니다.
3. 에너지 효율성: 생성 모델의 복잡성이 증가함에 따라 전력 소비도 증가합니다. NPU는 생성 AI에 필요한 수학에 정확히 초점을 맞추고 다른 계산으로 인한 오버헤드를 제거하여 에너지 사용량을 확인하는 데 도움이 됩니다.

NPU의 주요 특징

1. 병렬 처리: NPU는 계산 작업을 여러 개의 작은 작업으로 나누어 일반적으로 명령을 선형 또는 직렬 방식으로 실행하는 CPU보다 훨씬 빠르게 광범위한 행렬 작업을 처리할 수 있습니다. 이것 병행 에 매우 중요합니다 딥러닝 훈련과 추론에 대규모 데이터 배치가 포함되는 작업.
2. 낮은 정밀도의 산술: 대부분의 신경망 계산에는 32비트 또는 64비트 부동 소수점 연산의 정밀도가 필요하지 않습니다. 8비트 정수와 같은 정밀도가 낮은 데이터 유형은 작업당 처리되는 비트 수를 크게 줄여 모델의 정확성을 유지하면서 더 빠르고 에너지 효율적인 실행을 가능하게 합니다.
3. 고대역폭 온칩 메모리: 많은 양의 훈련 또는 추론 데이터를 프로세서 근처에 보관하는 능력은 AI 작업에 매우 중요합니다. 많은 NPU가 온칩 기능을 갖추고 있습니다. 고대역폭 메모리 (HBM) 또는 신경망용으로 특별히 설계된 고급 메모리 하위 시스템을 사용하여 외부 메모리와 지속적으로 통신할 필요성을 줄입니다.
4. 하드웨어 가속 기술: 최신 NPU 아키텍처에는 다음과 같은 특수 하드웨어 장치가 통합되는 경우가 많습니다. 수축기 배열 또는 텐서 코어를 사용하여 최소한의 오버헤드로 엄청나게 빠른 속도로 행렬 곱셈 및 기타 AI 중심 작업을 수행할 수 있습니다.

NPU 작동 방식: 뇌 시뮬레이션

NPU는 인간 두뇌의 신경망에서 영감을 얻습니다. 수십억 개의 뉴런과 시냅스가 정보를 병렬로 처리하는 것처럼 NPU는 대규모 데이터 세트를 동시에 처리할 수 있는 수많은 처리 요소로 구성됩니다. 이 디자인은 다음과 같은 작업에 특히 효과적입니다.

• 이미지 인식 및 처리
• 자연어 처리(NLP) 및 음성 인식
• 객체 감지 및 자율 탐색
• 생성적 AI(예: 이미지 생성 및 텍스트 생성)

시냅스 가중치와 학습

신경망 계산의 초석은 다음과 같은 개념입니다. 가중치이는 네트워크에 있는 각 뉴런 연결의 “강도” 또는 “중요도”를 나타냅니다. NPU는 이러한 가중치를 하드웨어에 직접 통합하여 모델이 학습함에 따라 더 빠르고 에너지 효율적인 업데이트를 가능하게 합니다.

단순화된 대용량 코어

CPU는 전통적으로 여러 가지 다양한 작업(웹 탐색부터 스프레드시트 계산까지)을 처리했지만, NPU는 병렬로 반복적으로 실행되는 행렬 곱셈, 활성화 함수, 컨볼루션과 같은 몇 가지 핵심 작업에만 초점을 맞춰 설계를 간소화합니다.

NPU vs. GPU vs. CPU

각 프로세서 유형은 현대 컴퓨팅에서 고유한 역할을 수행하지만 AI 작업 처리와 관련하여 일부 중복되는 부분이 있습니다. 간단한 분석은 다음과 같습니다.

특징	CPU	GPU	NPU
주요 용도	범용 작업, 논리 및 제어	그래픽 렌더링, HPC 작업을 위한 병렬 처리	AI, ML, 딥러닝을 위한 특화된 병렬 처리
코어 수	거의 없음(대부분 소비자 칩의 경우 2~16개)	수백에서 수천 개의 더 작은 코어	특수 코어의 고도로 병렬 배열
정도	일반적으로 높은 정밀도(32비트 또는 64비트)	높은 정밀도와 낮은 정밀도의 혼합(FP32, FP16 등)	낮은 정밀도(8비트 이하)에 중점
에너지 효율(AI)	대규모 AI에 맞게 확장할 경우 보통	좋지만 규모에 따라 전력이 많이 소모될 수 있음	고도로 최적화되고 작업당 전력이 낮아짐
물리적 공간	메인보드 또는 SoC에 통합	종종 독립형 카드(개별 GPU) 또는 SoC 기반	독립형 또는 SoC(스마트폰 등)에 통합 가능

테이크아웃: CPU는 전반적인 시스템 제어와 기존 워크플로에 여전히 중요한 역할을 하며, GPU는 강력한 병렬 처리 성능(특히 과도한 그래픽 작업의 경우)을 제공합니다. NPU는 AI 가속화를 위해 특별히 제작되었습니다. 기계 학습 워크로드에 대해 더 높은 와트당 성능으로 작동하는 경우가 많습니다.

실제 NPU 애플리케이션

데이터 센터 및 클라우드 AI

대규모 데이터 센터 하우스 독립형 NPU 서버 마더보드에 직접 부착할 수 있습니다. 이것들은 모든 것을 가속화합니다 추천 엔진 (Netflix 및 Amazon을 지원하는 것과 같은) 생성 AI 실시간 텍스트 및 이미지 생성과 같습니다.

스마트폰 및 가전제품

오늘날의 많은 프리미엄 스마트폰, 노트북, 태블릿에는 NPU 또는 AI 엔진을 SoC에 직접 연결합니다. 애플의 신경 엔진, 퀄컴의 헥사곤 NPU그리고 삼성의 신경 처리 엔진 통합 솔루션의 예입니다. 이 접근 방식을 사용하면 다음이 가능합니다.

• 실시간 이미지 및 비디오 처리(예: 화상 통화 시 배경 흐림)
• 온디바이스 음성 어시스턴트(음성 인식 포함)
• 장면 감지, 얼굴 인식, 고급 이미지 안정화와 같은 지능형 카메라 기능

엣지 디바이스와 IoT

NPU는 장치가 데이터를 클라우드로 보내는 대신 로컬로 처리해야 하는 엣지 컴퓨팅에서 중추적인 역할을 했습니다. 이는 짧은 대기 시간, 데이터 개인 정보 보호 또는 실시간 피드백이 필요한 애플리케이션(예: 스마트 홈 장치, 인더스트리 4.0 센서, 드론, 자율 주행 차량 등)에 특히 유용합니다.

로봇공학

자동화된 창고 로봇부터 수술 보조 로봇까지 NPU는 센서 입력을 기반으로 순식간에 결정을 내릴 수 있습니다. 비디오 피드(객체 감지 및 패턴 인식) 및 기타 센서 데이터를 신속하게 처리하는 능력은 차세대 자율 및 반자율 로봇.

엣지 컴퓨팅 및 온디바이스 AI용 NPU

엣지 컴퓨팅이 중요한 이유

AI가 웨어러블, 원격 센서, 기타 사물 인터넷(IoT) 장치로 확산되면서 데이터 처리 능력이 향상되었습니다. 가까운 클라우드와 비교하여 소스가 그 어느 때보다 중요할 수 있습니다. Edge AI는 데이터 전송 비용을 줄이고 대기 시간 문제를 완화하며 장치에 민감한 정보를 유지합니다.보안과 개인 정보 보호 모두 향상.

Edge AI에서 NPU의 역할

1. 낮은 전력 소비: 배터리로 작동되거나 에너지가 제한된 엣지 장치에는 리소스를 소모하지 않고 작동할 수 있는 AI 프로세서가 필요한 경우가 많습니다. 효율적인 매트릭스 작업에 최적화된 NPU가 가장 적합합니다.
2. 실시간 통찰력: 공장에서 이상 현상을 감지하든 비행 중에 드론 경로를 변경하든 찰나의 추론 결정으로 애플리케이션의 실행 가능성이 성사되거나 중단될 수 있습니다. NPU는 최소한의 오버헤드로 이 기능을 제공합니다.
3. 스마트폰 애플리케이션: 온디바이스 생성 AI의 등장으로 스마트폰의 NPU는 이미 고급 카메라 기능, 실시간 언어 번역, 상황 인식 음성 지원을 지원하고 있습니다.

NPU와 AI의 미래

처럼 생성 AI 성능이 계속해서 기하급수적으로 증가함에 따라 고성능, 초효율 컴퓨팅에 대한 요구도 커질 것입니다. 이미 Intel, AMD, Nvidia, Apple, Qualcomm, Samsung과 같은 하드웨어 제조업체는 자체 NPU 아키텍처를 통합하거나 개선하기 위해 경쟁하고 있습니다. 마찬가지로 데이터 센터도 다음과 같은 방향으로 이동하고 있습니다. 이기종 컴퓨팅 CPU, GPU, NPU가 공존하는 모델을 통해 점점 더 전문화되는 워크로드를 대규모로 처리합니다.

차세대 생성 AI를 위한 NPU

• 낮은 지연 시간: 미래의 NPU는 거의 즉각적인 실시간 추론을 달성하여 가상 개인 비서와 실시간 콘텐츠 생성을 일상 생활의 원활한 일부로 만들 수 있습니다.
• 즉각적인 모델 조정: 모델이 더욱 동적으로 변하면서 즉석에서 아키텍처와 가중치를 조정함에 따라 NPU는 지속적인 온라인 학습 시나리오를 처리하도록 발전할 것입니다.
• 비전과 언어를 넘어서: 생성 AI는 곧 실시간 햅틱 피드를 포함한 복잡한 다감각 출력으로 확장됩니다. ack, 3D 개체 생성 또는 시청각 몰입형 경험까지 가능합니다.

다중 프로세서 협업

이기종 컴퓨팅에는 올바른 작업에 적합한 프로세서를 활용하는 것이 포함됩니다. CPU는 일반화된 작업과 오케스트레이션을 처리하고, GPU는 대규모 병렬 작업(예: 그래픽 또는 대규모 행렬 계산)을 처리하며, NPU는 특수 AI 작업, 특히 대규모 신경망 추론을 지원합니다.

이 미래 시나리오에서는 애플리케이션이 더욱 유연해지고 강력해집니다.

• 생성 예술 NPU 처리 스타일 전송 또는 실시간 확장 작업을 통해 로컬로 실행할 수 있습니다.
• 엔터프라이즈 소프트웨어 AI 기반 자연어 처리가 필요한 AI는 문법 교정과 문맥 이해를 NPU에 위임하고, CPU는 데이터 시각화를 위해 GPU와 협력합니다.
• 복잡한 시뮬레이션 과학 연구에서 데이터 포인트를 CPU, GPU, NPU로 분할하여 수십억 개의 데이터 포인트를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

신속한 하드웨어 및 소프트웨어 혁신

AI의 신속한 확장이 필요하기 때문에 하드웨어 및 소프트웨어 혁신이 가속화되고 있습니다.

• 맞춤형 명령어 세트: 많은 NPU는 진화하는 AI 알고리즘에 맞춰진 독점 명령어 세트로 개발되었습니다.
• 통합 AI 프레임워크: AI 프레임워크(예: TensorFlow, PyTorch, ONNX)는 NPU 백엔드에 맞게 계속 최적화되어 개발자 워크플로를 단순화합니다.
• 엣지와 클라우드 융합: 한때 클라우드로 이전되었던 동일한 AI 워크로드가 이제 클라우드 GPU 및 NPU 전체에 분산되거나 엣지 디바이스에 직접 분산될 수 있습니다.

결론

신경 처리 장치(NPU)는 딥 러닝, 생성 AI, 대규모 데이터 처리로 인한 문제를 직접적으로 해결하면서 특수 목적으로 구축된 AI 하드웨어의 새로운 시대를 열고 있습니다. NPU는 병렬, 저정밀 워크로드에 중점을 두어 전례 없는 성능, 에너지 효율성 및 확장성을 제공합니다. 이는 최첨단 클라우드 AI뿐만 아니라 일상적인 소비자 장치 및 신흥 엣지 애플리케이션에 가장 중요한 이점입니다.

AI의 미래에서 이들의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 온디바이스 생성 AI에 대한 수요가 급증하고 이기종 컴퓨팅이 표준이 되면서 NPU는 기존 컴퓨팅에 CPU가 그랬던 것처럼 AI 기반 시스템에 필수적인 요소가 될 가능성이 높습니다. 스마트폰에서 실시간 언어 번역을 활성화하든, 데이터 센터에서 대규모 언어 모델을 조정하든, NPU는 기계가 세상과 학습하고 상호 작용하는 방식을 변화시켜 더욱 지능적이고 개인화된 미래의 모습을 엿볼 수 있도록 준비되어 있습니다. 에너지 효율적인 컴퓨팅.

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