개인용 기기에 NPU가 탑재되는 이유는 무엇일까?

스마트폰과 노트북에 전용 인공지능 프로세서 확산 온디바이스 AI 확대로 반도체 설계 방향 이동

개인용 컴퓨팅 기기의 반도체 구조가 인공지능 중심으로 이동하고 있다. 스마트폰, 노트북, 태블릿에 NPU가 기본 구성으로 포함되는 사례가 늘고 있다. NPU는 Neural Processing Unit의 약자다. 인공지능 계산을 빠르게 처리하도록 설계된 전용 프로세서를 뜻한다.

이 변화는 인공지능 기능의 확산과 직접 연결된다. 개인용 기기에는 음성 인식, 사진 분석, 자동 번역, 텍스트 요약 같은 기능이 빠르게 늘었다. 이런 기능은 대부분 딥러닝 모델을 사용한다. 딥러닝 모델은 대량의 행렬 계산과 벡터 연산을 반복하는 구조를 가진다. 계산량이 크다.

일반적인 CPU도 이런 연산을 수행할 수 있다. 그러나 CPU는 다양한 작업을 처리하도록 설계된 범용 프로세서다. 특정 계산 구조에 맞춘 설계가 아니다. 이 때문에 대규모 행렬 계산에서는 효율이 떨어질 수 있다.

NPU는 이러한 계산 방식에 맞게 설계된다. 다수의 연산 유닛을 사용해 병렬 계산을 수행한다. 행렬 곱셈 같은 연산을 빠르게 반복할 수 있다. 같은 인공지능 작업을 CPU보다 짧은 시간에 처리할 수 있는 이유다.

전력 소비 문제도 중요한 배경이다. 스마트폰이나 노트북은 배터리로 작동한다. 인공지능 연산을 CPU나 GPU에 맡기면 전력 사용량이 크게 늘어날 수 있다. 특히 이미지 분석이나 음성 처리처럼 반복 계산이 많은 작업에서는 전력 부담이 커진다.

NPU는 특정 연산만 처리하도록 구성된다. 회로 구조가 단순하다. 같은 작업을 수행할 때 필요한 전력도 줄어든다. 사용자는 배터리 사용 시간을 크게 줄이지 않으면서 인공지능 기능을 사용할 수 있다.

실시간 반응도 중요한 요소다. 카메라 장면 인식, 얼굴 인식 잠금 해제, 음성 비서 호출 같은 기능은 즉시 반응해야 한다. 지연이 길어지면 사용 경험이 크게 떨어진다.

NPU는 기기 내부에서 인공지능 연산을 바로 처리한다. 서버 요청 과정이 없다. 네트워크 상태에 영향을 받지 않는다. 사용자는 빠른 응답을 체감할 수 있다.

데이터 처리 방식의 이동도 주목된다. 과거 인공지능 서비스는 클라우드 서버 의존이 높았다. 사용자의 음성이나 사진을 서버로 보내 계산 결과를 다시 받아오는 구조였다.

최근에는 온디바이스 AI라는 방식이 확대되고 있다. 온디바이스 AI는 인공지능 계산을 기기 내부에서 수행하는 기술을 의미한다. 네트워크 연결 없이도 기능을 사용할 수 있다.

이 방식은 개인정보 보호 측면에서도 관심을 받는다. 서버 기반 처리에서는 사용자 데이터가 외부로 전송되는 과정이 필요하다. 음성 기록, 사진 데이터, 텍스트 입력 같은 정보가 네트워크를 통과한다.

NPU를 활용한 온디바이스 AI에서는 데이터가 기기 내부에서 처리된다. 외부 서버로 전송할 필요가 줄어든다. 사용자 입장에서는 데이터 노출 가능성이 낮아진다.

운영체제 설계 방향도 바뀌고 있다. 사진 앱은 자동 장면 분석 기능을 제공한다. 검색 기능은 이미지 속 글자를 인식한다. 메모 앱은 문장을 요약한다. 이런 기능은 인공지능 모델을 활용한다.

소프트웨어가 인공지능 기능을 기본 요소로 채택하면서 하드웨어 요구도 달라졌다. 인공지능 계산을 지속적으로 처리할 전용 프로세서가 필요해졌다. 이 요구가 NPU 도입 확산으로 이어졌다.

컴퓨팅 구조 자체도 분업 형태로 이동한다. CPU는 범용 연산을 담당한다. GPU는 그래픽 처리나 대규모 병렬 계산을 맡는다. NPU는 인공지능 연산을 처리한다.

이 구조는 작업 특성에 맞는 프로세서를 선택하는 방식이다. 동일한 작업을 더 빠른 시간에 처리할 수 있다. 전력 사용량도 줄일 수 있다.

반도체 기업도 NPU 성능 경쟁에 집중하고 있다. 스마트폰 칩, 노트북용 시스템 반도체, 개인용 인공지능 PC용 프로세서에서 NPU 성능 수치가 강조된다. 초당 수조 회 연산 능력을 의미하는 TOPS라는 지표가 공개된다. TOPS는 Tera Operations Per Second의 약자다. 1초 동안 수행할 수 있는 연산 횟수를 나타낸다.

소프트웨어 개발 환경도 변화한다. 애플리케이션 개발자는 인공지능 모델을 CPU 대신 NPU에서 실행하도록 최적화한다. 운영체제는 작업을 적절한 프로세서로 배분한다.

이 흐름 속에서 개인용 컴퓨팅 기기는 인공지능 계산을 기본 기능으로 처리하는 구조로 이동하고 있다. NPU는 이 구조를 지탱하는 전용 연산 장치로 자리 잡고 있다. 스마트폰 카메라, 음성 인터페이스, 문서 처리 기능 같은 영역에서 활용 범위가 계속 넓어지는 흐름이 이어진다.