NPU는 Neural Processing Unit의 약자로 쉽게 신경망 프로세서라고 부를 수 있습니다.
즉 인공신경망의 연산을 전용으로 가속화하기 위해 만들어진 특수 프로세서예요.
CPU나 GPU처럼 프로세서의 한 종류인데 NPU는 딥러닝 모델의 병렬 연산에 최적화된 프로세스입니다.
이 말은 하나의 작업을 여러 개의 작은 작업으로 분할하여 동시에 실행한다는 것을 뜻해요.
NPU는 무엇인가?
NPU는 신경망 프로세서이며 컴퓨터 연산을 해주는 칩 중에 하나이죠. 인공지능 모델인 로봇, 스마트폰 등에 탑재되는 신경망 모델에 특화된 하드웨어 시스템입니다.
NPU는 CPU나 GPU와 같은 프로세스의 일종입니다.
NPU가 로봇, 스마트폰 등 인공지능 모델 기기에 탑재되는 이유는 매우 복잡하고 방대한 양의 데이터를 입력받아 많은 수학 계산을 거쳐 빠른 결과를 낼 수 있기 때문이죠.
결론적으로 NPU는 인공지능 모델을 실행하기 위해 특별히 만들어진 AI 칩이라고도 할 수 있어요.
NPU는 GPU와 다른가? - NPU vs. GPU 비교
NPU는 GPU와 동일한 프로세서 중 하나입니다.
다만 NPU는 전력 효율성 측면에서 GPU보다 적은 전력으로 높은 성능을 발휘할 수 있습니다.
배터리로 동작하는 모바일 기기에 NPU가 더욱더 적합하죠.
NPU는 GPU에 비해 칩 크기가 작고 발열량도 적어 모바일 기기 등 작은 인공지능 기기에 적용하기에 용이합니다.
NPU의 가장 핵심은 특화된 설계 구조를 가졌다는 거죠. 행렬 연산, 병렬화 즉 작게 분할하여 계산하는 등 딥러닝 연산에 특화된 구조로 설계되었습니다.
NPU는 GPU보다 제조 비용이 더 저렴해서 모바일 기기 가격 경쟁력에 더 유리할 수 있어요.
NPU로 대표적인 프로세서 제품은?
NPU의 대표적인 제품으로는 구글의 TPU가 있습니다.
TPU는 텐서 프로세싱 유닛이라는 이름으로 구글이 자체 개발한 NPU이며 구글 클라우드와 제품에 모두 탑재되었어요.
구글 TPU 무엇인가? TPU는 CPU 및 GPU와 어떤 차이가 있을까?
구글에서 개발한 TPU는 Tensor Processing Unit의 약자로 AI 시스템이 인공 지능 작업을 빠르고 효율적으로 수행하도록 고안된 프로세서입니다. 구글 TPU는 특화된 딥 러닝 작업, 병렬 처리 능력, 전력
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