AI용 반도체 시장에서 엔비디아의 대안은 있는가? NPU에 대하여

 

 
 
23년 ChatGPT가 AI혁명의 포문을 열었지만 현재 AI등장으로 가장 이익을 많이 얻은 기업은 단연 엔비디아입니다. AI 시장에서 엔비디아의 그래픽 반도체를 대체할 수 있는 제품은 아직 없습니다.

다만 지난 글에서 설명 드렸듯이 엔비디아나 AMD의 GPU는 AI용 반도체인 AI가속기의 일종일 뿐입니다. 현재오서 가장 좋은 성능을 발휘하고 있을 뿐입니다. 즉, 가성비나 성능면에서 이를 뛰어넘는 반도체가 나온다면 이들은 언제든지 대체될 수 있습니다.

그 중 하나가 NPU입니다.
 

NPU의 정의

NPU란 신경망 처리 장치(Neural Processing Unit)로, 인공 신경망을 효율적으로 처리하기 위해 특별히 설계된 반도체입니다. NPU는 딥러닝과 같은 AI 작업을 위해 최적화되어 있으며, 주로 스마트폰, 태블릿, IoT 장치와 같은 모바일 또는 임베디드 시스템에서 볼 수 있습니다.

즉, NPU가 진정한 AI용 반도체가 가깝습니다. 그래서 수 많은 기업들이 NPU 시장을 선점하기 위해 R&D에 힘쓰고 있습니다. 그중 인텔은 이번 메테오레이크 시리즈(울트라 코어) CPU 내에 NPU를 탑재했다고 밝혔습니다. 퀄컴, AMD 역시 AI에 특화된 NPU를 개발하고 상용화할 계획입니다.
 
그러나 아직은 본격적으로 GPU와 경쟁할 수 있는 수준으로 개발되지는 않았습니다. 기술적으로 앞으로 헤쳐나가야 할 난관이 많습니다. 상용화하는 데는 더 많은 난관이 있을 것으로 예상됩니다.
 

NPU의 장점

 

• 적은 전력 소모(전성비): GPU에 비해 전력소모가 적다고 알려져 있습니다.
• AI에 특화된 기능: 그래픽 처리용으로 개발된 GPU에 비해 NPU는 처음부터 AI 연산을 위해 개발되었습니다. 더 높은 성능을 갖게 될 수 있습니다.

 

NPU의 단점

 

• 개발비용: 막대한 비용이 소요될 것으로 보입니다
• 성과가 없음: 아직 제대로된 NPU가 GPU의 비해 기능 및 전력소모 등의 지표에서 얼마나 나은지 입증이 안되었습니다
• 사용자환경: 엔비디아가 시장을 장악한 이유 중 하나가 개발자들이 사용하기 편한 프로그램 언어인 CUDA("Compute Unified Device Architecture", 쿠다)를 지원하기 때문입니다. 즉, 개발자들이 애플 사용자들과 비스사게 CUDA에 락인된 것입니다. NPU를 도입하기 위해서는 우선 CUDA를 뛰어넘는 사용자(개발자) 환경을 마련하여야 할 것입니다.

 

NPU 개발하는 국내기업

전세계적으로 NPU를 개발하고 있는 기업은 많습니다. 그중 우리나라에서 NPU를 개발하는 팹리스 기업은 크게 3개가 있습니다. 퓨리오사, 사피온, 리벨리온입니다.
 

• 퓨리오사는 21년 워보이라는 이름의 NPU를 내놓았습니다. 현재 카카오와 협업을 하고 있습니다. AMD와 삼성전자 출신의 경영진이 개발을 이끌고 있습니다.
  
  
• 사피온은 SK의 계열사입니다. X220이라는 제품을 공개하여 성능을 검증받았습니다. 23년 하반기 X220보다 고성능을 가진 X330을 출시하여 데이터센터에 납품하고 있습니다.
  
  
• 리벨리온은 MIT 박사 출신의 박성현 대표가 설립한 기업입니다. KT와 협업하여 데이터센터용 AI를 개발하였습니다. KT가 출시한 초거대 AI 모델인 '믿음'에 리벨리온의 NPU인 '아톰' 프로세서가 사용되었습니다.

 

결론

 
NPU가 전용 AI가속기 향후 NPU가 시장에 본격적으로 등장하게 될 것임은 부정할 수 없습니다. 그러나 시장에서 엔비디아의 GPU(AI용으로 주로 사용되는 GPGPU)를 뛰어넘으려면 아직 갈 길이 멉니다.