1. NPU(신경 처리 장치)란 무엇인가?
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NPU(Neural Processing Unit)는 주로 인공신경망(Artificial Neural Network) 계산을 가속화하기 위해 설계된 특수 목적의 반도체 하드웨어입니다.
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CPU(중앙 처리장치), GPU(그래픽 처리장치) 등 기존 범용 프로세서가 AI/ML 연산에 사용되는 것과 달리, NPU는 AI 및 머신러닝, 특히 딥러닝 연산에 최적화된 구조를 가집니다.
탄생 배경
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AI와 ML 기술이 발전함에 따라, 영상·음성·자연어 등 대규모 데이터와 복잡한 알고리즘 처리에 기존 프로세서(CPU, GPU)만으로는 성능·전력 효율성의 한계가 발생
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복잡한 신경망 연산을 빠르고 에너지 효율적으로 처리할 필요에 의해 NPU가 등장
2. NPU의 구조와 동작 원리
설계 특징
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행렬·텐서 연산 특화: 딥러닝 모델의 핵심 연산인 행렬 곱셈, 컨볼루션을 고속 병렬 처리
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대규모 병렬성: 수~수천 개 이상의 연산 유닛이 동시에 데이터 조각을 처리함으로써 대형 신경망 계산 속도를 혁신적으로 높임
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저전력·고성능: 불필요한 범용 회로를 최소화하고, AI 추론·학습에 필요한 연산 회로만 탑재하여 효율성 ↑
NPU의 기본 처리 흐름 (구체적 연산 예시 포함)
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입력 데이터(이미지, 음성, 텍스트 등) 수신
- NPU는 이미지, 음성, 텍스트처럼 다양한 형태의 입력 데이터를 받습니다.
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Tensor/Matrix 변환 및 병렬 배분
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입력 데이터는 곧바로 신경망이 처리하기 쉬운 형태인 텐서(Tensor)나 행렬(Matrix) 구조로 변환됩니다.
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이 과정에서 데이터는 여러 하드웨어 연산 유닛에 병렬적으로 분배되어 빠르게 처리할 수 있도록 준비됩니다.
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행렬 곱셈: 완전연결층(fully connected layer)과 같이 각 데이터와 가중치가 행렬 형태로 곱해지며 주요 연산이 수행됨.
- 예) (
Y = W X + B) (W: 가중치 행렬,X: 입력 벡터)
- 예) (
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컨볼루션, 활성화 함수, 풀링 등 신경망 레이어별 연산 처리
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컨볼루션(Convolution): 합성곱 신경망(CNN)에서 이미지 등의 입력 데이터에 필터(커널)를 슬라이딩·적용하며 주요 특징을 추출합니다. 이 연산도 대량의 곱셈·덧셈이 반복적으로 진행됩니다.
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활성화 함수(Activation Function): 연산 결과값에 비선형 값을 주어 패턴 인식 능력을 높입니다. (예: ReLU, sigmoid)
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풀링(Pooling): 데이터의 크기를 줄이며 특징 정보를 압축하여 다음 레이어로 전달합니다.
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이 모든 연산이 NPU의 수많은 병렬 연산 유닛에서 동시에 추진되어, 빠른 처리와 저전력, 실시간성을 가능하게 합니다.
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최종 추론 결과 출력
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신경망을 거쳐 나온 결과(예: 분류 결과, 예측, 생성 컨텐츠 등)가 출력됩니다.
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이 과정에서 NPU는 복잡한 AI 연산 작업을 효율적으로 오프로딩(offloading)하여 CPU/GPU의 부담을 덜어주고, 온디바이스에서 즉각적·실시간 AI 구현을 실현합니다.
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3. NPU, CPU, GPU의 비교
| 기준 | NPU | GPU | CPU |
|---|---|---|---|
| 설계 목적 | 인공신경망, 딥러닝 연산 가속화 | 그래픽/병렬/AI 연산 모두 지원 | 범용 데이터 처리 |
| 연산 구조 | 스칼라·벡터·텐서 연산에 최적화 | 대규모 병렬(수천~만 코어) | 소수의 강력한 범용 코어 |
| 전력/발열 | 매우 효율적, 모바일·IoT용으로 최적 | 효율적이지만 NPU보단 높음 | 상대적으로 높음 |
| 활용 분야 | 스마트폰, IoT, 자율주행, 의료 등 온디바이스 AI | 서버·슈퍼컴, 클라우드/PC, 일부 온디바이스 | 범용 컴퓨팅, 제어·OS |
| 특징 | 실시간 추론, 초저지연, 저전력, 소형화 | 대형 학습/추론, 다목적, 게임·과학 등 활용 | OS, 앱, 컨트롤 |
4. NPU의 핵심 기술 및 도입 효과
AI 워크로드에 최적화된 구조
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스칼라·벡터·행렬·텐서의 복합 연산 회로 집중 설계
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컨볼루션·비선형 활성화 등 딥러닝 핵심 연산을 전용 하드웨어로 분리
이기종 컴퓨팅 구조의 핵심
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현대 모바일/AP·엣지 디바이스는 CPU+GPU+NPU로 구성
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각 프로세서는 자신에게 특화된 워크로드를 처리해 최대 효율 발휘
- CPU: 제어·논리연산, GPU: 병렬 렌더링/비전, NPU: AI 추론(이미지·음성·언어 등)
저전력, 초고속, 실시간
- 하드웨어 차원의 최적화 설계를 통해 클라우드 없이 디바이스에서 직접 AI 실행
- 배터리 절약, 발열 최소화 → 모바일·스마트홈·자율주행 등 엣지에서 필수
AI 사용자 경험 혁신
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얼굴/음성 인식 실시간 잠금해제, 카메라 실시간 AI 보정, 문자/음성 생성, 번역, AR/VR 실시간 처리 등
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지연 없음, 네트워크 장애에도 가능, 개인정보 보호
5. NPU의 적용 분야
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스마트폰/IoT/가전: 음성명령, 실시간 번역, 사진 보정/생성, 초고속 얼굴·지문 인식
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자율주행/모빌리티: 주변 객체 인식, 경로 계획, 운전자 상태 감지 등
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의료/헬스케어: 의료영상 분석, 환자 모니터링, 진단 예측
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산업/로봇: 공장 자동화, 로봇 비전 등
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보안/금융: 이상 탐지, 생체 인증, 사이버 보안 등
6. NPU의 한계 및 극복 과제
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데이터·메모리 병목
- NPU가 너무 빠르기에, 시스템 스토리지·메모리 대역폭이 이를 제대로 지원하지 못하면 연산효율이 하락
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소프트웨어·프레임워크 호환성
- AI 모델마다 프레임워크/사양이 달라 최적화 필요
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전용화로 인한 범용성 제한
- 비AI 워크로드에는 효율적이지 않음
7. 미래 전망과 결론
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온디바이스 생성 AI: 크고 복잡한 AI도 이제는 디바이스 단(PC, 폰, IoT, 자동차)에서 실시간 직접 처리→ 최신 스마트폰/PC(AP에 NPU 내장)
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이기종·통합 컴퓨팅 가속화 CPU, GPU, NPU+메모리·스토리지가 서로 진화하며, 디바이스-엣지-클라우드가 입체적으로 이어지는 구조로 발전
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산업 혁신의 뇌
의료, 금융, 미래 모빌리티, 맞춤 헬스케어, AR/VR 등의 혁신 기술에서 NPU는 ‘AI 두뇌’ 역할을 할 것
8. 추가 자료 및 주요 NPU 현황
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대표 칩셋: 삼성 Exynos NPU, Qualcomm Hexagon NPU, MediaTek APU, 애플 뉴럴엔진 등
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시장 트렌드: NPU 중심 AI 벤치마크 본격화, 칩 성능 경쟁 및 생태계 확장
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주요 용어 설명
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온디바이스 AI: 클라우드 연결 없이 각 디바이스에서 AI 실행
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이기종 컴퓨팅: CPU, GPU, NPU 등 다양한 프로세서가 분업/협업
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[참고] 삼성 NPU 글로벌 경쟁력 현황
1. 스마트폰 및 주요 제품 적용
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갤럭시 S25 시리즈
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2025년형 갤럭시 S25에 '갤럭시용 스냅드래곤 8 엘리트(Snapdragon® 8 Elite for Galaxy)' 칩셋 탑재
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전작 대비 NPU 성능이 40% 향상, CPU 37%, GPU 30% 향상
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160여 개의 AI 기능 적용 및 AI 촬영, 편집 등에서 강력한 성능 입증[1]
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2025년 AI TV 라인업
- 8K Neo QLED AI TV의 NPU 성능이 전년 대비 2배 향상, GPU 2.2배, CPU 1.3배 향상[4]
2. 글로벌 NPU 성능 비교
| 제조사/제품 | NPU/엔진 이름 | AI 연산력 (TOPS) | 특징 및 적용 분야 |
|---|---|---|---|
| 삼성(스냅드래곤 협력) | Snapdragon 8 Elite | 미공개 | 갤럭시 S25, AI 촬영/편집 |
| 인텔 | AI Boost (시리즈2) | 45 | 노트북, AI 연산 최적화 |
| AMD | 라이젠 AI (8000시리즈) | 16 | 노트북, AI 작업 |
| AMD | 라이젠 AI (300시리즈) | 50 | 스마트폰/노트북 |
| 애플 | 뉴럴엔진 (M4) | 38 | 맥북, 아이패드 |
| 퀄컴 | 헥사곤 (X 엘리트) | 45 | 노트북, AI 연산[2] |
※ 삼성 NPU(TOPS, 연산력)는 공식 발표되진 않았으나 경쟁사(애플, 퀄컴, 인텔) 최신 칩셋과 비슷하거나 우위인 것으로 평가됨
3. 시장 전략 및 경쟁력
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AI 반도체 시장 성장: 2022년 326억 달러 → 2030년 1,170억 달러로 급성장 전망[5]
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삼성의 전략: NPU와 CXL(컴퓨트 익스프레스 링크) 기반 차세대 메모리 결합, AI 칩 성능과 에너지 효율을 핵심 역량으로 내세움
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실생활 환경에서 경쟁력: 스마트폰, TV, IoT 등 실제 사용 영역에서 글로벌 상위권 유지
참조
[1]: https://blog.naver.com/ewaynews/223835306874
[4]: https://www.samsung.com/sec/tvs/8k-tv/highlights/
[5]: https://m.ceoscoredaily.com/page/view/2024042314301395366
