딥러닝 연산, 왜 GPU를 넘어서 NPU까지 필요할까?

딥러닝 모델은 데이터를 수백, 수천 번 반복해 학습하며 점점 정교해집니다.
하지만 그렇게 ‘똑똑해지기 위해’ 필요한 건 단순한 알고리즘만이 아닙니다.

이제부터는 모델이 학습하고 추론하는 과정에서
왜 연산이 중요한지, 그리고 왜 GPU를 넘어서 NPU가 필요한지를 자세히 알아보겠습니다.

“앞선 글에서는 딥러닝의 학습 흐름과 NPU의 필요성을 개괄적으로 다뤘다면,

이번 글에서는 GPU와 NPU의 구조 차이, 실제 연산 효율성, 추론 환경에서의 적용성까지 한층 더 깊이 있게 살펴보겠습니다.”

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앞선 글을 아직 못 보셨다면 아래 링크를 참고해 주세요:

• 5편: 딥러닝 학습 흐름과 NPU 연관성
• 4편: 손실 함수 이해하기 (MSE & Cross-Entropy)

딥러닝 손실 함수 (MSE와 Cross-Entropy) 차이

 

딥러닝은 어떻게 학습할까? 순전파부터 NPU까지 한눈에 정리

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GPU는 왜 딥러닝에서 각광받았을까?

🎮 GPU의 원래 목적은 '그래픽 처리'

GPU는 본래 3D 그래픽 렌더링을 위해 만들어졌습니다.
그래픽 처리에서는 수천 개의 픽셀과 벡터 연산을 병렬로 계산해야 하므로,
동일한 연산을 대량으로 반복 수행할 수 있는 구조가 필요했습니다.

🧮 이 구조가 딥러닝과 딱 맞아떨어짐

딥러닝은 대표적으로 다음과 같은 계산을 반복합니다:

• 수백~수천 개의 행렬 곱셈
• 수만 개의 비선형 함수 계산(ReLU, Softmax 등)
• 역전파를 통한 기울기 계산과 파라미터 업데이트

이 연산들은 매우 규칙적이고 반복적인 패턴을 가집니다.
이 점에서 GPU의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 구조는
CPU보다 수십~수백 배 빠른 연산 처리 능력을 보여주며,
딥러닝 연구자들에게 ‘신의 한 수’가 되었죠.

연산량이 엄청나다는 건 어느 정도일까? 예를 들어 하나의 은닉층에 1,000개의 뉴런이 있고, 이 각 뉴런이 1,000개의 입력을 받는다면, → 한 층에서만 100만 번의 곱셈과 덧셈이 일어납니다. 이걸 수십 개 층, 수천 개 샘플, 수백 번의 epoch 학습까지 감안하면 전체 연산량은 수십억 FLOPS 이상입니다. → 이 정도 연산은 CPU로는 현실적으로 불가능하며, → 병렬 연산 가능한 GPU, 그리고 이보다 더 최적화된 NPU가 필요한 이유가 됩니다.

왜 GPU로 부족할까?

✅ GPU의 한계 1: 범용 구조로 인해 자원 낭비

GPU는 딥러닝 외에도 게임, 영상 인코딩, 3D 렌더링, 과학 시뮬레이션 등
다양한 목적을 위해 만들어졌습니다.
그래서 내부에는 딥러닝에는 필요하지 않은 회로나 컨트롤 로직이 상당히 많습니다.

📌 예: 딥러닝에는 텍스처 캐시나 픽셀 셰이더가 필요 없음

NPU는 이런 불필요한 요소를 제거하고, 딥러닝 연산(행렬 곱셈, 비선형 변환, 정규화 등)에 최적화된 구조만 남깁니다.

 

✅ GPU의 한계 2: 전력 소모와 발열

고성능 GPU는 매우 빠르지만 그만큼 전력 소모와 발열도 심각합니다.
서버급 A100 같은 GPU는 300~500W 전력을 소비하며,
일반 노트북이나 모바일 기기에 탑재하기 어렵습니다.

📌 모바일 환경에서는 높은 성능보다는 '낮은 전력당 효율'이 더 중요

 

✅ GPU의 한계 3: 실시간 추론에 비효율

AI가 실시간으로 반응해야 하는 다음과 같은 환경에서는,

• 스마트폰 음성 인식
• CCTV 얼굴 인식
• 자동차 자율주행 판단

예측 추론 속도(ms 단위) + 전력 효율이 모두 중요합니다.
GPU는 빠르지만 응답 지연(latency)과 전력 소모 측면에서는 NPU보다 불리합니다.

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NPU는 어떻게 다른가?

🧠 NPU의 정의 **NPU(Neural Processing Unit)**는 이름 그대로 딥러닝 연산 전용 하드웨어입니다. 행렬 곱셈, 벡터 연산, 비선형 함수 적용, 정규화, 양자화(Quantization) 등 딥러닝 연산에서 자주 쓰이는 작업만 하드웨어 수준에서 최적화되어 있습니다.

 

🔍 구조적으로 다른 점

요소	GPU	NPU
연산 처리 방식	범용 병렬 처리(SIMD)	행렬 연산 전용(MAC 어레이)
명령어 구조	범용 명령어 (CUDA 등)	커스터마이징된 연산 그래프 전용 명령
메모리 접근 구조	캐시 구조 기반	온칩 메모리 기반으로 latency 최소화
전력 효율	높음	1W당 성능이 GPU 대비 10배 이상

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📱 모바일 및 엣지 기기에서 각광

• Apple: A17 칩에 Neural Engine 탑재
• Google: Pixel에 TPU-Lite 내장
• 삼성: 엑시노스 NPU 장착
• 퓨리오사AI: 국내 대표 서버용 NPU 개발사

이처럼 NPU는 ‘서버가 아닌 실생활 기기’에 AI를 심는 핵심 기술이 되고 있습니다.

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실제 AI 처리 흐름: GPU와 NPU의 역할 분담

단계	설명	대표 사용
학습(Training)	수십~수백GB의 데이터를 수천 번 반복 학습	서버용 GPU (NVIDIA A100 등)
추론(Inference)	학습된 모델로 실시간 판단	모바일 NPU, 엣지 NPU 등

NPU는 학습보다는 주로 추론에 특화되어 있으며, 이를 위해 **정밀도 낮은 연산(INT8, FP16 등)**도 적극 활용합니다.
→ 속도는 빠르고, 연산량은 작으며, 전력 효율은 최고

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NPU가 뜨는 시대적 배경

📈 엣지 AI의 급부상

데이터를 모두 클라우드로 보내 분석하는 시대는 지났습니다.

• 개인정보 이슈
• 네트워크 지연 문제
• 실시간 응답 필요

이 모든 문제를 해결하려면, 기기 내부에서 판단해야 합니다.
→ 그래서 NPU는 스마트폰, 자율주행차, IoT 기기에 빠르게 탑재되고 있습니다.

 

⚡ 연산 효율과 칩 설계 비용의 균형

• GPU는 고성능이지만 크고 비쌉니다.
• NPU는 설계 자유도가 높아, 용도별로 경량화된 AI 칩 제작이 가능합니다.

즉, 소비자 가전에도 AI를 집어넣을 수 있는 유일한 방법이 되는 것이죠.

항목	핵심 요약
GPU의 장점	병렬 처리에 강하고 학습에 적합
GPU의 한계	전력 소모 큼, 엣지 디바이스에 비효율
NPU의 구조	딥러닝 전용, 연산/전력 최적화
NPU의 강점	저전력, 빠른 추론, 실시간 처리 가능
시대적 필요성	엣지 AI, 모바일, 실시간 서비스 확산

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용어	설명
FLOPS	초당 부동소수점 연산 횟수, 연산량을 나타내는 기준
SIMD	GPU 구조 기반 병렬 연산 방식
MAC array	NPU에서 쓰이는 곱-누산(연산 전용 유닛) 구조
Inference	학습된 모델로 실시간 예측 수행
Edge AI	클라우드가 아닌 기기 자체에서 AI 추론 수행

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