NPU 실전 매핑 전략 – 이미지 분류부터 LLM까지 워크로드별 적용법

안녕하세요!
이제 8편까지의 NPU 아키텍처 설명을 마치고, 드디어 “이 구조들이 실제로 어디에 어떻게 쓰이는지”에 대해 살펴볼 차례입니다.

아직 전편을 못보신 분들은 아래 글을 참고해주세요!

---

지금까지는 MAC 어레이, DMA, 온칩 메모리 같은 내부 구조를 이해했다면,
이번 글은 “실제 딥러닝 워크로드가 어떻게 NPU 위에 매핑되는가?”, 즉 실무 활용에 가까운 내용을 다루어보겠습니다.

✅ 이 글 하나로 “이론 + 구조 + 실무 연결”까지 이어지는 큰 그림이 완성됩니다.

---

 

1. NPU가 실제로 처리하는 작업들

NPU는 딥러닝 연산에 특화된 하드웨어이지만, 그 내부에서는 연산 그래프(graph) 단위로 작업이 처리됩니다.
이 연산 그래프는 우리가 사용하는 **모델 구조(예: ResNet, BERT)**가 변환된 형태입니다.

대표적인 워크로드는 다음과 같습니다:

분류	예시 모델	특성
이미지 분류	ResNet, MobileNet	연산 패턴이 규칙적 (Conv-heavy)
객체 탐지	YOLO, SSD	연산량 폭발적 증가, 병목 많음
음성 인식	DeepSpeech, Whisper	RNN 계열, 순차성 처리
자연어 처리	BERT, GPT	Attention 중심, 메모리 사용 많음

 

2. 모델 → NPU로 올리기 전에 필요한 최적화

모델을 NPU에 올리기 위해선 그냥 PyTorch, TensorFlow 모델을 바로 사용할 수는 없습니다.
→ 반드시 아래 과정을 거쳐야 합니다:

✅ (1) 모델 변환: ONNX로 Export

• PyTorch or TensorFlow 모델 → ONNX로 변환
• NPU SDK에서 ONNX를 인식 가능하게 변환 (furiosa-compiler 등)

✅ (2) 정밀도 축소: Quantization

• INT8, FP16으로 줄여야 NPU 성능 발휘
• Post-Training Quantization or QAT(훈련 중 양자화) 필요

✅ (3) 연산 재배열: Layer Fusion

• Conv → BN → ReLU 를 하나의 연산으로 합치는 등 최적 구조 재배치

 

3. 워크로드 별 매핑 전략

각 모델 유형에 따라 NPU가 최적화 방식이 다릅니다:

📷 이미지 분류 (ResNet, MobileNet)

• 대부분 Conv 연산이므로 MAC 어레이 효율 극대화 가능
• Pooling과 ReLU는 전용 유닛으로 빠르게 처리
• 대부분의 NPU가 Conv-heavy 모델에 가장 적합하게 설계됨

🚗 객체 탐지 (YOLO)

• 연산량 폭증 (작은 feature map에 많은 필터)
• NPU의 DMA 성능이 관건 → 데이터 병목 최소화 설계 필요
• 양자화 시 정확도 손실 주의

🧠 자연어 처리 (BERT, GPT)

• Self-Attention 구조에서 메모리 소모↑
• 대부분 서버용 NPU에서 처리 (메모리 대역폭 + 캐시 구조 중요)
• Layer Normalization 및 Softmax 연산 최적화 포인트

 

4. 실제 FuriosaAI SDK 실습 준비 팁

✨ 실습은 다음 편에서 자세히 다루겠지만, 여기서 환경 세팅을 간단히 짚고 넘어가겠습니다.

> ※ 주의: 현재 FuriosaAI의 SDK는 공개 문서가 많지 않아 일반 사용자가 실습하는 데 제한이 있을 수 있습니다.  
> 따라서 본 시리즈에서는 FuriosaAI 아키텍처를 기반으로 한 이론적 시뮬레이션 또는 타 오픈 소스 기반 툴을 활용한 실습 예시로 대체해보겠습니다.

설치 환경

• OS: Ubuntu 20.04 이상
• Python ≥ 3.8
• ONNX 모델 예시: ResNet18 or MobileNetV2
• 설치: pip install furiosa-sdk

furiosa-compiler model.onnx -o compiled_model.enf
furiosa-run compiled_model.enf --input image.jpg

TIP: 양자화가 안 된 모델은 변환 과정에서 오류 발생 가능! 반드시 양자화 후 변환.

 

5. 마무리 및 다음 글 예고

이번 글에서는 실제 NPU 아키텍처가 다양한 모델에서 어떻게 활용되는지,
그리고 어떤 최적화 전략이 필요한지를 정리했습니다.

다음 글에서는!
“FuriosaAI NPU 실습: MNIST 추론부터 ONNX 모델 최적화까지 따라하기”
를 통해 실제 SDK 설치부터 예제 추론까지 차근차근 따라가 보겠습니다.

 

📌 요약 정리

항목	요점
NPU 매핑	연산 그래프를 NPU 구조에 맞게 재구성
모델 변환	ONNX + Quantization + Layer Fusion
워크로드별 차이	이미지 = MAC 활용, NLP = 메모리 최적화
실습 준비	Furiosa SDK 설치 및 ONNX 모델 필요

---

궁금하신 사항은 댓글에 남겨주세요

댓글에 남겨주신 내용은

추후 정리해서 올려드리겠습니다

구독하시면 업로드 시 알려드릴게요!

-

조금이라도 도움이 되셨다면

공감&댓글 부탁드리겠습니다

감사합니다!