당신은 주제를 찾고 있습니까 “npu gpu 차이 – GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑]“? 다음 카테고리의 웹사이트 th.taphoamini.com 에서 귀하의 모든 질문에 답변해 드립니다: th.taphoamini.com/wiki. 바로 아래에서 답을 찾을 수 있습니다. 작성자 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 이(가) 작성한 기사에는 조회수 68,253회 및 좋아요 2,315개 개의 좋아요가 있습니다.
CPU가 연산을 통제하고 GPU는 그래픽을 처리한다고 하면 NPU는 인간처럼 생각하는 인공 신경망 구조, Neural Network 구조를 활용하여 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 목적을 갖게 됩니다.
Table of Contents
npu gpu 차이 주제에 대한 동영상 보기
여기에서 이 주제에 대한 비디오를 시청하십시오. 주의 깊게 살펴보고 읽고 있는 내용에 대한 피드백을 제공하세요!
d여기에서 GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑] – npu gpu 차이 주제에 대한 세부정보를 참조하세요
-라이브 : 오후 5시 컴퍼니 백브리핑, 오후 7시30분 백브리핑
-구독: 백브리핑의 모든 영상은 [언더스탠딩 : 백브리핑] 채널에 업로드됩니다.
1)유튜브에서 ‘언더스탠딩’을 검색하거나
2)아래 링크에서 ‘구독’을 누르면시면 백브리핑을 편리하게 즐길 수 있습니다!!!
https://www.youtube.com/channel/UCIUni4ScRp4mqPXsxy62L5w
npu gpu 차이 주제에 대한 자세한 내용은 여기를 참조하세요.
CPU, GPU, NPU란? – 구대리의 회계 이야기
NPU(Neural Processing Unit)는 사람의 두뇌처럼 효율적인 데이터를 처리하는 기술입니다. 인간처럼 학습하고 추론하는데 최적화된 기술로 평가 합니다.
Source: yourtime.tistory.com
Date Published: 10/8/2021
View: 4139
CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기 – 애드센서
이러한 원리를 반도체에 적용한 것이 NPU입니다. NPU는 최대 100조 개의 연결을 통해 데이터를 처리합니다. 기존의 CPU는 연산을 통제하고 GPU는 그래픽 …
Source: adsensery.tistory.com
Date Published: 6/30/2022
View: 9542
[기초] CPU,GPU,TPU,NPU/CUDA/RAM 개념
NPU(Neural Processing Unit): 수년간 GPU를 이용해 딥러닝 연산을 해온 상황에서 딥러닝에 보다 최적화된 단위 계산 유형들을 HW 블럭을 꾸며서 최적화 …
Source: jisuhan.tistory.com
Date Published: 10/18/2022
View: 8186
[AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU
[편집자주]인공지능(AI) 기술의 중심은 소프트웨어(SW) 기술이라고 하지만, 복잡한 AI SW를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어(HW)가 필수적 …Source: www.aitimes.com
Date Published: 12/30/2022
View: 9949
[Deep Learning] Google Cloud TPU(CPU, GPU, NPU, TPU 개념)
CPU, GPU, NPU, TPU 모두 데이터를 읽어 연산처리 기능을 수행하는 … [Deep Learning] 딥러닝/머신러닝/인공지능의 차이, 인공신경망 개념 딥러닝에 …
Source: ahnty0122.tistory.com
Date Published: 4/14/2022
View: 3237
NPU (Neural Processing Unit) – 네이버 블로그
NPU 구조 및 GPU vs NPU 의 차이점에 대해 좀 더 자세하게 알아보겠습니다. … NPU는 GPU에 신경망에서 처리해야 하는 곱셈 연산을 나눠서 시키는 …
Source: blog.naver.com
Date Published: 7/27/2022
View: 3170
Top 32 Npu Gpu 차이 Trust The Answer
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이 – IT 매뉴얼; CPU, GPU, NPU란? CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기 …
Source: toplist.1111.com.vn
Date Published: 1/24/2022
View: 2232
주제와 관련된 이미지 npu gpu 차이
주제와 관련된 더 많은 사진을 참조하십시오 GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑]. 댓글에서 더 많은 관련 이미지를 보거나 필요한 경우 더 많은 관련 기사를 볼 수 있습니다.
![GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑]](https://i.ytimg.com/vi/tEFarfD810w/maxresdefault.jpg)
주제에 대한 기사 평가 npu gpu 차이
- Author: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식
- Views: 조회수 68,253회
- Likes: 좋아요 2,315개
- Date Published: 2022. 1. 13.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=tEFarfD810w
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이
이번 포스팅에서는 AI 반도체 기초라는 시리즈의 두번째 글로 GPU의 특징인 합성곱 연산이란 무엇인지 정리해보고 GPU NPU 차이에 대해 알아볼 예정입니다.
참고로 본 포스팅은 “AI 반도체 기초”라는 시리즈로 아래와 같이 2가지 포스팅으로 구성하였습니다.
AI 반도체 기초 (1) CPU GPU 차이와 구조, GPU 필요한 이유
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란, GPU NPU 차이 (이번 포스팅)
앞선 포스팅에서는 CPU와 GPU를 정의하고 GPU가 필요한 이유와 CPU GPU 차이와 GPU 구조에 대해서 간단히 정리해보았습니다.
GPU는 그래픽 처리를 위한 대량 연산을 수행하는 목적으로 만들어진 장치로 GPU는 그래픽 처리에 필요한 계산에 중점을 맞춰서 복잡한 명령어 세트나 많은 수의 레지스터 확보 또는 복잡한 캐시 구조가 아닌 그저 동일한 형태의 부동 소수점 곱셈 대량 수행에 최적화된 형태를 갖고 있습니다.
이번 포스팅에서는 이러한 GPU의 특징인 부동소수점 연산인 합성곱 연산에 대해 알아보고 이를 통해 인공지능 GPU 연관관계를 살펴볼 예정입니다. 그리고 마지막으로 GPU NPU 차이에 대해 정리해보겠습니다.
AI, 인공지능 GPU 연관관계
GPU는 말그대로 앞선 포스팅에서 정리한 바와 같이 그래픽스 연산/처리에 최적화 되어 있어 이미지 처리에 필요한 학습이나 추론에 필요한 매트릭스 합성곱 연산 횟수에 대응할 수 있는 특징이 있습니다.
합성곱 연산은 이미지에서 특징을 추출하여 처리하는데 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 이용하는 기법은 대부분 합성곱 연산을 기초로 진행됩니다.
합성곱 연산에 대해 예시를 들어 알기 쉽게 정리하자면 아래와 같습니다.
합성곱 연산이란
합성곱 연산(Convolution)은 이미지 처리에 대한 딥러닝 측면에서는 특징점 추출(feature extraction)이라고 불리기도 하는데요, 아래와 같은 구조로 진행합니다.
합성곱은 더하기(합성)과 곱하기(곱)만 사용하는데요, 이미지에 필터를 씌우는 과정과 동일하다고 보면 이해가 쉽습니다.
합성곱 과정은 커널(Kernel) 또는 필터(Filter)라는 n x m 크기의 행렬로 원래의 이미지를 처음부터 끝까지 겹치면서 순서대로 훑으면서 n x m 크기의 겹치는 부분의 각 이미지와 커널에 있는 값을 곱해서 모두 더한 값을 출력으로 하는 것을 의미합니다.
보통 훑는 순서는 가장 왼쪽 위부터 오른쪽까지 순차적으로 훑습니다.
예를 들어 아래와 같은 3×3 크기(픽셀)의 커널로 5×5(픽셀)의 이미지 행렬에 연산을 수행하는 경우,
한번의 연산을 1스텝이라고 하면 아래와 같이 진행됩니다.
합성곱 예시
1스텝에 대한 합성곱은 아래와 같이 진행됩니다.
(1×1) + (2×0) + (3×1) + (2×1) + (1×0) + (0×1) + (3×0) + (0×1) + (1×0) = 6
물론 이것은 1스텝일 뿐이고 아래와 같이 커널을 한 칸씩 이동하면서 모든 연산을 수행해야 합니다.
위와 같이 5×5 픽셀의 실제로는 인지조차 어려운 작은 이미지로 1개의 필터를 사용했음에도 진행해야하는 덧셈 및 곱셈 연산이 무수히 많이 발생되는 것을 확인할 수 있습니다.
보통은 600~700 픽셀의 이미지를 사용하고 필터의 개수 또한 알고리즘에 따라 수백, 수천개 네트워크를 사용한다고 할 때 굉장히 많은 연산이 발생되게 됩니다.
이미지 한장에서 사람이나 동물 또는 자전거나 자동차 등의 객체를 인식하는데에서는 이러한 합성곱 연산 횟수가 엄청나게 발생되는데요,
이것을 매우 값이 비싸고 만능으로 동작이 가능한 CPU를 활용해서 할 필요가 있어 보이지는 않습니다.
즉, 간단히 비유하자면 수만개의 돌을 나르는 단순한 일을 건축 설계 박사에게 맡기지 않는 것과 비슷합니다.
TPU NPU의 정의와 GPU NPU 차이
GPU NPU 차이를 정의하기에 앞서 TPU와 NPU를 비교하자면 실은 TPU와 NPU는 실제로 크게 다름이 없습니다. NPU는 Neural Processing Unit의 약자로 Neural Network에 특화된 칩셋이고 TPU는 구글에서 제작한 NPU의 이름으로 Tensor Processing Unit이라고 합니다.
실제로 이 밖에도 NPU는 엔비디아의 Tensor Core, 애플의 Neural Engine등의 브랜드 이름으로 불리기도 합니다.
NPU와 TPU는 인공지능 모델의 인공신경망 연산을 효율적으로 하기 위해 설계된 프로세서로 TPU/NPU GPU의 차이는 바로 Neural Network에 특화되었다는 부분으로,
GPU는 그래픽 연산에 최적화된 구조이기 때문에 학습에는 효과적이지만 추론에는 비효율적인 문제가 있었습니다.
학습은 부동소수점이 유리하지만 추론에는 정수연산이 필요하기 때문입니다.
CPU GPU NPU 차이
CPU가 연산을 통제하고 GPU는 그래픽을 처리한다고 하면 NPU는 인간처럼 생각하는 인공 신경망 구조, Neural Network 구조를 활용하여 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 목적을 갖게 됩니다.
GPU나 CPU보다 저전력이고 빠르고 작다는 장점이 존재하지만 하지만 실제로 테슬라와 애플을 제외하면 NPU를 통해 큰 실적을 내는 회사는 없습니다. 자체 NPU보다 GPU에 의존하고 있는 상황입니다.
이번 포스팅에서는 GPU의 특징인 부동소수점 연산인 합성곱 연산에 대해 알아보고 이를 통해 인공지능 GPU 연관관계와 함께 GPU NPU 차이에 대해 정리해보았습니다.
참고로 본 포스팅은 “AI 반도체 기초”라는 시리즈로 아래와 같이 2가지 포스팅으로 구성하였습니다.
AI 반도체 기초 (1) CPU GPU 차이와 구조, GPU 필요한 이유
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란, GPU NPU 차이 (이번 포스팅)
CPU, GPU, NPU란?
반응형
요즘 메타버스, 인공지능 등 새로운 용어와 함께 기본적으로 알고 있어야 되는 상식이 너무 많습니다. 예전에 CPU만 알고 있으면 기사를 읽는데 별 문제없다고 느꼈습니다. 요즘은 새로운 단어들이 나오니 같은 기사를 읽어도 이해하는 정도가 기초 지식에 따라 제각각 달라집니다. 똑같은 글을 읽었지만 이해한 내용을 다 다릅니다. 흔히 말이 안 통한다는 애기가 나옵니다. 컴퓨터가 업그레이드되듯이 나 자신도 업그레이드가 돼야 될 것 같습니다.
♠CPU 란?
CPU(중앙 처리 장치, Central processing unit)는 PC에서 인간의 두뇌역할을 하는 것입니다. 사람의 두뇌가 행동을 제어하고 통제하듯이 검퓨터에서는 CPU가 이 역할을 하고 있습니다. 그런데 CPU의 최대 단점은 직렬 처리로 병렬 연산이 안된다는 것입니다. 속도는 빠르지만 한 번에 한 가지씩 일을 처리합니다. 인간은 친구를 보면서 동시에 커피를 마실수 있습니다. 즉 눈은 친구를 보고, 귀는 소리를 듣고, 손은 커피잔을 잡고, 입으로 마시는 등 여러 일을 동시에 가능합니다.
CPU가 순차적으로 계산하는 직렬 처리 방식은 컴퓨터가 스스로 판달할수 있도록 하는 반복적인 학습을 한꺼번에 처리하기에는 속도가 느릴 수 밖에 없습니다. 또한 몇 개의 코어로 구성된 CPU로 수천 개의 뉴런 연결을 모방한 인공 신경망을 구축하려면 비용이 증가합니다.
반도체
♠GPU 란?
GPU(Graphics Processing Unit)는 빠른 속도로 컴퓨터 그래픽을 처리하기 위해 만들어졌습니다. 복잡한 3D 그래픽을 처리하는 데 필요한 연산능력, 특정된 많은 계산을 동시에 처리하는 목적으로 만들어진 프로세서 입니다. 포괄적인 컴퓨팅을 처리하는 CPU와 달리 제어 영역이 없습니다. 대신 빠른 연산 속도가 가능한 병렬 처리 기술을 갖고 있습니다.
gpu
♠NPU 란?
NPU(Neural Processing Unit)는 사람의 두뇌처럼 효율적인 데이터를 처리하는 기술입니다. 인간처럼 학습하고 추론하는데 최적화된 기술로 평가 합니다. 딥러닝, 인공지능 연구를 위한 최적화된 반도체가 NPU입니다. 신경계를 뜻하는 Neural에서 알수 있듯이 인간의 신경계를 본떠 동시다발적으로 데이터를 처리하는 반도체 입니다.
기존의 CPU가 연산을 통제하고, GPU가 이미지를 구현 하는 목적이 강했다면 NPU는 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 사람 신경망 처럼 빠르게 처리 가능합니다. NPU를 장착한 칩을 AI칩이라 합니다. AI시대로 접어들면서 NPU반도체가 주목 받고 있습니다.
NPU의 연산 성능은 CPU의 40배 정도입니다. 현재 스마트폰에 NPU칩이 탑재 되어 있습니다. 전통 반도체 업체인 인텔 엔비디아 보다는 애플, 삼성, 화웨이같은 스마트폰 제조사들이 이부분을 주도하고 있습니다. 스마트폰의 잠금 해제에서 생체인식 기술, 카메라 등에 NPU가 사용되어지고 있습니다.
지금 현재 스마트폰에서 시리에게 오늘 날씨는 하고 물어보면 스마트폰 자체에서 답을 내놓는 것이 아니라 중앙 데이터 센터에서 결과값은 받아와서 말해줍니다. 이는 시간이 지연되고, 중간에 해킹의 위험에 노출 됩니다. 최종 목표는 스마트폰을 비롯한 디바이스 자체에서 답을 내놓는 것입니다. 아이언맨의 AI비서 자비스 처럼 되기는 시간이 필요합니다.
참고로 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 학습을 총칭하는 머신러닝의 한갈래 입니다. 기계가 데이터를 이용해 사람처럼 학습하고 추론할수 있도록 하는 기술입니다. 즉, 기계에게 사람처럼 ‘직관’을 할 수 있도록 가르치는 것입니다. AI(Artificial Intelligence) 즉, 인간과 같이 스스로 학습하고 추론, 지각, 자연언어의 이해능력등을 컴퓨터 프로그램으로 실현하는 기술이 실현되기는 아직 시간이 필요합니다. 다가올 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지 아직 모릅니다. 지금 현재는 CPU, GPN, NPU반도체 칩들은 각각의 장점으로 여러분야에서 다양하게 이용되어 지고 있습니다.
반응형
CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기
4차 산업 혁명의 화두인 인공지능을 개발하기 위해 세계적인 기업들의 움직임이 활발해지고 있는데요, 그 인공지능의 핵심 부품인 반도체 이야기가 나올 때마다 빠지지 않는 개념이 있습니다. CPU, GPU, TPU, NPU 단어들이 많이 보이실 텐데, 이러한 단어들이 뜻하는 개념이 무엇인지, 서로 어떤 점들이 다른지 한번 비교해보도록 하겠습니다.
01. CPU와 GPU의 개념
CPU는 Central Processing Unit의 줄임말로, 컴퓨터의 두뇌라고 생각하시면 됩니다. GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 처리를 위한 핵심 부품 중 하나로 CPU의 명령하에 디지털 신호를 영상 신호로 변경하여 모니터로 전송해주는 장치입니다. 그런데 GPU의 용도가 요새 많이 바뀌었는데요, CPU보다 일반적인 연산을 한 번에 더 많이, 그리고 빠르게 처리할 수 있다는 사실이 알려졌습니다. 그래서 인공지능 반도체로서의 용도로 굉장히 적합하게 활용되고 있습니다.
CPU 자체는 GPU보다 성능이 뛰어나지만 GPU는 물량으로 CPU를 압도해버리는 격인거죠. 1명의 천재(CPU)보다 1,000명의 수재(GPU)가 훨씬 빠른 결과를 나타내는 것처럼 말입니다. 그럼 CPU를 여러 개 탑재하면 되지 않느냐라고 반문할 수 있는데, 서로 연산 처리 방식이 다릅니다. CPU는 직렬 처리 방식에 적합하고 GPU는 병렬 처리 방식에 적합하여 기하급수적으로 늘어나는 데이터의 양을 한 번에 처리하기 위해선 병렬 처리 방식인 GPU가 상대적으로 최적화되어 있습니다. CPU와 GPU의 개념에 대해 더 알고 싶으신 분들이라면, 아래 링크를 통해 확인해주시기 바랍니다.
02. CPU와 GPU의 구조
CPU와 GPU 구조 차이
GPU가 CPU보다 많은 양을 한번에 처리할 수 있는 이유는 구조적인 차이 때문입니다. 위의 사진에서 살펴보면, CPU는 다양한 환경의 작업을 처리하기 위해 Control Unit, Cache, ALU(Arithmetic Logic Unit, CPU 산술 논리 연산 장치)의 처리 구조가 상대적으로 밸런스 있는 형태를 띠는데 반해, GPU는 특화된 연산 처리를 위해 Control Unit, Cache 보다는 압도적으로 ALU가 상당히 많은 부분을 차지하고 있는 것을 알 수 있습니다.
CPU는 캐시 메모리(Cache) 부분이 많은 비중을 차지하고 있는 것을 알 수 있는데, 이는 처리할 데이터를 RAM에서 불러와 임시로 캐시 메모리에 저장해 처리 속도를 높일 수 있습니다. 따라서 단일 명령어를 GPU보다 빠르게 처리할 수 있습니다. 반면, GPU는 1개의 코어에 수백, 수천 개의 ALU가 장착되어 있기에 처리해야 할 명령어가 다수일 경우에 한 번에 처리할 수 있어 매우 빠르게 결과를 도출해낼 수 있습니다.
03. NPU와 TPU의 개념
NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)는 인간처럼 생각하는 인공신경망, 즉 딥러닝의 알고리즘 구축을 위한 반도체입니다. 사람의 몸은 자극을 받으면 뉴런과 시냅스를 통해 뇌에 자극 정보를 전달하고 그 뇌는 상황에 맞게 대응하도록 명령을 내립니다. 이러한 원리를 반도체에 적용한 것이 NPU입니다. NPU는 최대 100조 개의 연결을 통해 데이터를 처리합니다. 기존의 CPU는 연산을 통제하고 GPU는 그래픽 처리의 목적이었다면 NPU는 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 목적을 강하게 지닙니다.
TPU는 Tensor Processing Unit의 줄임말로, 구글이 인공지능 연구를 위해 자체 설계한 반도체이며 구글에서 제작한 NPU의 이름이라고 보시면 됩니다. 이 반도체들은 GPU와 유사한 형태로 설계되었지만, 그래픽 연산은 제외되었으며 인공지능 연산에 특화된 반도체들입니다.
반응형
[기초] CPU,GPU,TPU,NPU/CUDA/RAM 개념
예를 들자면 n x n 의 matrix가 있다고 하면 이 matrix의 합을 구할 때는 보통 컴퓨터로는 O(n^2)이라는 시간이 소요된다. 하지만, n x n core를 가진 GPU로 병렬 프로그래밍을 하게 된다면 이 연산이 O(1) 시간만에 끝나게 된다.)
[AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU
(원본=셔터스톡)
[편집자주]인공지능(AI) 기술의 중심은 소프트웨어(SW) 기술이라고 하지만, 복잡한 AI SW를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어(HW)가 필수적이다. 80년대에도 AI가 활발히 연구됐지만 실제 구현은 불과 몇 년밖에 안됐다. 컴퓨팅 성능이 그만큼 받쳐주지 못했기 때문이다. HPC(고성능컴퓨팅), AI 가속기, AI 프로세서, 고성능 메모리장치 등이 등장하면서 본격적인 AI 시대가 문을 열게 된 것. 칩러닝(ChipLearning)을 통해 AI를 구현하는 HW, 반도체 또는 ‘칩’이라고 불리는 HW 산업과 기술을 알아보자.지금 개발된 고도화된 AI 기술 구현에는 GPU(그래픽처리장치)의 공이 컸다.
GPU의 원래 목적은 컴퓨터 그래픽 처리다. AI용으로 GPU를 쓰는 이유는 그래픽 처리와 AI 연산이 비슷한 방법으로 이뤄지기 때문이다.(관련기사 = [AI칩러닝] AI의 핵심, GPU… 딥러닝의 유행을 불러오다 ①)
다만 전문가들은 GPU의 원래 목적이 AI 연산은 아니기 때문에 비용이나 전력소모 등 비효율적인 부분이 발생한다고 지적한다.
이를 극복하기 위해 최근에는 FPGA를 사용하거나 NPU, TPU 등 새로운 프로세서를 개발해 사용하고 있다. 일부에서는 뉴로모픽(neuromorphic), 양자 컴퓨터 등 차세대 기술을 개발하는 중이다.
(이 기사는 [칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ① FPGA에서 이어집니다.)
◇ 인공지능 ‘전용’ 프로세서 필요해…NPU 등장의 이유
GPU와 FPGA의 단점은 가격이다. AI를 처리하기에 적합한 성능을 지녔지만 필요 없는 성능을 포함해 비싸고, 비효율적이다. AI 처리만을 위한 프로세서 개발이 필요하다는 것.
한국전자통신연구원(ETRI)은 지난해 발표한 ‘인공지능 프로세서 기술 동향’에서 “다양한 응용에 적용할 수 있도록 일반화된 구조를 가지는 GPU는 AI 알고리즘 처리에 필요하지 않은 블록이나 데이터 패스를 포함하고 있다”며 “성능개선의 여지가 있고 전력 면에서도 불필요한 소모가 있다”고 지적했다.
이어 “AI 알고리즘은 연산 과정에서 필수적인, 대량의 데이터 전송에 드는 시간이 전체 동작 성능을 좌우한다”며 “AI 알고리즘에 최적화된 고속 데이터 전송 구조 설계가 필수적”이라고 덧붙였다.
그 결과 나온 것이 바로 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)다. 인공신경망(Neural Network)을 이용해 AI 연산을 더 효율적으로 수행하기 위한 목적에서 만들어졌다.
NPU는 AI 연산만을 위한 목적이기 때문에 GPU보다 범용성이 적다.
엔비디아 GPU는 자사의 쿠다(CUDA)를 이용해 자유롭게 활용할 수 있으며, 다른 GPU도 다른 API를 통해 AI 알고리즘을 개발할 수 있게 지원한다.
NPU는 구조상 다른 AI 알고리즘을 습득하기 어렵다. AI 알고리즘의 딥러닝 네트워크를 구성하는 신경망을 하드웨어로 구현했기 때문이다. 구조가 다른 알고리즘을 구현할 때 오히려 더 큰 시간과 비용이 들 수 있다.
다만 원래 용도에서 NPU는 GPU 대비 높은 효율을 보인다. 또한 ASIC(주문형반도체)의 장점인 대량생산을 통한 ‘가격 경쟁력’ 확보가 뛰어나다.
이에 대규모 데이터센터보다 가격과 크기, 전력 효율을 필요로 하는 엣지(Edge)나 게이트웨이(Gateway)에서 NPU를 주로 채택하고 있다.
대부분 NPU는 스마트폰에 쓰인다. 영상·이미지·음성 인식 등 AI 기반 기술이 스마트폰에 필수적으로 쓰이면서, 이를 처리하기 위한 전용 프로세서를 개발·도입한 것.
2019년 기준 모바일 AP 제조업체들이 개발한 NPU (자료=ETRI)
이에 주로 모바일 NPU는 스마트폰 AP(애플리케이션 프로세서) 기업들이 개발한다. AP 프로세서 IP를 다수 보유한 Arm을 비롯해, 삼성전자, 애플, 퀄컴, 화웨이 등이 대표적이다.
올해 삼성전자는 엑시노스2100 AP를 발표하며 3개의 차세대 NPU 코어와 불필요한 연산을 배제하는 가속기능 설계 등을 통해 26TF(1TF=초당 1조번 연산) 이상의 AI 성능을 확보했다고 밝혔다.
퀄컴도 지난해 말 스냅드래곤 888을 발표하며 AI 연산 속도도 26TF를 달성했다. 그에 앞서 지난해 9월 A14 바이오닉을 공개한 애플은 11TF 연산의 16코어 뉴럴엔진을 개발했다고 밝힌 바 있다.
이밖에 화웨이 자회사 하이실리콘은 기린(Kirin)에 자사의 다빈치(DaVinci)코어를 개발하고, 중저가 시장에서 전 세계에서 가장 많은 AP를 제공하는 미디어텍도 자체 NPU를 개발하고 있다.
모바일 외에도 음성이나 영상인식은 스마트공장, 스마트빌딩, 스마트시티 등 다양한 곳에서 사용된다. 그 영역이 다른 만큼 필요한 성능도 다르다. 모바일보다 칩의 크기, 전력 효율, 비용 등 각각 조건마다 여유로울 수 있다는 것.
대표적인 엔비디아 추론용 AI 가속기 젯슨 자비에는 성능은 우수하지만 크기, 비용에서는 큰 단점을 보이고 있어, AI 가속기 개발 업체들은 틈새 시장을 노리고 있다.
인텔 하바나랩스(Habana Labs), 화웨이 등이 관련 NPU 시장에 뛰어들었으며, 스타트업들로는 이스라엘 하일로(Hailo), 미국 플렉스 로직스(Flex Logix), 그로크(Groq)데이터센터 등 대규모 딥러닝에서도 NPU가 쓰이고 있다.
구글이 서버용으로 개발한 TPU(Tensor Processing Units)도 일종의 NPU라고 할 수 있으며, 한국의 퓨리오사AI(대표 백준호)도 서버에 사용될 고성능 추론 NPU 개발을 진행 중이다.
AI타임스 양대규 기자 [email protected]
[관련기사] AI와 딥러닝에서 FPGA가 GPU보다 나은 이유는? [관련기사] 삼성 엑시노스 2100 vs 퀄컴 스냅드래곤 888…이번엔 삼성이 이길까?
[Deep Learning] Google Cloud TPU(CPU, GPU, NPU, TPU 개념)
CPU, GPU, NPU, TPU 모두 데이터를 읽어 연산처리 기능을 수행하는 Processing Unit이다.
하지만 딥러닝 모델 학습 및 추론 시 CPU보다는 다른 유닛을 통해 연산을 수행하는 일이 많기 때문에 개념을 알고가야한다.
CPU(Centralized Processing Unit)
https://en.wikipedia.org/wiki/Central_processing_unit
코어가 몇 개인지, 클록 스피드가 얼마나 되는지가 성능의 지표.
고성능 컴퓨터일수록 코어의 수가 많다 → multi-core, hyper-threading
GPU(Graphic Processing Unit)
CPU와 비슷한 점이 많지만, CPU와 달리 그래픽 관련 작업이나 병렬처리에 매우 효과적이다. → 대규모 병렬 곱셈
NPU(Neural Processing Unit)
인공지능 모델의 인공신경망 연산을 효율적으로 하기 위해 설계된 프로세서
TPU(Tensor Processing Unit)
Google에서 제작한 NPU의 이름
GPU, CUDA 등보다 빠르고 경제적으로 사용할 수 있다.
cloud.google.com/tpu
구글에서 90일동안 구글 클라우드 플랫폼 무료체험을 지원한다. 밑의 url에서 사용가능 !
아래 주소로 들어가면 자세한 TPU 설명을 볼 수 있다.
하지만 모든 연산에서 GPU, NPU가 우월한 것은 아니고, 식의 형태에 따라 CPU가 유리한 경우도 많다.
cloud.google.com/tpu
GPU만 사용해봤는데, TPU 사용… 해봐야지…
NPU (Neural Processing Unit)
아래 글에 잘 정리되어 있다.
CPU: 일방 통행 처리 장치
GPU: 다중 병렬 연산 처리 장치
NPU: 신경망 연산 처리 장치
연산시 실제 사람이 정보를 처리하는 것 처럼 중요한 정보는 먼저 처리하고, 불필요한 정보는 과감하게 빼 버리는 등, 인공지능의 원리를 이용하여 연산 속도를 높인 것을 말하는 것 같다.
이건 구동 방식의 차이를 둔다는 뜻 (하드웨어가 아닌 소프트웨어적인 측면) 이고, 이러한 방식의 연산처리의 효율성을 극대화할 수 있도록 하드웨어까지 구성한 것이 NPU를 말하는 듯.
NPU는 GPU에 신경망에서 처리해야 하는 곱셈 연산을 나눠서 시키는 불편함과 자원의 낭비를 줄이거나, NPU 제작 업체가 필요한 사양을 추가하는 등의 Neural Network Processing 에 특화된 칩셋을 말합니다.
GPU 는 부동소수점 곱셈을 동시에 엄청나게 많이 처리할 수 있는 유닛입니다. 게임렌더링도 마찬가지이겠지만, 딥러닝 학습이나 추론 과정에서 곱셈이 많이 발생한다 하더라도 곱셈기만 있다고 딥러닝 학습이 되는 것은 아닐 겁니다.
곱셈을 어떻게 처리하고 결과는 어떻게 정리할 것인지 GPU 에게 지시를 하는 방법은 필요합니다.
Top 32 Npu Gpu 차이 Trust The Answer
GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑]
GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑]
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이 – IT 매뉴얼
Article author: itmanual.net
Reviews from users: 9179 Ratings
Ratings Top rated: 4.0
Lowest rated: 1
Summary of article content: Articles about AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이 – IT 매뉴얼 Updating …
Most searched keywords: Whether you are looking for AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이 – IT 매뉴얼 Updating #합성곱이란 #GPU NPU 차이 #GPU TPU 차이 #NPU TPU 차이 #NPU 정의 #합성곱 예시 #AI GPU 관계 #인공지능 GPU #NPU 차이
Table of Contents:
AI 인공지능 GPU 연관관계
TPU NPU의 정의와 GPU NPU 차이
최신 글
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이 – IT 매뉴얼
Read More
CPU, GPU, NPU란?
Article author: yourtime.tistory.com
Reviews from users: 312 Ratings
Ratings Top rated: 4.6
Lowest rated: 1
Summary of article content: Articles about CPU, GPU, NPU란? NPU(Neural Processing Unit)는 사람의 두뇌처럼 효율적인 데이터를 처리하는 기술입니다. 인간처럼 학습하고 추론하는데 최적화된 기술로 평가 합니다. …
Most searched keywords: Whether you are looking for CPU, GPU, NPU란? NPU(Neural Processing Unit)는 사람의 두뇌처럼 효율적인 데이터를 처리하는 기술입니다. 인간처럼 학습하고 추론하는데 최적화된 기술로 평가 합니다. 요즘 메타버스, 인공지능 등 새로운 용어와 함께 기본적으로 알고 있어야 되는 상식이 너무 많습니다. 예전에 CPU만 알고 있으면 기사를 읽는데 별 문제없다고 느꼈습니다. 요즘은 새로운 단어들이 나오니 같은 기..회계와 책이야기
Table of Contents:
CPU, GPU, NPU란?
Read More
CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기
Article author: adsensery.tistory.com
Reviews from users: 38123 Ratings
Ratings Top rated: 3.3
Lowest rated: 1
Summary of article content: Articles about CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기 이러한 원리를 반도체에 적용한 것이 NPU입니다. NPU는 최대 100조 개의 연결을 통해 데이터를 처리합니다. 기존의 CPU는 연산을 통제하고 GPU는 그래픽 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기 이러한 원리를 반도체에 적용한 것이 NPU입니다. NPU는 최대 100조 개의 연결을 통해 데이터를 처리합니다. 기존의 CPU는 연산을 통제하고 GPU는 그래픽 … 4차 산업 혁명의 화두인 인공지능을 개발하기 위해 세계적인 기업들의 움직임이 활발해지고 있는데요, 그 인공지능의 핵심 부품인 반도체 이야기가 나올 때마다 빠지지 않는 개념이 있습니다. CPU, GPU, TPU, NPU..
Table of Contents:
CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기
티스토리툴바
CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기
Read More
[Deep Learning] Google Cloud TPU(CPU, GPU, NPU, TPU 개념)Article author: ahnty0122.tistory.com
Reviews from users: 5166 Ratings
Ratings Top rated: 4.1
Lowest rated: 1
Summary of article content: Articles about [Deep Learning] Google Cloud TPU(CPU, GPU, NPU, TPU 개념) CPU, GPU, NPU, TPU 모두 데이터를 읽어 연산처리 기능을 수행하는 … [Deep Learning] 딥러닝/머신러닝/인공지능의 차이, 인공신경망 개념 딥러닝에 … …
Most searched keywords: Whether you are looking for [Deep Learning] Google Cloud TPU(CPU, GPU, NPU, TPU 개념) CPU, GPU, NPU, TPU 모두 데이터를 읽어 연산처리 기능을 수행하는 … [Deep Learning] 딥러닝/머신러닝/인공지능의 차이, 인공신경망 개념 딥러닝에 … CPU, GPU, NPU, TPU 모두 데이터를 읽어 연산처리 기능을 수행하는 Processing Unit이다. 하지만 딥러닝 모델 학습 및 추론 시 CPU보다는 다른 유닛을 통해 연산을 수행하는 일이 많기 때문에 개념을 알고가야한다..🌱Growing
Table of Contents:
[Deep Learning] Google Cloud TPU(CPU, GPU, NPU, TPU 개념)Read More
[AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU < 테크 < 기사본문 - AI타임스 Article author: www.aitimes.com Reviews from users: 49452 Ratings Ratings Top rated: 4.6 Lowest rated: 1 Summary of article content: Articles about [AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU < 테크 < 기사본문 - AI타임스 [편집자주]인공지능(AI) 기술의 중심은 소프트웨어(SW) 기술이라고 하지만, 복잡한 AI SW를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어(HW)가 필수적 ... ... Most searched keywords: Whether you are looking for [AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU < 테크 < 기사본문 - AI타임스 [편집자주]인공지능(AI) 기술의 중심은 소프트웨어(SW) 기술이라고 하지만, 복잡한 AI SW를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어(HW)가 필수적 ... [편집자주]인공지능(AI) 기술의 중심은 소프트웨어(SW) 기술이라고 하지만, 복잡한 AI SW를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어(HW)가 필수적이다. 80년대에도 AI가 활발히 연구됐지만 실제 구현은 불과 몇 년밖에 안됐다. 컴퓨팅 성능이 그만큼 받쳐주지 못했기 때문이다. HPC(고성능컴퓨팅), AI 가속기, AI 프로세서, 고성능 메모리장치 등이 등장하면서 본격적인 AI 시대가 문을 열게 된 것.칩러닝(ChipLearning)을 통해 AI를 구현하는 HW, 반도체 또는 '칩'이라고 불리는 HW 산업과 기술을 알아보자.지금칩러닝,NPU,FPGA,AI칩,AI 가속기,반도체,엔비디아,GPU Table of Contents: [AI칩러닝] GPU를 대신할 새로운 AI 반도체는? ② NPU < 테크 < 기사본문 - AI타임스 Read More See more articles in the same category here: toplist.1111.com.vn/blog. AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이 이번 포스팅에서는 AI 반도체 기초라는 시리즈의 두번째 글로 GPU의 특징인 합성곱 연산이란 무엇인지 정리해보고 GPU NPU 차이에 대해 알아볼 예정입니다. 참고로 본 포스팅은 “AI 반도체 기초”라는 시리즈로 아래와 같이 2가지 포스팅으로 구성하였습니다. AI 반도체 기초 (1) CPU GPU 차이와 구조, GPU 필요한 이유 AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란, GPU NPU 차이 (이번 포스팅) 앞선 포스팅에서는 CPU와 GPU를 정의하고 GPU가 필요한 이유와 CPU GPU 차이와 GPU 구조에 대해서 간단히 정리해보았습니다. GPU는 그래픽 처리를 위한 대량 연산을 수행하는 목적으로 만들어진 장치로 GPU는 그래픽 처리에 필요한 계산에 중점을 맞춰서 복잡한 명령어 세트나 많은 수의 레지스터 확보 또는 복잡한 캐시 구조가 아닌 그저 동일한 형태의 부동 소수점 곱셈 대량 수행에 최적화된 형태를 갖고 있습니다. 이번 포스팅에서는 이러한 GPU의 특징인 부동소수점 연산인 합성곱 연산에 대해 알아보고 이를 통해 인공지능 GPU 연관관계를 살펴볼 예정입니다. 그리고 마지막으로 GPU NPU 차이에 대해 정리해보겠습니다. AI, 인공지능 GPU 연관관계 GPU는 말그대로 앞선 포스팅에서 정리한 바와 같이 그래픽스 연산/처리에 최적화 되어 있어 이미지 처리에 필요한 학습이나 추론에 필요한 매트릭스 합성곱 연산 횟수에 대응할 수 있는 특징이 있습니다. 합성곱 연산은 이미지에서 특징을 추출하여 처리하는데 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 이용하는 기법은 대부분 합성곱 연산을 기초로 진행됩니다. 합성곱 연산에 대해 예시를 들어 알기 쉽게 정리하자면 아래와 같습니다. 합성곱 연산이란 합성곱 연산(Convolution)은 이미지 처리에 대한 딥러닝 측면에서는 특징점 추출(feature extraction)이라고 불리기도 하는데요, 아래와 같은 구조로 진행합니다. 합성곱은 더하기(합성)과 곱하기(곱)만 사용하는데요, 이미지에 필터를 씌우는 과정과 동일하다고 보면 이해가 쉽습니다. 합성곱 과정은 커널(Kernel) 또는 필터(Filter)라는 n x m 크기의 행렬로 원래의 이미지를 처음부터 끝까지 겹치면서 순서대로 훑으면서 n x m 크기의 겹치는 부분의 각 이미지와 커널에 있는 값을 곱해서 모두 더한 값을 출력으로 하는 것을 의미합니다. 보통 훑는 순서는 가장 왼쪽 위부터 오른쪽까지 순차적으로 훑습니다. 예를 들어 아래와 같은 3×3 크기(픽셀)의 커널로 5×5(픽셀)의 이미지 행렬에 연산을 수행하는 경우, 한번의 연산을 1스텝이라고 하면 아래와 같이 진행됩니다. 합성곱 예시 1스텝에 대한 합성곱은 아래와 같이 진행됩니다. (1×1) + (2×0) + (3×1) + (2×1) + (1×0) + (0×1) + (3×0) + (0×1) + (1×0) = 6 물론 이것은 1스텝일 뿐이고 아래와 같이 커널을 한 칸씩 이동하면서 모든 연산을 수행해야 합니다. 위와 같이 5×5 픽셀의 실제로는 인지조차 어려운 작은 이미지로 1개의 필터를 사용했음에도 진행해야하는 덧셈 및 곱셈 연산이 무수히 많이 발생되는 것을 확인할 수 있습니다. 보통은 600~700 픽셀의 이미지를 사용하고 필터의 개수 또한 알고리즘에 따라 수백, 수천개 네트워크를 사용한다고 할 때 굉장히 많은 연산이 발생되게 됩니다. 이미지 한장에서 사람이나 동물 또는 자전거나 자동차 등의 객체를 인식하는데에서는 이러한 합성곱 연산 횟수가 엄청나게 발생되는데요, 이것을 매우 값이 비싸고 만능으로 동작이 가능한 CPU를 활용해서 할 필요가 있어 보이지는 않습니다. 즉, 간단히 비유하자면 수만개의 돌을 나르는 단순한 일을 건축 설계 박사에게 맡기지 않는 것과 비슷합니다. TPU NPU의 정의와 GPU NPU 차이 GPU NPU 차이를 정의하기에 앞서 TPU와 NPU를 비교하자면 실은 TPU와 NPU는 실제로 크게 다름이 없습니다. NPU는 Neural Processing Unit의 약자로 Neural Network에 특화된 칩셋이고 TPU는 구글에서 제작한 NPU의 이름으로 Tensor Processing Unit이라고 합니다. 실제로 이 밖에도 NPU는 엔비디아의 Tensor Core, 애플의 Neural Engine등의 브랜드 이름으로 불리기도 합니다. NPU와 TPU는 인공지능 모델의 인공신경망 연산을 효율적으로 하기 위해 설계된 프로세서로 TPU/NPU GPU의 차이는 바로 Neural Network에 특화되었다는 부분으로, GPU는 그래픽 연산에 최적화된 구조이기 때문에 학습에는 효과적이지만 추론에는 비효율적인 문제가 있었습니다. 학습은 부동소수점이 유리하지만 추론에는 정수연산이 필요하기 때문입니다. CPU GPU NPU 차이 CPU가 연산을 통제하고 GPU는 그래픽을 처리한다고 하면 NPU는 인간처럼 생각하는 인공 신경망 구조, Neural Network 구조를 활용하여 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 목적을 갖게 됩니다. GPU나 CPU보다 저전력이고 빠르고 작다는 장점이 존재하지만 하지만 실제로 테슬라와 애플을 제외하면 NPU를 통해 큰 실적을 내는 회사는 없습니다. 자체 NPU보다 GPU에 의존하고 있는 상황입니다. 이번 포스팅에서는 GPU의 특징인 부동소수점 연산인 합성곱 연산에 대해 알아보고 이를 통해 인공지능 GPU 연관관계와 함께 GPU NPU 차이에 대해 정리해보았습니다. 참고로 본 포스팅은 “AI 반도체 기초”라는 시리즈로 아래와 같이 2가지 포스팅으로 구성하였습니다. AI 반도체 기초 (1) CPU GPU 차이와 구조, GPU 필요한 이유 AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란, GPU NPU 차이 (이번 포스팅) CPU, GPU, NPU란? 반응형 요즘 메타버스, 인공지능 등 새로운 용어와 함께 기본적으로 알고 있어야 되는 상식이 너무 많습니다. 예전에 CPU만 알고 있으면 기사를 읽는데 별 문제없다고 느꼈습니다. 요즘은 새로운 단어들이 나오니 같은 기사를 읽어도 이해하는 정도가 기초 지식에 따라 제각각 달라집니다. 똑같은 글을 읽었지만 이해한 내용을 다 다릅니다. 흔히 말이 안 통한다는 애기가 나옵니다. 컴퓨터가 업그레이드되듯이 나 자신도 업그레이드가 돼야 될 것 같습니다. ♠CPU 란? CPU(중앙 처리 장치, Central processing unit)는 PC에서 인간의 두뇌역할을 하는 것입니다. 사람의 두뇌가 행동을 제어하고 통제하듯이 검퓨터에서는 CPU가 이 역할을 하고 있습니다. 그런데 CPU의 최대 단점은 직렬 처리로 병렬 연산이 안된다는 것입니다. 속도는 빠르지만 한 번에 한 가지씩 일을 처리합니다. 인간은 친구를 보면서 동시에 커피를 마실수 있습니다. 즉 눈은 친구를 보고, 귀는 소리를 듣고, 손은 커피잔을 잡고, 입으로 마시는 등 여러 일을 동시에 가능합니다. CPU가 순차적으로 계산하는 직렬 처리 방식은 컴퓨터가 스스로 판달할수 있도록 하는 반복적인 학습을 한꺼번에 처리하기에는 속도가 느릴 수 밖에 없습니다. 또한 몇 개의 코어로 구성된 CPU로 수천 개의 뉴런 연결을 모방한 인공 신경망을 구축하려면 비용이 증가합니다. 반도체 ♠GPU 란? GPU(Graphics Processing Unit)는 빠른 속도로 컴퓨터 그래픽을 처리하기 위해 만들어졌습니다. 복잡한 3D 그래픽을 처리하는 데 필요한 연산능력, 특정된 많은 계산을 동시에 처리하는 목적으로 만들어진 프로세서 입니다. 포괄적인 컴퓨팅을 처리하는 CPU와 달리 제어 영역이 없습니다. 대신 빠른 연산 속도가 가능한 병렬 처리 기술을 갖고 있습니다. gpu ♠NPU 란? NPU(Neural Processing Unit)는 사람의 두뇌처럼 효율적인 데이터를 처리하는 기술입니다. 인간처럼 학습하고 추론하는데 최적화된 기술로 평가 합니다. 딥러닝, 인공지능 연구를 위한 최적화된 반도체가 NPU입니다. 신경계를 뜻하는 Neural에서 알수 있듯이 인간의 신경계를 본떠 동시다발적으로 데이터를 처리하는 반도체 입니다. 기존의 CPU가 연산을 통제하고, GPU가 이미지를 구현 하는 목적이 강했다면 NPU는 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 사람 신경망 처럼 빠르게 처리 가능합니다. NPU를 장착한 칩을 AI칩이라 합니다. AI시대로 접어들면서 NPU반도체가 주목 받고 있습니다. NPU의 연산 성능은 CPU의 40배 정도입니다. 현재 스마트폰에 NPU칩이 탑재 되어 있습니다. 전통 반도체 업체인 인텔 엔비디아 보다는 애플, 삼성, 화웨이같은 스마트폰 제조사들이 이부분을 주도하고 있습니다. 스마트폰의 잠금 해제에서 생체인식 기술, 카메라 등에 NPU가 사용되어지고 있습니다. 지금 현재 스마트폰에서 시리에게 오늘 날씨는 하고 물어보면 스마트폰 자체에서 답을 내놓는 것이 아니라 중앙 데이터 센터에서 결과값은 받아와서 말해줍니다. 이는 시간이 지연되고, 중간에 해킹의 위험에 노출 됩니다. 최종 목표는 스마트폰을 비롯한 디바이스 자체에서 답을 내놓는 것입니다. 아이언맨의 AI비서 자비스 처럼 되기는 시간이 필요합니다. 참고로 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 학습을 총칭하는 머신러닝의 한갈래 입니다. 기계가 데이터를 이용해 사람처럼 학습하고 추론할수 있도록 하는 기술입니다. 즉, 기계에게 사람처럼 ‘직관’을 할 수 있도록 가르치는 것입니다. AI(Artificial Intelligence) 즉, 인간과 같이 스스로 학습하고 추론, 지각, 자연언어의 이해능력등을 컴퓨터 프로그램으로 실현하는 기술이 실현되기는 아직 시간이 필요합니다. 다가올 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지 아직 모릅니다. 지금 현재는 CPU, GPN, NPU반도체 칩들은 각각의 장점으로 여러분야에서 다양하게 이용되어 지고 있습니다. 반응형 CPU GPU TPU NPU의 개념 및 차이 비교하기 4차 산업 혁명의 화두인 인공지능을 개발하기 위해 세계적인 기업들의 움직임이 활발해지고 있는데요, 그 인공지능의 핵심 부품인 반도체 이야기가 나올 때마다 빠지지 않는 개념이 있습니다. CPU, GPU, TPU, NPU 단어들이 많이 보이실 텐데, 이러한 단어들이 뜻하는 개념이 무엇인지, 서로 어떤 점들이 다른지 한번 비교해보도록 하겠습니다. 01. CPU와 GPU의 개념 CPU는 Central Processing Unit의 줄임말로, 컴퓨터의 두뇌라고 생각하시면 됩니다. GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 처리를 위한 핵심 부품 중 하나로 CPU의 명령하에 디지털 신호를 영상 신호로 변경하여 모니터로 전송해주는 장치입니다. 그런데 GPU의 용도가 요새 많이 바뀌었는데요, CPU보다 일반적인 연산을 한 번에 더 많이, 그리고 빠르게 처리할 수 있다는 사실이 알려졌습니다. 그래서 인공지능 반도체로서의 용도로 굉장히 적합하게 활용되고 있습니다. CPU 자체는 GPU보다 성능이 뛰어나지만 GPU는 물량으로 CPU를 압도해버리는 격인거죠. 1명의 천재(CPU)보다 1,000명의 수재(GPU)가 훨씬 빠른 결과를 나타내는 것처럼 말입니다. 그럼 CPU를 여러 개 탑재하면 되지 않느냐라고 반문할 수 있는데, 서로 연산 처리 방식이 다릅니다. CPU는 직렬 처리 방식에 적합하고 GPU는 병렬 처리 방식에 적합하여 기하급수적으로 늘어나는 데이터의 양을 한 번에 처리하기 위해선 병렬 처리 방식인 GPU가 상대적으로 최적화되어 있습니다. CPU와 GPU의 개념에 대해 더 알고 싶으신 분들이라면, 아래 링크를 통해 확인해주시기 바랍니다. 02. CPU와 GPU의 구조 CPU와 GPU 구조 차이 GPU가 CPU보다 많은 양을 한번에 처리할 수 있는 이유는 구조적인 차이 때문입니다. 위의 사진에서 살펴보면, CPU는 다양한 환경의 작업을 처리하기 위해 Control Unit, Cache, ALU(Arithmetic Logic Unit, CPU 산술 논리 연산 장치)의 처리 구조가 상대적으로 밸런스 있는 형태를 띠는데 반해, GPU는 특화된 연산 처리를 위해 Control Unit, Cache 보다는 압도적으로 ALU가 상당히 많은 부분을 차지하고 있는 것을 알 수 있습니다. CPU는 캐시 메모리(Cache) 부분이 많은 비중을 차지하고 있는 것을 알 수 있는데, 이는 처리할 데이터를 RAM에서 불러와 임시로 캐시 메모리에 저장해 처리 속도를 높일 수 있습니다. 따라서 단일 명령어를 GPU보다 빠르게 처리할 수 있습니다. 반면, GPU는 1개의 코어에 수백, 수천 개의 ALU가 장착되어 있기에 처리해야 할 명령어가 다수일 경우에 한 번에 처리할 수 있어 매우 빠르게 결과를 도출해낼 수 있습니다. 03. NPU와 TPU의 개념 NPU(Neural Processing Unit, 신경망 처리 장치)는 인간처럼 생각하는 인공신경망, 즉 딥러닝의 알고리즘 구축을 위한 반도체입니다. 사람의 몸은 자극을 받으면 뉴런과 시냅스를 통해 뇌에 자극 정보를 전달하고 그 뇌는 상황에 맞게 대응하도록 명령을 내립니다. 이러한 원리를 반도체에 적용한 것이 NPU입니다. NPU는 최대 100조 개의 연결을 통해 데이터를 처리합니다. 기존의 CPU는 연산을 통제하고 GPU는 그래픽 처리의 목적이었다면 NPU는 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 목적을 강하게 지닙니다. TPU는 Tensor Processing Unit의 줄임말로, 구글이 인공지능 연구를 위해 자체 설계한 반도체이며 구글에서 제작한 NPU의 이름이라고 보시면 됩니다. 이 반도체들은 GPU와 유사한 형태로 설계되었지만, 그래픽 연산은 제외되었으며 인공지능 연산에 특화된 반도체들입니다. 반응형 So you have finished reading the npu gpu 차이 topic article, if you find this article useful, please share it. Thank you very much. See more: npu란, NPU 원리, NPU 반도체, NPU 성능, NPU 구조, 자율주행 npu, npu 스타트업, NPU 컴파일러
키워드에 대한 정보 npu gpu 차이
다음은 Bing에서 npu gpu 차이 주제에 대한 검색 결과입니다. 필요한 경우 더 읽을 수 있습니다.
이 기사는 인터넷의 다양한 출처에서 편집되었습니다. 이 기사가 유용했기를 바랍니다. 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오. 매우 감사합니다!
사람들이 주제에 대해 자주 검색하는 키워드 GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑]
- 삼프로TV
- 백브리핑
- 안승찬
- 이진우
- 삼프로
- 경제의신과함께
- 삼프로TV 백브리핑
- 삼프로티비 백브리핑
- 최준영
- 컴퍼니백브리핑
- 이프로
- 김수헌
- 엔비디아
- 리벨리온
- NPU
- GPU
GPU #대체할 #NPU의 #등장! #엔비디아 #괜찮을까? #f. #리벨리온 #박성현 #대표 #[컴퍼니 #백브리핑]
YouTube에서 npu gpu 차이 주제의 다른 동영상 보기
주제에 대한 기사를 시청해 주셔서 감사합니다 GPU 대체할 NPU의 등장! 엔비디아 괜찮을까? f. 리벨리온 박성현 대표 [컴퍼니 백브리핑] | npu gpu 차이, 이 기사가 유용하다고 생각되면 공유하십시오, 매우 감사합니다.