NPU (Neural Processing Unit)
NPU(Neural Processing Unit)는 신경망 연산(딥러닝 추론)을 전용 하드웨어 수준에서 가속하기 위해 만들어진 AI 특화 프로세서다. 스마트폰·PC·엣지 디바이스에서 실행되는 온디바이스 AI(On-device AI)의 핵심 기술로 사용되며, 카메라 인식, 음성 처리, 번역, AI 보정, 생성형 AI 기능까지 다양한 실시간 연산을 빠르고 전력 효율적으로 처리한다.
Ⅰ. NPU란?
NPU는 신경망 연산(행렬·텐서 계산)을 모바일·엣지 환경에서 빠르게 처리하도록 설계된 AI 전용 프로세서다. GPU보다 전력 소모가 낮고 실시간 처리에 적합해 카메라 AI, 음성 인식, 실시간 번역 등 스마트폰 중심의 AI 서비스에서 필수적인 하드웨어가 되었다.
Ⅱ. NPU의 핵심 원리
- ① 신경망 연산 최적화 — CNN·Transformer 연산을 저전력·고속 처리
- ② 병렬 텐서 엔진 — 행렬·텐서 곱셈을 전용 회로로 가속
- ③ 초저전력 구조 — 모바일·웨어러블·엣지 디바이스에 최적화
- ④ AI 프레임워크 지원 — ONNX, CoreML, NNAPI, Qualcomm AI Engine 등 지원
즉, NPU는 GPU 대비 전력 효율이 압도적으로 높은 AI 추론 전용 하드웨어다.
Ⅲ. 왜 중요한가?
- 온디바이스 AI 핵심 — 개인정보 유출 없이 로컬에서 AI 실행
- 배터리 효율 — GPU 대비 매우 낮은 전력으로 AI 추론 수행
- 스마트폰 AI의 중심 — 카메라·음성·번역·AI 보정 기능 가속
- PC·엣지 장비 확산 — Apple M 시리즈, Intel Core Ultra, Snapdragon X 등에서 기본 탑재
Ⅳ. NPU의 발전
- 스마트폰 시대 — Kirin NPU, Apple Neural Engine, Samsung NPU 등장
- PC·노트북 확장 — Apple M 시리즈·Intel AI Boost·Snapdragon X Elite
- 온디바이스 생성형 AI — Stable Diffusion·LLM 로컬 실행 지원
- 엣지 AI — CCTV, 자율주행 센서, IoT 등에서 활용 증가
Ⅴ. NPU vs GPU
| 구분 | NPU | GPU |
|---|---|---|
| 설계 목적 | AI 추론 최적화 | 범용 병렬 연산 |
| 강점 | 저전력·고효율·모바일 최적화 | 고성능·대규모 모델 학습 |
| 사용 예 | 스마트폰·PC·엣지·IoT | LLM 학습·고성능 추론·그래픽 |
Ⅵ. 활용 분야
- 스마트폰 AI — 얼굴인식, 카메라 보정, 음성 인식, 번역
- 온디바이스 생성형 AI — 로컬 LLM·이미지 생성 기능
- 엣지 AI 디바이스 — IoT·CCTV·스마트 홈
- PC·노트북 — Intel·AMD·Apple·Qualcomm의 AI PC
Ⅶ. 요약
NPU는 신경망 연산을 빠르고 효율적으로 처리하는 AI 전용 가속기로, 특히 스마트폰·PC·엣지 디바이스에서 온디바이스 AI의 핵심 하드웨어로 자리 잡았다. GPU가 대규모 모델 학습의 중심이라면, NPU는 실시간·저전력 AI 추론의 중심 기술이다.