[녹색경제신문 = 박진아 유럽 주재기자] 최근 반 년 동안 빅테크 업계가 갑작스럽게 주목하기 시작하면서 컴퓨터와 스마트폰 부문에서 혁신 기술에 관심 있는 사람이라면 한 번쯤은 들어봤을 새로운 첨단 반도체가 있다.

NPU가 바로 그것. 특히 지난 1년 사이 테크계의 총아로 우뚝 선 생성형 인공지능(Generative AI)의 등장과 함께 NPU에 대한 관심이 덩달아 급증했다.

신경 처리 장치(neural processing unit)을 뜻하는 NPU는 최근 시장에 출시되고 있는 스마트폰의 칩 시스템(SoC) 중 기존 컴퓨터의 필수 장치인 중앙 처리 장치(central processing unit) 즉, CPU와 그래픽 프로세서(graphic processing unit)인 GPU에 추가적으로 속속 내장돼 출시되고 있다.

NPU는 GPU처럼 별도로 구입해 장착하는 부속품이 아니라 함께 패키징 되는 프로세서 플랫폼이다. 가령, 시중에 잘 알려져 있는 가령, 인텔 코어 얼트라(Core Ultra), AMD의 라이젠 AI(Ryzen AI), 퀄컴의 스냅드레곤 X 엘리트/스냅드래곤 X 플러스가 대표적이다.

NPU가 소비자용 스마트폰에 내장되기 시작한 지는 지금으로부터 10년 가까이 됐다.

지난 2015년 퀄컴(Qualcomm)이 NPU 통합된 ‚스냅드래건 820’ 스마트폰용 칩을 처음으로 선보였고, 이어서 2017년 애플이 발표한 ‚A11‘ 바이오닉 칩은 애플 기업 역사상 최초의 ‚뉴럴 엔진(neural engine)‘ AI칩으로 불리며 시장에 출시됐다.

스마트폰 및 컴퓨터 가전 제조업체들이 이 AI 칩을 컴퓨터용 반도체로서 도입하기까지는 다소 시간이 걸렸다. 가령, 애플은 2020년에 들어서야 비로소 M1 칩이 내장된 13인치 맥북 에어(MacBook Air)와 맥북 프로(MacBook Pro)를 선보였다.

애플의 AI 칩 컴퓨터 탑재를 선두로 내년부터 시중에 판매될 모든 컴퓨터 기기 가운데 43%가 AI 칩을 장착하게 될 것이라고 미국의 테크 연구 및 컨설팅 기업인 가트너 인스티튜트(Gartner Institute)는 예상한다.

그렇다면 NPU는 기존의 CPU 및 GPU와 어떻게 다를까? 

대표적인 NPU 제조업체인 IBM에 따르면, NPU는 인간 두뇌 신경망의 작동 원리에서 착안해 인간의 신경 세포(neuron)와 시냅시스(synapsis) 회로 단위의 행위를 흉내(시뮬레이션) 내 정보를 처리하는 방식이라고 설명한다. 

현 AI 기술 부문에서 NPU는 일명 매트릭스 곱셉법으로 불리는 특수 수학적 산출 업무를 담당할 수 있다는 점에서 주목된다. 

다시 말해 NPU는 인공지능 애플리케이션에 특화된 프로세서로 특수 용도로 훈련된 머신러닝 알고리즘에 맞게 다수의 업무를 동시다발 평행적으로 빠른 속도로 처리하는 AI 가속기 역할을 담당하는 것이다.

NPU가 주목받는 또 다른 이유는 에너지 효율성이다. NPU가 출시된 초창기에 스마트폰에 우선적으로 적용된 이유다. 배터리로 작동하는 소형 모바일 디바이스에 에너지 효율성은 결정적 장점이다.

그 외에도 NPU는 칩에 로컬 메모리 기능을 하기 때문에 클라우드 서버로 데이터를 송수신해야 할 필요성을 제거한다는 장점이 있다. 데이터를 클라우드로 송수신하는 과정은 시간을 소모할 뿐만 아니라 AI 사용 중 민감한 개인 정보 유출의 통로가 될 수 있다는 점에서 NPU는 중요 데이터를 디바이스 내부 저장소 역할을 할 수 있음을 뜻한다.

현재 NPU는 데이터 처리 속도 면에서 GPU에 비해 크게 월등하지는 않다. 

단, 컴퓨터에 우수한 성능의 그래픽 카드가 장착돼 있을 경우 처리 속도 면에서 NPU는 별반 차이를 보이지 않지만 에너지 효율성 면에서 우수하기 때문에 특히 랩톱 컴퓨터 구입 시 NPU 장착 여부가 구매 결정을 좌우하기도 한다.

보다 많은 새 모바일 디바이스에 범용 거대 언어 모델(LLM) AI 챗봇의 일반화에 따라 AI 기능을 운영체제로 통합시키는 기술이 확대될 것으로 보여 앞으로 NPU에 대한 수요는 계속 증가할 것이라고 전문가들은 전망한다.