인공지능과 머신러닝(AI/ML)은 엄청난 가능성을 가져다 주는 흥미로운 기술이지만, 이를 달성하기 위한 역량의 한계에 도달하고 있습니다. AI AI 목표와 ML 포부는 실제로 가능한 한계에 빠르게 접근하고 있습니다. AI와 ML에 미래가 있다면 신경 처리 장치(NPU)가 핵심입니다.
대규모 AI 워크로드를 중요하게 생각하는 조직의 경우, NPU가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 어떤 기능을 수행할 수 있는지 이해하면 파이프라인 구축 방법에 대한 올바른 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. NPU가 제공하는 속도를 따라갈 수 없기 때문에 올바른 스토리지 솔루션이 매우 중요합니다.
신경 처리 장치란?
신경 처리 장치는 신경망 계산을 가속화하는 데 중점을 두고 설계된 특수 하드웨어입니다. NPU는 설계 덕분에 AI 시스템의 속도와 효율성을 대폭 향상시켰습니다.
NPU를 익숙한 기술 업그레이드로 오해하지 마세요. NPU는 AI/ML 처리 분야에서 큰 발전을 이루었습니다. AI와 ML을 가능하게 하는 알고리즘을 실행하도록 최적화된 NPU는 대용량 멀티미디어 데이터를 빠르게 처리해야 하는 이미지 인식 및 자연어 처리와 같은 작업에 특히 효율적입니다.
NPU가 더 잘 알려진 상대방, CPU(중앙 처리 유닛) 및 GPU(그래픽 처리 유닛)와 반드시 경쟁하는 것은 아닙니다. 대신, NPU는 그들과 그들의 역할을 보완합니다.
CPU는 최고의 CPU일지라도 여전히 범용 컴퓨팅 엔진일 뿐입니다. CPU는 광범위한 작업을 처리할 수 있지만, 여러 작업에 대한 전문 최적화가 부족합니다. 반면 GPU는 병렬 처리를 전문으로 하며 그래픽의 복잡한 계산에 특히 적합합니다. 디지털 화폐 마이닝 덕분에 GPU는 머신러닝 워크로드 처리로 명성을 얻었지만, 이러한 작업에 특히 효과적이려면 특수 회로가 필요합니다.
신경 처리 장치는 어떻게 작동하나요?
NPU는 머신러닝 알고리즘을 처리하도록 특별히 설계되었습니다. GPU는 병렬 데이터를 처리하는 데 매우 효과적이지만, NPU는 AI/ML 프로세스를 담당하는 신경망을 실행하는 데 필요한 컴퓨팅을 위해 특별히 제작되었습니다.
머신러닝 알고리즘은 AI 애플리케이션이 구축되는 기반이자 비계입니다. 신경망과 머신러닝 컴퓨팅이 점점 복잡해짐에 따라 맞춤형 솔루션에 대한 필요성이 대두되었습니다.
NPU는 신경망이 필요로 하는 많은 특정 작업을 기본적으로 실행하여 딥러닝 알고리즘을 가속화합니다. NPU는 이러한 운영을 위한 프레임워크를 구축하거나 이러한 고급 컴퓨팅을 지원하는 환경을 구축하기보다는 AI/ML 운영을 효율적으로 실행하도록 맞춤 제작되었습니다.
NPU와 고성능 컴퓨팅을 위한 내장 기능은 AI 성능에 엄청난 영향을 미칩니다. 매트릭스 곱셈과 컨볼루션은 AI 프로세스가 의존하는 전문 작업이며, NPU는 탁월합니다. 이미지 인식 및 언어 처리는 NPU가 현재 업계를 변화시키고 있는 분야로, 더 빠른 추론 시간과 더 낮은 전력 소비를 자랑하며 조직의 수익에 영향을 미칠 수 있습니다.
신경 처리 장치의 적용
신경 처리 장치의 적용은 AI/ML 워크로드의 신속하고 효율적이며 확장 가능한 처리가 필요한 모든 산업 또는 분야로 확장됩니다. NPU는 정서 분석, 언어 번역, 텍스트 요약 및 챗봇을 위한 자연어 처리에 배포되고 있습니다. NPU는 사이버 보안에 사용될 때 방대한 양의 데이터를 처리하고 위협, 이상 및 침입 탐지를 가능하게 합니다. NPU는 시각적 데이터를 분석하는 데 훨씬 더 뛰어나며, 신속한 이미지 분석이 필요한 두 가지 필드인 자율주행차 및 의료 분야에 사용됩니다.
우리에게 개방된 세계 NPU는 아직 대부분 밝혀지지 않았습니다. 소비자 수준에서 NPU(이미 스마트폰과 SoC에 대부분 통합됨)는 영상 통화에서 배경을 흐리게 하고 AI 이미지를 즉시 생성합니다. 그러나 NPU가 할 수 있는 진정한 범위는 아직 밝혀지지 않았습니다.
신경 처리 장치의 장점 및 한계
NPU는 딥러닝 모델에서 더 빠른 추론 속도를 제공하고 추론 작업을 가속화합니다. 신경망 연산이 NPU로 오프로드되면, 지연 시간이 줄어들고 사용자 경험을 개선할 수 있습니다. NPU는 GPU 및 CPU 대비 전력 효율성이 훨씬 더 높기 때문에 엣지 및 IoT 디바이스에 점점 더 많이 배포되고 있습니다.
그러나 NPU는 단점이 있습니다. 너무 빠를 수 있습니다. 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스로 구성된 데이터 스토리지 시스템은 데이터 처리 속도의 물리적인 제한에 대응하여 개발되었습니다. NPU의 속도는 기존의 스토리지 시스템을 압도할 수 있습니다.
규모에 맞게 적절하게 활용하려면, NPU는 이를 따라잡을 수 있을 만큼 빠른 전체론적 스토리지 솔루션이 필요합니다. 엔터프라이즈 수준에서 스토리지는 AI를 위해 특별히 구축되어야 합니다. 예를 들어, 대규모 AI/ML 파이프라인을 처리할 수 있는 처리량, 공유, 스케일-아웃 아키텍처로 설계된 퓨어스토리지 ® 플래시블레이드//S ™를 들 수 있습니다. FlashBlade//S AI/ML
완벽하게 준비된 AI 인프라도 있습니다. NPU의 급증하는 속도의 잠재적인 단점을 자산으로 전환하도록 설계된 에이리(AIRI)®는 AI 배포를 간소화하고 빠르고 효율적으로 확장하는 풀스택 솔루션입니다. AI
신경 처리 장치 vs. 그래픽 처리 장치
위에서 언급한 바와 같이, NPU와 GPU는 아키텍처, 성능 및 애플리케이션 면에서 크게 다릅니다. NPU와 GPU는 각기 다른 하드웨어로, 각 하드웨어가 가장 잘 하는 일에 최적화되어 있습니다. AI/ML 작업을 위한 NPU와 그래픽 렌더링을 위한 GPU.
NPU는 신경망 계산을 가속화하기 위해 특별히 설계된 전문 하드웨어이기 때문에, 딥러닝 작업을 위해 아키텍처가 맞춤 제작됩니다. 반면, GPU는 딥러닝 작업을 위해 용도를 변경해야 하며 그래픽 렌더링에서 훨씬 더 강력합니다. GPU는 수천 개의 코어를 가진 일반화된 아키텍처를 가지고 있습니다. NPU는 매트릭스 곱셈 및 컨볼루션과 같은 작업을 위한 전용 하드웨어와 함께 보다 간소화된 설계를 특징으로 합니다.
NPU는 낮은 레이턴시와 에너지 효율성이 핵심인 엣지 디바이스의 실시간 추론 작업에서 GPU를 능가하는 경향이 있습니다. NPU는 자율주행차와 IoT 디바이스 등 온디바이스 AI 처리가 필요한 애플리케이션에서도 선호됩니다. 또한 NPU는 리소스가 제한된 환경에서 AI 워크로드 속도를 위한 GPU를 능가합니다.
결론
모든 프로젝트에서 작업의 각 부분에 적합한 툴을 보유하는 것과 하나의 일반화된 툴을 보유하는 것의 간소성 사이에는 지속적인 균형이 있습니다. 이러한 단점은 아마추어 목공들이 원형 톱, 마이터 톱, 지그소, 테이블 톱, 밴드 톱, 회전 톱, 체인 톱에 투자하지 않는 이유입니다. 마찬가지로, AI/ML 업계는 최근까지 GPU를 통해 순조로움을 얻고 있었습니다.
신경 처리 장치는 인공지능 및 머신러닝 알고리즘을 위한 강력한 맞춤형 도구입니다. NPU는 AI/ML 워크로드의 면모를 매우 혁신시킬 수 있습니다. 더 많은 네트워크와 기업이 이에 투자하고 있다는 것은 당연합니다. AI와 ML은 우리의 문화, 기술, 그리고 심지어 예술을 변화시킬 준비가 되어 있습니다.
대규모 NPU의 모든 성능과 효율성을 활용하려면 스토리지 측면에서 가능한 것을 재구상해야 합니다. 그러나 AI/ML을 통해 가능한 것을 재구상하는 것뿐만 아니라, 스토리지, 하이브리드 또는 클라우드 네트워크를 재구상하여 NPU가 방대한 양의 데이터를 빠르게 끌어들이고 처리하는 동안 이를 따라잡을 수 있는 스토리지 솔루션을 확보해야 할 수도 있습니다.
