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NPU(Neural Processing Unit)
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답안 구조
- 개요
- NPU 핵심 아키텍처
- NPU 주요 특징
- NPU 활용 분야
- NPU 발전 방향
용어 정의
- NPU
- 딥러닝 및 인공신경망 연산에 특화된 전용 하드웨어 가속기로, 높은 병렬성과 효율적인 전력 소모가 특징이다.
- 텐서
- 딥러닝 모델에서 데이터 표현에 사용되는 다차원 배열로, 벡터와 행렬의 일반화된 형태이다.
- MAC 연산
- Multiply-Accumulate 연산의 약자로, 곱셈과 덧셈을 연속적으로 수행하며 딥러닝 모델의 가중치 계산에 핵심적인 역할이다.
핵심 내용
- NPU의 정의 및 등장 배경, 기존 프로세서의 한계점 극복
- 병렬 처리 아키텍처, MAC 연산 유닛, 온칩 메모리 구성
- 높은 연산 효율성, 저전력 설계, 딥러닝 모델 최적화
- 자율주행, 음성 및 이미지 인식, 엣지 AI 등 다양한 적용 사례
- 온디바이스 AI, 경량화, 이종 컴퓨팅 통합 기술 발전 방향
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출처: 한국산업인력공단, Q-Net 자료실 · 공공누리 제1유형 · 원문(Q-Net)