지난 몇 년 동안 주요 기술 기업을 살펴보면 인공지능이라는 새로운 유행어를 발견할 수 있을 것입니다. AI는 빠르게 성장하여 거의 모든 제품에 통합되고 있으며, 이미 우리 일상 생활의 일부가 되었습니다. 특히 스마트폰에 AI 기능이 추가되면서 사진 조작과 AI 비서 등 복잡한 작업을 빠르게 처리하는 데 도움이 되는 NPU(신경 처리 장치)의 사용이 증가하고 있습니다. 이제 인텔과 AMD가 모바일 칩에 전용 NPU를 추가함에 따라 향후에는 노트북과 데스크톱에도 그 혜택이 적용될 것으로 보입니다. 이러한 트렌드의 영향을 이해하기 위해 좀 더 세분화해 보겠습니다.
신경 처리 장치(NPU)는 AI 및 머신 러닝 프로그램에서 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 유형인 신경망에 사용되는 연산 유형에 특화된 모든 프로세서를 지칭하는 포괄적인 용어입니다. 결국 모든 프로세서는 수학을 수행하도록 만들어졌지만, 서로 다른 기능이나 워크로드를 처리하도록 설계된 방식에 차이가 있을 뿐입니다. GPU의 기능을 CPU에서 실행할 수 있는 것과 유사하게(권장하지는 않지만), NPU의 핵심 기능도 다소 단순합니다. 하지만 그래픽 처리나 신경망 기능 등 특정 작업을 위해 칩을 설계하면 몇 배 더 빠른 효율로 실행할 수 있습니다. 이러한 전문화는 모바일 디바이스에서 중요한 두 가지 요소인 속도를 높이는 동시에 전력 소비를 크게 줄이는 데 도움이 됩니다.
스마트폰과 기타 기기에서 AI 사용이 점점 더 보편화됨에 따라 NPU의 이점은 점점 더 분명해질 것입니다. 아직 AI의 초기 단계에 불과하지만, 우리는 이미 AI가 항상 사용되는 것을 보고 있습니다. 모든 종류의 오디오 또는 비디오 입력은 일종의 AI 처리를 거치게 됩니다. 동영상이 안정화되고, 색상이 개선되고, 보컬이 강화됩니다. Siri와 같은 AI 비서는 이제 인터넷이 필요한지 여부를 결정하기 전에 휴대폰에서 음성 명령을 로컬로 처리합니다.
AMD의 라이젠 8040 시리즈와 인텔의 코어 울트라 시리즈의 등장으로 AI가 일상적인 도구로 어떻게 활용될 수 있는지 알 수 있게 되었습니다. 스마트폰에서 볼 수 있는 전력과 속도에 대한 이점이 노트북에도 동일하게 적용될 것입니다. 이번에는 배경 흐림, 고해상도 출력 또는 선명한 음성을 위해 AI를 사용할 수 있는 화상 통화가 가장 일반적인 용도가 될 것입니다. 또한 Microsoft가 Windows용 코파일럿을 도입함에 따라 더 적은 전력 소비로 더 빠르게 응답하는 AI를 PC 환경의 일부로 전환할 수 있게 될 것입니다.
