GPU에서 NPU까지, AI 반도체 아키텍처의 모든 것

GPU에서 NPU까지, AI 반도체 아키텍처의 모든 것

목차

1. AI 반도체 아키텍처의 진화 배경

2. GPU: AI 연산의 원조 강자

3. NPU: 초저전력·고효율 AI 전용 칩

4. TPU·ASIC: AI 모델 전용 하드웨어의 등장

5. FPGA: 유연성과 실험성의 무기

6. AI 서버 아키텍처의 하이브리드화

7. 산업별 적용 사례

8. 향후 전망: AI 반도체 패러다임의 변화

 

1. AI 반도체 아키텍처의 진화 배경

AI 반도체 아키텍처는 10년 전만 해도 GPU(Graphics Processing Unit)가 거의 전부였다.

하지만 AI 모델의 복잡성과 데이터 처리량이 폭발적으로 늘면서, 범용 GPU만으로는 성능·전력 효율 한계에 부딪히게 됐다.

그 결과 AI 전용 칩인 NPU(Neural Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit) 등이 등장했고, AI 반도체는 ‘범용 → 특화’ 구조로 변화했다.

 

GPU에서 NPU까지

특히 AI 서버, 자율주행, 스마트폰, 로봇까지 다양한 환경에서 작업별 맞춤형 아키텍처가 요구되면서, ; GPU·NPU·ASIC·FPGA가 혼합되는 하이브리드 구조가 대세가 되고 있다.

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2. GPU: AI 연산의 원조 강자

GPU는 원래 3D 그래픽 렌더링을 위해 개발됐으나, 병렬 연산 성능이 뛰어나 AI 학습(Training)에 최적화돼 있다.

• 장점: 범용성, 강력한 부동소수점 연산, 대규모 병렬 처리
• 단점: 전력 소모 크고, 특정 AI 모델에 최적화되기 어려움
  대표 기업은 엔비디아, AMD, 인텔 등이 있으며, AI 서버·데이터센터의 핵심 연산 장비로 사용된다. 최근에는 HBM(고대역폭 메모리)과 결합해 대규모 AI 모델 학습 속도를 획기적으로 높이고 있다.

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3. NPU: 초저전력·고효율 AI 전용 칩

NPU는 신경망 연산에 특화된 아키텍처로, GPU보다 전력 대비 성능(Performance per Watt)이 뛰어나다.

• 주요 특징: MAC(Multiply-Accumulate) 연산에 최적화, 온디바이스 AI 가능
• 활용 분야: 스마트폰 카메라 인공지능, 자율주행 차량, 경량 AI 서버
  대표적인 예로 구글 픽셀폰의 Tensor NPU, 애플의 Neural Engine, 삼성 엑시노스의 NPU 코어가 있다.
  AI를 로컬에서 처리하면 클라우드 전송 없이 즉시 연산이 가능하므로, **지연 시간(latency)**이 중요한 응용에서 필수적이다.

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4. TPU·ASIC: AI 모델 전용 하드웨어의 등장

TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 AI 학습과 추론을 위해 개발한 전용 칩이다. GPU보다 더 AI 수학 연산에 집중된 구조를 갖고 있으며, 대규모 데이터센터 환경에서 효율이 높다.
ASIC(Application Specific Integrated Circuit)은 특정 AI 모델 또는 알고리즘을 위해 설계된 칩으로, 효율은 최고지만 범용성은 떨어진다.
예: 채굴 ASIC, 특정 음성인식 전용 칩 등.
향후 자율주행, 산업 로봇, 헬스케어 AI 분야에서 ASIC 수요가 늘어날 전망이다.

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5. FPGA: 유연성과 실험성의 무기

FPGA(Field Programmable Gate Array)는 프로그램 가능한 하드웨어로, AI 모델이 자주 변경되는 연구·프로토타입 환경에서 강점을 보인다.

• 장점: 하드웨어 수준 최적화 가능, 변경 용이
• 단점: 대량 생산 시 가격·전력 효율이 ASIC보다 낮음
  대표 기업은 인텔(알테라), AMD 자일링스 등이 있다.
  FPGA는 특히 에지 AI, 5G 기지국, 산업용 제어 장치 등에서 활용도가 높다.

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6. AI 서버 아키텍처의 하이브리드화

최근 AI 서버는 GPU, NPU, FPGA, CPU를 혼합하는 하이브리드 아키텍처를 채택하고 있다.
예를 들어,

• GPU: 대규모 학습
• NPU/ASIC: 추론(inference) 처리
• FPGA: 가변적 전처리 및 가속
  이렇게 역할을 분담해 성능·전력·비용을 최적화한다.
  또한 HBM, CXL(Compute Express Link) 메모리 기술이 결합되면서 연산·메모리 병목 현상을 줄이고 있다.

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7. 산업별 적용 사례

• 클라우드 서비스: 엔비디아 H100 + HBM 기반 GPU 서버
• 모바일 기기: 퀄컴 스냅드래곤 NPU, 애플 Neural Engine
• 자율주행: 테슬라 FSD 칩(ASIC), 모빌아이 EyeQ 시리즈
• 산업 자동화: FPGA 기반 비전 처리 AI
  각 산업별로 학습 vs 추론, 전력 vs 성능, 비용 vs 확장성의 우선순위가 달라 최적 아키텍처 선택이 중요하다.

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8. 향후 전망: AI 반도체 패러다임의 변화

2025년 이후 AI 반도체 시장은 특화형 NPU·ASIC의 비중이 급증하고, GPU는 대규모 학습에 집중하는 방향으로 재편될 가능성이 높다.
또한 온디바이스 AI가 대세가 되면서 스마트폰, 웨어러블, 차량 등에 초저전력 NPU가 확산될 전망이다.
ARM 기반 AI 칩, RISC-V 오픈소스 아키텍처를 활용한 AI 전용 하드웨어도 빠르게 성장할 것으로 예상된다.

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결론: AI 반도체 투자는 ‘아키텍처 트렌드’에 달려 있다

GPU에서 NPU, ASIC, FPGA로 이어지는 AI 반도체 아키텍처 변화는 단순한 기술 진화가 아니라 시장 판도를 바꾸는 게임 체인저다.
투자자 입장에서는 어떤 기업이 어떤 아키텍처에 강점을 가지는지를 파악하는 것이 중요하다.
예를 들어, 엔비디아는 GPU, 구글은 TPU, 애플·삼성은 NPU에 강점을 가지고 있다.
향후 AI 반도체 시장은 범용과 특화의 균형 속에서 하이브리드 전략이 승부를 가를 것이다.