NPU - 4. NPU와 AI 모델 실행 과정

4. NPU와 AI 모델 실행 과정

NPU(Neural Processing Unit)는 AI 모델을 실행할 때 최적화된 연산 방식을 적용하여 고속 연산과 저전력 소비를 가능하게 하는 프로세서입니다.
AI 모델을 효과적으로 실행하기 위해, NPU에서 AI 모델이 실행되는 과정, 최적화된 연산 방식, 텐서 연산 가속 원리, AI 모델 최적화 방법 등을 이해하는 것이 중요합니다.

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4.1 NPU에서 AI 모델이 실행되는 과정

AI 모델이 NPU에서 실행되기 위해서는 다음과 같은 단계를 거칩니다.

1️⃣ AI 모델 변환 및 최적화

• 딥러닝 모델(TensorFlow, PyTorch 등)은 일반적으로 GPU/CPU용으로 학습됨.
• NPU에서 실행하려면, 모델을 NPU에 맞게 변환 및 최적화해야 함.
• 변환 과정:
  1. ONNX(Open Neural Network Exchange) 변환: AI 모델을 표준 포맷으로 변환.
  2. 연산 최적화: AI 모델의 불필요한 연산 제거(양자화, 프루닝 적용).
  3. 컴파일(Compile): NPU가 실행할 수 있는 최적화된 코드로 변환.

2️⃣ 데이터 입력 및 전처리

• AI 모델이 실행되기 전, 입력 데이터를 전처리(Preprocessing)하여 NPU가 처리할 수 있는 형태(텐서, 행렬)로 변환.
• 예: 이미지 데이터를 3D 텐서(Width × Height × Channels)로 변환.

3️⃣ 텐서 연산 및 병렬 처리

• NPU는 텐서 연산(Tensor Computation)과 병렬 연산을 사용하여 AI 모델을 실행.
• 신경망에서 자주 사용되는 연산(합성곱, 행렬 곱셈 등)을 최적화하여 실행 속도를 향상.

4️⃣ 후처리 및 결과 출력

• 모델 실행 결과를 후처리(Postprocessing)하여 사용자가 원하는 형태로 변환.
• 예: 객체 탐지 모델은 바운딩 박스 좌표를 출력하여 시각화.

💡 결론:
NPU에서 AI 모델을 실행하기 위해서는 모델 변환 → 데이터 전처리 → 연산 수행 → 후처리 과정을 거쳐 최적화된 AI 연산을 수행.

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4.2 NPU에 최적화된 연산 방식

✅ 1️⃣ 병렬 연산(Parallel Processing) 극대화

• CPU는 직렬(Sequential) 연산을 수행하지만, NPU는 수천 개의 연산 유닛을 사용하여 병렬 연산 수행.
• 신경망의 수많은 뉴런이 동시에 연산되므로 AI 모델 실행 속도가 향상됨.

✅ 2️⃣ 행렬 연산(Matrix Multiplication) 최적화

• 신경망에서 가장 많이 사용되는 연산인 행렬 곱셈(Matrix Multiplication, MatMul) 을 최적화.
• NPU는 대규모 행렬 연산을 전용 하드웨어로 처리하여 연산 속도를 높임.

✅ 3️⃣ 양자화(Quantization) 지원

• 기존 AI 모델은 FP32(32비트 부동소수점) 연산을 사용하지만, NPU는 INT8, INT4 등의 저비트 연산을 지원.
• 연산 속도를 높이고, 전력 소모를 줄이는 효과.

✅ 4️⃣ 데이터 재사용(Data Reuse) 기법 활용

• AI 모델이 반복적으로 사용하는 데이터를 온칩 메모리에 저장하여 연산 속도를 향상.
• Google TPU의 Weight Stationary 기법: 가중치를 메모리에 저장하여 데이터 이동 최소화.

💡 결론:
NPU는 AI 연산을 빠르게 수행하기 위해 병렬 연산, 행렬 연산 가속, 저비트 연산, 데이터 재사용 기법을 적용.

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4.3 텐서 연산 및 가속 원리

NPU는 딥러닝 연산의 핵심인 텐서(Tensor) 연산을 가속화하기 위해 설계되었습니다.

✅ 1️⃣ 텐서 연산이란?

• AI 모델의 입력과 가중치는 2D, 3D, 4D 형태의 텐서로 표현됨.
• 텐서 연산은 행렬 연산(Matrix Multiplication)과 유사하지만, 더 높은 차원의 연산을 지원.
• 예: 이미지 인식 모델은 [배치 크기, 높이, 너비, 채널] 형태의 4D 텐서를 사용.

✅ 2️⃣ 텐서 연산 가속 기법

• NPU는 텐서 연산을 빠르게 수행하기 위해 Tensor Core / TPU / MAC 연산 유닛을 활용.
• 행렬 분할(Matrix Partitioning): 대규모 행렬 연산을 작은 연산 단위로 나누어 병렬 연산 수행.
• Sparse Computing: 필요 없는 연산을 제거하여 연산 속도를 증가시키고 전력 소모를 줄임.

✅ 3️⃣ 텐서 연산 최적화 예시 (Google TPU)

• Google TPU는 대규모 텐서 연산을 가속화하는 전용 하드웨어를 사용.
• CNN(합성곱 신경망)의 Convolution 연산을 병렬로 수행하여 AI 연산 속도를 극대화.

💡 결론:
NPU는 텐서 연산을 가속화하는 하드웨어 구조와 최적화 기법을 통해 AI 모델 실행 속도를 높이고, 전력 소모를 줄임.

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4.4 NPU를 활용한 AI 모델 최적화 방법

NPU에서 AI 모델을 최적화하려면 모델 경량화 및 효율적인 연산 구조가 필요합니다.

✅ 1️⃣ 양자화(Quantization) 적용

• FP32 대신 INT8, INT4 연산 사용하여 속도를 높이고 전력 소모를 줄임.
• 예: Google Edge TPU는 INT8 양자화를 사용하여 연산 속도를 4배 향상.

✅ 2️⃣ 프루닝(Pruning) 및 모델 경량화

• 불필요한 뉴런과 가중치를 제거하여 모델 크기를 줄이고 연산 속도를 높임.
• 예: 모바일 기기에서는 경량화된 AI 모델(MobileNet, EfficientNet 등)이 효과적.

✅ 3️⃣ 병렬 연산을 최적화하는 연산 구조 설계

• AI 모델을 NPU에서 병렬 연산을 수행하도록 설계.
• 행렬 연산을 대규모 병렬 처리 방식으로 최적화하여 연산 속도를 극대화.

✅ 4️⃣ 메모리 액세스 최적화

• 모델이 자주 사용하는 가중치를 온칩 캐시에 저장하여 데이터 이동 최소화.
• Google TPU의 "Weight Stationary 기법" 적용.

💡 결론:
NPU에서 AI 모델을 최적화하려면 양자화, 프루닝, 병렬 연산 최적화, 메모리 활용 개선이 필수적.

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📌 결론: NPU를 활용한 AI 모델 실행 최적화

✅ NPU는 AI 모델 실행 속도를 향상시키기 위해 최적화된 연산 방식을 사용.
✅ 텐서 연산 및 행렬 연산을 가속화하여 병렬 처리를 극대화.
✅ AI 모델을 NPU에 최적화하기 위해 양자화, 프루닝, 메모리 최적화를 활용.
✅ 엣지 AI, 자율주행, 모바일 AI, 헬스케어 등 다양한 분야에서 필수적인 역할 수행.