NPU - 9. NPU 성능 평가 및 벤치마킹

9. NPU 성능 평가 및 벤치마킹

NPU(Neural Processing Unit)는 AI 연산을 가속하는 특수 프로세서로, 성능 평가 및 벤치마킹이 중요합니다.
본 장에서는 NPU 성능 측정 지표, 벤치마킹 도구, 성능 비교 및 AI 모델 평가 방법을 다룹니다.

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9.1 NPU 성능 측정 지표 (TOPS, FLOPS, FPS 등)

✅ 1️⃣ TOPS (Tera Operations Per Second, 초당 연산 수)

• NPU가 1초 동안 수행할 수 있는 연산 횟수(Tera Operations per Second).
• AI 연산 속도를 평가하는 가장 일반적인 지표.
• 예: Google TPU v4 → 275 TOPS, NVIDIA Jetson Orin → 275 TOPS

✅ 2️⃣ FLOPS (Floating Point Operations Per Second, 부동소수점 연산 수)

• 초당 수행 가능한 부동소수점 연산 횟수.
• FP32(32비트), FP16(16비트), INT8(8비트) 연산 방식에 따라 성능 차이 발생.
• 예: NVIDIA H100 GPU → 60 TFLOPS (FP64), 2,000 TFLOPS (FP8)

✅ 3️⃣ FPS (Frames Per Second, 초당 프레임 수)

• 이미지/영상 처리 AI 모델의 성능 측정 지표.
• 실시간 영상 분석(자율주행, 보안) 등에서 중요.
• 예: NVIDIA Xavier NPU → 60 FPS (YOLOv5 실행 시).

✅ 4️⃣ Inference Latency (추론 지연 시간, ms)

• AI 모델이 입력을 받아 결과를 출력하는 데 걸리는 시간(ms).
• 클라우드 AI보다는 엣지 AI(모바일, 자율주행)에서 중요.
• 예: Apple Neural Engine → 0.9ms (Face ID 처리 속도)

✅ 5️⃣ Power Efficiency (전력 효율, TOPS/W)

• 연산 성능 대비 소모 전력(TOPS/W).
• 전력 소비가 제한적인 환경(모바일, 엣지 AI)에서 중요.
• 예: Google Edge TPU → 4 TOPS @ 2W (2 TOPS/W).

💡 결론:

• TOPS, FLOPS → 전반적인 NPU 성능 평가.
• FPS, Inference Latency → 실시간 AI 성능 평가.
• Power Efficiency → 배터리 기반 디바이스에서 중요.

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9.2 벤치마크 도구 활용법

✅ 1️⃣ TensorFlow Lite Benchmark Tool (TFLite)
TensorFlow Lite 모델의 추론 속도 및 메모리 사용량을 분석할 수 있음.

tflite_benchmark_model --graph=model.tflite --num_threads=4

✅ 2️⃣ NVIDIA TensorRT Profiler
NVIDIA GPU/NPU에서 실행되는 AI 모델의 실행 속도 및 연산량 분석.

import tensorrt as trt

logger = trt.Logger(trt.Logger.WARNING)
builder = trt.Builder(logger)
network = builder.create_network(1 << int(trt.NetworkDefinitionCreationFlag.EXPLICIT_BATCH))
config = builder.create_builder_config()
config.set_flag(trt.BuilderFlag.INT8)

✅ 3️⃣ Qualcomm SNPE Benchmark
Qualcomm Snapdragon NPU에서 AI 모델 실행 성능 측정.

snpe-net-run --container model.dlc --input_list input_list.txt

✅ 4️⃣ OpenVINO Benchmark Tool (Intel NPU 성능 측정)

benchmark_app -m model.xml -d CPU -niter 100

✅ 5️⃣ AI Benchmark (Android, Mobile NPU 테스트)
스마트폰 AI 성능을 측정하는 벤치마크 앱.

💡 결론:

• TensorFlow Lite Benchmark → 모바일 AI 최적화
• TensorRT Profiler → NVIDIA AI 성능 분석
• SNPE Benchmark → Qualcomm Snapdragon AI 성능 측정
• OpenVINO Benchmark → Intel AI 성능 테스트

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9.3 다양한 NPU 성능 비교 및 분석

NPU 모델	AI 연산 속도 (TOPS)	전력 소비 (W)	주요 사용처
Google TPU v4	275 TOPS	150W	클라우드 AI, 머신러닝
NVIDIA Jetson Orin	275 TOPS	60W	엣지 AI, 로봇, 자율주행
Apple Neural Engine (M2)	16 TOPS	5W	스마트폰, 태블릿, Mac
Qualcomm Hexagon NPU	10 TOPS	3W	모바일, IoT
Intel Movidius VPU	4 TOPS	2W	엣지 AI, 산업용 IoT

💡 분석 요약:
✅ Google TPU → 대규모 클라우드 AI 학습(Training)에 최적화.
✅ NVIDIA Jetson Orin → 자율주행, 로봇, 엣지 AI.
✅ Apple Neural Engine → 모바일 AI 최적화.
✅ Qualcomm Hexagon → 스마트폰, IoT AI 연산 최적화.

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9.4 NPU 기반 AI 모델 성능 평가 방법

✅ 1️⃣ 모델 실행 속도(Inference Speed) 분석

• NPU에서 AI 모델 실행 속도를 측정하여 Latency(ms), FPS(초당 프레임) 분석.
• 예: YOLOv5 모델 실행 → 30ms (NPU), 100ms (CPU)

✅ 2️⃣ 전력 소비(Power Consumption) 측정

• 배터리 기반 디바이스(스마트폰, IoT)에서는 TOPS/W 지표 중요.
• 예:
  • Google Edge TPU → 4 TOPS @ 2W
  • NVIDIA Jetson AGX → 30 TOPS @ 30W

✅ 3️⃣ 연산 최적화(Quantization, Pruning) 테스트

• INT8 변환 후 성능 차이 분석.
• 예:
  • FP32 모델 → 100ms (CPU), 30ms (NPU)
  • INT8 모델 → 10ms (NPU, 속도 3배 향상)

✅ 4️⃣ 모델 크기 및 메모리 사용량 분석

• 엣지 AI 모델 최적화를 위해 모델 크기 및 RAM 사용량 테스트.

✅ 5️⃣ AI 모델 정확도(Accuracy) 비교

• 최적화 전/후 AI 모델 정확도 차이 확인.
• 예:
  • FP32 모델 → 98.5% 정확도
  • INT8 양자화 모델 → 97.2% 정확도 (1.3% 감소)

💡 결론:

• 실행 속도, 전력 소비, 연산 최적화, 모델 크기, 정확도를 종합적으로 평가하여 NPU 성능을 최적화할 수 있음.

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📌 결론: NPU 성능 평가 요약

✅ TOPS, FLOPS, FPS, Latency, 전력 효율 등 다양한 성능 지표 활용.
✅ TensorFlow Lite Benchmark, TensorRT Profiler, OpenVINO Benchmark 등 성능 분석 도구 활용 가능.
✅ Google TPU, NVIDIA Jetson, Apple Neural Engine, Qualcomm NPU 등 다양한 NPU 비교 분석.
✅ AI 모델 실행 속도, 전력 소비, 메모리 사용량을 종합적으로 평가하여 최적화.