GPU vs NPU: 왜 NPU가 추론(Inference)에 강한가?

GPU vs NPU: 왜 NPU가 추론(Inference)에 강한가?

NPU가 ‘추론’에서 특히 강하다고 말하는 이유는 성능(TOPS) 자체보다, 추론에서 반복되는 연산 패턴과 메모리 이동 비용, 저전력 제약에 맞춰 하드웨어가 처음부터 최적화되어 있기 때문입니다.

 

GPU vs NPU: 왜 NPU가 추론(Inference)에 강한가?

 

I. 한 문장 요약: NPU가 추론에 강한 이유

NPU는 “추론에서 가장 자주 등장하는 연산(행렬곱/컨볼루션/어텐션)”과 “메모리 이동·전력 예산”을 기준으로 설계된 전용 가속기라서, 같은 조건에서 더 낮은 전력으로 더 높은 처리량을 내기 쉽습니다. GPU도 추론을 잘하지만, GPU는 원래 그래픽/범용 병렬 컴퓨팅을 크게 커버해야 하는 구조라 추론만을 위한 ‘최소 이동·최소 오버헤드’ 설계에서는 NPU가 더 유리해지는 구간이 자주 생깁니다.

 

II. 추론의 병목: 연산보다 메모리 이동이 더 비싼 이유

딥러닝 추론은 대규모 가중치(Weights)와 중간 결과(Activation)를 계속 읽고 쓰는 과정입니다. 이때 실제 병목은 “연산 유닛을 더 빠르게”가 아니라, 데이터를 얼마나 효율적으로 가져오고 재사용하느냐일 때가 많습니다.

1. GPU의 접근

• 범용 병렬 연산에 강함.
• 큰 메모리 대역폭(HBM 등)으로 “많이 가져오기”를 해결
• 하지만 다양한 워크로드를 지원하므로 스케줄링/캐시/커널 호출 오버헤드가 생길 수 있음.

2. NPU의 접근

• 온칩 SRAM(로컬 메모리)를 적극 활용
• 연산 유닛 가까이에 데이터를 두고 반복 재사용
• 불필요한 메모리 왕복을 줄여 전력과 지연을 함께 절감

쉽게 말해, 추론은 “엔진 출력”보다 “연료 공급(메모리)”이 문제인 경우가 많고, NPU는 그 연료 공급 구조를 추론에 맞게 깎아 만든 칩입니다.

 

III. 전용 데이터패스: 추론 연산을 ‘하드웨어 길’로 만든다

추론에서 가장 흔한 연산은 GEMM(MatMul), Convolution, 그리고 어텐션(내부적으로 MatMul 중심)입니다. NPU는 이런 연산을 위해 MAC(Multiply-Accumulate) 어레이를 크게 구성하고, 데이터 흐름을 단순화한 전용 경로(데이터패스)를 갖는 경우가 많습니다.

 

포인트: GPU는 “모든 길을 다 다닐 수 있는 범용 도로망”이라면, NPU는 “추론에서 자주 쓰는 길만 고속도로로 뚫어놓은 구조”에 가깝습니다. 특히 NPU는 모델 그래프를 입력으로 받아 “어떤 순서로, 어떤 타일 크기로, 어떤 메모리 배치로” 실행할지 컴파일 단계에서 적극 최적화합니다. 그 결과, 추론 워크로드에서 오버헤드가 줄어드는 경향이 있습니다.

 

IV. 양자화(Quantization): INT8/INT4에서 더 크게 벌어진다

실서비스 추론에서는 FP32보다 FP16/BF16, 나아가 INT8/INT4 같은 저정밀이 널리 사용됩니다. 정밀도를 낮추면 같은 대역폭으로 더 많은 데이터를 운반할 수 있고, 메모리 사용량도 줄어 속도와 전력 효율이 동시에 개선됩니다.

왜 추론에서 저정밀이 특히 중요할까?

• 메모리 대역폭 절감: 가중치/활성을 더 빠르게 공급
• 온칩 적재 가능성 증가: 더 많은 타일을 SRAM에 유지
• 전력 효율 증가: 단순한 정수 MAC은 에너지 소모가 낮은 편

NPU는 이러한 저정밀 추론을 “기본 전제”로 설계되는 경우가 많아, 같은 조건에서 TOPS/W(전력 대비 연산량)가 높게 나오기 쉽습니다.

 

V. 연산자 결합(Fusion): 메모리 왕복을 줄이는 핵심

추론 그래프는 작은 연산들이 연달아 붙어 있는 경우가 많습니다. 예를 들어 MatMul → BiasAdd → Activation 같은 형태죠. 이를 각각 따로 실행하면 중간 결과를 매번 메모리에 쓰고 읽게 되어 손해가 큽니다. Fusion(퓨전)은 여러 연산을 묶어 한 번에 실행해 중간 결과를 온칩에 두고 끝내는 최적화입니다. NPU는 컴파일러/런타임이 추론 그래프 최적화를 전제로 설계되는 경우가 많아 연산자 결합 및 메모리 재사용에서 강점을 갖기 쉽습니다.

 

VI. 전력/발열: TOPS/W가 중요한 현실적 이유

특히 모바일/노트북/엣지 환경에서는 “최고 성능”보다 지속 가능한 전력 안에서 “끊기지 않고 빠르게”가 더 중요합니다.

1. GPU가 부딪히는 현실

• 고성능 지속 시 전력/발열 증가
• 쓰로틀링(성능 저하)로 이어질 수 있음
• 배터리 기반 환경에서는 효율이 중요 변수

2. NPU가 풀어내는 방식

• 추론 연산 패턴에 맞춘 고정 기능 최적화
• 데이터 이동 최소화로 전력 절감
• 저정밀(정수) 연산 최적화로 TOPS/W 확보

 

VII. 그래서 결론: GPU가 유리한 경우 vs NPU가 유리한 경우

구분	GPU가 유리한 경우	NPU가 유리한 경우
워크로드 성격	학습(Training), 대형 모델 실험, 다양한 커스텀 연산	배포(Serving) 추론, 반복적인 정형 연산 중심
정밀도	FP16/BF16 중심, 다양한 정밀도 혼합	INT8/INT4 등 저정밀 양자화 추론에서 강점
환경	서버/데이터센터, 대용량 메모리·대역폭	온디바이스/엣지, 배터리·발열 제약이 큰 환경
목표	최대 처리량, 연구 유연성, 생태계(툴/커널) 활용	전력 대비 성능(TOPS/W), 지연 최소화, 지속 성능

실무에서는 CPU/GPU/NPU를 혼합해 쓰는 경우가 많습니다. 예를 들어 CPU는 전처리/후처리, GPU는 일부 레이어나 배치 처리, NPU는 메인 추론 블록(특히 정형화된 부분)을 담당하는 식입니다.

 

VIII. 실무 체크리스트: 어떤 칩을 선택할까?

• 목표 지표: 처리량(Throughput) vs 지연(Latency) vs 전력(TDP/배터리)
• 모델 특성: CNN/Transformer/멀티모달, 파라미터 크기, KV cache(LLM) 부담
• 정밀도 전략: FP16/BF16 유지인가, INT8/INT4 양자화 가능한가
• 런타임/컴파일러: 해당 NPU가 지원하는 프레임워크/연산자 범위
• 운영 환경: 서버인가, 모바일인가, 항상 켜짐(Always-on) 요구가 있는가

Tip: “NPU가 무조건 빠르다”가 아니라, 모델이 NPU가 잘 먹는 연산/정밀도/그래프 형태로 준비돼 있을 때 가장 큰 이득이 납니다.

 

[반도체의 모든 것] CPU, GPU 말고 이제 NPU? AI 반도체 패러다임의 주인공, NPU란? - LX 세미콘

IX. 마무리

NPU가 추론에 강한 핵심 이유는 크게 3가지로 묶을 수 있습니다.

• 데이터 이동 최소화: 온칩 SRAM 기반 재사용으로 메모리 병목 완화
• 추론 전용 최적화: 전용 데이터패스 + 그래프 컴파일/퓨전
• 전력 효율: 저정밀(INT8/INT4) 중심 설계로 TOPS/W 확보

제품/칩 선택 시 실제 벤치마크와 지원 프레임워크를 반드시 확인하세요.