AI 반도체 기초: 합성곱 연산과 GPU-NPU 차이점 알아보기!

AI 반도체 기초 2 합성곱 연산이란 그리고 GPU NPU 차이

이번 포스팅에서는 AI 반도체 기초라는 시리즈의 두번째 글로 GPU의 특징인 합성곱 연산이란 무엇인지 정리해보고 GPU와 NPU의 차이에 대해 알아볼 예정입니다. 본 포스팅은 AI 반도체 기초라는 시리즈로 아래와 같이 2가지 포스팅으로 구성하였습니다.

AI 반도체 기초 (1) CPU GPU 차이와 구조, GPU 필요한 이유
AI 반도체 기초 (2) 합성곱 연산이란, GPU NPU 차이(이번 포스팅)

앞선 포스팅에서는 CPU와 GPU를 정의하고 GPU가 필요한 이유와 CPU GPU 차이와 GPU 구조에 대해서 간단히 정리하였습니다. GPU는 그래픽 처리를 위한 대량 연산을 수행하는 목적으로 만들어진 장치로, 복잡한 명령어 세트나 많은 수의 레지스터 확보, 복잡한 캐시 구조 없이 동일한 형태의 부동 소수점 곱셈 대량 수행에 최적화된 형태를 갖고 있습니다.

이번 포스팅에서는 이러한 GPU의 특징인 부동 소수점 연산인 합성곱 연산에 대해 알아보고 이를 통해 인공지능과 GPU 사이의 연관관계를 살펴보겠습니다.
마지막으로 GPU와 NPU의 차이에 대해 정리하겠습니다.

AI, 인공지능 GPU 연관관계

GPU는 말 그대로 그래픽스 연산/처리에 최적화 되어 있으며, 이미지 처리에 필요한 학습 및 추론에 필수적인 매트릭스 합성곱 연산의 횟수에 능동적으로 대응할 수 있는 특징이 있습니다. 합성곱 연산은 이미지에서 특징을 추출하여 처리하는 основ 있고, 이미지 인식 분야에서 딥러닝을 이용하는 기법은 대부분 합성곱 연산을 기반으로 진행됩니다.

합성곱 연산(Convolution)은 이미지 처리에 대한 딥러닝 측면에서는 특징점 추출이라고 불리며, 특정한 구조로 진행됩니다. 이 과정을 이해하기 쉽게 비유하자면, 합성곱은 더하기(합성)와 곱하기(곱)만 사용하는 것으로, 이미지에 필터를 씌우는 것과 같습니다.

합성곱 과정에서 커널(Kernel) 또는 필터(Filter)는 n x m 크기의 행렬로 원래 이미지를 처음부터 끝까지 겹치면서 순서대로 훑습니다. 이를 통해 n x m 크기의 겹치는 부분의 각 이미지와 커널의 값을 곱해서 모두 더한 값을 출력으로 생성합니다. 보통 훑는 순서는 가장 왼쪽 위에서 오른쪽으로 순차적으로 진행됩니다.

예를 들어, 3×3 크기의 커널로 5×5 이미지를 연산하는 경우를 살펴보겠습니다.

커널 요소	1	2	3
1	0	1	2
2	1	0	1
3	2	1	0

1스텝에 대한 합성곱 연산은 아래와 같이 진행됩니다:
[ (1 \times 1) + (2 \times 0) + (3 \times 1) + (2 \times 1) + (1 \times 0) + (0 \times 1) + (3 \times 0) + (0 \times 1) + (1 \times 0) = 6 ]

이것은 1스텝일 뿐이며, 모든 연산을 수행하기 위해 커널은 한 칸씩 이동합니다. 이렇게 5×5 픽셀의 작은 이미지로 1개의 필터를 사용해서도 에서 무수히 많은 덧셈 및 곱셈 연산이 발생되는 것을 확인할 수 있습니다. 보통은 600~700 픽셀의 이미지를 사용하고 필터의 개수 또한 알고리즘에 따라 수백, 수천 개의 네트워크를 사용하기에 연산이 폭발적으로 증가하게 됩니다.

이미지 한 장에서 사람이나 동물 또는 자전거와 자동차 등의 객체를 인식하는 데에는 이러한 합성곱 연산 횟수가 엄청나게 발생합니다. 그래서 이러한 복잡한 연산을 고성능 CPU가 아니라, 특화된 GPU를 활용하는 것이 바람직합니다. 이는 간단하게 비유하자면 수만 개의 돌을 나르는 단순한 작업을 건축 설계 박사에게 맡기지 않는 것과 같다고 할 수 있습니다.

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합성곱 연산이란

합성곱 연산은 디지털 이미지 처리에서 매우 중요한 역할을 합니다. 이미지의 각 위치는 다양한 특성을 가지고 있으며, 이 특성은 인공신경망에서 특히 중요합니다. 합성곱 연산은 이러한 특성을 추출하고 요약하는 데 필요한 기본적인 수학적 작업입니다.

합성곱 연산의 또 다른 중요한 개념은 스트라이드(stride)입니다. 스트라이드는 커널이 이미지 위를 이동하는 간격을 정의합니다. 이 간격은 계산의 세밀함과 연산의 속도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 최적화하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 스트라이드를 2로 설정하면 처리해야 하는 이미지의 크기가 절반으로 줄어들기 때문에 연산 시간도 줄어듭니다. 그러나 이미지의 디테일이 감소할 수 있기 때문에 적절한 균형을 찾는 것이 중요합니다.

그렇다면 실제로 합성곱 연산이 프로그램에서 어떻게 사용되는지 살펴보겠습니다. 예를 들어, TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 딥러닝 프레임워크에서는 Conv2D와 같은 API를 통해 매우 간편하게 합성곱 연산을 수행할 수 있습니다. 이러한 프레임워크는 최적화된 알고리즘을 이미 포함하고 있어 개발자는 복잡한 수학적 작업에서 벗어나 모델 설계에 집중할 수 있습니다.

합성곱 연산의 구성 요소	설명
커널크기	합성곱에 사용되는 필터의 크기
패딩(Padding)	경계 처리를 위해 이미지 가장자리에 추가하는 픽셀
스트라이드(Stride)	커널이 움직이는 간격
활성화 함수(Activation Function)	합성곱 연산 후에 적용되는 비선형 변환 함수

이러한 요소들은 모두 합성곱 신경망의 성능에 영향을 미치기 때문에 신중히 조정해야 합니다.

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TPU NPU의 정의와 GPU NPU 차이

GPU와 NPU의 차이를 명확하게 이해하거나 정의하기 위해서는 사전에 TPU(Tensor Processing Unit)와 NPU(Neural Processing Unit)를 비교하는 것이 좋습니다. 실질적으로 TPU와 NPU는 같은 계열의 기술입니다. NPU는 Neural Processing Unit의 약자로, 인공지능 신경망 및 관련 연산에 특화된 칩셋입니다. TPU는 구글에서 개발한 NPU의 이름인데, 이로 인해 두 개념이 혼동될 수 있습니다.

구분	TPU	NPU
정의	구글에서 설계한 텐서 연산 전용 프로세서	인공지능 신경망 연산에 최적화된 프로세서
예시	구글의 AI 연구에 많이 사용됨	엔비디아의 Tensor Core, 애플의 Neural Engine
목적	계산 속도와 효율성 향상	신경망 연산의 최적화

NPU와 TPU는 인공지능 모델의 인공신경망 연산을 효icient하게 수행하기 위해 설계된 프로세서입니다. 그러나 GPU는 그래픽 연산에 최적화된 구조이기 때문에 학습에는 효과적이지만 추론에는 비효율적인 문제점이 존재합니다. 이는 학습은 부동 소수점 연산이 유리한 반면, 추론에는 정수 연산이 필요하기 때문입니다.

CPU가 연산을 통제하고 GPU는 그래픽을 처리한다고 하면, NPU는 인간처럼 사고하는 인공 신경망 구조, 즉 Neural Network 구조를 활용하여 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 데 필요한 목적을 가지고 있습니다. NPU는 GPU나 CPU보다 저전력이고 빠르며 소형의 장점이 있지만, 실상 테슬라와 애플을 제외하고는 이러한 기술이 큰 성과를 거두고 있는 회사는 많지 않습니다. 현재로선 GPU에 대한 의존도가 높습니다.

이번 포스팅에서는 GPU의 특징인 부동 소수점 연산인 합성곱 연산에 대해 알아보고, 이를 통해 인공지능과 GPU의 연관관계 및 GPU와 NPU의 차이점에 대해 정리하였습니다.

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결론

결론적으로, AI 반도체 기초에 대한 이해는 인공지능 분야의 발전을 위해 필수적입니다. 합성곱 연산이란, GPU와 NPU의 차이를 알아봄으로써 AI의 실제 작동 방식과 지원하는 기술들에 대한 이해도를 높이는 것이 중요합니다. 앞으로도 이러한 기술들이 어떻게 발전할지를 주목하고, 실제 프로그래밍이나 개발에 적용해 보는 것이 유익할 것입니다. AI와 반도체 기술이 결합하여 인류의 삶을 어떻게 더 낫게 만들지를 기대해 봅니다.

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자주 묻는 질문과 답변

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Q1: 합성곱 연산이 반드시 GPU에서만 이루어질 수 있나요?

합성곱 연산 자체는 CPU에서도 수행할 수 있지만, 많은 데이터와 복잡한 연산을 처리하는 데 있어 GPU가 훨씬 더 효율적입니다. 딥러닝 모델에서의 합성곱 연산은 데이터 병렬 처리 면에서 GPU의 장점을 극대화합니다.

Q2: GPU와 NPU 중 어떤 것을 선택해야 하나요?

선택은 사용 목적에 따라 다릅니다. 그래픽 처리나 일반적인 머신 러닝 작업에는 GPU가 적합하고, 특정 신경망 연산이나 딥러닝 모델을 최적화하려면 NPU가 더욱 효과적일 수 있습니다.

Q3: 합성곱 연산의 성능을 높이려면 어떻게 해야 하나요?

합성곱 연산의 효율성을 높이기 위해 다양한 전략을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 커널 크기를 최적화하거나, 패딩 및 스트라이드를 올바르게 설정하는 방법 등이 있습니다. 또한, 최신 하드웨어 가속기를 활용하는 것도 좋은 방법입니다.