NPU가 GPU, CPU보다 효율적인 이유

첫째, NPU는 인공신경망 연산에 특화되어 있습니다. 인공신경망은 주로 행렬 연산을 사용하는데, NPU는 이러한 행렬 연산을 병렬적으로 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이를 통해 NPU는 인공신경망 연산을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있습니다.

둘째, NPU는 메모리 대역폭을 효율적으로 활용합니다. 인공신경망은 대부분의 경우 대용량의 데이터를 처리해야 하는데, 이를 위해서는 메모리 대역폭이 매우 중요합니다. NPU는 메모리 대역폭을 더욱 효율적으로 활용하여 인공신경망 연산에 최적화되어 있습니다.

셋째, NPU는 전력 소모가 적습니다. 인공신경망은 대규모의 데이터를 처리하는 데 많은 연산이 필요합니다. 이에 따라 GPU나 CPU는 높은 전력 소모와 열 발생을 유발하는데, NPU는 전력 소모와 열 발생이 적어 대규모 인공신경망 연산을 처리하면서도 전력 소모와 열 발생을 최소화할 수 있습니다.

따라서, NPU가 GPU, CPU보다 연산에 더욱 효율적인 이유는 인공신경망 연산에 특화되어 있고, 메모리 대역폭을 효율적으로 활용하며, 전력 소모가 적기 때문입니다. 이러한 이유들이 NPU의 대규모 인공지능 연산 분야에서의 성능 향상에 큰 역할을 한다는 것이 많은 연구 논문에서 제시되고 있습니다.