AI_경제

#87 'GPU'는 NVIDIA가 1등, 'NPU'는 누가 탑티어 되나?

AI_친해지기 2025. 6. 26. 09:55
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< 'NPU(Neural Processing Unit)'는 AI 시대의 핵심 반도체 >

 

   'NPU(Neural Processing Unit'; 신경망처리장치)는 인공지능(AI) 시대의

핵심 반도체로, 특히 딥러닝과 AI 연산에 최적화되어 설계된 프로세서입니다.

삼성전자 역시 'NPU' 기술 개발에 막대한 투자를 하며 미래 AI 반도체 시장을

선도하려 하고 있습니다.

 

Neural-Processing-Unit-for-AI.jpg

 

<1>..'NPU'란 무엇인가?..

   'NPU'는 '인공지능 및 머신러닝 작업'에 최적화된 하드웨어입니다.

인간의 뇌가 수많은 뉴런이 정보를 주고받으며 처리하는 방식을 모방하도록

설계되었으며, 특히 딥러닝 알고리즘의 대규모 병렬 연산을 효율적으로 처리

하는데 특화되어 있습니다.

   'NPU'는 아직 'GPU'만큼 광범위하게 발전하지는 않았지만, AI 연산 효율성

측면에서  큰 잠재력을 가지고 있습니다. '온디바이스 AI' 시장의 폭발적인

성장과 함께 'NPU'의 중요성은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.

 

 

<2>..'NPU' 시장 주요 선두 주자 및 특징..

    구  분         주요
    선두 주자 		                                               특 징  및  강 점
온디바이스
NPU
(모바일,
PC 등)		 Apple Neural Engine을 통해 아이폰, 아이패드,
Mac 등 자사 기기 AI 성능 선도

2024년 2분기 AI 프로세서 시장
점유율 47%로 선두 (TechInsights 기준)

뛰어난 최적화와 사용자 경험 제공
  Intel PC용 NPU 시장 강자,
최근 MLPerf Client v0.6 벤치마크에서
클라이언트 NPU 부문 선도적 성능

Llama 2 7B 등 대규모 언어 모델(LLM)
구동에 효율적2024년 2분기 AI 프로세서
시장 점유율 40%로 2위
 (TechInsights 기준)
  Qualcomm 스냅드래곤(Snapdragon) 프로세서에
강력한 NPU 통합

안드로이드 스마트폰 생태계 AI 기능 강화 주도
  삼성전자 엑시노스(Exynos) AP에 자체 NPU 탑재
자사 스마트폰 및 기기에 온디바이스 AI 기능 구현
데이터센터
및 AI 훈련
(GPU 중심)		 NVIDIA AI 칩 시장 전체의 압도적인 선두 주자(주로 GPU)
AI 훈련 시장에서 독점적인 위치

NPU를 포함하는 DPU(Data Processing Unit)
등 다양한 AI 가속기 솔루션 제공
  Google 자체 개발한 TPU(Tensor Processing Unit)를
클라우드 서비스에 활용

AI 워크로드에 최적화된 성능 제공
(NPU의 일종으로 분류 가능)
특정 목적
NPU
및
스타트업		 DeepX
(한국)		 고성능, 저전력 엣지 디바이스용 NPU 솔루션 특화

2024년 Frost & Sullivan '올해의 기업상' 수상 등
글로벌 주목
  Openedges
Technology
(한국)		 NPU 및 고속 데이터 연결 인터페이스 IP 분야에서 두각
  Mobilint
모빌린트,
(한국)		 MLPerf 벤치마크 기술력 인정,
MLCommons 설립 멤버로 활동
  SiMa.ai,
Mythic,
Hailo 등
(미국/이스라엘)		 특정 애플리케이션
(예: 엣지 AI)에 최적화된 NPU 개발 및 시장 도전

 

<3>..삼성전자 반도체  AI  'NPU'..

      구 분                                                  상 세 내 용
NPU란? Neural Processing Unit (신경망 처리 장치)의 약자로,
인공지능 및 머신러닝 연산에 최적화된 하드웨어입니다.
인간 뇌의 신경망 처리 방식을 모방하여 딥러닝 알고리즘의
대규모 병렬 연산을 효율적으로 처리합니다.
핵심 특징 AI 연산 최적화:
행렬 곱셈, 컨볼루션 등 AI 모델 연산에
특화되어 높은 효율성 제공

 온디바이스 AI 구현:
기기 자체에서 AI 모델 실행 (클라우드/인터넷 의존성 ↓)

고효율/저전력:
맞춤형 설계로 낮은 전력으로 고성능 AI 연산 가능
삼성전자 전략 독자 NPU 개발:
모바일 AP 엑시노스(Exynos) 시리즈에 자체 NPU 탑재

NPU 사업 육성:
"반도체 비전 2030" 달성을 위한 핵심 동력으로
NPU 사업 강화, 인력 확대

적용 분야 확장:
스마트폰 외 서버, TV 등 다양한 제품군으로
NPU 적용 확대

미래 기술 투자:
뉴로모픽 프로세서 등 차세대 AI 반도체 기술 연구

파운드리 역량 활용:
 첨단 공정(2나노, 1.4나노 등)
기반 원스톱 AI 솔루션 제공 목표
주요 장점
(엑시노스
NPU 사례)		 강력한 연산 성능:
초당 수십 조 회 연산(TOPS) 가능

최적화된 전력 효율:
저전력으로 고성능 AI 연산 수행,
배터리 사용 시간 최적화

향상된 AI 기능:
이미지 처리 (리마스터링, 보케), 음성 인식, 객체 인식,
실시간 번역 등

보안 강화: 개인 데이터 처리 시 OS 환경과
분리하여 보안성 증대
기대 효과 삼성전자는 NPU 기술을 통해 AI 반도체 시장에서의
경쟁력을 강화하고, 다양한 기기와 산업에서 AI 기술을
구현하는 데 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.
 

 

<4>..SK하이닉스의 NPU 시장에서의 위치..

   SK하이닉스는 삼성전자처럼 스마트폰 AP에 직접 NPU를 통합하여 판매하는

비즈니스 모델을 가지고 있지는 않습니다. 대신, AI 반도체(GPU, NPU 등)가

제 역할을 하도록 돕는 핵심 메모리(HBM) 분야에서 압도적인 선두를 달리고 있습니다.

또한, 자회사 사피온을 통해 데이터센터용 'NPU' 시장에 도전하며 AI 가속기 시장의

파이를 넓히려는 전략을 구사하고 있습니다.

   즉, SK하이닉스는 'NPU'를 만드는 회사보다는 'NPU'를 최고 성능으로 구동하게

하는 메모리를 만드는 회사이자 '데이터센터용 NPU를 개발하는 회사'로 이해하는 것이

정확합니다. 즉, SK하이닉스는 NPU 자체보다는 NPU를 포함한 AI 반도체 생태계

전반의 핵심 플레이어로서, 특히 AI 메모리 분야에서 독보적인 리더십을 바탕으로

AI 시대의 성장을 주도하고 있다고 볼 수 있습니다.

 

 

        ..SK하이닉스의 AI 반도체 전략: 'NPU'와 시너지..

       구 분      주요 전략                                               상 세  내 용
핵심 사업 분야 메모리 반도체
 (특히 HBM)		 전통적인 메모리 반도체 강자.
AI 반도체 전략

1: AI 메모리
솔루션 리더십		 HBM
(고대역폭
메모리)
시장 선도		 AI 가속기(GPU, NPU 등)의 성능 극대화에
필수적인 메모리.

압도적인 시장 점유율과 기술력
 (HBM3, HBM3E, HBM4 등 차세대 HBM 개발 선도).
  PIM (Processing-In-Memory)
기술 개발		 메모리 내에서 연산을 처리하여 AI 연산 효율 및
전력 효율 극대화.

NPU와 시너지를 낼 수 있는 차세대 메모리 기술.
AI 반도체 전략

2: AI 가속기
(NPU) 투자
및 협력		 자회사 사피온
(SAPEON)을
통한 NPU 개발		 SK텔레콤, SK스퀘어와 함께 설립한
AI 반도체 전문 계열사.

데이터센터용 AI 칩(NPU) 개발에 집중
(예: 'X220' 출시 및 후속작 개발 중).

엔비디아 GPU 중심의 데이터센터 AI 시장에서
NPU 기반 대안 제시 목표.
  뉴로모픽
반도체 연구		 스탠포드 대학교 등과의 협력을 통해
뇌 모방 차세대 AI 반도체 기술 탐색 및 특허 확보.
  온디바이스 AI
메모리 솔루션
제공		 NPU 자체는 아니지만, 온디바이스 AI 기기에 최적화된
고성능/저전력 모바일용 저장장치
(예: UFS 4.1, ZUFS 4.0) 제공으로 NPU 생태계에 간접 기여.
NPU
시장에서의
위치		 AI 반도체
생태계의 핵심
플레이어		 NPU 자체를 직접 설계/판매하기보다는,
NPU를 포함한 AI 가속기의 성능을 최고로 끌어올리는
핵심 메모리(HBM) 분야의 압도적 리더. 

자회사 사피온을 통해 데이터센터용 NPU 시장에도 도전 중.

 

 

<5>..결론..

   AI용 'NPU(신경망 처리 장치)'는 이미 스마트폰, PC, 가전 등 우리 삶 전반에

깊숙이 상용화되어 있습니다. Apple, Intel, Qualcomm, 삼성전자 등은 독자

'NPU'로 온디바이스 AI 시장을 선도하며, 기기 자체에서 AI 연산을 빠르고

효율적으로 처리합니다.

   데이터센터/클라우드 AI 분야에서는 NVIDIA의 'GPU'와 Google의 'TPU'가

여전히 강력한 강자이며, AMD도 추격하고 있습니다.

   'NPU' 시장의 경쟁은 AI 기술 발전에 따라 더욱 심화될 것입니다. 각 기업은

저전력, 고성능, 특정 AI 워크로드 최적화에 집중하며 기술 혁신을 이어갈 것입니다.

상용화는 이미 진행 중이며, 앞으로 'NPU'는 더욱 고도화된 AI 기능과 낮은 전력

소모를 바탕으로 다양한 산업과 기기에 확산될 것입니다.

   AI 시대의 핵심 동력으로서 'NPU'의 중요성은 계속 커질 전망입니다.

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