- NPU의 존재 여부는 Windows의 작업 관리자 또는 장치 관리자를 통해 확인할 수 있습니다.
- Apple Silicon 칩(M1 이상)이 탑재된 모든 Mac에는 신경 처리 장치가 내장되어 있습니다.
- NPU의 가장 큰 장점은 에너지 효율성으로, 최소한의 전력 소비로 AI 추론을 가능하게 한다는 점입니다.
- 현재 소프트웨어 지원은 제한적이며 OpenVINO 또는 QNN과 같은 특정 런타임에 의존합니다.
최근 "AI PC"에 대한 이야기를 들어보셨을 테고, 혹시 여러분의 책상 위 컴퓨터도 그런 종류인지 궁금하셨을 겁니다. 핵심은 거의 모든 최신 노트북에 탑재되고 있는 NPU(신경 처리 장치) 에 있습니다 . NPU는 인공지능이 시스템의 다른 부분에 과부하를 일으키는 것을 방지하고, 무엇보다 배터리가 몇 분 만에 방전되는 것을 막아줍니다.
클라우드에 의존하지 않고 로컬에서 AI 모델을 실행하려면 이 가속기가 있는지 여부를 아는 것이 매우 중요합니다 . 단순히 하드웨어 성능을 과시하는 것이 아니라, PC 팬 소음이 마치 화성으로 발사될 것처럼 요란하게 울리지 않고도 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 놀라운 에너지 효율성을 활용하는 데 의미가 있습니다. 지금 바로 이 가속기가 있는지 확인하는 방법과 실제로 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.
Windows에서 NPU를 빠르게 감지하는 방법
윈도우 사용자라면 컴퓨터 전문가가 아니더라도 쉽게 답을 찾을 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 작업 관리자 (Ctrl + Shift + Esc)를 열고 성능 탭을 확인하는 것입니다. 컴퓨터에서 지원하는 경우 CPU와 GPU 옆에 NPU라는 항목이 표시되며, 여기에서 NPU의 작업 부하를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다.
또 다른 매우 확실한 방법은 장치 관리자를 여는 것입니다 . "신경 프로세서 " 항목을 찾으세요 . 목록에 해당 항목이 있다면 NPU가 설치되어 있는 것입니다. 이 방법의 가장 큰 장점은 칩의 정확한 이름을 알 수 있어 온라인에서 기술 사양을 검색하여 TOPS(초당 연산 횟수)를 확인할 수 있다는 점입니다.
기술 문의 및 제조업체 지원
때때로 소프트웨어에 문제가 있거나 드라이버가 오래되었을 수 있는데, 이럴 때는 제조사 웹사이트를 방문하는 것이 가장 좋습니다. 설정 메뉴에서 프로세서를 확인한 후 해당 제조사 (인텔, AMD, 퀄컴 등)의 공식 웹사이트를 방문하세요. 해당 모델의 사양표에서 칩에 AI 기능이 내장되어 있는지, 카메라 스튜디오 효과와 같은 어떤 Windows 기능을 지원하는지 확인할 수 있습니다.
Copilot+ PC 라고 표시된 기기, 특히 스냅드래곤 X 엘리트 또는 플러스 프로세서가 탑재된 제품을 구매하셨다면 NPU가 기본적으로 내장되어 있으니 안심하셔도 됩니다. 하지만 시스템이 하드웨어를 올바르게 인식하도록 Windows 업데이트 또는 제조사 웹사이트를 통해 드라이버를 최신 버전으로 업데이트하는 것이 좋습니다.
맥 생태계에서 NPU의 위치
애플의 세계에서는 이야기가 훨씬 간단하고 명확합니다. NPU는 애플 실리콘 으로의 전환과 함께 등장했습니다 . 즉 , M1, M2, M3 또는 M4 칩이 탑재된 모든 Mac 에는 이미 신경 처리 장치가 내장되어 있다는 뜻입니다. 아이폰 칩에서 일부 계승된 이 아키텍처 덕분에 애플 인텔리전스와 같은 기능이 애플 컴퓨터에서 원활하게 로컬로 실행될 수 있습니다.
그것의 진정한 목적은 무엇이며, 그 한계는 무엇인가?
NPU가 그래픽 카드를 대체한다는 것은 흔한 오해입니다. 실제로는 양자화된 가중치(INT8 또는 INT4)를 사용하는 신경망 추론 에 특화된 프로세서입니다 . GPU가 범용적인 고성능 프로세서인 반면, NPU는 Phi-3 Mini와 같은 소형 모델을 실행할 수 있는 정밀한 도구이며, 노트북 GPU가 40~50와트를 사용하는 데 비해 5~10와트 정도의 전력만 소비합니다.
하지만 모든 것이 순조로운 것만은 아닙니다. NPU는 모델 학습이나 미세 조정을 위해 설계된 것이 아니며 , 이는 전용 VRAM을 갖춘 GPU의 영역입니다. 또한, 시스템 RAM이 16GB에 불과한 경우 7억 개의 파라미터를 가진 모델을 실행하려고 하면 NPU가 시스템 메모리를 공유하기 때문에 컴퓨터가 원활하게 작동하지 못하고 버벅거릴 수 있어 상당한 문제가 발생할 수 있습니다.
현재 소프트웨어 및 애플리케이션의 과제
여기서 문제가 발생합니다. 하드웨어가 있다고 해서 모든 앱이 이를 활용하는 것은 아닙니다. 현재 각 제조업체는 자체적인 "언어"를 사용합니다. 인텔은 OpenVINO, AMD는 ROCm/Ryzen AI, 퀄컴은 QNN을 사용합니다 . ONNX 런타임 표준이 이러한 언어들을 통합하려고 시도했지만, 여전히 많은 인기 애플리케이션들이 NPU를 무시하고 있습니다.
- LM 스튜디오: 이미 QNN을 통해 퀄컴 NPU 지원을 시작했습니다.
- 올라마: 당분간은 NPU를 제외하고 주로 CPU나 GPU에 의존하는 방식을 유지할 것입니다.
- 윈도우 코파일럿: NPU를 사용하여 화상 통화 시 배경 흐림 처리 또는 실시간 자막과 같은 기본 작업을 수행하십시오.
작업 관리자에서 NPU 사용량이 항상 0%로 표시되는 것을 발견하더라도 반드시 사용자 측의 문제인 것은 아닙니다. 소프트웨어 생태계가 아직 성숙 단계에 있기 때문 입니다. GPU가 과학 컴퓨팅에 처음 사용되기 시작했을 때와 비슷한 시기입니다. 하드웨어는 이미 발전했지만, 개발자들이 그에 맞춰 도구를 조정하기 시작하는 단계입니다.
요즘 신경 가속기는 특히 소음과 배터리 수명이 중요한 울트라북이나 미니 PC 시장에서 경쟁 우위 요소로 자리 잡고 있습니다. 현재는 윈도우 기능이나 일부 양자화 모델에 국한되어 있지만, 머지않아 NPU는 배터리 소모 없이 하드 드라이브에 상주하는 모든 개인 비서의 표준 엔진이 될 것이라는 추세는 분명합니다.