FPGA, NPU 초간단 개념

NPU ?

• 지금 개발된 고도화된 AI 기술 구현에는 GPU(그래픽처리장치)의 공이 크다.
• GPU의 원래 목적은 컴퓨터 그래픽 처리다. AI용으로 GPU를 쓰는 이유는 그래픽 처리와 AI 연산이 비슷한 방법으로 이뤄지기 때문.
• 그러나, GPU의 원래 목적이 AI 연산은 아니기 때문에 비용이나 전력소모 등 비효율적인 부분이 발생. 
• 이를 극복하기 위해 최근에는 FPGA를 사용하거나 NPU, TPU 등 새로운 프로세서를 개발해 사용하고 있다.
• 한마디로 NPU 는 인공지능을 위해 만든 프로세서
• TPU 도 구글에서 인공지능을 위해 만든 NPU이다.

FPGA ?

• FPGA(field programmable gate array)는 CPU나 GPU 등 회로 변경이 불가능한 다른 프로세서와 달리 프로그래밍이 가능한 프로세서로 용도에 맞게 회로를 변경할 수 있다. 
• FPGA는 인공지능에 중요하게 쓰인다. 병렬연산 등 새로운 설계가 가능하기 때문에 머신러닝(ML)에 적합한 프로세서 설계에 적합하다.
• 짧은 대기 시간과 높은 처리량은 FPGA의 가장 큰 장점. 
• FPGA는 GPU보다 전력효율이 높다
• BING 검색엔진에 FPGA 를 활용

 

 

아래글  읽어보면 FPGA ,NPU 가 뭘 의미하는지 대충감이옴

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=137640 

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=134014