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NPU가 NVIDIA GPU를 넘어설 수 있을까?

NPU(Neural Processing Unit)는 AI 연산에 특화된 차세대 반도체로 주목받고 있으며, 기존의 NVIDIA GPU를 대체할 수 있을지에 대한 관심이 높아지고 있습니다.

2025년 04월 07일

공개 LLM의 진화는 지금 이 순간에도 계속되고 있으며, 최근 등장한 Gemma 3, LLaMA 3, DeepSeek-VL, 그리고 LG AI Research의 Exaone은 이 흐름을 이끄는 대표적인 모델들입니다. 이러한 모델들의 등장은 기업이 AI 기술을 단순히 탐색하는 단계를 넘어서, 실제 업무와 제품에 적용하려는 움직임을 가속화하고 있고, 그 과정에서 기업 인프라 전략의 핵심 고민으로 NPU(Neural Processing Unit)의 도입 여부가 본격적으로 부상하고 있습니다.

각기 다른 특징을 가진 모델들을 기업 내부에서 운영하려고 할 때 가장 먼저 마주치는 현실적인 장벽은 연산 자원의 한계와 비용 문제입니다. 특히 이런 모델들을 자체 시스템 내에서 파인튜닝하거나 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반으로 통합해 실시간으로 추론해야 하는 경우, CPU 기반 서버는 성능상 한계가 뚜렷하고, GPU는 높은 전력 소비와 초기 투자 비용이라는 부담이 따릅니다.

이런 맥락에서 NPU는 AI 인프라의 새로운 축으로 주목받고 있습니다. NPU는 딥러닝 연산에 특화된 구조를 갖추고 있으며, 특히 Transformer 계열 모델의 attention 연산이나 대규모 텐서 처리 등 LLM의 핵심 연산을 고성능, 저전력으로 처리할 수 있습니다. 실제로 동일한 전력 하에서 GPU보다 더 많은 추론 요청을 처리할 수 있고, latency 면에서도 유리한 경우가 많습니다. 이는 곧 동일한 인프라 환경에서 더 많은 사용자에게 LLM 기반 서비스를 제공할 수 있다는 뜻이 됩니다.

NPU가 AI 가속기 전체를 대표하게 된 이유는?

AI 가속기라는 표현은 본래 더 포괄적인 개념입니다. AI 연산, 특히 딥러닝과 관련된 계산을 빠르게 처리하기 위한 모든 종류의 하드웨어를 포함하죠. 여기에는 GPU, TPU, FPGA, 그리고 NPU까지 모두 포함됩니다. 그런데 시간이 지나면서 몇 가지 이유로 NPU가 이 포괄적 개념을 대표하는 용어처럼 자리잡기 시작했습니다.

모바일/엣지 시장에서의 영향력

스마트폰이나 IoT 디바이스 등 엣지 디바이스에서 AI 기능을 구현하기 위해서는 전력 효율이 매우 중요한데, 전통적인 GPU는 전력 소모가 크기 때문에 이 환경에 적합하지 않았습니다. 그래서 Qualcomm, Huawei, Apple 등 여러 기업이 모바일 전용 AI 가속기를 자체 개발했고, 그 대부분이 ‘NPU’라는 명칭을 사용했습니다.

- Huawei의 Kirin 970 (2017) → 최초의 모바일 NPU 탑재 칩으로 알려짐
- Apple의 A11 Bionic → Neural Engine이라는 이름 사용
- MediaTek, Samsung도 NPU라는 명칭 사용

이렇게 주요 벤더들이 자사 모바일 SoC에 탑재된 AI 전용 코어를 ‘NPU’로 명명하면서 일반 사용자와 개발자 커뮤니티에서도 자연스럽게 NPU = AI 가속기라는 인식이 자리 잡게 됩니다.

마케팅 용어로서의 단순성

‘NPU’는 발음하기 쉽고, GPU와의 짝처럼 보이기 때문에 마케팅에 효과적이었습니다. GPU가 ‘그래픽 처리 유닛’이라는 이름으로 명확한 포지셔닝을 가졌던 것처럼, NPU도 ‘AI 연산 처리 유닛’이라는 직관적인 인상을 주었죠. 그래서 제조사들은 굳이 ‘AI accelerator’처럼 설명적이고 긴 이름보다는 ‘NPU’라는 단어를 앞세워 홍보하게 되었습니다.

표준화되지 않은 명칭의 난립

AI 가속기를 지칭하는 용어는 GPU, TPU, VPU, DPU, SPU 등 매우 다양했습니다. 그런데 이런 명칭들이 벤더에 따라 다르게 정의되다 보니 혼란이 있었고, 결국 NPU가 일종의 중립적이고 보편적인 대체 용어로 채택되는 분위기가 형성되었습니다. 특히 Edge AI 분야에서는 GPU 기반 가속기보다 NPU 기반 구조가 주류가 되면서 이 현상은 더 가속화되었습니다.

AI 가속기라는 개념은 원래 더 넓은 범위를 아우르지만, 특히 모바일 및 엣지 디바이스의 확산과 함께, 전력 효율 중심의 딥러닝 연산 전용 하드웨어를 지칭하는 현실적인 용어로 ‘NPU’가 자리잡게 되었습니다.

LLM 운영용 고성능 AI 가속기 비교 (NVIDIA GPU / NPU / AMD GPU)

이제 AI 가속기의 선택은 단순한 하드웨어 스펙이 아니라, 운영 환경, 생태계 호환성, 개발 편의성까지 모두 고려해야 하는 시점입니다. 특히 LLM을 실서비스로 운영하려는 기업이라면 Hugging Face, Ollama 같은 생태계와 얼마나 잘 통합되느냐, 개발자들이 얼마나 쉽게 모델을 튜닝하고 배포할 수 있느냐가 매우 중요합니다.

항목	NVIDIA GPU	서버용 NPU	AMD GPU
대표 제품	Blackwell B200, H200	Intel Gaudi 3, Huawei Ascend 910C	Instinct MI325X, MI350X
LLM 학습/추론	모두 가능 (업계 표준)	일부 학습 가능, 추론에 최적화	학습 및 추론 모두 가능
성능 (추론)	매우 우수 (H100 대비 최대 30배 성능 향상)	우수 (모델 구조에 최적화된 코어 구성)	우수 (HBM3 메모리 탑재로 고대역폭 지원)
메모리 용량	B200: 80GB HBM3	Gaudi 3: 128GB HBM2e / Ascend 910C: 64GB	MI325X: 128GB HBM3 / MI350X: 192GB HBM3
전력 효율 (TOPS/W)	중간~높음	높음 (에너지 효율 특화 설계)	높음 (전력 대비 성능 우수)
가격 수준	매우 높음 (최신 모델은 수천만 원대)	비교적 낮음 (GPU 대비 경제적)	중간~높음 (성능 대비 합리적 가격)
소프트웨어 호환성	CUDA, TensorRT 등 풍부한 생태계 지원	PyTorch, TensorFlow 등 주요 프레임워크 지원	ROCm 기반 PyTorch, TensorFlow 지원
확장성/병렬 처리	NVLink, 멀티-GPU 클러스터링 지원	전용 인터커넥트로 확장 지원	Infinity Fabric 기반 확장 가능
도입 기업	OpenAI, Meta, Microsoft 등	IBM, Alibaba, Baidu 등	Microsoft Azure, TensorWave 등

모델 생태계와의 호환성, 운영 편의성, 개발 생산성, 클라우드 및 온프레미스 환경에서의 통합성까지 포괄적으로 고려해야 하기 때문입니다.

NVIDIA GPU: LLM 생태계의 중심, 공개 LLM과 완전한 통합과 호환성 제공

LLM을 운영할 때 가장 편리하고 강력한 선택지는 여전히 NVIDIA GPU입니다. 특히 최신 고성능 NVIDIA GPU는 Hugging Face, Ollama, LangChain 같은 오픈소스 생태계와 완전히 호환되며, PyTorch 기반 모델을 거의 수정 없이 실행할 수 있습니다. CUDA, cuDNN, TensorRT-LLM, Triton Inference Server 등 NVIDIA가 구축해 온 생태계는 단지 연산을 빠르게 해주는 하드웨어 그 이상입니다. 개발자 도구, 최적화 툴, 배포 자동화 도구가 완벽하게 갖춰져 있기 때문에, LLM의 학습, 튜닝, 추론 모두를 일관되게 운영할 수 있습니다.

운영 환경 측면에서도 NVIDIA는 컨테이너화가 매우 잘 되어 있어, Docker나 Kubernetes 기반 배포가 간편합니다. nvidia.com/gpu라는 표준화된 리소스 네임스페이스를 통해 쿠버네티스에서 GPU를 할당할 수 있고, GPU Operator를 사용하면 드라이버 설치부터 모니터링까지 자동화가 가능합니다. DevOps와 MLOps 팀 입장에서 매우 안정적이고, 학습 곡선도 낮은 편입니다.

서버급 NPU: 전력 효율과 비용은 뛰어나지만, 분리된 LLM 생태계

서버급 NPU는 추론 성능 대비 전력 소비가 적고, GPU보다 가격이 저렴하다는 점에서 매우 매력적입니다. 특히 에너지 효율을 중시하는 데이터센터, 또는 대규모 추론 워크로드를 감당해야 하는 기업에게는 비용 절감 수단이 될 수 있습니다.

하지만 이들 NPU는 Hugging Face 생태계와 직접 연결되지 않습니다. 모델을 PyTorch나 Transformers 라이브러리에서 직접 실행할 수 없고, 전용 SDK에서 최적화 컴파일을 수행해야 합니다. 이는 학습 장벽이 높고, 모델별로 수작업 최적화가 필요하며, 기존 AI 엔지니어링 파이프라인과 통합하기 어렵습니다.

운영 측면에서도 이들 NPU는 Kubernetes에서 바로 사용하기 어렵습니다. NVIDIA처럼 표준화된 Device Plugin이 없기 때문에, 각 가속기에 맞는 리소스 명세, 드라이버 설치, 컨테이너 구성 등을 수작업으로 처리해야 합니다. 즉, 운영 자동화가 어렵고, 초기 셋업 비용이 큽니다.

AMD GPU: 빠르게 성장 중인 대안, 그러나 아직 과도기

AMD의 최신 GPU는 LLM 학습 및 추론을 모두 지원하며, HBM3 메모리와 고대역폭 아키텍처로 GPU 시장에서 경쟁력을 높이고 있습니다. Microsoft Azure나 El Capitan 슈퍼컴퓨터 등에서도 채택되며 신뢰성을 인정받고 있지만, 여전히 소프트웨어 생태계의 성숙도는 NVIDIA에 비해 낮은 편입니다.

AMD는 ROCm이라는 자체 CUDA 대체 프레임워크를 통해 PyTorch와 TensorFlow 호환성을 확대하고 있습니다. 하지만 Hugging Face Transformers에서 AMD GPU로 실행하려면 ROCm 전용 패키지를 사용해야 하고, 일반 사용자는 의존성 설정이나 커널 호환성에서 불편함을 겪을 수 있습니다. Ollama나 LangChain과 같은 상위 추상화 도구에서도 AMD GPU는 아직 실험적이거나 비공식적인 지원에 머물러 있습니다.

운영 환경 측면에서는 쿠버네티스에서의 사용 가능성이 점점 개선되고 있으나, NVIDIA처럼 잘 정리된 GPU Operator는 아직 없습니다. ROCm 기반의 Device Plugin을 활용할 수는 있지만, 여전히 수작업 구성이 필요한 영역이 많고, 대규모 멀티 GPU 클러스터링에 대한 문서와 도구도 부족한 상태입니다.

정리하자면, NVIDIA GPU는 가장 강력하고 유연하며, 생태계 전반과 긴밀하게 통합된 AI 가속기입니다. 특히 LLM 기반 서비스를 Hugging Face, Ollama, LangChain 등과 함께 운영하고자 할 경우, 거의 유일하게 “장애물 없는” 선택지입니다.

반면, 서버급 NPU는 전력과 비용 면에서 매우 경쟁력 있지만, 개발자 입장에서 SDK의 학습 곡선이 크고, 기존 오픈소스와 단절된 느낌이 있습니다. 모델 하나 적용하려 해도 ONNX 변환, 커널 튜닝, 추론 엔진 연결이라는 여러 기술적 관문을 넘어야 하며, 이는 작은 AI 팀에게는 큰 진입 장벽이 될 수 있습니다.

AMD GPU는 그 중간 지점에 있으며, 하드웨어 성능은 충분하지만 소프트웨어 호환성은 아직 성장 중입니다. 앞으로 1~2년 내에는 GPU 시장에서 의미 있는 대안이 될 가능성이 크지만, 2025년 현재 시점에서는 완전한 대체제로 보기엔 약간 이릅니다.

마무리

최근에는 Google TPU, Intel Gaudi2, 퓨리오사AI의 WARBOY, 그리고 삼성, SK하이닉스 등 국내 반도체 기업들이 개발한 NPU까지 다양한 선택지가 마련되고 있으며, 이들 칩셋은 ONNX Runtime, OpenVINO, TVM 등의 프레임워크와 함께 공개 LLM 모델을 최적화해 실행하는 데 점점 더 높은 호환성과 성능을 보여주고 있습니다.

결국, Gemma 3, LLaMA 3, DeepSeek-VL, 그리고 Exaone과 같은 최신 공개 LLM을 실제로 기업 내에 안정적이고 지속 가능하게 도입하기 위해서는, 단지 모델을 선택하는 수준을 넘어, 이를 어떻게 효율적으로 구동할 수 있을지에 대한 전략이 반드시 병행되어야 합니다. 그리고 그 전략의 중심에 오늘날 NPU가 자리 잡고 있는 것입니다.