하이퍼비주얼에이이, GPU와 NPU 통합한 차세대 GPNPU 아키텍처 공개

하이퍼비주얼에이이, GPU와 NPU 통합한 차세대 GPNPU 아키텍처 공개

㈜하이퍼비주얼에이이는 GPU의 처리 능력과 NPU의 에너지 효율성을 결합한 GPNPU의 기본 아키텍처를 구축했다고 발표했다. 이 기술은 GPGPU와 NPU가 공동 메모리를 사용해 병렬 연산과 행렬 연산을 동시에 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었다. 회사는 현재 GPNPU 기술을 IP화하기 위한 고도화 작업에 착수하며, 인공지능 하드웨어 산업의 새로운 변화를 예고하고 있다.

공유 메모리 인터페이스의 혁신

GPNPU의 핵심은 공유 메모리 인터페이스다. GPGPU와 NPU가 하나의 메모리 공간을 효율적으로 공유함으로써 연산 속도를 높이고, 병렬 처리의 효율을 극대화했다. 이러한 구조는 데이터 전송 지연을 최소화하고, 대규모 연산을 수행할 때의 병목 현상을 줄여준다.

또한, 데이터 접근 효율을 높이기 위해 메모리 대역폭이 최적화되어 있다. 이로 인해 AI 모델 학습이나 실시간 데이터 처리 과정에서 훨씬 빠른 응답 속도를 구현할 수 있으며, 대형 연산 작업을 수행하는 기업들에게 높은 경쟁력을 제공할 것으로 보인다.

병렬 처리의 극대화

GPNPU의 병렬 처리 구조는 GPU의 고성능 연산 능력과 NPU의 에너지 효율을 결합해, 대규모 데이터 세트를 빠르고 안정적으로 처리한다. 각 연산 유닛이 독립적으로 작업을 수행하면서도, 중앙 제어 시스템을 통해 연산 로드를 자동으로 조정하여 최적의 처리 속도를 유지한다.

특히 머신러닝과 이미지 인식 분야에서 실행 시간 단축과 모델 효율 향상을 동시에 달성할 수 있어, 차세대 AI 연산 플랫폼으로 주목받고 있다.

행렬 연산의 최적화

GPNPU는 GPU와 NPU가 협력하여 행렬 연산을 분산 처리하는 구조를 취하고 있다. 이를 통해 대규모 데이터셋을 병렬로 연산할 수 있으며, 머신러닝 모델 학습 속도를 극적으로 향상시킨다. 실시간 데이터 분석, 이미지 처리, 딥러닝 모델 훈련 등 다양한 분야에서 최적의 연산 성능을 발휘할 수 있다.

하이퍼비주얼에이이는 이러한 기술을 기반으로, 인공지능 반도체의 차세대 표준으로 자리 잡기 위한 기술 고도화와 IP화 작업을 진행 중이다. GPNPU는 앞으로 AI 하드웨어의 패러다임을 바꿀 핵심 기술로 평가된다.

결론

GPNPU는 GPU의 성능과 NPU의 효율을 결합하여 병렬 연산과 행렬 연산의 최적화를 동시에 달성한 혁신적인 아키텍처다. ㈜하이퍼비주얼에이이는 이번 발표를 통해 차세대 AI 하드웨어 시장에서 선도적 입지를 다질 것으로 기대된다.