국산 NPU, 실증 넘어 상용화로…SI·IT 기업 활용 확대

국내 시스템통합(SI)과 정보기술(IT) 기업들이 그래픽 처리 장치(GPU) 중심의 인공지능(AI) 인프라에 국산 신경망 처리 장치(NPU) 활용을 확대하고 있다. 지난해까지 실증을 통해 기술 적용 가능성을 확인했다면 올해부터는 제품과 서비스 출시 등 상용화 단계로 넘어가는 모습이다.
25일 업계에 따르면 최근 KT클라우드와 삼성SDS, 한컴 등이 국내 NPU 기업과 협업을 확대하고 있다. 실증에 머물던 국산 NPU가 제품과 서비스 출시, 사업화 단계까지 적용 범위를 넓히는 추세다.

KT클라우드는 리벨리온의 차세대 NPU '아톰 플러스'를 적용한 공공 전용 NPU 대여서비스(NPUaaS)를 추가했다. 삼성SDS는 퓨리오사AI의 2세대 NPU '레니게이드' 기반 NPUaaS를 삼성 클라우드 플랫폼(SCP)에 출시했다.

한컴은 한컴이노스트림과 함께 퓨리오사AI의 NPU를 기반으로 AI 전환(AX) 어플라이언스 제품화에 나서기로 했다. 롯데이노베이트는 모빌린트와 NPU를 활용해 휴머노이드와 스마트 인프라 등 피지컬 AI 분야 실증을 진행한다. 이외에도 다수의 SI·IT 기업이 NPU를 활용한 사업을 확대하고 있다.
기업들이 NPU 활용에 나서는 이유 중 하나는 전력 대비 연산 효율이다. NPU는 AI 추론에 특화된 만큼 지원하는 모델과 연산 환경이 맞을 경우 GPU보다 적은 전력으로 추론 작업을 처리할 수 있다. 이에 따라 AI 서비스를 운영하는 과정에서 발생하는 비용을 줄일 수 있다는 기대도 나온다.

외국산 GPU에 대한 의존도를 낮출 수 있다는 점도 NPU 활용 확대의 배경으로 꼽힌다. 현재 데이터센터와 AI 서비스에 사용되는 가속기 가운데 엔비디아 GPU의 비중이 높은 상황에서 AI 산업 확대로 GPU 수요도 증가하고 있다. 국산 NPU 활용을 확대하면 가속기 공급망을 다변화하면서 추론 중심의 AI 서비스에 맞는 인프라를 구성할 수 있다.

실제로 삼성SDS는 NPUaaS 서비스를 출시한 이후 '지능형 추론 라우팅'을 통해 GPU와 NPU 자원을 효율적으로 분배해 인프라 효율과 비용 경쟁력을 동시에 확보하겠다는 입장을 내놓은 바 있다.

다만 제품과 서비스 출시가 실제 사용량과 매출로 이어질지는 지켜봐야 한다. 국산 NPU가 시장에 자리 잡기 위해서는 기업 고객이 실제 서비스에 NPU를 적용하고 이를 지속적으로 사용하는 단계까지 이어져야 한다는 것이 업계의 평가다. 또 성능 뿐만 아니라 소프트웨어 생태계도 관건이다. 기존 AI 모델 대부분이 GPU 환경을 중심으로 운영돼 온 만큼 NPU 환경에서 이를 얼마나 원활하게 구동할 수 있는지도 해결해야 할 과제로 꼽힌다.
IT업계 한 관계자는 "NPU가 GPU를 보완할 수 있는 대안으로 주목받고 있지만 아직 시장이 본격적으로 활성화됐다고 보기는 어렵다"며 "초기 단계인 만큼 당장 큰 수익을 기대하기는 어렵지만 GPU 의존도를 낮추고 AI 인프라 선택지를 넓히기 위해 NPU 활용을 확대할 필요가 있다"고 말했다.


이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com