NPU는 인공지능 연산에 특화된 칩으로, 기존 CPU나 GPU보다 효율적으로 딥러닝 모델을 처리하기 위해 만들어졌습니다. 하지만 실제 개발과 상용화 과정에서는 여러 기술적 어려움이 존재합니다.
가장 먼저 부딪히는 문제는 전력 효율과 발열입니다. NPU는 고성능 연산을 수행하면서도 소비전력을 최소화해야 하는데, 칩의 크기가 작고 연산 밀도가 높다 보니 발열이 쉽게 발생합니다. 특히 모바일 기기나 엣지 디바이스처럼 배터리로 구동되는 환경에서는 이 문제가 더욱 심각합니다. 이를 해결하기 위해 전력 관리 기술이 계속 발전하고 있어요. 예를 들어 사용하지 않는 연산 유닛의 전원을 차단하는 파워게이팅(power gating) 기술이나, 연산량에 따라 전압과 클록 속도를 실시간으로 조절하는 방식이 쓰이고 있습니다.
또 하나는 AI 모델과의 호환성 문제입니다. 인공지능 모델은 해마다 새로운 구조가 등장하고, 필요한 연산 방식도 바뀝니다. 그런데 NPU는 특정 연산 구조에 맞춰 설계되기 때문에 새로운 모델이 등장할 때마다 하드웨어가 이를 지원하지 못하는 상황이 생기곤 합니다. 그래서 최근에는 구조를 유연하게 바꾸거나, 일부 연산을 소프트웨어로 처리할 수 있도록 ‘재구성 가능한 아키텍처(reconfigurable architecture)’가 주목받고 있습니다.
칩 설계 복잡성도 큰 난관입니다. NPU는 단순히 연산 속도를 높이는 것이 아니라, 데이터 이동 경로, 메모리 접근, 병렬처리 구조를 모두 정교하게 조합해야 합니다. 이런 설계는 비용이 많이 들고 개발 기간도 길어집니다. 그래서 최근에는 하드웨어와 소프트웨어를 함께 설계하는 공동 최적화(co-design) 방식이 늘고 있습니다. 즉, 하드웨어의 구조를 소프트웨어 알고리즘에 맞춰 조정하고, 반대로 알고리즘도 하드웨어 효율을 고려해 설계하는 식입니다.
마지막으로 생태계의 문제도 있습니다. GPU는 이미 CUDA 같은 강력한 개발 생태계를 가지고 있지만, NPU는 아직 표준화가 부족합니다. 각 제조사마다 툴체인과 드라이버가 달라서 개발자가 모델을 이식하거나 최적화하는 데 어려움을 겪습니다. 이 문제를 해결하기 위해 여러 오픈소스 커뮤니티와 하드웨어 업체들이 협력해 통합 툴체인과 표준 인터페이스를 구축하려는 움직임이 활발합니다.
결국 NPU 개발은 칩 하나의 문제가 아니라 시스템 전체의 문제입니다. 전력, 열, 알고리즘, 소프트웨어, 그리고 제조 공정까지 모두 맞물려야 제대로 동작하죠. 하지만 최근에는 이런 난관들이 조금씩 해소되면서, 스마트폰·자율주행·서버·로봇 등 다양한 분야에서 NPU가 실제로 상용화되고 있습니다. 완벽하진 않지만, 점점 더 현실적인 속도로 발전 중이라고 볼 수 있습니다.