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AI 인프라·반도체

모바일 SoC, AI 연산 NPU서 GPU로 확장

ZDNet Korea·2026-09-15주요

요약

퀄컴, Arm, 애플이 모바일 SoC의 GPU에 AI 연산 전용 신경망 가속기를 잇따라 통합하고 있다. 퀄컴은 아드레노 GPU에 '아드레노 매트릭스 코어(AMC)'를 추가했고, Arm은 말리 G2-울트라 NX GPU에 신경망 가속기를 넣은 '모바일용 CSS 2'를 공개했다. 애플도 M5에 이어 차세대 아이폰용 A20 프로 GPU에 신경망 가속기를 적용해 FP8 연산 성능을 높였다. 생성 AI, LLM 등 대규모 병렬 연산이 필요한 작업이 늘면서 저전력 지속 처리에 강한 NPU만으로는 한계가 있다는 판단이 배경이다. 새 GPU를 탑재한 SoC는 올해 아이폰18 프로를 시작으로 내년 퀄컴·미디어텍 제품에도 적용될 예정이다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

하드웨어에 가속기를 넣었다고 성능이 자동으로 오르는 것은 아니며, OS·프레임워크·개발도구가 이를 지원하고 개발자가 최적화해야 한다는 점을 원문이 함께 지적했다.

깊이 읽기

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이 일이 어디서 왔나

모바일 SoC 업계는 그동안 온디바이스 AI 연산을 NPU에 맡기는 구조가 일반적이었지만, 생성 AI·LLM 처리 부담이 커지면서 GPU에도 신경망 가속기를 넣는 흐름이 퀄컴·Arm·애플로 번지고 있다. 이는 유회준 카이스트 교수가 9월 15일 한국IT리더스포럼에서 밝힌 'NPU 중심 구조를 넘어 PIM·뉴로모픽으로 진화할 것'이라는 전망과 같은 맥락에 있다. PC·태블릿 진영에서도 AMD Ryzen AI 프로세서의 XDNA2 NPU(최대 50TOPS)가 러기드 태블릿 'G140'에 탑재되는 등, 모바일과 PC 양쪽에서 전용 AI 반도체 경쟁이 동시에 진행되고 있다.

짚어야 할 점

  • GPU에 신경망 가속기를 넣는 것은 NPU 단독 구조의 한계를 보완하려는 시도로, 유회준 교수가 지적한 'NPU 중심 구조 진화 필요성'과 같은 문제의식에서 나온 것으로 볼 수 있다.
  • 애플의 A20 프로 GPU 강화는 같은 날 발표된 LLM 기반 새 시리, 차세대 애플 인텔리전스 등 소프트웨어 확장과 맞물려, 온디바이스 처리 능력 확보를 위한 하드웨어·소프트웨어 동시 전략으로 해석할 수 있다.
  • 모바일 SoC의 GPU 가속기 통합과 PC용 XDNA2 NPU 확산은 별개 기기군에서 각각 진행되고 있어, AI 전용 실리콘 투자가 특정 기기 카테고리에 국한되지 않고 폭넓게 이뤄지고 있음을 보여준다.

아직 확인되지 않은 것

  • 퀄컴 AMC, Arm CSS 2, 애플 A20 프로의 신경망 가속기가 실제 애플리케이션에서 어느 정도 성능·전력 개선을 내는지 구체적 수치는 확인되지 않았다.
  • 안드로이드·iOS 등 OS와 개발 프레임워크가 이 가속기를 언제, 얼마나 폭넓게 지원할지는 밝혀지지 않았다.
  • GPU 기반 신경망 가속기 확산이 유회준 교수가 언급한 PIM·뉴로모픽 전환과 경쟁 관계인지 과도기적 보완 관계인지는 다뤄지지 않았다.

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NPU
신경망 연산에 특화된 전용 반도체로, 행렬 곱셈과 병렬 연산을 하드웨어 수준에서 가속해 CPU나 GPU보다 낮은 전력으로 딥러닝 추론을 처리하는 프로세서를 말한다.

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