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AI 인프라·반도체

비드래프트, NPU 가속 SW 'VKORE' 공개

AI타임스·2026-10-13

요약

비드래프트가 NPU의 추론 성능을 끌어올리고 기존엔 어렵다고 여겨진 학습까지 구현하는 가속 소프트웨어 계층 'VKORE'를 13일 공개했다. 엔비디아 GPU의 CUDA처럼 NPU 환경에서 연산 효율과 활용 범위를 넓히는 구조로, 반도체 칩 교체 없이 소프트웨어 적용만으로 성능을 끌어냈다고 회사는 설명했다. 비드래프트의 자체 테스트에서 트랜스포머 모델 LoRA 학습 시 엔비디아 B200 GPU 1장이 1시간 걸린 작업을 서버 CPU는 약 320시간 소요했으며, NPU를 기본 방식으로 구동했을 때는 CPU보다도 더 오랜 시간이 걸렸다.

큐레이터 노트

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NPU는 통상 추론 위주로 쓰이고 학습은 GPU의 영역으로 여겨졌는데, 소프트웨어 계층을 통해 NPU에서 학습까지 구현하려는 시도라는 점이 눈에 띈다.

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트랜스포머
트랜스포머는 입력 시퀀스의 모든 토큰 쌍 사이의 관계를 어텐션 메커니즘으로 직접 계산하여 문맥을 파악하는 신경망 아키텍처를 말한다.
LoRA
LoRA(Low-Rank Adaptation)는 대형 신경망의 원래 가중치는 고정한 채, 작은 저랭크 행렬 쌍을 추가로 학습시켜 모델을 특정 작업에 맞게 미세조정하는 기법을 말한다.
NPU
신경망 연산에 특화된 전용 반도체로, 행렬 곱셈과 병렬 연산을 하드웨어 수준에서 가속해 CPU나 GPU보다 낮은 전력으로 딥러닝 추론을 처리하는 프로세서를 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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