NPU 관련주

결과, NPU 관련주는 아래와 같이 분류할 수 있었다.
1) NPU 칩 개발에 직접적인 관계가 있는 기업 (Fabless)
2) NPU 칩 개발에 간접적인 관계가 있는 기업 (IP, Design House)
3) NPU 칩 생산에 직접적인 관계가 있는 기업 (Foundry, IP)
= 삼성, TSMC 파운드리에 직접적인 관계가 있는 기업
4) NPU 칩 생산에 간접적인 관계가 있는 기업
(EUV, ALD, Socket, Packaging 등)

이미 꽤 움직인 기업도 있고,
(리노공업, 제주반도체, 칩스앤미디어, 에이직랜드)

움직이고 있는 기업도 있고,
(텔레칩스, 가온칩스, 오픈엣지, 퀄리타스)

 

 

🤩'온디바이스 AI', NPU 편

1. NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)는 딥러닝 알고리즘 연산에 최적화된 프로세서로, 빅데이터를 사람의 신경망처럼 빠르고 효율적으로 처리하는 'AI 하드웨어 가속기'라고 볼 수 있음. 

2. 스마트폰 카메라로 사진을 찍을 때 배경 안의 사물·환경·인물을 인식해 자동으로 초점을 조정하는 것, 음식 사진 촬영 시 카메라가 음식 모드로 자동 전환되는 것, 촬영된 결과물에서 불필요한 피사체만 지울 수 있는 것도 모두 NPU 덕분임.

3. NPU가 없던 과거에는 주로 GPU로 AI 연산을 수행했는데, 하드웨어의 구조적인 차이로 인해 연산 효율이 떨어졌음
 - NPU는 딥러닝에 적합한 연산(인공신경망 이용)들을 가속해주는 용도로 설계
 - GPU는 3D 렌더링(화면상 그래픽 값들을 빠르게 연산)을 위해 설계(비싸고 전력소모가 큼)

4. 개인폰에서 AI 연산을 수행하려면 (온디바이스) 모바일 NPU 성능 업그레이드가 필요함.

5. NPU로의 과도기에 광범위한 데이터 학습을 위해 사용하고 있는 것이 GPGPU(General Purposed Graphic Processing Unit)인데, 이 또한 추론 영역으로 들어가게 되면 NPU로 충분히 대체 가능한 수준까지 올라온 상황. 
*이미 MSFT, GOOG, AMZN, META, 삼성전자, QCOM, AAPL은 자체 NPU를 출시한 상황임.

6. NPU의 특징은 아래와 같음
 1)같은 연산을 훨씬 더 빠르게 적은 비용으로 해결 
 2)온칩 메모리(메모리가 NPU 칩 내부에 통합)로 데이터 전송 시간을 줄이고, 전력 소비를 낮추며 공간 효율에 이점
 3)저정밀 연산(정밀도 일정 부분 감수하면서 처리 속도와 전력 소비 측면에서 상당한 이점)

7. NPU의 극복과제
 1) 하나의 알고리즘에 특화된 NPU는 GPU 대비 엄청난 성능을 뽑아낼 수 있지만, 하드웨어 특성 상 실제 칩을 찍고 사용하기까지 2년 정도 소요(트렌드가 변함)
 2) SW 생태계: 이미 AI 개발 생태계를 장악하고 있는 엔비디아의 CUDA는 엔비디아 GPU만을 하드웨어로 지원함. 

8. 현재의 NPU 기술력으로 엣지디바이스에서 챗GPT와 같은 거대 AI 모델을 구현할 수 없지만, 연산 규모가 크지 않은 통역/번역/문서 작업은 가능할 것으로 전망. 

9. 이번 삼성 AI포럼 2023에서 공개한 자체 개발 생성형 AI인 가우스를 탑재한 갤럭시S24는 내년 공개 예정임.

10. NPU 관련주들이 움직이고 있는 가운데, 장기적으로 동반 성장할 수 있는 기업을 발굴하는 것이 중요함. 
- 칩스앤미디어, 오픈엣지테크놀로지, 퀄리타스반도체, 텔레칩스 등

[참고] 현대차증권 박준영 연구원 (https://t.me/hmsecresearch/3534), 리벨리온 박성현 대표 (https://inhopp.github.io/ect/ect1/)
[작성] 👔도PB의 생존투자 (https://t.me/survival_DoPB)