NPU(신경 처리 장치)의 출현은 개인용 컴퓨터(PC)의 판도를 바꿀 수 있지만, 소비자가 원하는 것을 제공하려면 제품 디자인에서 올바른 균형을 찾는 것이 여전히 중요합니다.
GenAI(생성 인공 지능)를 포함한 인공 지능(AI) 도구에 대한 작업장 수요가 증가함에 따라 칩 제조업체 및 하드웨어 제조업체와 같은 업계 관계자는 자사 제품이 이러한 변화를 지원할 수 있는지 확인하게 되었습니다.
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특히 개인용 컴퓨터는 AI 워크로드를 클라우드에서 클라이언트 장치로 이동하는 기업을 따라잡아야 합니다. 이러한 변화는 AI 워크로드를 클라우드로 전송하고 이를 사용자 장치로 반환할 필요성을 제거하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 기업은 데이터를 클라우드로 이동하거나 클라우드에서 이동하는 대신 장치에 보관하여 데이터 개인 정보 보호 및 보안을 강화할 수도 있습니다.
컴퓨터에서 로컬로 실행되는 AI 작업은 일반적으로 CPU(중앙 처리 장치), 그래픽 처리 장치(GPU) 또는 둘 다에 의해 수행되므로 둘 다 AI 작업을 처리하는 데 최적화되어 있지 않으므로 장치 성능과 배터리 수명이 저하될 수 있습니다. 인공지능 칩(NPU)이 등장하는 곳이다.
사용자 요구 사항은 여전히 하이브리드 작업에 중점을 두고 있습니다.
글로벌 팬데믹 기간 동안 사용자 요구 사항은 원격으로 작업하고 지리적으로 분산된 인력을 지원하는 능력에 중점을 두었습니다. 레노버의 비즈니스 노트북 포트폴리오를 총괄하고 있는 레노버의 상업 포트폴리오 및 제품 관리 전무이사인 톰 버틀러(Tom Butler)에 따르면 이로 인해 내장 카메라와 화상 회의 기능이 향상됐다고 합니다.
이것이 바로 레노버가 소음 분할을 지원하는 마이크 구축과 더불어 카메라 및 영상 품질 개선에 힘을 쏟게 된 이유입니다. 사용자들은 또한 긴 배터리 수명을 포함해 우수한 노트북 성능을 원한다고 Butler는 ZDNET에 말했습니다.
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전 세계 인력이 대부분 원격 또는 하이브리드로 유지됨에 따라 사용자 요구 사항은 성능, 배터리 수명 및 화상 회의 기능에 계속 집중되어 왔습니다. AI 지원 PC의 등장으로 인해 시장 참여자들은 소음 제거 및 배경 흐림 기능과 같은 일부 작업 부하를 NPU로 오프로드하는 것을 고려하게 되었습니다.
Butler는 이제 PC에 3개의 코어 드라이버가 있으므로 작업 부하를 분산하는 최적의 방법을 찾는 것이 핵심 목표라고 언급했으며 Lenovo의 모든 새로운 비즈니스 노트북에는 NPU가 함께 제공된다고 덧붙였습니다. “우리는 사실상 PC AI 시대로 나아가고 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
이번 주 SXSW의 기조 연설에서 AMD CEO Lisa Su의 설명에 따르면 “PC 게임의 진화”로서의 인공 지능.
Su는 “이것은 우리가 생산성을 더욱 높일 수 있는 시작입니다”라고 말하면서 AI 기반 개인용 컴퓨터 시대가 이미 도래했으며 오늘날 제품이 출시되고 있다고 덧붙였습니다. 또한 AMD는 생산성을 위한 “더 나은 소프트웨어” 구축을 포함하여 AI용 칩을 개선하기 위해 노력하고 있다고 밝혔습니다.
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Asus의 COO인 Joe Hsieh는 ZDNET과의 인터뷰에서 2024년은 고객들이 자신의 장치가 AI를 사용할 수 있는지 묻기 시작할 해라고 말했습니다.
Lenovo와 마찬가지로 Asus도 신제품에 AI 워크로드를 위한 NPU 또는 핵심 칩 구성 요소가 포함되도록 보장하고 있습니다.
Asus는 또한 사용자가 자신의 AI 모델을 훈련하는 데 도움이 되는 소프트웨어 엔진과 도구를 개발하는 데 주력하고 있다고 Hsieh는 말하면서 대부분의 대규모 언어 모델은 현재 공공 데이터로만 훈련되고 있다고 지적했습니다. 개인용 장치가 AI 워크로드를 처리함에 따라 Asus는 사용자가 이러한 앱이 공용 데이터가 아닌 자신의 데이터를 사용하기를 원할 것이라고 믿습니다.
인공지능을 위한 하드웨어 및 소프트웨어 개선
AI 지원 PC에 대한 수요가 증가함에 따라 균형을 맞추기가 점점 더 어려워지고 있는 요구 사항이 무엇인지 묻는 질문에 Butler는 더 얇고 가벼운 장치, 더 긴 배터리 수명 및 더 나은 성능을 원하는 것 사이의 일반적인 균형을 지적했습니다.
그는 성능 향상은 필연적으로 배터리 수명에 영향을 미치며 그 반대의 경우도 마찬가지라고 말했습니다. “NP 유닛의 경우 [now available]그러나 이를 통해 일반적으로 GPU 또는 CPU에 부담을 주는 일부 워크로드를 오프로드할 수 있습니다. 예를 들어 소음 제거 기능을 NPU로 이동할 수 있습니다. Butler는 소프트웨어 공급업체가 NPU를 활용하기 위해 코드를 개선할 수 있는 방법을 모색하고 있다고 말했습니다.
한편 Asus 부사장이자 AIoT 비즈니스 그룹 공동 책임자인 Albert Zhang에 따르면 Asus는 개발자가 올바른 컴퓨팅 리소스를 선택하는 데 도움이 되는 도구를 제공하고자 합니다. 응용 프로그램 개발자는 CPU, NPU 또는 통합 GPU 중 AI 도구를 실행해야 하는지 여부를 결정할 수 있어야 한다고 Zhang은 말했습니다.
인공 지능 컴퓨터의 차세대 물결
Forrester는 그렇게 예상합니다. 60%의 기업이 GenAI 기반 애플리케이션을 제공할 것입니다. 2024년에는 직원과 고객에게 서비스를 제공합니다.
연구 회사들은 인공 지능이 개인용 컴퓨터에 대한 수요를 증가시킬 것으로 예상하고 있습니다. IDC 프로젝트 AI PC 출하량은 2024년 5천만 대에서 2027년 1억 6,700만 대 이상으로 증가해 전체 PC 출하량의 거의 60%를 차지할 것입니다. IDC는 AI PC를 장치에서 GenAI 작업을 실행하도록 설계된 단일 칩 시스템 기능을 갖춘 개인용 컴퓨터로 정의합니다.
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IDC도요 2억 6,540만 대의 컴퓨터 프로젝트 2024년에는 인공지능 기술이 탑재된 개인용 컴퓨터의 등장으로 2023년 대비 2% 증가한 전 세계 출시가 예정돼 있다. 이러한 시스템은 2028년에 출하량을 2억 9,220만 대로 늘려 2024년부터 2028년까지 연평균 성장률(CAGR) 2.4%를 기록할 것입니다. 전 세계 모바일 및 소비자 기기를 추적하는 IDC의 연구 이사인 지테시 우브라니(Jitesh Ubrani)는 “온디바이스 AI 기능을 탑재하는 것이 PC 설치 기반 증가로 이어질 가능성은 낮지만 확실히 평균 가격 상승으로 이어질 것”이라고 말했습니다. . “판매”.
가트너는 예측한다 AI 기반 PC는 연말까지 5,450만 대가 출하될 예정이며, GenAI 스마트폰의 수는 2억 4천만 대에 달할 것입니다. 이러한 AI 장치는 2024년 전체 PC의 22%, 기본 및 프리미엄 스마트폰의 22%를 차지할 것입니다. 연구 회사는 AI PC를 전용 AI 가속기 또는 코어, NPU 또는 APU(가속 처리 장치) 또는 Tensor 처리 장치( TPU)는 기기 내 AI 작업을 최적화하고 가속화하도록 설계되었습니다.
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IDC는 인공지능이 탑재된 개인용 컴퓨터를 평가합니다. 세 그룹으로. 첫 번째에는 초당 최대 40테라 연산(TOPS)을 기록할 수 있고 장치에서 로컬로 실행되는 애플리케이션에서 특정 AI 기능을 활성화할 수 있는 NPU가 장착된 컴퓨터가 있습니다. AMD, Intel, Apple 및 Qualcomm은 오늘날 이러한 NP 모듈을 출하하는 칩 제조업체 중 하나입니다.
두 번째 범주에는 40~60 TOPS를 제공하는 NPU를 탑재하고 “지속적이고 광범위한” AI 기능을 지원하는 “AI 우선” 운영 체제를 갖춘 차세대 AI PC가 포함된다고 IDC는 밝혔습니다. AMD, Intel, Qualcomm은 2024년에 이러한 칩을 출시할 것으로 예상되며, Microsoft는 이러한 NPU를 활용하기 위해 Windows 11에 대한 업데이트를 공개할 것으로 예상됩니다.
고급 AI PC의 후자 범주는 60TOPS 이상의 NPU 성능을 제공하며 현재 어떤 공급업체가 발표한 제품 라인업에도 포함되어 있지 않습니다.