엣지 AI의 판 바꾸기 - 구글 ‘오픈 NPU’와 시냅틱스의 첫 상용화
구글이 저전력 엣지 AI용 **오픈소스 NPU IP(Coral NPU)**를 공개했고, 시냅틱스가 이를 탑재한 Astra SL2610을 발표했습니다. 이 조합은 “비용·전력·생태계”의 병목을 풀어 엣지 AI 하드웨어를 ‘공유 기반’으로 재구성하려는 시도입니다. 벤더별 전용 가속기에 갇혀 있던 개발 환경이 표준화되면, 웨어러블·스마트홈·헬스케어 등 배터리 제약이 큰 기기에서도 항시(on-device) AI를 현실화할 수 있습니다.
생활·업무 변화 요약
생활:
스마트워치가 수면·심박 같은 바이오 신호를 기기 내에서 분석하고, 개인정보를 외부로 내보내지 않은 채 맞춤 코칭을 제공합니다. 이어버드는 잡음 환경에서도 음성 오인을 줄이고, 카메라 없는 초소형 기기도 제스처·활동 인식을 수행합니다. 충전 주기와 반응 속도는 경량 NPU의 전력 효율에 좌우되므로 사용성 체감이 커집니다.
업무:
IoT·웨어러블 기기 PM/아키텍트는 공개된 NPU 레퍼런스(아키텍처·컴파일러·런타임)를 토대로 칩 선정→모델 이식→최적화 시간을 단축합니다. 공급사 의존(CUDA·전용 SDK)에서 벗어나 IREE·MLIR·TFLite Micro 같은 범용 툴체인을 활용하게 되고, BOM·납기 리스크가 줄어 제품 기획의 변주(SKU 확장)가 쉬워집니다.
쉽게 알아보는 IT 용어
NPU(Neural Processing Unit):
딥러닝 추론에 특화된 연산 블록. 행렬 곱·컨볼루션처럼 규칙적인 계산을 병렬 처리해, CPU/GPU 대비 **W/OPS(전력당 성능)**를 대폭 높입니다. 비유하면, 범용 트럭(CPU)·화물 열차(GPU) 대신 컨베이어 전용 라인(NPU)을 구축해 반복 작업을 빠르게 처리하는 셈입니다.
IREE / MLIR:
모델을 다양한 하드웨어로 옮기기 위한 중간 표현·컴파일 파이프라인입니다. 한 번 작성한 그래프를 여러 타깃(NPU/CPU/DSP)으로 최적화·배포해 벤더 종속을 줄이는‘이식성 레일’ 역할을 합니다.
핵심 포인트
[1] 구글 ‘오픈 NPU’의 의의 - IP까지 공개한 풀스택 전략
이번 공개는 단순 SDK가 아니라 아키텍처 IP·컴파일러·런타임·시뮬레이터를 포괄하는 풀스택입니다. 표준 레퍼런스를 열어 생태계 참여자(팹리스·OS·모델 개발자)가 동일한 기준선에서 혁신을 쌓도록 설계했습니다. 특히 RISC-V 기반 스칼라 코어 + 벡터/매트릭스 유닛 구성은 초저전력 기기에 맞춘 합리적 선택입니다. 핵심은 “개방을 통한 확산”: 칩이 달라도 동일한 개발 경험을 제공해 파편화를 줄이겠다는 것입니다.
[2] 시냅틱스의 첫 상용화 - ‘실리콘 증명’이 게임체인저
시냅틱스 Astra SL2610은 구글 오픈 NPU의 첫 양산 적용입니다. 의미는 두 가지입니다.
- 기술 검증: 레퍼런스가 실리콘에서 동작한다는 신뢰를 제공합니다. 개발팀은 시뮬레이터가 아닌 ‘상용 칩’으로 성능·전력·열을 가늠할 수 있습니다.
- 플랫폼화 촉진: SL2610의 Torq NPU 서브시스템이 오픈 NPU와 호환되면, 주변 IP(보안·오디오·센싱)와 묶어 제품화 속도를 올릴 수 있습니다. 초기 고객이 확보되면 레퍼런스 디자인·보드·드라이버가 빠르게 축적돼 스노우볼이 굴러갑니다.
[3] 경쟁 구도 - ‘전용 가속기’ 대 ‘오픈 IP’
- Arm Ethos-U(마이크로 NPU): Cortex-M과 궁합이 뛰어나고 도구가 성숙. 반면 IP·툴이 폐쇄적이라 커스텀 확장 여지는 제한적.
- 퀄컴/애플/삼성 모바일 NPU: 모바일 SoC에 최적화된 고성능·고집적이 강점이나, 외부 칩 설계사가 재사용하기 어렵습니다.
- 인텔 NPU(PC): 윈도우 온디바이스 AI 가속에 적합하지만, mW급 초저전력 도메인과는 거리.
- 구글 오픈 NPU: 공개 IP + 오픈 툴체인으로 파트너가 늘수록 생태계 파급력이 커지는 구조. 성능 ‘절대값’보다 확산 속도·이식성이 무기입니다.
[4] 개발·운영 관점의 실전 이득
- 이식성: IREE/MLIR 기반으로 모델을 여러 디바이스에 손쉽게 포팅. PoC→양산 이행 위험이 낮아집니다.
- 보안·프라이버시: 온디바이스 추론은 원천 데이터 비유출이 기본값. 의료·가정·음성 비서 등 민감 영역에 적합합니다.
- 전력/열: 웨어러블·배터리 기기에서 항시(on) 기능(예: 키워드 스팟팅, 이벤트 감지)을 mW급으로 유지 가능.
- 총소유비용(TCO): IP 라이선스·도구 종속에서 오는 숨은 비용을 낮추고, 벤더 잠금(Vendor Lock-in) 리스크를 완화합니다.
[5] 숙제 - ‘성능 표준’과 ‘검증 파이프라인’
개방형 IP는 참여자 다양성이 강점인 만큼, 레퍼런스 대비 커스텀 구현 간 성능/정확도 편차가 발생할 수 있습니다. 이를 줄이려면:
- 공개 벤치마크 세트(모바일·오디오·센싱)와 컴플라이언스 테스트를 함께 배포
- 연산자 지원 매트릭스(INT8/FP16/비대칭 양자화 등)와 커널 최적화 가이드 고도화
- 보안 표준(예: CHERI·분리 실행) 로드맵의 구체화
검증 자동화가 정착해야 대규모 채택이 뒤따릅니다.
Mini Q&A
Q1. “오픈 NPU”면 누구나 칩을 찍을 수 있나요?
→ IP·도구가 공개돼도 물리 설계·검증·양산은 별도의 전문 역량이 필요합니다. 팹과의 공정 최적화도 필수입니다.
Q2. 전력 대비 성능은 기존 전용 NPU와 비교해 어떤가요?
→ 워크로드·양자화·메모리 구성에 좌우됩니다. 강점은 낮은 전력구간에서의 효율과 툴체인의 이식성입니다.
Q3. 모델/프레임워크 호환은?
→ IREE·TFLite Micro 중심으로, ONNX·PyTorch→MLIR 경로를 이용해 이식합니다. 연산자 미지원 시 커스텀 커널을 추가해야 합니다.
Q4. 기업 입장에서의 리스크는?
→ IP 업데이트 속도, 장기 유지보수 책임 범위, 서드파티 보드·드라이버 성숙도입니다. 파트너 에코(보드 벤더·ODM)를 체크해야 합니다.
Q5. 어디부터 적용할 만한가요?
→ 항시 동작이 핵심인 사용처(키워드 감지, 제스처/행동 인식, 생체 신호 분석, 초저지연 음성/오디오 필터링)부터 ROI가 나옵니다.
“AI 연산의 미래는 ‘더 큰 칩’이 아니라, 더 많은 기기에 덜 먹는 연산을 깔아두는 것입니다.”
결론
구글의 오픈 NPU와 시냅틱스의 상용화는 엣지 AI의 표준화·민주화로 읽힙니다.
전용 가속기 중심의 폐쇄적 구조에서 개방형 IP + 오픈 툴 조합으로 저변이 넓어지면, 웨어러블·헬스케어·스마트홈 같은 mW급 AI 시장이 빠르게 커질 수 있습니다. 지금은 파일럿 도입 → 성능/전력 검증 → 모델 이식 자동화를 통해 조직 내 ‘온디바이스 AI’ 역량을 선점할 시기입니다. 검토해 보시기 바랍니다.
3분 정리
- 구글, Coral NPU 오픈소스 IP 공개 — 아키텍처·컴파일러·런타임 포함
- 시냅틱스, Astra SL2610에 세계 최초 상용 적용 → 레퍼런스의 실리콘 검증
- 강점: 이식성·낮은 전력·프라이버시·총소유비용 절감
- 경쟁: Arm Ethos-U/모바일 전용 NPU 대비 개방·확산 속도가 무기
- 숙제: 성능 표준·검증 자동화·보안 아키텍처(메모리 안전성) 구체화
출처(확인일 2025-10-16)
- Google Developers Blog — Introducing Coral NPU: A full-stack platform for Edge AI
- EE Times — Google Open-Sources NPU IP, Synaptics Implements It
- GitHub — google-coral/coralnpu
- Synaptics IR/News — Astra SL2610 / Torq NPU 첫 상용 구현