RISC-V 기반 NPU SoC, 차세대 AI 시장의 열쇠인가?
AI 시대를 맞아 SoC 설계에서 ‘AI-First’ 전략이 핵심 트렌드로 떠오르고 있습니다. 특히 오픈소스 ISA인 RISC-V와 맞춤형 신경망처리장치(NPU)의 통합은 주목받는 방향으로 자리잡고 있습니다. 이 글에서는 2024년 기준 최신 트렌드를 살펴보며, AI 중심 SoC에서 RISC-V와 NPU가 어떻게 활용되고 있으며 앞으로 어떤 변화를 예고하는지 분석합니다.
AI-First SoC 설계란 무엇인가요?
AI-First SoC란 범용 연산이 아닌 AI 연산 최적화를 목적으로
설계된 반도체 칩을 말합니다.
기존의 CPU와 GPU는 AI 처리에 한계가 있었지만,
AI-First SoC는 실시간 데이터 처리와
전력 효율성에 초점을 맞춘 아키텍처로 설계되어
신경망 연산을 훨씬 더 효과적으로 수행할 수 있습니다.
RISC-V와 NPU 결합이 주목받는 이유는?
RISC-V는 오픈소스 ISA로 유연한 구조를 제공하며,
NPU에 최적화된 사용자 정의 명령어 구성이 가능합니다.
이러한 특성 덕분에 AI 작업에 맞는 구조를
맞춤화할 수 있어 많은 스타트업과
중국 반도체 기업들이 RISC-V와 NPU를
결합한 SoC 개발에 적극 뛰어들고 있습니다.
기존 CPU/GPU 기반 SoC와의 차이점은?
전통적인 SoC는 범용 연산을 중심으로 설계되어
AI 처리에 한계가 있습니다.
반면 AI-First SoC는 메모리 대역폭, 데이터 흐름 최적화,
NPU의 병렬 처리 성능을 고려한 설계를 통해
전력 소모를 줄이면서도 연산 속도를 향상시킵니다.
| 구성 요소 | 기존 SoC | AI-First SoC (RISC-V + NPU) |
| 아키텍처 | CPU/GPU 중심 | NPU 중심, RISC-V 지원 |
| 목적 | 범용 연산 | AI 연산 특화 |
| 확장성 | 제한적 | 신규 명령어로 높은 맞춤성 |
RISC-V 기반 NPU 칩을 개발하는 주요 기업들
2024년 현재 SiFive, Alibaba T-Head, Esperanto 등
여러 기업들이 RISC-V 기반 AI 프로세서를 출시했습니다.
특히 Alibaba의 Xuantie 시리즈는 텐서 연산 가속 NPU와
RISC-V 명령어의 유연성을 결합하여
칩 설계 업계에서 많은 주목을 받고 있습니다.
AI 엣지 디바이스에서의 실용성 증가
AI-First SoC는 스마트폰, 드론, 자율주행 센서 같은
엣지 디바이스에서 그 효용성이 더욱 뚜렷해지고 있습니다.
복잡한 AI 연산을 클라우드로 보내지 않고
기기 내에서 직접 처리함으로써
응답 속도가 향상되고 보안성도 강화됩니다.
| 적용 분야 | 활용 예시 | 기대 효과 |
| 모바일 | 온디바이스 음성 인식 | 저지연, 데이터 절약 |
| 자율주행 | 실시간 객체 탐지 | 판단 속도 향상 |
| 헬스케어 | 웨어러블 바이탈 측정 | 배터리 효율 극대화 |
오픈소스 RISC-V의 전략적 이점
라이선스 비용이 없는 RISC-V는 스타트업이나
정부 주도 칩 프로젝트에 매우 적합합니다.
또한 개발자 커뮤니티가 빠르게 성장하면서
NPU 연동을 위한 소프트웨어 생태계도
동시에 확장되고 있는 점이
통합 SoC 설계에서 큰 장점으로 작용합니다.
향후 전망: AI 최적화 칩의 대중화 가속
AI-First SoC는 고성능 데이터센터부터 엣지 디바이스까지
다양한 분야로 확산되고 있으며,
RISC-V와 NPU의 조합은 2025년 이후
표준화될 가능성도 점점 커지고 있습니다.
비용, 확장성, 커스터마이징 측면에서
기존의 Arm 기반 구조보다 더 큰 경쟁력을
가진다는 분석도 등장하고 있습니다.