GPU 학습·NPU 추론 결합해 산업현장 운영 효율 검증
비용 약 50%·전력 사용량 약 90% 줄이는 효과 확인
핵심 요약
- 포스코DX가 국산 NPU를 활용한 산업용 Vision AI 플랫폼을 개발했다고 8월 18일 밝혔다.
- 포스코DX는 8월 18일 동일한 AI 추론 성능 기준으로 GPU 대비 비용 약 50%, 전력 사용량 약 90% 절감 효과를 확인했다고 밝혔다.
포스코DX가 국산 AI 반도체 NPU를 산업현장 실시간 AI 추론에 활용하는 'Vision AI 플랫폼'을 개발했다고 8월 18일 밝혔다. GPU로 AI 모델을 학습하고 현장 추론에는 NPU를 적용하는 방식이다.
NPU는 딥러닝과 머신러닝 등 AI 연산에 특화된 반도체다. AI 추론에 최적화돼 GPU보다 인프라 비용과 전력 사용량을 낮출 수 있고, 설비 제어시스템에 직접 탑재하면 원거리 데이터센터나 서버를 거치지 않는 엣지 AI를 구현할 수 있다. 제조현장은 데이터를 외부로 보내지 않고 즉시 추론해 보안성과 실시간 대응력을 높일 수 있다.
포스코DX 관계자는 "NPU 기반 Vision AI 플랫폼은 산업현장에 최적화된 AI를 보다 효율적으로 구현하는 기반이 될 것"이라며 "국산 NPU 활용을 체계화하고 산업현장의 추론 역량 향상과 AI 반도체 생태계 활성화에 기여하겠다"고 말했다.
포스코DX는 산업현장 영상 데이터를 통합 관리하는 기존 Vision AI 플랫폼에 국산 NPU를 결합했다. 플랫폼은 AI 모델 학습과 관리, 성능 지표, 적용 이력 등 반복적으로 필요한 기능을 표준화한다. 모델 학습과 개발에는 GPU를 쓰고, 산업현장의 실시간 연산과 판단에는 국산 NPU를 적용하는 하이브리드 방식을 채택했다.
연구·검증 단계에서도 NPU를 활용하도록 구성해 현장 적용 전에 AI 모델의 정확도와 처리 속도, 전력 효율, 운영 비용을 확인할 수 있다. 포스코DX는 이를 통해 산업현장별 최적 AI 모델과 NPU 적용 방안을 사전에 검증한다.
포스코DX는 딥엑스, 모빌린트 등 국내 NPU 개발사와 협력해 화재감시, 작업자 안전 모니터링, 물류 상품 적재상태 확인 등 산업현장 AI 국산화를 추진해 왔다. 동일한 AI 추론 성능을 기준으로 GPU 대비 인프라 구축·운영 비용을 약 50% 절감하고 전력 사용량은 약 90% 줄이는 효과를 확인했다.
포스코DX는 기존 Vision AI 적용 현장을 국산 NPU 기반 플랫폼으로 단계적으로 전환하고 다양한 산업 분야로 적용 범위를 넓힐 예정이다.
포스코그룹은 제조현장에 피지컬 AI를 적용한 인텔리전트 팩토리 확산을 추진하고 있다. 7월 CEO 인베스터데이에서는 철강 설비 자동화·지능화 경험과 현장 데이터를 바탕으로 프로세스 산업용 피지컬 AI 사업화를 추진하겠다는 계획을 발표했다.
