DSP와 NPU #Explain DSP and NPU

 

Q

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A

1)

디지털 신호 프로세서(DSP)와 신경 처리 장치(NPU)는 특정 작업을 위해 설계된 특수 처리 장치입니다. DSP는 주로 오디오 및 비디오 압축/압축 해제, 필터링, 변조/복조와 같은 신호 처리 작업을 처리하도록 설계된 반면, NPU는 딥 러닝 및 인공 지능 애플리케이션에 필요한 신경망 계산을 수행하도록 설계되었습니다.

DSP는 일반적으로 오디오 및 비디오 코덱, 스마트폰, 모뎀과 같이 실시간 신호 처리가 필요한 시스템에 통합됩니다. 마이크, 카메라 등 다양한 소스의 아날로그 신호를 처리하여 컴퓨터에서 처리할 수 있는 디지털 신호로 변환하도록 설계되었습니다. 또한 DSP는 디지털 신호를 조작하여 필터링, 이퀄라이제이션 및 변조/복조를 수행하는 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있습니다. 퀄컴의 스냅드래곤 SoC(시스템 온 칩)에 있는 헥사곤 DSP(디지털 신호 프로세서)는 모바일 장치에 통합된 DSP의 한 예입니다. 스냅드래곤 888의 헥사곤 698과 스냅드래곤 888+의 헥사곤 780은 AI 가속을 지원하며 AI 관련 작업을 처리할 수 있는 DSP의 예입니다[1].

반면에 NPU는 딥 러닝 및 인공 지능 애플리케이션에 필요한 신경망 계산을 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어입니다. 기본적으로 머신 러닝에서 일반적으로 사용되는 행렬 곱셈 및 기타 계산에 최적화된 프로세서 유형입니다. NPU는 행렬 연산을 병렬로 수행하도록 설계되어 머신 러닝에서 흔히 발생하는 대규모 데이터 세트를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 삼성의 엑시노스 9820 SoC는 NPU를 통합하여 AI 관련 작업을 가속화합니다[2]. 퀄컴 스냅드래곤 SoC 역시 시스템에 NPU가 통합되어 있습니다. 스냅드래곤 888 및 888+의 경우, 헥사곤 780 및 헥사곤 698 DSP도 AI 가속을 지원합니다[1].

Quadric의 Chimera GPNPU와 같은 일부 프로세서는 DSP와 NPU의 기능을 단일 프로그래머블 코어로 결합합니다[3][4][6]. 이러한 하이브리드 프로세서는 신호 처리 및 머신 러닝 작업 모두를 위한 통합 아키텍처를 제공하여 시스템 온 칩(SoC) 하드웨어 설계 및 소프트웨어 프로그래밍을 간소화하도록 설계되었습니다.

요약하면, DSP와 NPU는 특정 작업을 위해 설계된 전문 프로세서입니다. DSP는 실시간 신호 처리에 최적화되어 있고, NPU는 행렬 곱셈 및 머신 러닝 작업에 최적화되어 있습니다. 두 가지 유형의 프로세서는 일반적으로 실시간 신호 처리 및 AI 관련 작업이 필요한 모바일 장치 및 기타 애플리케이션에서 사용하기 위해 SoC에 통합됩니다. 쿼드릭의 키메라 GPNPU와 같은 하이브리드 프로세서는 DSP와 NPU의 기능을 단일 프로그래밍 가능 코어에 결합하여 신호 처리 및 머신 러닝 작업 모두를 위한 통합 아키텍처를 제공합니다.

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2)

DSP(디지털 신호 프로세서) 및 NPU(신경망 처리 장치)는 특정 작업을 위해 설계된 특수 처리 장치입니다. DSP는 주로 오디오 및 비디오 압축/압축 해제, 필터링, 변조/복조와 같은 신호 처리 작업을 처리하도록 설계되었지만 NPU는 딥 러닝 및 인공 지능 응용 프로그램에 필요한 신경망 계산을 수행하도록 설계되었습니다.

DSP는 일반적으로 오디오 및 비디오 코덱, 스마트폰 및 모뎀과 같이 실시간 신호 처리가 필요한 시스템에 통합됩니다. 마이크, 카메라 등 다양한 소스의 아날로그 신호를 처리하여 컴퓨터에서 처리할 수 있는 디지털 신호로 변환하도록 설계되었습니다. DSP는 또한 디지털 신호를 조작하여 필터링, 이퀄라이제이션 및 변조/복조를 수행하는 복잡한 알고리즘을 실행할 수 있습니다. Qualcomm의 Snapdragon SoC(System-on-Chip)의 Hexagon DSP(디지털 신호 프로세서)는 모바일 장치에 통합된 DSP의 예입니다. Snapdragon 888의 Hexagon 698과 Snapdragon 888+의 Hexagon 780은 AI 가속을 지원하고 AI 관련 작업을 처리할 수 있는 DSP의 예입니다[1].

반면에 NPU는 딥 러닝 및 인공 지능 응용 프로그램에 필요한 신경망 계산을 가속화하도록 설계된 특수 하드웨어입니다. 기본적으로 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 행렬 곱셈 및 기타 계산에 최적화된 프로세서 유형입니다. NPU는 행렬 작업을 병렬로 수행하도록 설계되어 기계 학습에서 일반적으로 발생하는 대규모 데이터 세트를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 예를 들어 삼성의 Exynos 9820 SoC는 NPU를 통합하여 AI 관련 작업을 가속화합니다[2]. Qualcomm Snapdragon SoC에는 NPU가 시스템에 통합되어 있습니다. Snapdragon 888 및 888+에서 Hexagon 780 및 Hexagon 698 DSP도 AI 가속을 지원합니다[1].

Quadric의 Chimera GPNPU와 같은 일부 프로세서는 DSP 및 NPU의 기능을 프로그래밍 가능한 단일 코어[3][4][6]로 결합한다는 점에 유의해야 합니다. 이 하이브리드 프로세서는 신호 처리 및 머신 러닝 작업 모두를 위한 통합 아키텍처를 제공하여 시스템 온 칩(SoC) 하드웨어 설계 및 소프트웨어 프로그래밍을 단순화하도록 설계되었습니다.

요약하면 DSP와 NPU는 특정 작업을 위해 설계된 특수 프로세서입니다. DSP는 실시간 신호 처리에 최적화되어 있고 NPU는 행렬 곱셈 및 기계 학습 작업에 최적화되어 있습니다. 두 유형의 프로세서는 일반적으로 실시간 신호 처리 및 AI 관련 작업이 필요한 모바일 장치 및 기타 응용 프로그램에서 사용하기 위해 SoC에 통합됩니다. Quadric의 Chimera GPNPU와 같은 하이브리드 프로세서는 DSP 및 NPU의 기능을 프로그래밍 가능한 단일 코어로 결합하여 신호 처리 및 기계 학습 작업 모두를 위한 통합 아키텍처를 제공합니다.

 

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레퍼런스

[1] https://www.anandtech.com/show/16271/qualcomm-snapdragon-888-deep-dive

Qualcomm Details The Snapdragon 888: 3rd Gen 5G & Cortex-X1 on 5nm

[2] https://semiconductor.samsung.com/us/support/tools-resources/dictionary/the-neural-processing-unit-npu-a-brainy-next-generation-semiconductor/

Neural Processing Units (NPUs) | Samsung Semiconductor USA

[3] https://www.eejournal.com/article/chimera-gpnpu-blends-cpu-dsp-and-npu-into-new-category-of-hybrid-processor/

[4] https://quadric.io/wp-content/uploads/2022/10/Whats-the-difference-between-an-NPU-and-a-GPNPU.pdf

[5] https://www.anandtech.com/show/12195/hisilicon-kirin-970-power-performance-overview/6

HiSilicon Kirin 970 - Android SoC Power & Performance Overview

[6] https://www.cnx-software.com/2022/11/02/quadric-chimera-gpnpu-ip-combines-npu-dsp-and-real-time-cpu-into-one-single-programmable

Quadric Chimera GPNPU IP combines NPU, DSP, and real-time CPU into one single programmable core - CNX Software

 

Digital Signal Processors (DSPs) and Neural Processing Units (NPUs) are specialized processing units designed for specific tasks. While DSPs are primarily designed to handle signal processing tasks such as audio and video compression/decompression, filtering, and modulation/demodulation, NPUs are designed to perform neural network calculations required for deep learning and artificial intelligence applications.

DSPs are usually integrated into systems that require real-time signal processing, such as audio and video codecs, smartphones, and modems. They are designed to process analog signals from various sources such as microphones and cameras and convert them into digital signals that can be processed by a computer. DSPs are also capable of executing complex algorithms that manipulate the digital signal to perform filtering, equalization, and modulation/demodulation. The Hexagon DSP (Digital Signal Processor) in Qualcomm's Snapdragon SoC (System-on-Chip) is an example of a DSP that is integrated into a mobile device. The Hexagon 698 in Snapdragon 888 and the Hexagon 780 in Snapdragon 888+ are examples of DSPs that support AI acceleration and can process AI-related tasks [1].

NPUs, on the other hand, are specialized hardware designed to accelerate the neural network calculations required for deep learning and artificial intelligence applications. They are essentially a type of processor that is optimized for matrix multiplication and other calculations that are commonly used in machine learning. NPUs are designed to perform matrix operations in parallel, which allows for faster processing of large datasets commonly encountered in machine learning. Samsung's Exynos 9820 SoC, for example, integrates an NPU to accelerate AI-related tasks [2]. The Qualcomm Snapdragon SoCs also have an NPU integrated into their systems. In Snapdragon 888 and 888+, the Hexagon 780 and Hexagon 698 DSPs also support AI acceleration [1].

It is important to note that some processors, such as Quadric's Chimera GPNPU, combine the functionalities of DSPs and NPUs into a single programmable core [3][4][6]. These hybrid processors are designed to simplify system-on-chip (SoC) hardware design and software programming by providing a unified architecture for both signal processing and machine learning tasks.

In summary, DSPs and NPUs are specialized processors designed for specific tasks. DSPs are optimized for real-time signal processing, while NPUs are optimized for matrix multiplication and machine learning tasks. Both types of processors are commonly integrated into SoCs for use in mobile devices and other applications that require real-time signal processing and AI-related tasks. Hybrid processors, such as Quadric's Chimera GPNPU, combine the functionalities of DSPs and NPUs into a single programmable core, providing a unified architecture for both signal processing and machine learning tasks.