자연어 처리와 AI 성능의 진화: Geekbench ML 1.3이 말하는 현재와 미래

Natural Language Processing (NLP) / 自然語 處理

자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석하도록 만드는 기술입니다. 번역, 음성 인식, 챗봇, 검색엔진 등에 널리 활용되고 있으며, 최근에는 생성형 AI 기술과 결합되어 더욱 빠르게 발전하고 있습니다.

그런데, 이러한 모델들이 제대로 작동하려면 무엇이 필요할까요? 바로 강력한 AI 구동 성능입니다. AI를 평가하는 지표는 단순한 숫자가 아니라 실제 사용 환경을 반영하는 워크로드를 기반으로 해야 합니다. 최근 공개된 Geekbench ML 0.6 버전은 이 점에서 주목할 만합니다.

Geekbench ML 1.3: 실사용에 가까워진 AI 성능 지표

Geekbench ML은 AI 모델의 실행 성능을 테스트하는 벤치마크 도구입니다. 이번 0.6 버전에서는 단순한 계산 성능을 넘어, 실제 ML 애플리케이션을 반영한 워크로드가 다수 추가되었습니다. 특히 주목할 만한 워크로드는 다음과 같습니다:

• Depth Estimation: 인물 사진에서 배경 흐림 효과를 자동으로 적용하기 위한 깊이 맵 생성
• Style Transfer: 유명 화가의 스타일을 사용자의 사진에 적용
• Image Super-Resolution: 저해상도 이미지를 4배 확대해 고해상도로 변환

이러한 워크로드는 단순 벤치마크 수치를 넘어, 실제 기기에서 어떤 AI 사용 경험을 제공할 수 있는지를 평가합니다.

플랫폼별 지원: 윈도, 맥, 리눅스 모두 포함

0.6 버전에서는 모든 주요 운영체제를 지원합니다.

• 윈도우: ONNX와 DirectML을 통해 CPU/GPU 백엔드를 선택 가능
• 리눅스: TensorFlow Lite 지원
• macOS: Core ML을 통해 CPU, GPU, Neural Engine 선택 가능

즉, 각 플랫폼에서의 AI 추론 엔진과 라이브러리 차이도 벤치마크에 포함된다는 뜻입니다.

하드웨어 성능 비교: CPU만 보지 마라

오늘날 AI 성능은 단순히 CPU의 속도만으로 판단할 수 없습니다. 아래와 같은 다양한 요소가 작용합니다:

• 데이터 정밀도: FP32, FP16, INT8 등 정밀도 차이에 따라 성능이 다르게 나타납니다.
• AI 처리 전용 하드웨어:
  • 애플 M 시리즈: Neural Engine (NPU)
  • 인텔: OpenVINO, GNA
  • AMD: 매트릭스 연산기 (RX 9000 시리즈 이후 탑재)
  • NVIDIA: Tensor Core (CUDA 기반)
  • 삼성 ENN, 퀄컴 QNN, ArmNN 등 모바일 SoC도 AI 연산 전용 NPU 포함

특히 GPGPU 기반의 CUDA 환경은 개발자 친화성과 소프트웨어 생태계 측면에서 여전히 가장 널리 사용됩니다. 반면 ASIC 기반 칩은 속도는 뛰어나지만 범용성이 부족하다는 단점이 있어 대기업 위주로 채택되고 있습니다.

AI 모델 실행의 두 얼굴: 학습 vs 추론

• 학습 (Training): 모델이 데이터를 통해 패턴을 스스로 학습하는 단계. 매우 높은 병렬 연산 능력이 필요하여, GPGPU 또는 고성능 클러스터가 주로 사용됩니다.
• 추론 (Inference): 학습된 모델을 바탕으로 실제 데이터를 예측하는 단계. 여기서는 오히려 전력 효율성과 실시간 응답성이 중요하기 때문에 CPU, NPU, FPGA 등이 적극 활용됩니다.

마무리: 성능 벤치마크, 이제는 '현실'을 반영해야 할 때

Geekbench ML 0.6의 등장으로 AI 성능 비교는 더욱 현실에 가까워졌습니다. 단순한 FLOPS 수치 경쟁이 아닌, 실제 우리가 사용하는 앱에서 어떤 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시대입니다.

자연어 처리든 이미지 생성이든, 결국 핵심은 하드웨어와 소프트웨어가 얼마나 유기적으로 협업하느냐에 달려 있습니다. 진정한 AI 경쟁력은 성능 수치만이 아닌, '사용자 경험'을 얼마나 충실히 구현하느냐에 달려 있다는 것을 잊지 말아야 합니다.

💻 macOS 버전

지원 운영체제: macOS 14 이상
필요 메모리: 최소 8GB RAM
프로세서 요건: Apple Silicon (M1 이상) 또는 Intel 프로세서
다운로드 위치: 공식 Geekbench AI macOS 다운로드 페이지

💡 Apple Silicon 사용자는 Core ML 백엔드를 통해 NPU 성능 측정이 가능합니다.

🪟 Windows 버전

지원 운영체제: Windows 10 (64비트) 이상
필요 메모리: 최소 8GB RAM
프로세서 요건: AMD, ARM, Intel 프로세서
다운로드 위치: 공식 Geekbench AI Windows 다운로드 페이지

💡 DirectML 및 ONNX 백엔드 지원으로 GPU/CPU 선택 가능

🐧 Linux 버전

지원 운영체제: Ubuntu 22.04 LTS (64비트) 이상
필요 메모리: 최소 4GB RAM
프로세서 요건: AMD 또는 Intel 프로세서
다운로드 위치: 공식 Geekbench AI Linux 다운로드 페이지

💡 TensorFlow Lite 백엔드가 기본 적용되어, 경량 AI 테스트에 적합

🤖 Android (로봇)

앱 스토어: Google Play
지원 운영체제: Android 12 이상
필요 메모리: 최소 4GB RAM
다운로드 위치: Geekbench AI for Android – Google Play

💡 스마트폰 SoC 내 NPU 성능 측정 가능 (예: 삼성 ENN, Qualcomm QNN 등)

🍎 iOS (아이폰)

앱 스토어: Apple App Store
지원 운영체제: iOS 17 이상
다운로드 위치: Geekbench AI for iOS – App Store

💡 Apple Neural Engine 성능 측정에 최적화

⚙️ 추가 도구: CLI & Standalone Mode

운영체제에 따라 아래와 같은 추가적인 AI 벤치마크 툴도 함께 제공됩니다:

• Geekbench AI Command Line Tool: 자동화 및 스크립트 실행에 유용
• Geekbench AI Standalone Mode: GUI 없이 독립 실행 가능

AI 플랫폼별 추론 기술 분석: NNAPI, DirectML, QNN 그리고 ASIC 기반 NPU의 진화

인공지능 기술은 본질적으로 두 가지 목적을 중심으로 작동합니다:

1. 학습(Training) – 데이터를 통해 규칙과 패턴을 찾는 과정
2. 추론(Inference) – 학습된 모델을 통해 새로운 입력에 대한 예측을 수행

이 두 과정은 필요한 하드웨어와 소프트웨어가 다릅니다. 학습은 강력한 병렬 처리 능력이 요구되며, 추론은 성능과 전력 효율, 실시간 처리 능력이 중요합니다. 아래는 이 기준을 중심으로 NNAPI, DirectML, QNN, ENN, ArmNN 같은 주요 추론 프레임워크와 하드웨어 플랫폼을 분석한 내용입니다.

🧠 추론(Inference) 중심 프레임워크 및 기술 비교

🔹 NNAPI (Android Neural Networks API)

• 사용 목적: Android 기기에서 ML 추론 성능 최적화
• 활용 방식: 다양한 하드웨어 백엔드(NPU, GPU, DSP 등)를 자동으로 선택해 활용
• 장점: Android 생태계에 기본 통합되어 있음. Google Pixel 시리즈, 삼성, 퀄컴 칩셋 등에서 기본 사용됨
• 한계: 복잡한 커스텀 모델이나 최적화된 벤더별 가속은 어려울 수 있음

🔹 DirectML (Windows용 ML 가속 API)

• 사용 목적: Windows 환경에서의 경량 ML 추론 가속
• 활용 방식: DirectX를 기반으로 GPU 연산 지원, ONNX 모델과 호환
• 장점: Windows PC에서 GPU를 활용한 AI 추론 가능 (특히 게임, 비전 분야)
• 한계: 플랫폼 종속적이며 macOS, Linux에서는 사용 불가

🔹 QNN (Qualcomm Neural Network SDK)

• 사용 목적: 퀄컴 스냅드래곤 SoC의 AI 성능 최대 활용
• 활용 방식: Hexagon DSP, Adreno GPU, Kryo CPU, NPU 등 다양한 하드웨어 단을 최적화
• 장점: 모바일에서 고성능 저전력 추론 가능, 벤더 최적화 우수
• 한계: 퀄컴 칩셋에만 최적화, 타 플랫폼 비호환

📱 ASIC 기반 NPU: 스마트폰과 IoT의 AI 엔진

🔸 Samsung ENN (Exynos Neural Network)

• 역할: 삼성 엑시노스 칩셋 내 NPU로서 모바일 AI 가속 담당
• 적용 사례: 이미지 인식, 음성 명령 처리, 보안 기능 등
• 사용 목적: 추론 최적화 (로컬 ML 모델 실시간 실행)

🔸 ArmNN

• 역할: ARM 기반 SoC에서의 효율적인 추론 실행을 위한 라이브러리
• 장점: Cortex-A 및 Mali GPU 연산기와 함께 사용 가능
• 용도: 경량 AI 모델 추론, IoT 기기 등에서 사용

🖥️ PC 및 고성능 플랫폼: GPGPU와 하드웨어 NPU

✅ 엔비디아 지포스 (Tensor Core)

• 학습/추론 모두 지원
• 강점: CUDA 기반 소프트웨어 생태계, 병렬 처리에 최적화
• 용도: 게임 성능 향상, AI 연구, 생성형 모델 테스트 등

✅ AMD 라데온 (Matrix Engine)

• RX 9000 시리즈부터 AI 연산기 탑재
• 사용 목적: 주로 게임에서 업스케일링, DLSS 유사 기술에 사용
• 한계: 개발 생태계 미약, 범용 AI 연산에는 제한적

✅ Intel Arc (XMX 엔진)

• AI 향상 영상처리, 노이즈 제거, 실시간 필터링
• 활용 분야: 미디어 및 게임에 초점

🔍 사용 목적별 요약 정리

마무리: 학습과 추론, 플랫폼 선택의 기준

• 학습에는 대용량 병렬 처리가 가능한 GPGPU 기반 플랫폼(CUDA/NVIDIA)이 아직까지는 표준입니다.
• 추론은 점점 경량화, 로컬 실행, 전력 효율이 중시되며, ASIC 기반 NPU가 모바일/IoT에서 주도권을 잡고 있습니다.
• 각 플랫폼과 프레임워크는 목적에 맞춰 선택해야 하며, 단순한 성능 수치보다는 실제 워크로드와 응용 사례에 맞는 설계가 중요합니다.

• TPU : AI만을 위한 전용 칩이다.
• NVIDIA / GPU : 병렬 연산의 제왕이다.
• GPGPU : GPU를 계산용으로 돌린 것이다.
• ASIC : 특정 작업만 잘하게 만든 맞춤형 칩이다.
• CUDA : NVIDIA GPU를 프로그래밍하는 도구다.
• OpenCL : 모든 기기를 위한 범용 연산 언어다.
• TensorFlow : 구글표 AI 프레임워크다.
• PyTorch : 연구자들이 사랑하는 실험용 프레임워크다.
• MLX : 애플 칩을 위한 머신러닝 전용 프레임워크다.