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현대 컴퓨팅 환경은 중앙 처리 장치(CPU) 중심의 범용 연산에서 벗어나, 특정 워크로드에 최적화된 가속기를 활용하는 이기종 컴퓨팅(Heterogeneous Computing) 시대로 급격히 전환되고 있다. 특히 인공지능(AI), 그중에서도 딥러닝(Deep Learning)과 생성형 AI(Generative AI) 모델의 폭발적인 성장은 기존의 CPU 아키텍처만으로는 감당하기 어려운 연산량과 전력 소비 문제를 야기했다. 클라우드 데이터센터에 의존하던 AI 추론(Inference) 워크로드는 개인 정보 보호, 지연 시간(Latency) 최소화, 그리고 오프라인 가용성 확보를 위해 엣지(Edge) 디바이스, 즉 사용자의 PC로 이동하고 있다.
이러한 기술적 요구에 부응하여 AMD는 'Ryzen™ AI'라는 브랜드를 통해 x86 프로세서 생태계에 신경망 처리 장치(NPU, Neural Processing Unit)를 도입하였다. 본 보고서의 핵심 분석 대상인 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 프로세서는 이러한 흐름의 정점에 위치한 고성능 모바일 워크스테이션용 프로세서로, 코드명 'Strix Halo'로 알려진 차세대 아키텍처를 기반으로 한다. 이 프로세서는 단순히 NPU를 탑재한 것을 넘어, CPU, GPU, NPU가 유기적으로 결합된 통합 AI 플랫폼을 제공한다.
본 연구 보고서는 AMD Ryzen™ AI Max+ 395 프로세서에 탑재된 하드웨어 가속기인 NPU(XDNA 2 아키텍처)를 Python 프로그래밍 환경에서 효과적으로 활용하는 방법을 포괄적으로 다룬다. 하드웨어의 아키텍처적 특성 분석에서 시작하여, 소프트웨어 스택의 구조, 환경 설정, 일반적인 머신러닝 모델의 변환 및 양자화, 그리고 최신 거대 언어 모델(LLM)의 구동에 이르기까지 개발자가 직면할 수 있는 모든 기술적 측면을 상세히 조명한다. 이를 통해 엔지니어와 연구자는 이 강력한 하드웨어의 잠재력을 100% 끌어내어 실무에 적용할 수 있는 구체적인 지침을 얻게 될 것이다.
소프트웨어 최적화는 하드웨어에 대한 깊은 이해에서 시작된다. Ryzen AI Max+ 395에서 Python 코드가 실행될 때, 실제 하드웨어 레벨에서 어떤 일이 일어나는지 이해하는 것은 성능 병목을 해결하는 열쇠가 된다.
AMD Ryzen™ AI Max+ 395는 AMD의 모바일 프로세서 라인업 중 최상위 모델인 'Ryzen AI Max' 시리즈의 플래그십 제품이다. 이 프로세서는 기존의 모놀리식(Monolithic) 설계나 일반적인 노트북용 칩렛 구조를 넘어서는, 워크스테이션급 성능을 목표로 설계되었다.
| 사양 항목 | 상세 스펙 | 비고 |
|---|---|---|
| 제품명 | AMD Ryzen™ AI Max+ 395 | Strix Halo (Chiplet Design) |
| CPU 코어 | 16 코어 / 32 스레드 (Zen 5) | 최대 부스트 클럭 5.1GHz, 기본 클럭 3.0GHz |
| GPU | AMD Radeon™ 8060S Graphics | 40 Compute Units (RDNA 3.5), AI 가속 지원 |
| NPU | AMD Ryzen™ AI (XDNA 2 아키텍처) | 55 TOPS (NPU 단독), 8-bit 정수 연산 최적화 2 |
| TDP | 55W (기본), 최대 120W+ 구성 가능 | 고성능 랩탑 및 워크스테이션 타겟 |
| 메모리 | LPDDR5x-8000 / 256-bit 인터페이스 | AI 모델 구동의 핵심인 광대역폭 제공 |
Ryzen AI Max+ 395의 가장 큰 특징은 **NPU 단독으로 55 TOPS(Trillion Operations Per Second)**의 성능을 제공한다는 점이다. 이는 이전 세대인 Ryzen 7040 시리즈(XDNA 1, 약 10 TOPS) 대비 5배 이상, 직전 세대인 Ryzen 8040 시리즈(약 16 TOPS) 대비 3배 이상 향상된 성능이다. 여기에 40 CU에 달하는 대형 내장 GPU(iGPU)와 강력한 16코어 CPU가 더해져, 시스템 전체로는 100 TOPS를 상회하는 AI 처리 능력을 갖춘다.
NPU를 이해하기 위해서는 기존 CPU/GPU와 근본적으로 다른 연산 방식을 이해해야 한다. CPU와 GPU는 기본적으로 폰 노이만(Von Neumann) 구조에 기반한 제어 흐름(Control Flow) 중심의 아키텍처를 가진다. 이는 데이터를 캐시와 메모리에서 끊임없이 읽고 쓰는 과정에서 병목 현상과 전력 소모를 유발한다. 반면, AMD의 XDNA 아키텍처는 FPGA 기술에 뿌리를 둔 공간적 데이터 흐름(Spatial Dataflow) 아키텍처를 채택하고 있다.
Ryzen AI NPU는 수십 개의 AI 엔진(AIE, AI Engine) 타일(Tile)들이 2차원 배열 형태로 배치된 구조를 가진다. 각 타일은 다음의 요소로 구성된다.
Python 코드(예: ONNX Runtime)가 실행되면, 컴파일러는 신경망의 각 레이어를 물리적인 AIE 타일에 매핑(Mapping)한다. 데이터는 메모리를 거치지 않고 타일에서 타일로 물 흐르듯 이동(Streaming)한다. 예를 들어, 타일 A가 컨볼루션 연산을 수행한 결과가 즉시 타일 B로 전달되어 활성화 함수(ReLU) 처리를 거치는 식이다.
이러한 구조는 **결정론적 지연 시간(Deterministic Latency)**을 보장한다. 캐시 미스(Cache Miss)나 스레드 스케줄링에 의한 지연 변동이 거의 없기 때문에, 실시간 비디오 처리나 음성 인식과 같이 일정한 응답 속도가 중요한 애플리케이션에서 CPU/GPU 대비 월등한 효율을 보여준다.
XDNA 1 세대에서는 주로 정수형(Int8, Int16, Int32) 연산에 집중되었으나, Ryzen AI Max+ 395에 탑재된 XDNA 2는 Block Floating Point 16 (BFP16) 형식을 하드웨어적으로 지원한다. 4 BFP16은 부동소수점의 정확도와 정수 연산의 효율성을 결합한 포맷으로, 개발자가 복잡한 양자화(Quantization) 과정을 거치지 않고도 높은 성능을 낼 수 있게 돕는다. 그러나 현재 시점에서 최고의 성능(55 TOPS)을 달성하기 위해서는 여전히 Int8 양자화가 표준적인 방법론으로 권장된다.
하드웨어가 아무리 강력해도 이를 제어할 소프트웨어 스택이 없다면 무용지물이다. AMD는 'Ryzen AI Software'라는 이름으로 하드웨어 드라이버부터 상위 레벨 Python SDK까지 포괄하는 솔루션을 제공한다. 이 스택의 구조를 이해하는 것은 설치 과정에서 발생하는 오류를 해결하는 데 필수적이다.
소프트웨어 스택은 크게 4단계 계층으로 구분된다.
Ryzen AI Max+ 395에서 Python으로 NPU를 활용하기 위해서는 정확한 순서와 버전에 맞는 설치가 요구된다. 다음은 검증된 설치 절차이다.
가장 먼저 하드웨어 드라이버를 설치해야 한다. AMD 공식 드라이버 페이지 또는 랩탑 제조사 페이지에서 NPU Driver (IPU Driver라고도 함)를 다운로드한다.
Ryzen AI Software는 내부적으로 모델 컴파일을 위해 C++ 컴파일러를 사용한다.
AMD는 설치 편의를 위해 모든 라이브러리를 포함한 설치 관리자(ryzenai-lt-1.x.x.exe)를 제공한다.
수동 설치 (고급 사용자용):
특정 Python 버전을 사용해야 한다면 수동 설치가 가능하다. AMD 전용 PyPI 저장소를 이용해야 함에 유의한다.
Bash
conda create -n my_npu_env python=3.10
conda activate my_npu_env
pip install lemonade-sdk[dev,oga-ryzenai] --extra-index-url=https://pypi.amd.com/simple
pip install onnxruntime-vitisai --extra-index-url=https://pypi.amd.com/simple
pip install voe --extra-index-url=https://pypi.amd.com/simple
주의: onnxruntime을 일반 pip install onnxruntime으로 설치하면 CPU 버전이 설치되어 NPU를 사용할 수 없다. 반드시 AMD 채널을 이용하거나 제공된 whl 파일을 사용해야 한다.
Ryzen AI NPU를 활용하는 가장 표준적인 방법은 ONNX(Open Neural Network Exchange) 포맷을 사용하는 것이다. 이는 PyTorch, TensorFlow 등 다양한 프레임워크에서 학습된 모델을 NPU가 이해할 수 있는 공통 언어로 변환하는 과정이다.
Ryzen AI NPU(XDNA)는 정수 연산에서 압도적인 효율을 발휘한다. 물론 FP16 등을 지원하지만, 최대 성능(55 TOPS)을 달성하고 메모리 대역폭을 절약하기 위해서는 Int8 양자화가 필수적이다. 양자화는 32비트 부동소수점 데이터를 8비트 정수로 매핑하는 과정으로, 모델 크기를 1/4로 줄이고 연산 속도를 높인다.
AMD는 두 가지 양자화 도구를 지원한다:
다음은 사전 학습된 ResNet 모델을 NPU용으로 양자화하는 전체 코드이다.
Python
import onnx
from onnxruntime.quantization import CalibrationDataReader, QuantType, QuantFormat
import vai_q_onnx
import numpy as np
import os
from PIL import Image
# 1. 보정(Calibration) 데이터 리더 클래스 구현
# 양자화를 위해서는 실제 데이터의 분포(Distribution)를 파악해야 합니다.
# 이를 위해 소량(약 100~500장)의 샘플 이미지를 모델에 통과시키는 과정이 필요합니다.
class ResNetDataReader(CalibrationDataReader):
def __init__(self, image_folder, model_path):
self.image_folder = image_folder
self.preprocess_flag = True
self.enum_data_dicts = iter()
self.datasource = self._create_datasource()
def \_create\_datasource(self):
\# 실제 환경에서는 이미지 파일을 읽어 전처리(Resize, Normalize)를 수행해야 함
\# 여기서는 예시를 위해 더미 데이터를 생성하지만, 실제로는
\# OpenCV나 PIL을 사용하여 모델 입력 규격(예: 224x224, float32)에 맞춰야 함.
import glob
images \= glob.glob(os.path.join(self.image\_folder, "\*.jpg"))
for image\_path in images\[:100\]: \# 100장의 이미지만 사용
\# 전처리 로직 (예시)
img \= Image.open(image\_path).resize((224, 224))
img\_data \= np.array(img).transpose(2, 0, 1).astype(np.float32) / 255.0
img\_data \= np.expand\_dims(img\_data, axis=0) \# Batch 차원 추가
yield {'input': img\_data} \# 'input'은 ONNX 모델의 입력 노드 이름이어야 함
def get\_next(self):
return next(self.datasource, None)
# 2. 경로 설정
input_model_path = "resnet50_float.onnx"
output_model_path = "resnet50_quantized_for_npu.onnx"
calibration_image_folder = "./calib_data"
# 3. 양자화 실행
print("양자화 시작... (이 과정은 데이터셋 크기에 따라 시간이 소요됩니다)")
dr = ResNetDataReader(calibration_image_folder, input_model_path)
vai_q_onnx.quantize_static(
model_input=input_model_path,
model_output=output_model_path,
calibration_data_reader=dr,
quant_format=QuantFormat.QDQ, # NPU 컴파일러는 QDQ(Quantize-DeQuantize) 포맷을 선호함
calibrate_method=vai_q_onnx.PowerOfTwoMethod.MinMSE, # 보정 알고리즘
activation_type=QuantType.QUInt8, # XDNA는 활성화 함수로 Unsigned Int8을 선호
weight_type=QuantType.QInt8, # 가중치는 Signed Int8 사용
enable_dpu=True, # NPU(DPU) 호환성 검사 및 최적화 활성화
extra_options={
'ActivationSymmetric': True, # 대칭 양자화 옵션 (하드웨어 효율성 증대)
}
)
print(f"양자화 완료: {output_model_path}")
코드 분석 및 인사이트:
양자화된 모델이 준비되었다면, 이제 Python에서 이를 실행할 차례이다. onnxruntime 라이브러리의 VitisAIExecutionProvider를 사용하는 것이 핵심이다.
Python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
import os
import time
# 1. 설정 파일 (vaip_config.json) 준비
# NPU 컴파일러에게 캐시 경로 등을 알려주기 위한 설정 파일입니다.
config_file_path = "vaip_config.json"
with open(config_file_path, "w") as f:
f.write('{"cache_dir": "model_cache", "cache_key": "resnet_npu_v1"}')
# 2. 실행 공급자(Provider) 설정
# VitisAIExecutionProvider를 최우선으로 설정합니다.
# CPUExecutionProvider는 NPU가 처리 못하는 연산을 대비한 백업입니다.
providers = ['VitisAIExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider']
provider_options =
model_path = "resnet50_quantized_for_npu.onnx"
print("모델 로딩 및 컴파일 중... (첫 실행 시 수 분 소요될 수 있음)")
start_load = time.time()
session = ort.InferenceSession(model_path, providers=providers, provider_options=provider_options)
end_load = time.time()
print(f"모델 로드 완료: {end_load - start_load:.2f}초")
# 3. 입력 데이터 준비
# 예시용 랜덤 데이터. 실제로는 전처리된 이미지를 사용해야 함.
input_name = session.get_inputs().name
input_shape = session.get_inputs().shape
dummy_input = np.random.uniform(0, 1, input_shape).astype(np.float32)
# 4. 추론 실행
print("추론 실행 중...")
start_inf = time.time()
outputs = session.run(None, {input_name: dummy_input})
end_inf = time.time()
print(f"추론 완료. 결과 형상: {outputs.shape}")
print(f"소요 시간: {(end_inf - start_inf)*1000:.2f} ms")
핵심 포인트:
Ryzen AI Max+ 395는 LLM(Large Language Model) 구동에 있어 강력한 잠재력을 가진다. 특히 55W 이상의 TDP와 고대역폭 메모리, 그리고 강력한 iGPU와 NPU의 조합은 로컬 챗봇이나 코딩 어시스턴트를 구동하기에 충분하다. 그러나 ONNX 변환 및 양자화 과정은 LLM과 같은 거대 모델에는 매우 번거롭다. 이를 해결하기 위해 AMD는 Lemonade SDK (또는 Ryzen AI LLM SDK)를 제공한다.6
Lemonade SDK는 개발자가 복잡한 하드웨어 설정을 몰라도 Python 코드 몇 줄로 LLM을 실행할 수 있게 해주는 고수준 API이다. Hugging Face의 transformers 라이브러리와 유사한 인터페이스를 제공한다.
Ryzen AI Max+ 395를 위한 하이브리드 전략:
LLM 추론은 크게 두 단계로 나뉜다.
Lemonade SDK의 'Hybrid' 모드는 이 두 단계를 NPU와 iGPU(Radeon 8060S)에 최적으로 분배한다. 예를 들어, 반응 속도(Time-to-First-Token)가 중요한 단계는 NPU가, 대량의 연산이 필요한 단계는 iGPU가 담당하는 식이다.12
다음은 Lemonade SDK를 사용하여 Ryzen AI Max+ 395에서 Llama 3.2 모델을 구동하는 전체 코드이다.
Python
# 사전 설치 필요:
# pip install lemonade-sdk[dev,oga-ryzenai] --extra-index-url=https://pypi.amd.com/simple
import time
from lemonade.api import from_pretrained
# 1. 모델 선택 및 로드
# AMD는 Hugging Face에 Ryzen AI 최적화 모델(AWQ 양자화 등)을 제공합니다.
# 'oga-hybrid' 레시피는 NPU와 iGPU를 모두 활용하는 모드입니다.
model_id = "amd/Llama-3.2-1B-Instruct-awq-g128-int4-asym-fp16-onnx-hybrid"
print(f"모델 '{model_id}' 로딩 중... (Hybrid Mode)")
# Ryzen AI Max+ 395의 iGPU와 NPU를 동시에 활용
model, tokenizer = from_pretrained(
model_id,
recipe="oga-hybrid" # NPU 단독 사용 시 "oga-npu" 사용 가능 (모델 지원 여부 확인 필요)
)
# 2. 대화형 프롬프트 구성
messages =
# 3. 입력 데이터 처리 (Tokenization)
input_text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids
# 4. 텍스트 생성 (Generation)
print("답변 생성 시작...")
start_time = time.time()
# max_new_tokens: 생성할 최대 길이
# do_sample=True: 창의적인 답변 생성을 위해 샘플링 활성화
output_ids = model.generate(
input_ids,
max_new_tokens=500,
do_sample=True,
temperature=0.7,
top_p=0.9
)
end_time = time.time()
elapsed = end_time - start_time
# 5. 결과 디코딩 및 성능 측정
generated_text = tokenizer.decode(output_ids[input_ids.shape:], skip_special_tokens=True)
token_count = len(output_ids) - input_ids.shape
tps = token_count / elapsed
print("-" * 50)
print(f"[AI 답변]:\n{generated_text}")
print("-" * 50)
print(f"생성 속도: {tps:.2f} tokens/sec (총 {token_count} 토큰)")
지원 모델 및 확장성:
Lemonade SDK는 Llama 2/3, Qwen, Mistral 등 다양한 오픈소스 모델을 지원한다. 사용 가능한 모델 목록은 lemonade-server.ai 문서나 Hugging Face의 AMD 컬렉션에서 확인할 수 있다.14 특히 Ryzen AI Max+ 395는 메모리가 넉넉하다면 7B(70억 파라미터) 이상의 모델도 쾌적하게 구동할 수 있다.
코드가 실행된다고 해서 NPU가 100% 활용되고 있는 것은 아니다. 실제로 데이터가 NPU로 흐르는지, 아니면 CPU로 폴백(Fallback)되어 느리게 실행되는지 확인해야 한다.
엔비디아 GPU에 nvidia-smi가 있다면, AMD NPU에는 xrt-smi가 있다. 이 도구는 커맨드 라인 인터페이스(CLI)를 통해 NPU의 상태를 점검한다.15
onnxruntime 세션 옵션에서 ai_analyzer_profiling을 활성화하면, 프로그램 실행 중 상세 로그가 생성된다.16
Python
provider_options =
실행 후 생성된 로그 폴더를 대상으로 aianalyzer <로그폴더> 명령을 실행하면, 웹 브라우저가 열리며 그래프 시각화 화면이 나타난다. 여기서 각 레이어가 **CPU(파란색)**로 실행되었는지 **NPU(초록색/붉은색)**로 실행되었는지 색상으로 구분하여 보여준다. 만약 NPU로 실행되길 기대했던 레이어가 CPU로 표시된다면, 해당 레이어의 연산자가 NPU를 지원하지 않거나 양자화가 제대로 되지 않은 것이다.
개발 과정에서 빈번하게 발생하는 문제와 해결책을 정리한다.
| 증상 및 오류 메시지 | 원인 분석 | 해결 방안 |
|---|---|---|
| Provider 'VitisAIExecutionProvider' not found | onnxruntime 패키지가 표준 버전(CPU용)으로 설치됨. 또는 DLL 경로 문제. | pip uninstall onnxruntime 후 AMD 전용 URL을 통해 onnxruntime-vitisai 재설치.17 |
| NPU 그래프가 작업 관리자에 안 보임 | MCDM 드라이버 미설치 또는 Windows 버전 구형. | 최신 NPU 드라이버 재설치 (npu_sw_installer.exe). Windows 업데이트 실행.19 |
| 초기 실행 속도가 매우 느림 | Vitis AI 컴파일러의 모델 컴파일 과정 (정상). | config_file에 cache_dir을 설정하여 컴파일 결과를 저장하고 재사용.11 |
| Fallback to CPU 경고 다수 발생 | 모델에 지원되지 않는 연산자 포함 또는 Float32 잔존. | vai_q_onnx로 전체 모델 재양자화. 지원되지 않는 특정 연산자는 CPU 할당을 명시적으로 허용. |
| ImportError: DLL load failed | Visual C++ 런타임 또는 의존성 부족. | Visual Studio 2022 재배포 가능 패키지 설치. Conda 환경 내 패키지 버전 충돌 확인. |
AMD Ryzen™ AI Max+ 395 프로세서는 강력한 CPU, iGPU, 그리고 55 TOPS 성능의 XDNA 2 NPU를 결합하여 로컬 AI 개발의 새로운 지평을 열었다. Python 개발자는 Vitis AI Quantizer와 ONNX Runtime을 통해 기존의 딥러닝 모델을 NPU에 최적화하여 배포할 수 있으며, Lemonade SDK를 통해 최신 LLM을 하이브리드 방식으로 효율적으로 구동할 수 있다.
성공적인 활용을 위해서는 **양자화(Quantization)**에 대한 이해와 올바른 소프트웨어 스택(드라이버, 미들웨어) 설치가 선행되어야 한다. 초기 설정의 복잡함이 존재하지만, 한 번 구축된 NPU 파이프라인은 CPU 대비 압도적인 전력 효율과 결정론적 지연 시간을 제공하여, 실시간 AI 애플리케이션의 품질을 혁신적으로 향상시킬 것이다. 개발자들은 본 보고서에 수록된 코드 예제와 디버깅 가이드를 바탕으로, Ryzen AI 플랫폼 상에서 자신만의 AI 솔루션을 구축해 보기를 강력히 권장한다.