NPU가 문제인데···삼성전자 엑시노스 2600에 'AI 분칠' 통할까
성능 향상보다 '보여지는 품질 개선' 성격
스냅드래곤은 연산 단계에서 AI를 '통합'
"실질적인 사용자 경험과는 차이 전망돼"
삼성전자가 엑시노스 2600에 인공지능(AI) 기반 그래픽 최적화 기술(ENSS)을 전면에 내세웠지만 핵심 연산 구조는 그대로 둔 채 NPU로 결과를 보정하는 방식에 머물렀다는 지적이 나온다. GPU에서 생성된 결과를 NPU가 업스케일링과 프레임 생성으로 덧보정하는 구조로 지능이 형성되는 구간이 아닌 출력 단계에서 품질을 끌어올리는 접근이다. 연산 자체를 강화하기보다 결과를 다듬는 '사후 보정' 성격이 강하다.
28일 반도체 업계에 따르면 삼성전자는 엑시노스 2600에 ENSS(Exynos Neural Super Sampling)를 적용했다. ENSS는 저해상도 이미지를 고해상도로 재구성하는 NSS와 프레임을 예측 생성하는 NFG를 결합한 기술로 GPU 연산 부담을 줄이면서 그래픽 품질을 개선하는 데 초점을 맞췄다. 회사 측은 이를 통해 전력 효율과 시각적 완성도를 동시에 확보했다고 설명했다.
연산 대신 보정에 집중
'보여지는 성능' 개선 구조
성능 지표에서도 일정 수준의 개선이 확인됐다. 일부 테크 유튜버가 측정한 벤치마크 결과에 따르면 GPU 성능을 나타내는 스틸 노마드 라이트(Steel Nomad Lite) 항목에서 경쟁 제품 대비 약 15% 높은 수치를 기록했다. 특히 레이 트레이싱 성능은 베이스마크 파워 보드(Basemark Power Board) 기준 2064점을 기록하며 경쟁 제품 대비 최대 59% 우위를 보였다는 평가가 나온다.
다만 실제 구동 환경에서는 추가된 보정 단계가 변수로 작용할 수 있다는 분석도 제기된다. GPU와 NPU 간 데이터 이동이 반복되면서 메모리 대역폭 사용량이 증가하고 장시간 구동 시 발열과 전력 소모가 함께 확대될 가능성이 있다는 지적이다. 특히 고부하 게임이나 연속 그래픽 처리 환경에서는 성능 유지력 측면에서 차이가 발생할 수 있다는 의견이 나온다.
PoP 구조 한계 지속
발열·성능 저하 우려
패키징 구조 역시 한계 요인으로 거론된다. 엑시노스 2600은 기존과 동일하게 AP 위에 D램을 적층하는 PoP(Package on Package) 구조를 유지하고 있다. 이에 따라 열 분산 효율이 제한적일 수 있으며 고성능 연산이 지속될 경우 내부 온도 상승이 성능 저하로 이어질 수 있다는 분석이다. 삼성전자는 차기작 엑시노스 2700에서 AP와 D램을 동일 기판 위에 가로로 배치하는 구조를 도입해 발열 문제를 개선할 계획이라고 밝혔다.
업계에서는 엑시노스 2600이 NPU를 탑재했음에도 불구하고 이를 핵심 연산 구조로 활용하기보다는 보조 역할에 제한적으로 사용한 점에 주목하고 있다. 연산과 결정이 동시에 이뤄지는 구조 대신 출력 결과를 보정하는 방식이 유지되면서 구조적 한계가 드러났다는 평가다.
연산 단계부터 AI 결합
반면 하반기 등판을 앞둔 퀄컴의 차세대 스냅드래곤은 삼성의 '사후 보정'과는 궤를 달리하는 '원천 연산' 중심의 설계로 격차를 확대하고 있다. 퀄컴은 독자 아키텍처인 오라이온(Oryon) CPU와 아드레노(Adreno) GPU의 물리적 결합을 고도화하여 AI 보정 없이도 엑시노스의 ENSS 결과물을 상회하는 '생(Raw) 데이터' 사출 능력을 갖춘 것으로 알려졌다. 보정 과정을 생략함으로써 얻는 0.1나노초 단위의 즉각적인 반응 속도는 실시간 지능 연산에서 결정적인 우위를 점한다.
데이터 처리 경로에서도 두 칩셋의 철학은 극명하게 갈린다. 엑시노스 2600이 연산 결과를 NPU로 던져 다시 다듬는 '전달형 구조'를 택해 병목 현상이 발생할 수 있는 반면 차기 스냅드래곤은 GPU 내부에 AI 연산 가속기를 직접 통합해 연산과 동시에 결괏값을 확정 짓는 방식을 채택했다. 이는 데이터 이동 거리를 최소화하여 전력 소모를 줄이는 동시에 지능이 형성되는 찰나의 기울기를 물리적으로 고정하는 구조적 우위를 확보한 셈이다.
특히 발열 관리와 직결되는 메모리 대역폭 운용 능력은 삼성의 주요 약점으로 꼽힌다. 스냅드래곤은 이미 메모리 컨트롤러 최적화를 통해 고대역폭 데이터 처리를 수행하면서도 전력 밀도를 안정적으로 유지하는 반면 엑시노스는 NPU를 통한 무리한 후처리 과정에서 발생하는 추가적인 메모리 트래픽으로 인해 칩 내부의 전압 공간이 흔들릴 수 있다는 우려가 나온다. 이는 하드웨어의 체력이 뒷받침되지 않은 상태에서 소프트웨어 기술로만 성능을 끌어올린 결과라는 평이다.
벤치마크와 체감 성능
실사용 격차 가능성
결국 엑시노스 2600이 보여준 레이 트레이싱 벤치마크 1위는 실제 사용자 경험과는 차이가 있을 것으로 전망된다. 즉각적인 결론을 내놓는 스냅드래곤과 달리 AI 분칠로 실체를 가린 엑시노스의 격차는 실제 구동 시 더욱 벌어질 수밖에 없다. 업계 관계자는 "삼성이 2700에서 패키징 구조를 바꾸겠다고 선언한 것 자체가 현세대 엑시노스의 물리적 패배를 자인한 꼴"이라고 꼬집었다.
☞ ENSS(Exynos Neural Super Sampling) = 엑시노스 GPU에 적용된 AI 기반 그래픽 보정 기술로 연산 결과를 개선하는 알고리즘이다. 구성은 두 가지로 나뉜다. NSS(Neural Super Sampling)는 저해상도 이미지를 고해상도로 재구성하는 업스케일링 기술이고 NFG(Neural Frame Generation)는 실제 프레임 사이에 새로운 프레임을 예측 생성해 부드러운 화면을 만드는 방식이다. 두 기술 모두 GPU가 이미 만들어낸 결과를 기반으로 작동하며 부족한 연산 결과를 시각적으로 보완하는 데 목적이 있다. 입력 데이터를 기반으로 새로운 판단을 내리는 구조가 아니라 이미 나온 결과를 더 좋아 보이게 만드는 자동화 처리다.
여성경제신문 김성하 기자
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