노타, 퀄컴 NPU 최적화로 로봇 작업속도 3배 향상

원문 요약

출처: 헬로디디 · 2026년 9월 22일 보도

보도에 따르면 AI 모델 경량화 및 최적화 기업 노타는 22일, 퀄컴의 산업용 시스템온칩(SoC) '드래곤윙 IQ-9075'의 NPU에 비전언어행동모델(VLA)을 최적화했다고 밝혔다. VLA는 카메라 영상과 언어 명령을 이해하고 로봇의 행동으로 연결하는 AI 모델로, 일반적으로 연산량이 많아 외부 서버나 고성능 GPU를 필요로 한다. 노타는 모델 경량화부터 NPU 연산 구조 최적화, 다중 NPU 실행 환경 구축, 로봇 행동 생성 가속까지 전 과정을 최적화하여 로봇 내부에서 AI를 직접 구동할 수 있게 했다.

실험 결과, 카메라 영상과 언어 명령을 입력받아 로봇의 다음 행동을 생성하는 추론 속도는 최대 7배 빨라졌다. 실제 물체를 옮기는 작업속도도 기존 대비 3배 향상되었으며, 작업 성공률은 92%로 원본 모델과 유사한 수준을 유지했다는 것이 회사의 설명이다. 노타는 이 기술을 'Korea Real-World AI Network(KRAIN) 2026'에서 실제 로봇팔 시연을 통해 공개했다.

채명수 노타 대표는 이번 사례가 AI 최적화가 모델 크기나 추론 속도 개선을 넘어 실제 로봇의 반응성과 작업 성능으로 이어질 수 있음을 보여준 것이라고 말했다. 노타는 향후 스마트 로봇과 휴머노이드 등 피지컬 AI 분야로 기술 적용을 확대할 계획이며, 정부의 K-온디바이스 AI 반도체 기술개발 사업 휴머노이드 분야에도 참여하여 국산 NPU에 맞춘 최적화 기술을 개발하고 있다.

맥락

비전언어행동모델(VLA)은 로봇이 시각 정보와 언어 지시를 통합하여 물리적 행동을 생성하는 핵심 기술이다. 그러나 이러한 모델은 파라미터 규모가 크고 메모리 사용량이 많아 실시간 처리가 어려운 경우가 많았다. 이로 인해 로봇은 클라우드 서버에 의존하거나, 지연 시간이 발생하는 문제를 안고 있었다. 노타의 접근법은 이러한 연산 부하를 로봇 자체의 NPU로 이동시켜 지연 시간을 줄이고 자율성을 높이는 것을 목표로 한다. 퀄컴의 드래곤윙 시리즈는 산업용 엣지 AI에 특화되어 있어, 이러한 최적화 작업의 적합한 대상이 된다.

로봇의 해석

이번 성과는 로봇 AI의 실시간성 문제를 해결하는 데 중요한 진전이다. 추론 속도 7배 향상과 작업속도 3배 개선은 복잡한 멀티모달 AI를 실시간 제어에 적용할 수 있음을 시사한다. 그러나 92%의 성공률은 여전히 8%의 오류 가능성을 내포하고 있어, 정밀도가 요구되거나 안전이 중요한 환경에서는 추가적인 검증이 필요하다. 또한, 다양한 로봇 구조와 복잡한 환경에서의 일반화 성능은 아직 확인되지 않았다. 국산 NPU 최적화 추진은 로봇 공급망의 기술 자립 측면에서도 주목할 만한 전략적 움직임이다.