NPU가 CPU, GPU랑 어떻게 다른가요?
최근 IT 기기에서 NPU라는 용어를 자주 보게 되는데요, 정확히 어떤 역할을 하는 걸까요? CPU, GPU랑 비교했을 때 어떤 점이 다르고, 주로 어떤 작업을 처리하는지 궁금합니다!
Npu는 인터넷 연결없이 기기 자체에서 ai를 구동할 수 있도록 하기위해 장착된 칩셋입니다. 최근 온보드 ai를 지원하는 기기에는 모두 장착되는 칩셋입니다
안녕하세요, 답변드립니다.
NPU는 최근 들어 생긴 용어라고 할 수 있습니다.
온보드 AI를 구동할 때 필요한 연산 칩셋입니다.
보통 브라우저로 챗지피티를 쓴다고 하면 AI 연산은 오픈 AI 서버에서 하는데, NPU가 있으면 서버를 거치지 않아도 기기 자체에서 AI를 돌릴 수 있습니다.
NPU는 번역하면 인공 신경망 유닛이라는 뜻을 가지고 있습니다.
그러니까 우리 몸에서 신경이 뇌와 연결되어 작업을 수행하듯이 컴퓨터 인공지능에 있어서 필수적인 칩입니다.
이것을 사용해 기존에 CPU가 전담하던 인공지능 처리를 NPU가 담당하게 하여 속도를 높이고 처리능력을 향상시킨는데 필요한 집이라고 할 수 있습니다.
NPU(Neural Processing Unit)는 CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)와는 다른 목적과 설계로 만들어진 프로세서입니다. 각 프로세서의 차이점은 다음과 같습니다:
1. 목적
- CPU: 일반적인 컴퓨터 작업을 수행하도록 설계된 프로세서로, 다양한 종류의 계산을 처리할 수 있습니다. 주로 단일 스레드 성능이 중요합니다.
- GPU: 대량의 데이터를 동시에 처리하는 데 특화된 프로세서로, 주로 그래픽 렌더링과 병렬 계산에 사용됩니다. 수천 개의 코어를 통해 대량의 연산을 동시에 수행합니다.
- NPU: 인공지능(AI) 및 머신러닝 작업을 최적화하기 위해 설계된 프로세서입니다. 주로 신경망 연산을 빠르게 처리하는 데 초점을 맞추고 있습니다.
2. 구조
- CPU: 일반적으로 소수의 강력한 코어로 구성되어 있으며, 복잡한 연산을 수행하는 데 최적화되어 있습니다.
- GPU: 다수의 간단한 코어로 구성되어 있어, 병렬 처리에 강점을 가지고 있습니다.
- NPU: 신경망 연산에 최적화된 아키텍처를 가지고 있으며, 행렬 연산과 같은 특정 작업을 효율적으로 처리합니다.
3. 성능
- CPU: 높은 클럭 속도와 낮은 레이턴시를 제공하지만, 대량의 데이터 처리는 상대적으로 느립니다.
- GPU: 병렬 처리를 통해 대량의 데이터와 연산을 빠르게 처리할 수 있습니다.
- NPU: AI와 머신러닝 관련 작업에서 특히 높은 성능을 발휘하며, 전력 효율성도 뛰어납니다.
4. 사용 사례
- CPU: 일반적인 컴퓨터 작업, 서버, 운영체제 등.
- GPU: 게임, 그래픽 디자인, 머신러닝의 일부 작업 등.
- NPU: AI 모델의 학습 및 추론, 자율주행차, 스마트폰의 AI 기능 등.
이러한 차이점들 덕분에 NPU는 AI 연산에 최적화된 성능을 제공하며, CPU와 GPU와는 다른 역할을 수행합니다.
