CPU, GPU, NPU 세가지 차이점을 알고 싶습니다.
검색을 해보았지만...
좀더 쉽게 설명이 가능할까요? 세가지의 특장점 등을 ...
그리고 왜 GPU가 AI에 최적화되었고 NPU가 향후 AI의 대세가 될수 있을까요?
안녕하세요. 홍성택 과학전문가입니다. CPU는 중앙 처리 장치로 일반적인 컴퓨팅 작업을 처리하는데 사용됩니다. GPU는 그래픽 처리 장치로 3D 그래픽 및 병렬 처리 작업에 특화되어 있습니다. NPU는 신경망 처리 장치로 인공지능 및 기계학습 작업을 가속화하는데 사용됩니다. CPU는 일반적인 작업에 최적화되어 있고, GPU는 병렬 처리에 특화되어 있으며, NPU는 인공지능 작업에 특화되어 있습니다.
안녕하세요. 서종현 전문가입니다.
CPU,GPU,NPU는 모두 컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 반도체지만, 담당하는 역할과 강점이 조금씩 다릅니다.
CPU : 컴퓨터의 전반적인 작업을 관리하는 만능지휘자라고 생각하시면 됩니다. 복잡한 명령들을 순서대로 처리하는데 탁월하며, 일반적인 컴퓨터 작업에 쓰입니다. 다양한 작업을 처리할수있지만, 동시에 수많은 단순 반복 작업을 처리하는데는 한계가 있습니다.
GPU : 원래는 화면에 복잡한 그래픽을 빠르게 그려주기 위해 태어났습니다. 수많은 작은 계산 코어들이 있어서, 많은 데이터를 동시에 병렬적으로 처리하는데 아주 강합니다. 마치 여러명이 한꺼번에 그림을 그리는 것처럼요. AI는 방대한 양의 데이터를 동시에 계산하고 학습하는 경우가 많은데 GPU의 이러한 병렬 처리 능력이 딥러닝 학습에 최적화되어 AI발전에 크게 기여했습니다.
NPU : AI,특히 인공 신경망(딥러닝) 연산만을 위해 특별히 설계된 프로세서에요 . 뇌처럼 작동하는 AI의 계산 방식을 가장 효율적이고 적은 전력으로 처리하도록 만들어졌습니다. 스마트폰에서 얼굴을인식하거나 음성 비서가 말을 알아듣는등, 기기 자체에서 AI 작업을 빠르게 처리하는데 매우 유리 합니다.
GPU가 AI에 최적화된 이유 : GPU는 딥러닝 학습에 필요한 대규모 행렬 곱셈 및 합성곱 연산을 병렬 처리로 매우 빠르게 수행할수있기 때문입니다.
NPU가 향후 AI의 대세가 될 수 있는 이유 : NPU는 GPU보다 전력 소모가 적으면서 특정 AI 연산에 대한 효율성이 높습니다. 그래서 앞으로는 스마트폰, 자동차, 드론 등 다양한 기기(엣지 디바이스)에서 AI를 직접 구동하고 실시간으로 처리해야 할때, NPU가 핵심적인 역할을 하며 더욱 중요해질 것입니다.