NPU & GPU 무엇이 다른가요?

GPU(Graphics Processing Unit)와 NPU(Neural Processing Unit)는 모두 특수 목적의 프로세서로, 일반 CPU보다 특정 작업에 더 효율적인 성능을 발휘합니다. 

 

GPU (Graphics Processing Unit)

• 원래 용도: 그래픽/비디오 렌더링 처리
• 현재 사용: 병렬 계산에 강해 AI, 머신러닝, 딥러닝 연산에 많이 사용
• 장점:
  • 수천 개의 작은 코어로 대량 데이터 병렬 처리 가능
  • 범용 컴퓨팅(GPGPU)을 통해 AI 훈련, 과학 계산 등 다양한 분야 활용
• 예시: NVIDIA, AMD 그래픽카드

 

NPU (Neural Processing Unit)

• 원래 용도: 신경망 연산 전용 프로세서
• 특화 기능: 딥러닝 추론(inference) 작업 최적화
• 장점:
  • 전력 효율성이 높고 모바일 기기, 엣지 디바이스에 적합
  • AI 연산(Conv, MatMul 등)을 하드웨어 수준에서 가속
• 예시: 삼성 엑시노스 NPU, 애플 Neural Engine, 화웨이 Kirin NPU

 

항목	GPU	NPU
주 용도	그래픽, 병렬 연산, AI 학습	AI 추론, 실시간 연산
아키텍처	범용 병렬 구조	딥러닝 특화 구조
속도	학습엔 빠름, 추론엔 중간	추론에 매우 빠름
전력 효율	중간~낮음	매우 높음
사용 장소	서버, PC, 워크스테이션	스마트폰, IoT, 엣지 디바이스