CPU, GPU, NPU의 차이는? 이해하기 쉬운 개념 정리

 

 

 CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)

 

 CPU는 기억과 해석, 연산, 제어를 담당하는 컴퓨터의 핵심적인 장치로 '대뇌'에 비유되며 컴퓨터의 성능을 좌우한다. 

 

 CPU는 고속으로 순차적으로 처리를 하는 작업을 하며, 일반적으로 클럭, IPC, 코어 수 등에 의해 성능이 결정된다.

 

 클럭은 CPU의 속도를 의미하고, IPC는 명령어 하나를 처리하는데 클럭이 얼마나 필요한지를 측정한다. 코어는 회로의 핵심 부분으로 코어 개수가 많을수록 여러 가지 작업을 동시에 수행할 수 있다.

 

 코어가 1개인 싱글코어는 한 번에 하나의 작업 밖에 하지 못해 동시에 여러 창을 띄우고 작업을 하면 버벅거리지만, 2개인 듀얼코어, 4개인 쿼드코어, 6개(헥사코어), 8개(옥타코어) 등 코어의 개수가 많아질수록 다중 업무가 가능해진다.

 

CPU는 전체적인 컴퓨터의 성능을 좌우한다.

 

 

 

 GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)

 

 그래픽 처리는 보통 대규모 단순 연산이 필요한데, 이를 위한 병렬 계산기다. 전에도 언급한 적 있듯이 CPU가 천재 한 명이라면 GPU는 평범한 사람들이 1,000명 있는 것과 같다.

 

 만약 1+1을 1,000번 계산을 요청하면 단일 코어 CPU는 천재 한 명이 빠르게 계산하는 것이고, GPU는 평범한 사람 1,000명이 1+1을 한번 계산한다. *암호화폐 채굴 때 GPU가 동이 났던 이유가 채굴에 최적화됐기 때문.

 

 CPU로도 그래픽 처리가 가능하지만, 그렇게 되면 CPU가 많은 단순 연산을 하느라 다른 중요한 연산을 하지 못하게 돼 구동 속도가 감소할 수 있다. 이런 이유로 나온 게 GPU인 것이다.

 

GPU는 단순 연산 처리의 최적화됐다.

 

 

 

 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치)

 

 NPU는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방법을 최대한 모방한 반도체다. 딥러닝 알고리즘 연산에 최적화됐으며, 빅데이터를 사람처럼 빠르게 처리할 수 있다.

 

 NPU 역시 전 포스팅에서 간략하게 얘기한 적이 있는데, 1+1을 계산하라고 하면 CPU와 GPU는 종이에 1+1을 써서 계산을 해 2라는 답을 도출한다. 이어서 다시 1+1을 계산하라고 명령하면 다시 종이에 1+1을 써서 계산을 한다.

 

 반면, 사람은 1+1을 뭐라고 했을 때 계산을 하지 않고 바로 2라는 대답이 나온다. 우리는 이미 2라는 걸 알고 있고 추론하여 바로 답을 도출할 수 있기 때문이다. 

 

 

 NPU가 바로 후자와 같은 방식이다. 1+1이 2라는 걸 딥러닝을 통해 이미 알고 있다. 이렇게 되면 딥러닝을 통해 학습된 것들은 계산을 하지 않고 바로 구현할 수 있다. 그러면 명령을 처리하는 절차가 간소화돼 속도가 빨라진다.

 

 이에 대해 부족한 점들은 알고리즘과 빅데이터 기술을 이용해 부족한 점들을 보완하는 것이다. ex) 1+1이 2라는 걸 알고 있지만 숟가락 1개와 포크 1개의 총합을 헷갈려할 수 있는데 이런 부분들에 대해 보완이 가능함.

 

 참고로 스마트폰으로 사진을 찍을 때 카메라가 자동으로 초점을 조정하는 것이나, 인물 모드나 음식 모드를 적용하는 방식 또는 가장 최근에는 배경을 지우는 기술 모두 NPU 덕분에 빠르게 처리할 수 있는 것이다.

 

 

 

**같이 보면 좋은 글

메모리 반도체와 비메모리 반도체를 간단히 살펴보자

엔비디아의 ARM 인수. 엔비디아의 꿈은 뭘까

 

AI의 대명사 엔비디아의 향후 전망 *실적 감소에도 전망이 좋은 이유, 구글 인공 지능 바드보다