‘CPU’, ‘GPU’, ‘NPU’, ‘TPU' 는 무엇인가?

‘CPU’, ‘GPU’, ‘NPU’, ‘TPU’는 각각 다른 목적과 특성을 가진 프로세싱 유닛입니다. 이들의 차이점을 이해하는 것은 인공지능(AI) 및 기계학습 분야에서 중요합니다. 각 프로세싱 유닛의 기본적인 특성과 차이점을 아래에 간략히 정리하였습니다.

CPU (Central Processing Unit)

CPU는 컴퓨터의 두뇌로, 다양한 일반적인 연산과 작업을 처리합니다.

문서 작성, 로켓의 경로 계산, 은행 거래 처리 등 다양한 작업을 수행할 수 있지만, 기계 학습과 같은 대량의 계산을 처리할 때는 메모리 통신 속도의 병목 현상으로 인해 처리 속도가 느려질 수 있습니다.

GPU (Graphics Processing Unit)

GPU는 그래픽 처리에 특화된 프로세싱 유닛으로, 수천 개의 산술논리연산유닛(ALU)을 탑재하여 대량의 연산을 병렬로 처리하는 데 강점이 있습니다.

기계 학습에서도 GPU는 병렬 처리 능력으로 인해 CPU보다 빠른 학습이 가능하며, 게임이나 CG 처리 등에도 활용됩니다.

그러나 기계 학습 전용으로 설계된 칩에 비해 효율이 떨어질 수 있습니다.

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NPU (Neural Processing Unit 또는 Neural network Processing Unit)

NPU는 기계 학습 전용으로 설계된 칩으로, GPU와 마찬가지로 대량의 계산을 병렬로 처리하는 데 특화되어 있습니다.

기계 학습 연산을 더 효율적으로 수행할 수 있으며, 최근에는 스마트폰에도 탑재되어 AI 기능을 강화하고 있습니다.

다만, 기계 학습 외의 다양한 용도로 사용하기에는 제한적입니다.

TPU (Tensor Processing Unit)

TPU는 구글이 개발한 기계 학습 전용 프로세싱 유닛으로, NPU의 일종입니다.

구글 클라우드를 통해 사용자에게 TPU의 처리 능력을 제공하며, 사용자는 하드웨어를 직접 사용하지 않고도 기계 학습 관련 처리를 고효율로 수행할 수 있습니다.

구글은 TPU v4가 엔비디아의 기계 학습 전용 GPU 'A100'보다 처리 속도와 전력 효율 면에서 우수하다고 주장하고 있습니다.

이렇게 각 프로세싱 유닛은 자신의 특성과 용도에 따라 다양한 분야에서 활용되며, 특히 기계 학습과 인공지능 분야에서는 GPU, NPU, TPU와 같은 병렬 처리 능력을 가진 프로세싱 유닛이 중요한 역할을 수행하고 있습니다.