[상식/IT] 🧠 CPU, GPU, NPU, TPU는 뭐가 다를까?

출처: IT 뉴스

 

똑똑한 컴퓨터의 두뇌들, 각각의 역할을 알아보자!

 

요즘 스마트폰, 노트북, 인공지능 기기 등 디지털 기기를 설명할 때
CPU, GPU, NPU라는 용어를 자주 듣게 됩니다.
비슷해 보이지만 각각의 역할은 매우 다르죠.
오늘은 이 세 가지 ‘컴퓨터의 뇌’를 한눈에 비교해보겠습니다.

 

🧠 CPU (Central Processing Unit)

“모든 연산의 중심, 컴퓨터의 두뇌”

• 역할: 대부분의 일반적인 작업 처리 (운영체제, 앱 실행, 키보드 입력 등)
• 특징: 다목적이고 유연하지만, 병렬처리에는 약함
• 예시 작업: 워드 작성, 인터넷 검색, 파일 복사 등
• 장점: 범용적이고 정교한 연산에 강함
• 단점: 복잡한 대량 연산에는 속도가 느림

📌 CPU는 말 그대로 ‘중앙 처리 장치’. 모든 기기의 기본 연산 담당입니다.

 

 

🎮 GPU (Graphics Processing Unit)

“이미지와 영상에 특화된 병렬 연산의 달인”

• 역할: 대량의 데이터를 동시에 빠르게 계산하는 데 특화
• 특징: 수천 개의 작은 코어로 구성되어 병렬처리에 매우 강함
• 예시 작업: 그래픽 렌더링, 3D 게임, 동영상 처리, AI 훈련
• 장점: 많은 데이터를 동시에 처리하므로 AI, 머신러닝 등에도 활용
• 단점: 범용 연산은 CPU보다 부적합

🎮 원래는 게임용 그래픽 처리용이었지만, 지금은 AI 훈련용으로 더 유명해졌습니다!

 

🤖 NPU (Neural Processing Unit)

“AI 전용 두뇌, 똑똑한 연산의 핵심”

• 역할: 인공지능 연산, 특히 **딥러닝의 추론(Inference)**에 특화
• 특징: 뉴런 구조를 모방한 회로로, AI 연산에 최적화
• 예시 작업: 얼굴 인식, 음성 인식, 자율 주행, 번역 기능
• 장점: AI 연산을 훨씬 빠르고 효율적으로 수행 (소모 전력도 적음)
• 단점: 범용 연산 불가, 특정 작업에만 최적화됨

🤖 NPU는 AI 기기의 핵심! 스마트폰 카메라의 자동 초점이나 음성 비서에도 쓰입니다.

 

 

⚙️ TPU (Tensor Processing Unit)

“AI를 위한 구글 맞춤형 칩”

• 역할: 머신러닝, 특히 딥러닝 모델 학습과 추론을 위한 전용 하드웨어
• 특징: Google이 자체 설계한 칩으로, 텐서플로우(TensorFlow)에 최적화되어 있음
• 예시 작업: 거대한 AI 모델 학습, 대규모 데이터 추론
• 장점: GPU보다 특정 AI 작업에 더 빠르고 전력 효율 높음
• 단점: 범용 사용 어려움, 클라우드 기반이 대부분

⚙️ TPU는 주로 구글 클라우드 AI 서비스에 사용되며, 대형 AI 프로젝트에서 자주 등장합니다.

 

📊 한눈에 비교!

항목	CPU	GPU	NPU	TPU
주요 역할	범용 연산	병렬 연산	AI 추론	AI 학습/추론
특징	유연하고 정밀	수많은 코어	뉴런 모방 구조	텐서플로우 전용 설계
활용 분야	일반 앱, 운영체제	게임, 그래픽, AI 학습	AI 추론, 이미지 인식	대규모 AI 연산
장점	범용성, 정밀성	속도, 병렬처리	AI 최적화, 전력 효율	AI 최적화, 학습 성능 극대화
단점	속도 한계	전력 소모, 부피	특정 작업에만 사용 가능	범용성 부족, 접근 제한

 

✅ 정리하면?

• CPU는 기본 중의 기본, 거의 모든 기기의 중심!
• GPU는 수많은 연산을 동시에 처리해야 할 때의 슈퍼스타!
• NPU는 AI 전용 맞춤형 두뇌, 똑똑한 기기의 핵심 부품!
• TPU는 구글이 만든 AI 전문 칩, 클라우드 기반 고성능 연산 담당!

 

 

'CPU', 'GPU', 'NPU', 'TPU'의 차이 - IT News

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