CPU, GPU, 그리고 NPU는 컴퓨터나 스마트폰, 그리고 다양한 임베디드 시스템에서 사용되는 중요한 프로세싱 유닛들입니다. 각각의 특징과 용도에 대해 간단히 설명하겠습니다.
정의: 컴퓨터의 두뇌라고 할 수 있는 핵심적인 처리 장치입니다.
기능: 컴퓨터 프로그램의 명령어를 실행하며, 컴퓨터의 모든 기본 연산과 제어를 담당합니다.
특징: 다양한 작업을 처리할 수 있는 범용성을 가지며, 태스크 스위칭, 메모리 관리 등 복잡한 연산을 처리하는 데에 최적화되어 있습니다.
정의: 그래픽 연산을 주로 처리하는 프로세서로, 원래는 화면에 이미지를 빠르게 그리기 위해 설계되었습니다.
기능: 현대 GPU는 그래픽 처리 외에도 병렬 데이터 처리를 효율적으로 수행하도록 발전하였습니다.
특징: 수천 개의 작은 연산 유닛으로 구성되어 있어 동시에 많은 연산을 병렬로 처리할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 딥러닝, 3D 그래픽스, 통계 계산 등 병렬 처리가 요구되는 작업에 효과적입니다.
정의: 인공 신경망 연산을 효율적으로 처리하기 위해 특화된 하드웨어입니다.
기능: 딥러닝 모델의 트레이닝 및 인퍼런스(inference) 연산을 빠르게 처리합니다.
특징: NPU는 딥러닝 연산에 특화되어 있어, 복잡한 행렬 연산과 같은 작업을 높은 효율로 처리할 수 있습니다. 최근의 스마트폰, 임베디드 시스템에서는 에지 컴퓨팅의 일환으로 NPU를 탑재하여 지능적인 기능을 구현하기도 합니다.
이렇게 CPU는 범용 연산, GPU는 병렬 처리와 그래픽 연산, NPU는 딥러닝 연산에 각각 특화되어 설계되고 사용되고 있습니다.