[인공지능] NPU vs GPU

오랜만에 인공지능 쪽 블로그를 포스팅 하겠습니다.

 

인공지능에 사용되는 하드웨어인 NPU와 GPU에 대해 알아보겠습니다.

 

둘 다 모두 병렬 처리 기능을 가지고 있으며, 딥 러닝 모델의 연산 처리 속도를 높일 수 있는 고성능 하드웨어입니다.

 

그 두가지의 차이점은 아래와 같습니다.

 

NPU는 인공 신경망 처리를 위해 특별히 최적화된 하드웨어입니다. 딥 러닝 모델의 연산에 특화되어 있습니다.

 

반면에 GPU는 그래픽 처리를 위해 설계된 하드웨어입니다.

 

병렬 처리에 강점을 가지며 일반적으로 고성능 컴퓨팅에 사용됩니다.

 

따라서 GPU는 딥 러닝 모델의 연산 처리 속도를 향상시킬 수 있지만, NPU만큼 최적화되어 있지는 않습니다.

NPU는 전력 소비가 적으며, 모바일 기기나 임베디드 시스템에서도 딥 러닝을 수행할 수 있습니다.

 

GPU는 대규모 데이터셋에서의 연산 처리 속도를 높일 수 있지만 전력 소비가 많이 들기 때문에 모바일 기기나 임베디드 시스템에서는 사용이 제한적입니다.

 

PC방에서는 당연히 GPU를 사용합니다. 게임에서 제일 중요한 것중 하나가 그래픽 처리이기 때문입니다.

 

둘 중에 뭐가 낫다고 할 수 없고, 각각의 장단점에 맞게, 상황에 맞게 적절하게 사용하면됩니다.