GPU, NPU, TPU 차이와 AI 학습·추론 이해하기
인공지능(AI)이 발전하면서 우리는 GPU, NPU, TPU 같은 용어를 자주 접하게 됩니다. 하지만 이들이 정확히 무엇이고, 어떤 차이가 있는지 헷갈리는 경우가 많습니다. 이번 글에서는 선생님이 초급 학생에게 가르치듯 쉽게 풀어서 설명하겠습니다.
1. AI 학습과 추론의 차이
AI가 동작하는 과정은 크게 두 단계로 나뉩니다.
- 학습(Training): 방대한 데이터를 통해 규칙(모델)을 만드는 과정. → 마치 학생이 시험 공부를 하는 단계.
- 추론(Inference): 학습된 모델을 사용해 새로운 문제를 푸는 과정. → 실제 시험을 보는 단계.
따라서 학습에는 많은 연산량과 시간이 필요하고, 추론은 빠르고 효율적으로 결과를 내는 것이 중요합니다.
2. GPU란 무엇인가?
GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽 처리용 칩으로 개발되었습니다. 하지만 병렬 연산(여러 계산을 동시에 처리)에 강해 지금은 AI 학습에 널리 쓰입니다.
- 특징: 대규모 연산에 강하고, 고정밀 연산(FP32, FP16 등)을 잘 처리함
- 적합한 분야: AI 모델 학습, 슈퍼컴퓨터, 그래픽 처리
3. NPU란 무엇인가?
NPU(Neural Processing Unit)는 AI 신경망 연산 전용 칩입니다. GPU보다 단순하지만, 신경망 연산(행렬 곱셈, 벡터 연산)에 특화되어 있어 효율성이 뛰어납니다.
- 특징: 저전력, 고효율, 추론에 최적화
- 적합한 분야: 스마트폰, 자율주행차, IoT 기기에서의 실시간 AI 추론
4. TPU란 무엇인가?
TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 개발한 AI 전용 칩으로, 텐서플로우(TensorFlow) 프레임워크에 최적화되어 있습니다. 주로 구글 클라우드에서 AI 학습과 추론에 사용됩니다.
- 특징: 텐서 연산 전용 구조, 고성능 데이터센터용
- 적합한 분야: 대규모 AI 학습과 추론, 구글 서비스
5. GPU · NPU · TPU 비교표
| 구분 | GPU | NPU | TPU |
|---|---|---|---|
| 개발 목적 | 그래픽 처리 → 범용 병렬 연산 | AI 신경망 연산 전용 | 구글 AI용 텐서 연산 최적화 |
| 주요 활용 | AI 학습, 그래픽, HPC | 모바일·엣지 추론 | 구글 클라우드 AI 학습·추론 |
| 전력 효율 | 중간 | 매우 높음 | GPU보다 효율적 |
| 적합 분야 | 대규모 학습 | 실시간 추론 | 클라우드 기반 학습·추론 |
6. 정리
- GPU는 만능형으로, 특히 학습에 강합니다.
- NPU는 효율성 특화, 추론에 최적입니다.
- TPU는 구글 생태계 전용으로, 학습과 추론 모두 빠릅니다.
결론적으로, AI 시스템은 GPU와 NPU, TPU를 상황에 맞게 조합하여 사용합니다. 앞으로 AI 반도체 기술이 발전함에 따라 이들의 구분은 점점 흐려질 수 있지만, 기본적인 차이를 이해하는 것이 중요합니다.