CPU와 GPU 그리고 NPU

 

1. CPU vs GPU: 기본 개념 비교

CPU GPU 비교 자세한 설명, 발전사 

 

CPU와 GPU는 컴퓨터 시스템에서 핵심적인 연산 장치로, 각기 다른 목적과 구조를 가지고 발전해왔습니다.
아래에 CPU와 GPU의 비교, 기능 차이, 그리고 발전 변천사를 살펴보겠습니다.

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1. CPU vs GPU: 기본 개념 비교

         항목          CPU (Central Processing Unit)     GPU (Graphics Processing Unit)

 

역할	컴퓨터의 두뇌. 일반적인 모든 연산을 처리	대량의 병렬 연산을 빠르게 처리, 주로 그래픽 처리
구조	소수의 강력한 코어 (보통 4~16개)	수백~수천 개의 단순한 코어
연산 방식	직렬(Serial) 처리에 최적화	병렬(Parallel) 처리에 최적화
용도	운영체제 실행, 프로그램 처리, 논리 제어 등	3D 그래픽 렌더링, 머신러닝, 영상 인코딩, 과학 시뮬레이션 등
속도	고클럭, 복잡한 연산에서 강함	단순 반복 계산을 매우 빠르게 처리

 

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2. 구조적인 차이

• CPU: 복잡한 명령어 셋, 고성능 캐시, 분기 예측 등 다양한 기능 탑재
  • 예: 인텔 i7, AMD Ryzen
• GPU: 수많은 연산 유닛으로 구성된 스트리밍 멀티프로세서(SM)
  • 예: NVIDIA RTX, AMD Radeon

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3. 발전 변천사

1980~1990년대: 시작기

• CPU: 인텔 8086, 펜티엄 등장. 직렬처리 중심
• GPU: 초기에는 ‘그래픽 카드’가 단순히 2D 가속만 처리

2000년대 초: 전문화 시작

• CPU: 멀티코어 등장 (듀얼코어, 쿼드코어)
• GPU: NVIDIA GeForce 256 (1999) → 최초의 GPU 명명.
  • 프로그래머블 셰이더 등장 → 3D 게임 그래픽 가능

2010년대: 병렬 연산 시대

• CPU: 인텔 코어 시리즈, AMD 라이젠으로 경쟁 심화
• GPU: CUDA (NVIDIA) / OpenCL (AMD) 기술 발전 → 범용 계산(GPGPU) 가능
  • AI, 머신러닝, 블록체인 채굴, 영상 편집에도 GPU 사용

2020년대: CPU+GPU 융합 및 AI 가속기 시대

• CPU: ARM 기반 CPU 등장 (애플 M1 등), 고효율화 추세
• GPU: RTX 시리즈 등장 → 레이 트레이싱, AI 텐서코어 탑재
  • GPU는 딥러닝의 핵심 인프라로 자리잡음
• 통합형 칩: AMD APU, Apple M 시리즈처럼 CPU+GPU 통합한 SoC 설계도 확산

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4. 실생활 예시

작업CPU 중심GPU 중심

문서 작업	O	X
게임 실행	O (논리, 물리 연산)	O (그래픽 렌더링)
영상 편집	O (타임라인 처리 등)	O (이펙트, 인코딩 가속)
딥러닝 학습	X	O (수천 개 코어로 학습 가속)

 

5.  CPU와 GPU의 관계

• CPU는 여전히 컴퓨터의 총괄 지휘자
• GPU는 연산 집약적인 작업에서 CPU를 보조하거나 대체
• 최신 시스템에서는 CPU + GPU + AI 전용 가속기 조합이 핵심

 

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연구과제 : 

GPU/CPU 별 성능 지표 비교, 추천 제품, 딥러닝이나 영상 편집용 최적 조합 

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CPU, GPU, NPU를 함께 비교하고, 발전사와 차이점을 중심으로 다시 정리하면,  

 

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CPU, GPU, NPU 차이와 발전사: 컴퓨터 연산의 진화

컴퓨터 성능이 비약적으로 발전하면서, 다양한 연산 장치들이 등장하고 있습니다.

그중 대표적인 것이 바로 CPU, GPU, 그리고 최근 주목받고 있는 NPU입니다.

이 글에서는 이 세 가지 연산 장치를 비교하고, 각각의 발전 과정과 활용 분야를 쉽게 풀어 설명해보겠습니다.

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1. CPU, GPU, NPU란 무엇인가?

CPU (Central Processing Unit)

• 컴퓨터의 두뇌
• 운영체제, 애플리케이션, 명령 처리 등 모든 논리 연산과 제어를 담당
• 소수의 강력한 코어로 구성 (4~16개 이상)

예: 인텔 Core i9, AMD Ryzen 9, Apple M3

GPU (Graphics Processing Unit)

• 그래픽과 병렬 연산의 전문가
• 수천 개의 코어로 동시에 대량의 계산 처리
• 주로 그래픽 렌더링, 딥러닝, 영상 처리 등

예: NVIDIA RTX 4090, AMD Radeon RX 시리즈

NPU (Neural Processing Unit)

• AI 연산 전용 가속기
• 인공신경망 처리에 특화되어 있어, 머신러닝과 딥러닝 연산을 극단적으로 빠르게 수행
• 전력 효율이 뛰어나 모바일 기기에도 적합

예: Apple Neural Engine, 삼성 엑시노스 NPU, Qualcomm Hexagon

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2. 구조와 처리 방식의 차이

항목CPUGPUNPU

연산 방식	직렬 (Serial)	병렬 (Parallel)	AI 병렬 최적화
코어 수	적음 (고성능)	많음 (단순 코어 수천 개)	매우 단순, 전용 구조
장점	범용 처리에 강함	반복 계산에 강함	AI 연산에 특화
단점	병렬 처리에 비효율	전력 소모 많음	범용 처리 불가능

 

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3. 발전 변천사

CPU의 역사

• 1970s: 인텔 4004 → 최초의 마이크로프로세서
• 1990s: 펜티엄 시리즈 → 대중화 시작
• 2000s: 멀티코어 구조 도입 (듀얼코어~쿼드코어)
• 2020s: 고성능 저전력 ARM 기반 CPU (Apple M 시리즈 등) 도입

GPU의 발전

• 1999: NVIDIA GeForce 256 → 세계 최초 GPU
• 2006: CUDA 등장 → GPU로 범용 계산 가능 (GPGPU)
• 2018~: AI 전용 코어 (Tensor Core) 포함, RTX 시리즈
• 현재: 딥러닝, 과학 계산, 렌더링, 영상 처리 등 폭넓은 활용

NPU의 등장

• 2017: Apple A11 Bionic → 최초의 모바일 NPU (Neural Engine)
• 2018~: 삼성, 화웨이, 퀄컴 등 모바일 SoC에 NPU 채용
• 현재: AI 카메라, 음성 인식, 실시간 번역, 스마트 홈 등에서 활용
• 앞으로: 엣지 AI 연산의 핵심, 저전력 AI 기기 확산

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4. 언제 어떤 연산 장치가 사용될까?

작업CPUGPUNPU

문서 작업, 웹 브라우징	O	X	X
게임 실행	O (로직)	O (그래픽)	X
영상 편집, 3D 렌더링	△	O	X
딥러닝 학습	△	O	X
AI 추론 (모바일)	△	△	O
음성 인식, 실시간 번역	△	X	O

 

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5. CPU, GPU, NPU의 미래

• CPU는 여전히 시스템의 중심축. 앞으로도 운영체제, 논리 처리 등에서 필수
• GPU는 AI 학습과 고화질 영상 렌더링 등에서 영향력 확대
• NPU는 엣지 컴퓨팅, 사물인터넷, 스마트폰의 핵심으로 성장 중

미래의 컴퓨터는 이 세 가지 연산 장치가 조화를 이루며 동작하게 됩니다. 특히 AI가 일상화되면서 NPU의 비중은 더욱 커질 것으로 예상됩니다.

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마무리

CPU, GPU, NPU는 각각의 역할이 뚜렷하며, 함께 사용될 때 최고의 성능을 발휘합니다.

본인의 사용 목적(예: 사무용, 게임용, AI 학습용, 모바일 AI 처리 등)에 맞춰 어떤 연산 장치가 중요할지 파악하는 것이 중요합니다.

 

 

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