CPU, GPU, NPU란?

요즘 메타버스, 인공지능 등 새로운 용어와 함께 기본적으로 알고 있어야 되는 상식이 너무 많습니다. 예전에 CPU만 알고 있으면 기사를 읽는데 별 문제없다고 느꼈습니다. 요즘은 새로운 단어들이 나오니 같은 기사를 읽어도 이해하는 정도가 기초 지식에 따라 제각각 달라집니다. 똑같은 글을 읽었지만 이해한 내용을 다 다릅니다. 흔히 말이 안 통한다는 애기가 나옵니다. 컴퓨터가 업그레이드되듯이 나 자신도 업그레이드가 돼야 될 것 같습니다. 

 

♠CPU 란?

CPU(중앙 처리 장치, Central processing unit)는 PC에서 인간의 두뇌역할을 하는 것입니다. 사람의 두뇌가 행동을 제어하고 통제하듯이 검퓨터에서는 CPU가 이 역할을 하고 있습니다. 그런데 CPU의 최대 단점은 직렬 처리로 병렬 연산이 안된다는 것입니다. 속도는 빠르지만 한 번에 한 가지씩 일을 처리합니다. 인간은 친구를 보면서 동시에 커피를 마실수 있습니다. 즉 눈은 친구를 보고, 귀는 소리를 듣고, 손은 커피잔을 잡고, 입으로 마시는 등 여러 일을 동시에 가능합니다.  

CPU가 순차적으로 계산하는 직렬 처리 방식은 컴퓨터가 스스로 판달할수 있도록 하는 반복적인 학습을 한꺼번에 처리하기에는 속도가 느릴 수 밖에 없습니다. 또한 몇 개의 코어로 구성된 CPU로 수천 개의 뉴런 연결을 모방한 인공 신경망을 구축하려면 비용이 증가합니다. 

반도체

 

♠GPU 란?

GPU(Graphics Processing Unit)는 빠른 속도로 컴퓨터 그래픽을 처리하기 위해 만들어졌습니다. 복잡한 3D 그래픽을 처리하는 데 필요한 연산능력, 특정된 많은 계산을 동시에 처리하는 목적으로 만들어진 프로세서 입니다. 포괄적인 컴퓨팅을 처리하는 CPU와 달리 제어 영역이 없습니다. 대신 빠른 연산 속도가 가능한 병렬 처리 기술을 갖고 있습니다.

gpu

 

 

♠NPU 란?

NPU(Neural Processing Unit)는 사람의 두뇌처럼 효율적인 데이터를 처리하는 기술입니다. 인간처럼 학습하고 추론하는데 최적화된 기술로 평가 합니다. 딥러닝, 인공지능 연구를 위한 최적화된 반도체가 NPU입니다. 신경계를 뜻하는 Neural에서 알수 있듯이 인간의 신경계를 본떠 동시다발적으로 데이터를 처리하는 반도체 입니다.

기존의 CPU가 연산을 통제하고, GPU가 이미지를 구현 하는 목적이 강했다면 NPU는 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 사람 신경망 처럼 빠르게 처리 가능합니다.  NPU를 장착한 칩을 AI칩이라 합니다. AI시대로 접어들면서 NPU반도체가 주목 받고 있습니다.

NPU의 연산 성능은 CPU의 40배 정도입니다. 현재 스마트폰에 NPU칩이 탑재 되어 있습니다. 전통 반도체 업체인 인텔 엔비디아 보다는 애플, 삼성, 화웨이같은 스마트폰 제조사들이 이부분을 주도하고 있습니다. 스마트폰의 잠금 해제에서 생체인식 기술, 카메라 등에 NPU가 사용되어지고 있습니다.

지금 현재 스마트폰에서 시리에게 오늘 날씨는 하고 물어보면 스마트폰 자체에서 답을 내놓는 것이 아니라 중앙 데이터 센터에서 결과값은 받아와서 말해줍니다. 이는 시간이 지연되고, 중간에 해킹의 위험에 노출 됩니다. 최종 목표는 스마트폰을 비롯한 디바이스 자체에서 답을 내놓는 것입니다.  아이언맨의 AI비서 자비스 처럼 되기는 시간이 필요합니다.

 

 

참고로 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 학습을 총칭하는 머신러닝의 한갈래 입니다. 기계가 데이터를 이용해 사람처럼 학습하고 추론할수 있도록 하는 기술입니다. 즉, 기계에게 사람처럼 '직관'을 할 수 있도록 가르치는 것입니다.

 

AI(Artificial Intelligence) 즉, 인간과 같이 스스로 학습하고 추론, 지각, 자연언어의 이해능력등을 컴퓨터 프로그램으로 실현하는 기술이 실현되기는 아직 시간이 필요합니다. 다가올 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지 아직 모릅니다.  지금 현재는 CPU, GPN, NPU반도체 칩들은 각각의 장점으로 여러분야에서 다양하게 이용되어 지고 있습니다.