CPU, GPU, APU 및 NPU의 차이점은 무엇인가요?

들어가기 전에

CPU, GPU, APU, NPU의 차이를 알고 있으면 새 컴퓨터를 살 때 도움이 됩니다. 특히 PC를 조립할 계획이라면 더욱 필요할 수 있습니다. CPU, GPU, APU, NPU 등 많이 들어본 컴퓨터 용어의 개념과 특징, 차이점 등을 소개합니다.

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

이미지: 아이엑셀러 닷컴

 

※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

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• 원문: What's the Difference Between an APU, CPU, GPU, and an NPU?
• URL: https://www.makeuseof.com/tag/what-is-the-difference-between-an-apu-a-cpu-and-a-gpu-makeuseof-explains/

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CPU (중앙 처리 장치)

이미지: unsplash

 

중앙 처리 장치(Central Processing Unit) 또는 CPU는 컴퓨터의 주요 두뇌입니다. 초기 컴퓨터에서는 CPU가 여러 칩에 분산되어 있었습니다. 그러나 효율성을 높이고 제조 비용을 줄이기 위해 CPU는 이제 단일 칩에 포함됩니다. 이러한 작은 CPU는 마이크로프로세서(microprocessor)라고도 합니다.

 

CPU의 설치 공간을 줄임으로써 우리는 더 작고 컴팩트한 장치를 설계하고 생산할 수 있게 되었습니다. 데스크톱 컴퓨터는 일체형 장치로 볼 수 있으며, 노트북은 계속해서 얇아지지만 성능은 더욱 향상되고 있으며, 일부 스마트폰은 이제 기존 컴퓨터보다 더 강력해졌습니다.

CPU는 컴퓨터의 핵심 컴퓨팅 프로세스를 수행합니다. 장치의 RAM에 저장된 명령어는 실행을 위해 CPU로 전송됩니다. 이것은 Fetch, Decode, Execute 단계로 구성된 3부 시스템입니다. 광범위하게 말하면, 입력을 받고, 이를 이해하고, 원하는 출력을 만드는 것을 의미합니다. CPU는 운영 체제 로딩부터 프로그램 열기, 심지어 스프레드시트 계산 수행까지 모든 것을 지원합니다. 비디오 게임과 같이 리소스를 많이 사용하는 작업은 CPU에 가장 큰 부하를 주기 때문에 벤치마킹 테스트는 일반적으로 게임 표준에 따라 수행됩니다.

 

CPU는 에너지 효율적인 단일 코어 칩부터 최고 성능의 멀티코어 칩까지 다양한 변형으로 제공됩니다. Intel은 하이퍼스레딩(Hyper-Threading) 기술을 사용하여 쿼드 코어(quad-core) CPU가 마치 옥타 코어(octa-core)인 것처럼 작동하도록 합니다. 이는 CPU의 성능과 효율성을 극대화하는 데 도움이 됩니다.

 

GPU (그래픽 처리 장치)

이미지: nvidia

 

CPU의 발전에도 불구하고 여전히 단점이 있습니다. 바로 그래픽입니다. CPU는 입력을 받아 선형 단계로 처리합니다. 그러나 그래픽 처리에는 여러 데이터를 동시에 처리해야 합니다. 그래픽 처리 장치(GPU: Graphics Processing Unit)는 CPU의 부담을 줄이고 비디오 성능을 개선합니다.

 

대부분의 컴퓨터와 노트북에는 CPU와 GPU가 장착되어 있지만 항상 그런 것은 아닙니다. 특히 가격대가 낮은 경우 컴퓨터에 전용 GPU 대신 통합 그래픽이 제공되는 경우가 있습니다. 어떤 설정을 사용하고 있는지 확실하지 않은 경우 통합 그래픽 카드와 전용 그래픽 카드 간의 비교를 살펴보세요.

GPU와 CPU는 유사한 기능을 수행하지만 수행 방식이 다릅니다. GPU의 병렬 구조는 해당 목적에 맞게 특별히 조정되었습니다. 이는 장치가 게임 및 비디오 재생에 필요한 초당 수십억 개의 계산을 달성하는 데 도움이 됩니다. GPU는 종종 자체 RAM이 있는 별도의 그래픽 카드에 위치합니다. 이를 통해 카드는 생성된 데이터를 저장할 수 있습니다. 또한 GPU가 버퍼를 생성하여 표시해야 할 때까지 완성된 이미지를 저장할 수 있는 내장 RAM 덕분입니다. 이는 예를 들어 비디오를 시청할 때 특히 유용합니다.

 

그래픽 카드는 쉽게 교체할 수 있기 때문에 컴퓨터를 업그레이드할 수 있는 최고의 제품 중 하나로 여겨지기도 합니다. 고성능 그래픽 카드에는 일반적으로 그에 상응하는 가격표가 있습니다. 하지만 저렴한 게임용 그래픽 카드도 있어 모든 예산에 맞는 옵션을 제공합니다.

APU (가속 처리 장치)

이미지: amd

 

물리적 크기와 제조 비용을 줄이기 위해 제조업체는 전자 부품을 단일 칩으로 결합하는데, 이를 SoC(System-on-a-Chip)라고 합니다. 이 설계에서는 모든 주요 전자 장치가 단일 다이(single die)로 결합됩니다. 이를 통해 저비용 컴퓨팅 장치와 스마트폰이 성장할 수 있었습니다. 이러한 SoC 설계와 함께 ARM Holdings는 모바일 우선 처리 장치인 ARM 프로세서를 개발했습니다.

 

APU(Accelerated Processing Unit)는 서로 다른 기능을 가진 여러 칩을 단일 칩에 결합하는 SoC와 동일한 집적 회로 설계 철학을 따릅니다. 그러나 SoC와 달리 APU는 CPU와 GPU를 단일 칩에 결합하여 결합된 처리 장치를 구성합니다. 이는 비용을 절감할 뿐만 아니라 효율성도 향상시킵니다. 둘 사이의 물리적 거리를 최소화하면 데이터 전송 속도가 빨라지고 성능이 향상됩니다.

GPU는 더 빠른 계산 속도에 최적화되어 있으므로 CPU는 일부 작업을 GPU로 오프로드할 수 있습니다. 별도의 설정에서는 이러한 로드 공유로 인한 효율성 향상이 둘 사이의 물리적 거리와 데이터 전송 속도로 인해 약화됩니다. 그러나 APU는 이러한 이점을 가능하게 합니다.

그럼에도 불구하고 APU는 전용 CPU 및 GPU와 동일한 성능을 제공하지 않습니다. 대신 전용 CPU와 GPU는 APU보다 한 단계 더 발전된 것으로 보는 것이 좋습니다. 따라서 APU는 PC를 업데이트하려는 사람들에게 저렴한 업그레이드가 됩니다.

 

프로세서 제조업체 AMD는 통합 GPU가 있는 프로세서 라인을 구분하기 위해 APU라는 용어를 만들어냈습니다. 하지만 이런 방식으로 프로세서를 결합한 것은 AMD뿐만이 아니었습니다. 인텔도 CPU와 GPU를 통합하기 시작했습니다. 그런데도 인텔은 APU라는 용어를 사용한 적이 없습니다. 그들은 항상 통합 그래픽이 있는 CPU라고 단순하게 언급합니다.

 

NPU (신경 처리 장치)

이미지: qualcomm

 

NPU(Neural Processing Unit)는 음성 인식 및 객체 감지와 같은 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML: Machine Learning) 워크로드를 처리하는 데 사용되는 특수 프로세서입니다. NPU는 GPU와 유사하게 대량의 데이터를 병렬로 처리할 수 있지만 AI 및 ML 처리 작업에 더 적합합니다.

 

GPU가 기기의 비디오 처리 및 렌더링 작업을 개선하는 방식과 유사하게 NPU는 AI 및 ML 워크로드를 위해 이를 수행합니다. 높은 처리 기능 외에도 NPU는 CPU 및 GPU와 달리 더 높은 효율성과 더 낮은 전력 소비로 이를 수행할 수 있기 때문에 AI 및 ML 작업에 더 적합합니다.

 

GPU는 병렬 처리 기능으로 인해 AI 및 ML 처리 작업에도 사용되고 있습니다. 그러나 NPU는 특수한 하드웨어 최적화로 인해 더 적합하며 이로 인해 신경망 작업의 효율성이 뛰어납니다. 

 

NPU가 새로운 용어처럼 보일 수도 있지만 이러한 칩은 이미 최신 컴퓨터와 스마트폰에서 찾아볼 수 있습니다. 그러나 AI 붐으로 인해 NPU가 주류로 주목받고 있습니다. 따라서 새 PC나 노트북을 구입하려는 경우 NPU가 무엇인지, NPU 사양을 비교하는 방법에 대한 심층 분석을 확인하세요.

 

마치며

주요 처리 장치에 대해 살펴보았습니다. 별도의 CPU와 GPU를 선택하면 더 많은 비용을 지출할 가능성이 있지만 더 큰 성능 향상을 얻을 수도 있습니다. APU 선택은 예산과 성능 간의 절충안입니다. 현재 통합 그래픽을 사용하고 있다면 APU는 큰 비용을 들이지 않는 가치 있는 업그레이드입니다. CPU 및 GPU와 달리 NPU는 일반적으로 Qualcomm의 Snapdragon X Elite 프로세서 또는 Intel의 Core Ultra 프로세서 와 같이 CPU에 통합되기 때문에 선택할 때 선택의 여지가 많지 않습니다.

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