AI 시대 핵심 프로세서 TPU vs GPU vs NPU 비교
TPU, GPU, NPU는 모두 인공지능 즉 AI 연산을 가속화하기 위해 특수 설계된 프로세입니다.
TPU, GPU, NPU는 간혹 컴퓨터 두뇌 역할을 하는 범용적인 프로세서인 CPU의 종류로 착각하는 경우가 종종 있는데요.
엄밀히 말해 TPU, GPU, NPU 모두는 CPU와 별개의 프로세서입니다.
AI 시스템은 일반적인 컴퓨터보다 더욱 복잡하죠.
TPU, GPU, NPU는 모두 CPU를 보완하거나 AI에 특화된 작업을 할 수 있도록 개발된 프로세서입니다.
TPU vs. GPU vs. NPU 비교
TPU는 구글에서 개발한 NPU의 일종으로 텐서플로우와 같은 구글 AI기술 작동에 최적화된 프로세서입니다.
GPU는 원래 3D 그래픽 처리를 위해 설계된 프로세서로 병렬 처리 능력이 뛰어나 딥러닝 등의 AI 연산 작업에 효과적으로 활용되는 프로세서죠.
NPU는 특히 인공 신경망 연산에 특화된 프로세서로 GPU보다 더 높은 효율성을 가지고 있어요.
TPU (Tensor Processing Unit)
구글이 개발한 NPU의 일종인 TPU는 텐서플로우와 같은 구글의 AI 프레임워크에 최적화되어 있습니다.
구글의 클라우드 서비스에서 주로 사용되는데요.
범용성은 가장 낮지만 특정 작업에서는 다른 프로세서보다 월등한 성능을 보여줍니다.
이런 이유로 구글 클라우드 서비스를 사용하는 고객의 경우 AI 시스템을 개발할 시 TPU를 이용하는 경우가 많을 수 있죠.
GPU (Graphics Processing Unit)
GPU는 3D 그래픽 렌더링을 위해 설계된 프로세서입니다.
엔비디아가 전 세계적으로 GPU를 독보적으로 보유하고 있죠.
엔비디아의 GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나 AI 연산에도 활용됩니다.
AI 시스템에서는 수많은 작은 작업을 동시에 처리하여 AI 모델 학습 속도를 크게 향상시키는 것이 목표이기 때문에 GPU 사용이 일반적이죠
현재 GPU는 다양한 AI 모델에 사용되고 있고 앞으로도 사용될 수 있습니다.
NPU (Neural Processing Unit)
NPU는 명칭 그대로 뉴럴 네트워크 전용 프로세서입니다.
즉 AI 시대에 인공 신경망 연산에 특화되어 있죠. GPU보다 더 높은 효율성을 제공합니다.
NPU는 모바일 기기와 같은 제한된 환경에서도 AI 연산이 가능합니다.
이로 인해 구글의 NPU인 TPU가 안드로이드용 스마트폰 등에서 많이 사용될 수 있습니다.
NPU의 범용성은 GPU보다 낮지만 구글과 같은 특정 AI 모델에 최적화되어 있어요.
AI 시스템은 왜 CPU만으로 부족할까?
AI 모델이 점점 진화하면서 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리하게 됩니다.
TPU, GPU, NPU는 CPU보다 훨씬 많은 코어를 가지고 있어 병렬 처리에 강점을 가지고 있죠.
코어를 많이 갖고 있다는 뜻은 간단히 말해 기본적으로 데이터 처리 단위가 많다는 것입니다.
AI 컴퓨터는 수많은 양의 정보를 처리할 수 있도록 멀티 테스킹 성능을 보여야 하는데요.
이를 뒷받침하려면 처리 단위가 탄탄하게 받쳐주고 양이 많아야겠죠.
또한 AI 연산 처리는 일반 컴퓨터 연산 처리와는 상당한 차이가 있죠.
일반 컴퓨팅은 주로 정형화된 데이터를 처리하는 반면에 AI 연산은 방대한 양의 비정형 데이터를 처리하죠.
예를 들어 텍스트는 기본이며 음성, 이미지, 영상 등 정형화되지 않은 데이터가 복잡한 패턴으로 연결되어 있어 이를 인식하고 처리하려면 CPU와는 다른 형식의 프로세서가 필요하겠죠.
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| TPU vs GPU vs NPU 비교 |
요약하면,
TPU는 NPU의 일종으로 구글이 자체 개발한 AI에 특화된 프로세서입니다.
NPU는 모바일 기기 등에서의 AI 연산에 특화된 프로세서입니다.
GPU는 고성능 그래픽 처리를 하고 AI 연산도 가능한 프로세서입니다.
자동차 엔진에 비유해 보면 CPU는 일반적인 도로 주행에 적합한 엔진이라고 할 수 있어요.
GPU는 고속도로 주행과 곡선 도로 주행에 특화된 엔진에 비유할 수 있죠.
NPU와 TPU는 곡선 도로 및 비 정형화된 특정 트랙에서의 레이싱에 최적화된 엔진이라고 할 수 있겠죠.
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