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CPU, GPU, NPU: 최신 프로세서 기술 이해 및 비교

일일 보고서 2024년 09월 06일
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목차

  1. 요약
  2. CPU, GPU, NPU의 개념 및 역할
  3. 애플 M 시리즈 칩셋
  4. CPU, GPU, NPU의 비교 분석
  5. AI 연산을 위한 최신 프로세서 기술 동향
  6. 결론

1. 요약

  • 이 리포트는 CPU, GPU, NPU의 기본 개념과 각 장치의 역할을 설명하며, 애플의 M 시리즈 칩셋을 중심으로 최신 프로세서 기술 동향을 분석합니다. 특히 애플 M1 칩과 M4 칩을 사례로 들며 각 프로세서의 특성과 기능을 평가합니다. 또한, CPU와 GPU, NPU의 성능을 비교하고, 각 프로세서가 현대 컴퓨팅 시스템에서 어떠한 중요성을 지니는지 설명합니다. 마지막으로, AI 연산을 위한 최신 프로세서 기술 동향을 살펴보며, AI PC와 AI폰의 등장과 이를 위한 온디바이스 AI 기술의 발전을 통해 차세대 프로세서 기술의 방향성을 제시합니다.

2. CPU, GPU, NPU의 개념 및 역할

  • 2-1. CPU: 중앙 처리 장치

  • CPU(중앙 처리 장치)는 컴퓨터의 주요 두뇌로 구성되어 있으며, 여러 개의 프로세싱 코어를 가질 수 있고 현대 컴퓨팅 시스템에 필수적인 요소입니다. CPU는 컴퓨터 및 운영 체제에 필요한 명령과 프로세스를 실행하며, 저장된 명령어는 실행을 위해 CPU로 전송됩니다. 이 과정은 Fetch, Decode, Execute 단계로 나누어지며, CPU는 광범위한 작업을 지원합니다. 특히, CPU는 리소스를 많이 사용하는 비디오 게임과 같은 작업에서 가장 큰 부하를 받습니다.

  • 2-2. GPU: 그래픽 처리 장치

  • GPU(그래픽 처리 장치)는 특정 유형의 계산을 수행하는 데 있어 CPU보다 더 뛰어나며, 여러 개의 작은 전문화된 코어로 구성되어 있습니다. GPU는 график 렌더링 및 AI 애플리케이션에 필수적이며, AI 이미지 생성기와 같은 로컬 AI 애플리케이션을 가장 빠르게 실행할 수 있습니다. 최신 고성능 GPU는 전력을 많이 소모하는 단점이 있지만, NVIDIA와 같은 기업들이 제공하는 GPU들은 AI 및 그래픽 작업을 동시에 수행하는 데 개선된 성능을 보여줍니다.

  • 2-3. NPU: 신경망 처리 장치

  • NPU(신경망 처리 장치)는 AI 작업을 실행하는 전력 효율적인 컴퓨터 부품으로, CPU보다 빠르고 GPU보다 전력 소비가 적습니다. 최근 AMD, 인텔, 퀄컴 등에서 개발한 NPU는 최신 PC 하드웨어 플랫폼의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 예를 들어, 인텔의 AI 부스트는 인텔 NPU의 이름으로, 메테오 레이크 및 루나 레이크 처리 플랫폼에 포함되어 있으며 이는 AI 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 합니다. 이러한 NPU는 컴퓨터의 GPU 성능을 다른 중요한 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다.

3. 애플 M 시리즈 칩셋

  • 3-1. M1 칩: 애플의 최초 ARM 기반 SoC

  • M1 칩은 애플의 최초 ARM 기반 시스템 온 칩(SoC)으로, 2020년 11월 10일에 발표되었습니다. M1은 TSMC의 5나노미터 공정을 이용하여 제작되었으며, 애플의 맥북 에어, 맥 미니, 맥북 프로에 적용되었습니다. 이 칩은 놀라운 성능과 에너지 효율성을 자랑하며, 팬 없이도 열 관리가 가능하였습니다. 이전 인텔 프로세서에 비해 월등한 성능을 보여주었고, 이는 애플 실리콘으로의 전환을 가능하게 했습니다. M1 칩은 11 TOPS의 NPU를 탑재하여 AI 연산을 가능하게 하였으며, 이러한 성능은 머신러닝과 같은 고급 기능을 지원하는데 기여했습니다.

  • 3-2. M4 칩: 향상된 AI 연산 능력과 NPU

  • M4 칩은 2024년 5월에 공개되었으며, 애플 역사상 가장 빠른 뉴럴 엔진을 탑재했다고 알려져 있습니다. M4는 초당 38조 회의 연산 처리 능력을 제공하며, 현존하는 모든 AI PC의 신경처리장치(NPU)를 능가하는 성능을 갖추고 있습니다. 이 칩은 아이패드 프로에서 처음으로 채택되었고, 향후 맥북에 탑재될 것으로 예상됩니다. M4 칩의 도입은 애플이 AI 기능을 강화하는 데 중점을 두고 있음을 보여주며, 전체적인 PC 시장에서 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다. M4 칩은 또한 전력 효율성을 개선하고 AI 연산을 수월하게 처리할 수 있는 성능을 지속적으로 강조하고 있습니다.

4. CPU, GPU, NPU의 비교 분석

  • 4-1. CPU와 GPU의 차이점

  • CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)는 각기 다른 기능을 수행하는 프로세서입니다. CPU는 일반적인 컴퓨팅 작업을 수행하는 데 최적화되어 있으며, 복잡한 연산을 순차적으로 처리합니다. 반면 GPU는 대량의 데이터를 병렬 처리하는 데 초점을 맞추고 있어, 그래픽 렌더링 및 머신 러닝과 같은 작업에서 성능이 뛰어납니다. AI 반도체 기술의 발전으로, 특히 NPU(신경망 처리 장치)와 같은 새롭게 등장한 프로세서가 CPU와 GPU의 역할을 보완하거나 대체할 수 있는 가능성이 제기되고 있습니다.

  • 4-2. NPU와 다른 프로세서와의 성능 비교

  • NPU는 AI 연산에 최적화된 프로세서로, 대량의 신경망 연산을 신속하게 처리할 수 있습니다. 기존의 CPU 및 GPU와 비교할 때, NPU는 전력 소비가 낮으면서도 더 높은 처리 속도를 제공합니다. 예를 들어, NPU는 온디바이스 AI 처리에 적합하여 데이터 전송 시간을 단축시키고, 실시간 응답성을 개선하는 데 기여합니다. 여러 기업들이 NPU 기술을 도입함에 따라, AI 연산의 효율성이 크게 향상되고 있습니다.

  • 4-3. CPU, GPU, NPU의 협업

  • 현대의 컴퓨팅 시스템에서는 CPU, GPU, NPU가 서로 협업하여 최적의 성능을 발휘합니다. CPU는 일반적인 계산을 담당하고, GPU는 복잡한 그래픽 및 병렬 처리 작업을 수행합니다. NPU는 AI 연산을 전문적으로 처리하여, AI 기반 애플리케이션의 성능을 극대화합니다. 이러한 협업은 특히 하드웨어와 소프트웨어의 최적화가 필요하며, 각 프로세서의 강점을 살린 연계 작업이 필수적입니다. 예를 들어, 삼성전자는 최근 발표한 AI 반도체에서 NPU와 GPU의 협업을 통해 AI 기능을 효율적으로 구현한다고 밝혔습니다.

5. AI 연산을 위한 최신 프로세서 기술 동향

  • 5-1. AI PC와 AI폰

  • 전 세계에서 AI 연산을 전담하는 신경망처리장치(NPU)를 내장한 AI PC의 수요가 증가하고 있습니다. 최근 PC 시장이 경기 침체를 지나 회복 국면에 접어들면서, 새로운 AI 기능이 소비자들을 하이엔드 PC로 유도하고 있다는 분석이 나오고 있습니다. 예를 들어, 삼성전자는 인텔 코어 울트라 프로세서를 장착한 '갤럭시 북4 프로'와 퀄컴의 스냅드래곤 X 엘리트 프로세서를 기반으로 한 '갤럭시북4 엣지' 등 AI PC를 출시하고 있습니다. 특히 갤럭시북4 엣지에서는 클라우드 AI 방식에서 벗어나 온디바이스 AI 기능이 적용되었습니다. 나아가 애플도 AI 기능을 강화한 M3 칩이 탑재된 맥북 에어를 출시하며 시장 경쟁력을 확보하기 위해 노력하고 있습니다. AI폰, 즉 인공지능 기능을 강조한 스마트폰과 같은 혁신이 지속되며, AI PC 시장도 같은 방향으로 발전하고 있습니다.

  • 5-2. 온디바이스 AI의 발전

  • 최근 온디바이스 AI 기술이 급격히 발전함에 따라, 많은 기업들이 AI 연산을 위한 독립적인 NPU를 탑재한 SoC(System on Chip)를 채택하고 있습니다. 애플은 2020년부터 M1 칩을 통해 기존의 별도 메모리 구조에서 통합 메모리 구조로 전환함으로써 처리 속도를 크게 향상시켰습니다. 이러한 변화는 AI 연산의 효율성을 높이고, 저전력 구조에 기반한 고성능 AI 계산이 가능하게 했습니다. 예를 들어, 기존 인텔 기반 시스템에 비해 최대 15배 더 빠른 머신 러닝 기능이 제공되고 있습니다. 기업들은 미래의 온디바이스 AI 서비스 시작을 예고하고 있으며, 2024년에는 본격적인 온디바이스 AI 경쟁이 시작될 것으로 전망하고 있습니다.

6. 결론

  • 이 리포트는 CPU, GPU, NPU의 주요 개념과 역할을 깊이 있게 분석하며, 애플 M1 칩과 M4 칩의 기술적 발전을 통해 최신 AI 연산 기술 동향을 예측합니다. 특히 애플 M1 칩과 M4 칩 간의 성능 차이를 분석함으로써 프로세서 진화의 중요성을 강조했습니다. 또한, CPU와 GPU, NPU 간의 비교에서 각 장치의 성능과 역할을 명확히 구분하며, 현대 컴퓨팅 시스템에서 이들의 협력적 활용을 설명했습니다. 리포트는 AI 연산의 중요성을 부각시키며, AI PC와 AI폰, 그리고 온디바이스 AI 기술의 발전 방향을 제시합니다. 이 연구는 현재의 기술 한계를 인식하고, 지속적인 발전과 혁신을 통해 더 나은 컴퓨팅 환경을 구축하는 방안을 탐구합니다. 따라서, 이 리포트는 전력 효율성과 높은 성능을 겸비한 차세대 프로세서 기술의 지속적인 연구와 개발이 현대 IT 산업에 필수적임을 시사합니다.

7. 용어집

  • 7-1. 애플 M1 칩 [제품]

  • 애플의 첫 ARM 기반 프로세서로, 높은 성능과 전력 효율을 자랑한다. CPU, GPU, NPU가 통합된 구조로, 다양한 AI 연산 작업을 효율적으로 실행한다. M1 칩의 도입으로 애플 제품의 성능과 배터리 수명이 크게 향상되었다.

  • 7-2. 애플 M4 칩 [제품]

  • M1의 후속 칩셋으로, 더욱 향상된 AI 연산 능력을 가지고 있다. 초당 38조 회의 연산을 처리하는 NPU가 내장되어 있으며, 고성능과 낮은 전력 소비를 통해 다양한 AI 기능을 강화한다. 최신 아이패드 프로와 노트북에 탑재되어 있다.

  • 7-3. CPU [전문용어]

  • 중앙 처리 장치로, 컴퓨터의 모든 기본 연산을 담당한다. 명령어 Fetch, Decode, Execute 단계를 거쳐 작업을 수행하며, 단일 작업 처리에 강점을 가진다. 일반적인 웹 브라우징, 문서 편집 등의 작업에 널리 사용된다.

  • 7-4. GPU [전문용어]

  • 그래픽 처리 장치로, 복잡한 그래픽 및 이미지 연산을 효율적으로 처리한다. 병렬 처리가 강점이며, AI 연산에도 사용된다. 고해상도 그래픽, 비디오 편집, 머신러닝 등에 탁월한 성능을 보인다.

  • 7-5. NPU [전문용어]

  • 신경망 처리 장치로, AI 및 머신러닝 작업을 최적화하기 위해 설계된 프로세서이다. 텐서 연산에 최적화되어 있으며, 높은 처리 속도와 전력 효율성을 제공한다. 최신 스마트폰, PC 등 다양한 AI 기능을 지원한다.

8. 출처 문서