반응형 인공지능30 LLM 추론에서 NPU가 빨라지는 조건: 정밀도·양자화·메모리 대역폭 완전 정리 LLM 추론에서 NPU가 빨라지는 조건AI PC, 스마트폰, 엣지 디바이스 시대가 열리면서 NPU(Neural Processing Unit)는 더 이상 보조 가속기가 아니라 온디바이스 AI의 핵심 연산 엔진이 되었습니다. 하지만 실무에서는 종종 이런 경험을 합니다.“분명 NPU가 있는데, 어떤 LLM은 체감이 빠르고 어떤 모델은 오히려 GPU나 CPU랑 별 차이가 없다.” 그 이유는 단순히 “NPU가 느리기 때문”이 아니라, NPU가 빨라지는 조건이 맞지 않았기 때문입니다. 이 글에서는 LLM 추론 관점에서 NPU 성능을 결정짓는 정밀도 · 양자화 · 메모리 대역폭 세 가지 조건을 구조적으로 정리합니다. I. 한 문장으로 요약하는 NPU 가속의 본질 LLM 추론은 연산보다 메모리가 지배적인 워크로드이며.. 2026. 1. 31. LLM 비용 구조 완전 정리: Training 비용 vs Inference 비용 차이 LLM 비용 구조 완전 정리: Training 비용 vs Inference 비용대규모 언어모델(LLM)을 활용한 서비스에서 가장 자주 오해되는 부분 중 하나는 “학습이 비싼가, 아니면 추론이 비싼가?” 입니다.결론부터 말하면, 두 비용은 성격이 완전히 다르며 돈이 나가는 방식, 시점, 리스크가 전혀 다릅니다. I. LLM 비용의 두 축Training(학습) 비용: 모델을 만들거나 추가 학습할 때 발생하는 대규모 선투자 비용Inference(추론) 비용: 사용자가 질문할 때마다 반복적으로 발생하는 운영비 II. Training 비용 구조: 왜 이렇게 비싼가?① GPU 연산 비용이 압도적Training은 단순 추론과 달리 다음 과정을 모두 포함합니다.Forward pass (출력 계산)Backward pas.. 2026. 1. 31. NPU vs GPU vs TPU 비교 분석: AI 가속기 3대장, 언제 무엇을 써야 할까? NPU vs GPU vs TPU 비교 분석: AI 가속기 3대장, 언제 무엇을 써야 할까?AI가 대중화되면서 “내 노트북/스마트폰엔 NPU가 있다”, “서버는 GPU가 필수다”, “구글은 TPU로 학습한다” 같은 말이 흔해졌습니다. 그런데 셋은 같은 ‘AI 칩’으로 묶이지만, 설계 목적과 강점이 꽤 다릅니다. 이 글은 목적–구조–성능/효율–활용 시나리오 관점에서 NPU·GPU·TPU를 한 번에 비교 정리합니다. I. 한눈에 보는 핵심 요약결론부터 말하면, GPU는 범용 병렬 가속기로 학습/추론 모두에 강하고, NPU는 온디바이스 추론에 특화된 저전력 “기기 속 AI 전용 엔진”이며, TPU는 구글이 데이터센터 규모 AI를 위해 만든 전용 ASIC입니다. 구분NPUGPUTPU정체성온디바이스 AI 전용범용.. 2026. 1. 31. AI 학습(Training)과 추론(Inference) 완전 정리: 모델 개발 단계 vs 서비스 운영 단계 AI 학습(Training)과 추론(Inference) 완전 정리, 모델 개발 단계 vs 서비스 운영 단계AI 프로젝트는 크게 모델을 만드는 단계(Training)와 모델을 현장에서 쓰는 단계(Inference)로 나뉩니다. 이 글에서는 데이터 파이프라인부터 배포·모니터링·재학습까지 실무 라이프사이클 관점으로 구조를 깔끔하게 정리합니다. I. 한 문장 요약Training은 AI를 “교육시키는 단계(모델 생성)”,Inference는 AI를 “현장에서 일하게 하는 단계(서비스 운영)”입니다.II. AI 학습(Training) 단계: 모델 개발 프로세스Training은 모델의 파라미터(가중치)를 데이터로부터 학습해 “쓸 수 있는 모델”로 만드는 과정입니다. 비용과 시간이 가장 많이 들고, 실험/개선이 반복되.. 2026. 1. 31. AI 친화적인 프롬프트 작성 노하우: Role·Instruction·Goal·Context부터 고급 테크닉 7가지까지 AI 친화적인 프롬프트 작성 노하우, Role·Instruction·Goal·Context + 고급 테크닉 7가지“AI 친화적인 프롬프트는 역할(Role), 지침(Instructions), 목표(Goal), 배경(Context)을 잘 작성해야 한다”는 말은 대체로 맞습니다. 다만, 이 4요소는 좋은 프롬프트의 최소 구성이며, 실제 성능 차이는 사고 구조(Reasoning)·평가 기준(Rubric)·출력 계약(Output Contract) 같은 “고급 설계”에서 크게 벌어집니다. I. Role · Instruction · Goal · Context 프레임이 맞는 이유① Role (역할)“너는 누구처럼 생각해야 하는가?”역할은 전문성의 범위, 톤, 판단 기준을 동시에 설정합니다.AI는 역할이 주어질 때 추.. 2026. 1. 31. ChatGPT 5.2 출시: GPT 버저닝 업그레이드 역사와 개선 방향 총정리 ChatGPT 5.2 출시: GPT 버저닝 업그레이드 역사와 개선 방향 총정리I. 한 줄 요약GPT의 진화는 “더 잘 말하는 모델”을 넘어 더 믿을 수 있고(환각↓), 더 긴 문맥을 유지하며(장문/프로젝트), 더 많은 도구를 실제로 사용해(에이전트/툴콜링) 끝까지 일을 해내는 방향으로 강화되고 있습니다. II. GPT 버전 타임라인 (초기~5.2)아래는 “GPT 모델 계열”과 “ChatGPT 제품 경험” 관점에서 큰 변곡점 위주로 정리한 타임라인입니다. 시기대표 버전핵심 업그레이드 포인트2018GPT-1“대규모 비지도 사전학습 → 다운스트림 미세조정” 패러다임을 대중화.핵심: 생성형 사전학습(Generative Pre-Training)으로 범용 표현 학습2019GPT-2스케일업으로 문장/문단 생성 품질.. 2026. 1. 22. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형
