반응형 온디바이스AI4 GPU vs NPU: 왜 NPU가 추론(Inference)에 강한가? GPU vs NPU: 왜 NPU가 추론(Inference)에 강한가?NPU가 ‘추론’에서 특히 강하다고 말하는 이유는 성능(TOPS) 자체보다, 추론에서 반복되는 연산 패턴과 메모리 이동 비용, 저전력 제약에 맞춰 하드웨어가 처음부터 최적화되어 있기 때문입니다. I. 한 문장 요약: NPU가 추론에 강한 이유NPU는 “추론에서 가장 자주 등장하는 연산(행렬곱/컨볼루션/어텐션)”과 “메모리 이동·전력 예산”을 기준으로 설계된 전용 가속기라서, 같은 조건에서 더 낮은 전력으로 더 높은 처리량을 내기 쉽습니다. GPU도 추론을 잘하지만, GPU는 원래 그래픽/범용 병렬 컴퓨팅을 크게 커버해야 하는 구조라 추론만을 위한 ‘최소 이동·최소 오버헤드’ 설계에서는 NPU가 더 유리해지는 구간이 자주 생깁니다. II.. 2026. 1. 31. Apple Neural Engine vs Intel NPU vs Snapdragon NPU: 온디바이스 성능/전력 효율 차이 완전 정리 Apple Neural Engine vs Intel NPU vs Snapdragon NPU: 온디바이스 성능/전력 효율의 차이“AI PC”와 “온디바이스 AI”가 대세가 되면서, 이제는 CPU·GPU 못지않게 NPU(Neural Processing Unit)가 노트북/태블릿의 체감 성능과 배터리 시간을 좌우합니다. 하지만 숫자(예: TOPS)만 보고 고르면 실제 사용에서 실망하기 쉽습니다.이 글의 결론: NPU 비교의 핵심은 “피크 TOPS”가 아니라 ① 메모리 이동(대역폭/통합 메모리) ② 정밀도(양자화) ③ OS/런타임 스케줄링 ④ 지속 성능(발열/전력)입니다.Apple Neural Engine(ANE): 칩·OS·프레임워크가 수직 통합 → “꾸준히 잘 나오는” 체감이 강함.Snapdragon(퀄컴).. 2026. 1. 31. 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. 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. 이전 1 다음 반응형
