AI PC에서 CPU·GPU·NPU는 실제로 어떻게 분업할까? (로컬 LLM·영상 보정·회의 요약)
AI PC에서 CPU·GPU·NPU는 실제로 어떻게 분업할까?로컬 LLM · 영상 보정 · 회의 요약을 예시로, “온디바이스 AI 파이프라인” 관점에서 현실적인 분업 구조를 정리합니다. I. 한 문장 요약: CPU·GPU·NPU 역할1. CPU = 지휘/연결앱 로직, 스케줄링, 데이터 전처리·후처리, I/O, 네트워크, 저장/검색, 프롬프트 구성 같은 “AI를 돌리기 위한 주변 작업”을 맡습니다.2. GPU = 큰 병렬 연산 + 그래픽대규모 행렬 연산(특히 모델이 큰 경우), 고해상도 영상 처리, 렌더링/합성/인코딩 등 “무거운 처리량(Throughput)”에 강합니다.3. NPU = 상시·저전력 인퍼런스카메라/마이크 상시 효과, 실시간 AI 보정, 배터리 친화적인 추론처럼 “항상 켜두는 워크로드”에 ..
2026. 1. 31.
