반응형 AI가속기2 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
