반응형 ai추론2 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. 이전 1 다음 반응형
