9. CPU / GPU / NPU
1) 한 문장 정의
CPU: 여러 가지 일을 다양하게 잘 처리하는 만능 계산기
GPU: 많은 계산을 동시에 처리하는 초고속 팀플레이 계산기
NPU: AI 계산만 특별히 잘하도록 만든 AI 전용 계산기
2) 비유로 설명
✔ CPU = 학교의 만능 우등생
- 수학도 하고, 글도 쓰고, 발표도 하고
- 여러 분야를 조금씩 다 잘함
- 하지만 속도는 제한적
✔ GPU = 수백 명이 한꺼번에 문제를 푸는 팀
- 문제를 여러 개로 쪼개서
- 많은 사람이 동시에 풀어버리는 방식
- 그래서 AI·그래픽·병렬 연산에 엄청 강함
✔ NPU = AI 문제만 전문적으로 푸는 선수
- 수학 경시대회 프로 같은 느낌
- 특히 신경망 계산(행렬 연산)에 최적화
- 스마트폰·엣지 디바이스에서 사용됨
3) 실제 기업·제품 예시
CPU
- 인텔 Core i9
- AMD Ryzen
- Apple M3에도 CPU 코어 있음
GPU
- NVIDIA H100 / B200 (AI 서버용)
- NVIDIA RTX 시리즈 (게이밍)
- AMD Radeon
NPU
- 스마트폰의 AI 엔진
- 삼성 Exynos NPU
- Qualcomm Hexagon NPU
- Apple Neural Engine
- 최근 AI PC에 들어가는 Intel/AMD NPU
4) 시각적 이미지 설명
각 칩을 그림처럼 떠올려보면:
CPU
- 구조가 비교적 단순한 “큰 방” 몇 개
- 방마다 똑똑한 사람들이 한 두 명씩 들어가 있는 모습
→ 소수 정예
GPU
- 아주 많은 작은 방
- 방마다 한 명씩 들어가서 동시에 일하는 모습
→ 수백·수천 명의 병렬 노동자
NPU
- 특정 계산(행렬곱, 합성곱 등)만 잘하도록
- 규칙적으로 배치된 특수 회로
→ AI 문제 전문 공장
5) 산업·시장 관점
✔ CPU의 시대
오랫동안 컴퓨터는 CPU로 대부분의 일을 처리했음.
✔ GPU의 시대
AI·그래픽 붐이 오면서
“병렬 연산이 필요하다 → GPU가 최고”
그래서 NVIDIA가 시가총액 최상위로 올라옴.
✔ NPU의 시대
스마트폰·엣지·AI PC에서는
전기를 아껴야 하고 배터리를 오래 써야 하니까
AI 전용 NPU가 매우 중요함.
앞으로:
- 서버: GPU 중심
- PC/스마트폰: NPU + CPU 혼합
- 엣지 AI: NPU 중심
으로 발전할 가능성이 큼.
6) 초보자 체크 질문
GPU가 잘하는 것은 무엇일까?
- 글쓰기
- AI·그래픽처럼 “많은 계산을 동시에 하는 일”
- 색칠하기
정답 번호만 말해줘!