요즘은 스마트폰이든 자동차든, 어디서나 AI 이야기가 들리죠. 그 중심에는 NPU라는 게 있습니다. 이름은 조금 낯설지만, 쉽게 말하면 ‘AI 계산을 전담하는 두뇌’예요. CPU가 모든 일을 다 하려다가 벅차니까, AI 관련된 계산만 따로 맡긴 거죠.
NPU는 신경망 연산에 맞춰 설계된 칩이라, 행렬곱이나 벡터 연산처럼 반복적이고 단순하지만 양이 많은 계산을 정말 빠르고 효율적으로 처리합니다. 그래서 음성 인식, 이미지 분류, 자율주행의 센서 처리 같은 데서 큰 역할을 해요. 게다가 전력 소모가 적어요. GPU는 성능은 높지만 전력도 많이 먹고 열도 많이 나거든요. 반면 NPU는 몇 와트 수준에서도 꽤 좋은 성능을 내요. 배터리로 움직이는 스마트폰이나 IoT 기기에서 많이 쓰이는 이유가 바로 그거예요.
또한 데이터가 기기 안에서 바로 처리되니까 클라우드로 보낼 필요가 없습니다. 그만큼 반응이 빠르고, 개인정보를 외부로 덜 보내니까 보안 측면에서도 나아요.
하지만 만능은 아닙니다. NPU는 AI에 특화돼 있어서, 일반적인 작업에는 별로 도움이 안 돼요. 문서 작성이나 웹 브라우징 같은 건 CPU가 훨씬 잘합니다. 그리고 딥러닝 학습처럼 대규모 연산은 GPU가 여전히 강세예요. NPU는 주로 이미 학습된 모델을 실행하는 ‘추론’ 단계에서 빛을 봐요.
아직은 소프트웨어 생태계도 GPU만큼 성숙하지 않았어요. 최적화가 잘 되어야 성능을 내는데, 그 부분이 부족하면 기대만큼 속도가 안 나오기도 합니다.
결국 어떤 칩이 좋다고 단정 짓긴 어려워요. CPU는 다재다능하지만 느리고, GPU는 빠르지만 전력을 많이 먹고, NPU는 효율적이지만 쓰임새가 제한적이죠. 상황에 따라 조합해서 쓰는 게 현실적이에요.
개인적으로는 앞으로 AI 기능이 더 많아질수록, NPU의 비중은 점점 커질 거라 생각해요. 전력은 적게 쓰고 똑똑하게 처리하는 게 요즘 기술의 방향이니까요. 다만 그걸 잘 활용하려면, 단순히 하드웨어만 보는 게 아니라 소프트웨어 지원까지 같이 봐야 합니다. 결국 균형이 중요하죠.