”만약 CPU, GPU, NPU가 대학원생이라면?” 어려운 AI용어 진짜 쉽게 알려드림!

🏫”만약 CPU, GPU, NPU가 대학원생이라면?”
어려운 AI용어 진짜 쉽게 알려드림! 

😵‍💫🌀”아니 CPU도 모르겠는데 GPU는 또 뭐고, 그리고 NPU는 또 뭐야...?”  

AI하면 엔비디아 유명하잖아. 주식도 많이 오르고. 그래서 투자하려고 좀 봤는데, 아니 AI용어가 왜 이렇게 어려운 거야? 한 번에 세 가지 용어를 주입하려니까 머리가 터질 것 같….. 

은 사람을 위해서, 이 세 가지 용어를 밑에 쉽게 정리해봤어!

🤓🛠️CPU는 만능 전문가 (본명: 중앙처리장치)

CPU를 한마디로 말하면 “만능 전문가” 같은 친구야. 설계도만 주면 글쓰기, 계산, 자료 정리, 인터넷 검색 등 어떤 일이든 척척 해내지. 정확하고 똑똑하게 일을 차근차근 해결하는 게 장점이야. 교수님 입장에선 믿고 맡길 수 있는 다재다능한 조수 같은 거야.

그런데 말이야, 이 CPU 친구에게도 한계가 있어. 어느 날 교수님이 “학생들 시험지 1,000장 좀 채점해 줘!” 하고 부탁을 한 거야. 그러면 CPU는 이걸 혼자서 차근차근 1장씩 넘기면서 채점해야 해. 이렇게 반복하니까 아무리 똑똑해도 시간이 너무 오래 걸리는 거지.

그래서 CPU가 고민하다가 “이건 도저히 나 혼자서는 못하겠다” 싶어서 친구한테 연락을 해. 그 친구가 바로 GPU야.

🔁🧮GPU는 반복 작업 전문가(본명: 그래픽처리장치)

GPU는 CPU랑 성격이 완전히 달라. GPU는 “반복 작업 전문가” 같은 친구야. 똑같은 일을 수천 번 반복해야 할 때 진짜 강력해. 시험지 1,000장 채점 예시를 다시 들어볼게. GPU는 마치 공장에 있는 자동화 기계처럼 시험지 1,000장을 쫙 깔아 놓고 동시에 한꺼번에 채점해 버려. 결과가 순식간에 나오는 거지.

GPU는 “많은 작업을 동시에 처리” 하는 데 특화돼 있어. 한두 가지 복잡한 문제를 해결하는 건 CPU가 더 잘하지만, 같은 계산을 수천 번 반복해야 하는 일은 GPU가 훨씬 유리해.

예를 들어 이미지 처리를 생각해 보자. 사진 한 장은 사실 수백만 개의 아주 작은 색깔 점(픽셀) 으로 되어 있어. 사진을 바꾸려면 이 모든 픽셀을 처리해야 해. CPU는 픽셀을 하나하나 순서대로 처리하지만, GPU는 모든 픽셀을 동시에 계산할 수 있어. 엄청 빠른 거지. 마치 공장에서 수백만 개 부품을 한꺼번에 가공하는 것처럼, 사진 전체를 엄청 빠르게 처리할 수 있는 거야.

🤔❓근데 GPU로는 어려운 과제: 얼굴 구별하기

그런데 교수님이 또 다른 과제를 줘. 

“학생 얼굴 사진 1,000장 보고 누가 누군지 다 맞혀 봐!” 

“예? 교수님 뭐… 뭐라구요?” CPU와 GPU는 당황하기 시작해. 이건 난이도가 다르거든. 이 과제는 단순히 채점만 하는 게 아니라, 얼굴을 보고 누가 누구인지 구분해야 하는 거야. CPU가 할 수는 있어. 정말 똑똑하니까. 근데 한 장 한 장 꼼꼼히 보고 비교하니까 너무 느린거지. 

GPU는 사진을 한 번에 수백 장 처리할 수는 있지만, “이 학생이 김민지야?”, “저 학생은 이철수야?” 같은 판단을 잘 못해. 그래서 이때 또 다른 친구 NPU를 불러.

🤖🧠NPU는 AI(인공지능) 작업만 진짜 잘하는 전문가 대학원생. (본명: 신경망처리장치)

NPU는 CPU나 GPU가 잘 못하는 “사진이나 소리의 의미를 이해하고 판단하는 일”을 정말 잘해. 단순히 계산만 하는 게 아니라, 사진을 보면 “이건 김민지 학생, 저건 이철수 학생”처럼 누가 누군지 똑똑하게 맞춰 줘. 

또 예를 들면,

• • 강아지랑 고양이 사진을 보여주면 “이건 강아지, 저건 고양이”라고 구별해 줘

• • 사람 목소리를 들으면 “지금 뭐라고 말했는지” 글자로 바꿔 줘

• • 외국어 문장을 보면 자연스럽게 우리말로 번역해 줘

• • 네가 좋아할 만한 영상을 “이거 어때?” 하고 추천해 줘
• 
  

이런 건 원래 사람이 머리로 생각해서 보고, 듣고, 판단해야 하는 일이잖아? NPU는 이런 “사람처럼 ‘생각’하고 ‘판단’해야 하는 복잡한 일”을 진짜 빠르고 효율적으로 해내는 전문가야. CPU도 이런 걸 할 수는 있지만 훨씬 느리고 오래 걸려. 그리고 NPU는 이런 AI 작업만 잘하도록 특별히 만들어져 있지.

🤔❓아니 그러면 NPU 하나 있으면 GPU, CPU 필요 없는 거 아냐?

노노! NPU 하나만으로는 컴퓨터가 제대로 돌아가지 않아. NPU는 AI(인공지능) 작업만 진짜 잘하는 전문가야. 그래서 컴퓨터나 스마트폰에서 해야 하는 모든 일을 다 할 수는 없어.

 

CPU는 컴퓨터의 “두뇌” 같은 존재라서 문서 작성, 인터넷, 앱 실행, 파일 관리 같은 거의 모든 기본적인 일을 처리해. 그니까 CPU가 없으면 컴퓨터가 아예 안 돌아가.

GPU는 게임 그래픽, 영상 편집, 대량 계산처럼 “똑같은 일을 수백~수천 번 동시에 해야 할 때” 엄청 빠르게 처리해 주는 역할이야.

NPU는 얼굴 인식, 음성 인식, 번역 같은 “AI가 필요한 일”만 빠르고 효율적으로 해. 그러니까 NPU 하나만 있다고 해서 컴퓨터나 스마트폰이 제대로 돌아가는 게 아닌거지.

CPU, GPU, NPU는 각자 잘하는 일이 다 달라서 팀플레이를 해야 해. 그래야 컴퓨터나 스마트폰이 똑똑하게 잘 움직일 수 있는 거지.

🗒️그래서 각자 역할 정리를 예시로 들어보면..

CPU는 전체를 관리하는 역할 

GPU는 그래픽·영상 등 반복 작업을 빠르게 처리하는 역할 

NPU는 얼굴 인식·음성 인식·번역 등 AI가 필요한 일을 똑똑하게 처리하는 역할 

이렇게 각자 잘하는 역할을 맡아야 효율적으로 일을 처리할 수 있는 거야.

🍪스킵해도 괜찮긴 하지만 알면 더 좋은 내용

• • CPU는 여러 코어(쉽게 말해 직원 수, 4코어 CPU는 4가지 일을 동시에 가능)가 있어서 여러 작업을 동시에 잘 처리하긴 해. 근데 GPU처럼 수천 개 코어로 똑같은 계산을 한 번에 돌리는 건 구조적으로 좀 어려워.

• • GPU는 딥러닝(컴퓨터가 뇌를 흉내 내서 스스로 배우는 기술) 같은 AI 연산에 진짜 많이 쓰여. 다만 AI가 실제로 “판단”하거나 “의미를 해석”하는 단계는 NPU가 더 잘 처리해.

• • NPU는 모든 기기에 다 들어가는 건 아니야. 주로 스마트폰, IoT 기기, 일부 PC나 서버에서 AI 작업을 빨리 돌리려고 쓰이는 거야. 왜냐면 NPU 비싸거든.

• • GPU는 원래 그래픽이나 영상 처리용이지만, 요즘엔 대규모 병렬 계산(수많은 작업을 동시에 처리해서 빠르게 결과 내는 방법), 특히 AI 학습 쪽에서도 엄청 많이 쓰이고 있어.
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*썸네일 사진 출처: 생성형 AI