요즘 IT나 경제 뉴스를 보다 보면 CPU, GPU, NPU 같은 단어를 자주 보게 되는데요. 이 세 가지는 모두 기기 속에서 연산과 처리를 담당하는 ‘반도체 칩’의 한 종류예요. 스마트폰, 노트북, 자동차처럼 우리가 쓰는 전자기기 안에서 각자 다른 역할을 맡고 있죠.
이름도 한 끗 차이라 비슷해 보이는 CPU, GPU, NPU! 도대체 뭐가 다른 건지 궁금하지 않으셨나요? 우리가 매일 쓰는 스마트폰부터 미래의 자율주행차까지, AI 기술이 우리 곁에 가까워질수록 이 반도체들의 역할이 정말 중요해지고 있어요.
이번 ‘반도체의 모든 것’에서는 차세대 AI 반도체의 핵심인 NPU(신경망처리장치)가 무엇인지, 그리고 왜 지금 전 세계가 NPU에 주목하고 있는지 LX세미콘이 핵심만 콕콕 집어 정리해 드릴게요!
▪NPU(Neural Processing Unit) : ‘신경망처리장치’라는 이름처럼 사람의 뇌 신경망을 본떠 만든 ‘AI 전용 반도체’예요. 인공지능의 핵심인 딥러닝 연산을 가장 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 설계된 것이 특징이죠.
우리 몸이 자극을 받으면 신경계를 통해 신호를 전달하고 판단하는 것처럼, NPU는 수없이 많은 신경세포(뉴런)와 그 연결고리(시냅스)가 거대한 그물망처럼 연결되어 있어요. 이 구조 덕분에 수많은 데이터를 동시에 주고받으며 사람의 뇌처럼 작업을 처리할 수 있답니다.
단순한 계산을 넘어 인공지능이 스스로 학습하고 판단하는 영역에 최적화되어 있어서, 최근에는 흔히 ‘AI 칩’이라는 별명으로 더 자주 불리기도 해요.
NPU의 정의를 알아보았으니, 이제 왜 반도체의 주인공이 CPU에서 GPU를 거쳐 NPU로 바뀌어 왔는지 그 흐름을 함께 짚어볼까요?
본격적인 변화 과정을 살펴보기에 앞서, 우리에게 익숙한 CPU부터 새로운 주인공인 NPU까지 각각 어떤 역할을 맡고 있는지 먼저 확실하게 정의를 짚고 넘어갈게요.
- CPU (Central Processing Unit)
운영체제와 애플리케이션 등 일반적인 컴퓨팅 작업을 처리하는 범용 프로세서로, 컴퓨터의 중심 두뇌 역할을 담당해요. - GPU (Graphics Processing Unit)
수천 개의 코어를 바탕으로 대규모 병렬 연산에 강점을 보이며, 그래픽 처리뿐만 아니라 AI 연산용으로도 활용되는 장치예요. - NPU (Neural Processing Unit)
인공지능의 신경망 연산 및 AI 추론(Inference) 처리에만 특화되어 설계된 AI 전용 반도체 장치예요.
각각의 역할을 알고 보니 반도체 칩이 일하는 방식이 어떻게 변해왔는지 좀 알겠죠? 쉽게 말해 예전에는 모든 일을 두루두루 잘해내는 ‘만능 해결사(범용성)’ 방식이 중요했다면, 지금은 인공지능(AI)과 같은 특정 분야만 전문적으로 처리하는 ‘특수 전문가(전문화)’ 방식으로 흐름이 옮겨가고 있는 것이에요.
과거 컴퓨터의 중심 두뇌는 운영체제와 다양한 프로그램을 실행하는 CPU의 역할이 핵심이었지만, 이후 수천 개의 코어를 기반으로 대규모 병렬 연산에 강점을 가진 GPU가 등장하며 그래픽 처리뿐만 아니라 AI 학습과 같은 방대한 계산 업무를 맡게 되었어요. 최근에는 AI 서비스가 스마트폰이나 자동차 같은 기기(에지 디바이스)에서 실시간으로 운영되는 것이 중요해지면서, 기존의 GPU보다 행렬 연산과 신경망 추론 처리에 훨씬 최적화된 NPU가 새로운 반도체 패러다임의 주인공으로 부상하게 되었어요.
이렇게 반도체의 역할이 범용 처리에서 AI 특화 처리로 변화하면서, “NPU가 왜 지금 필요한가”에 대한 질문도 자연스럽게 따라오고 있어요. 단순히 새로운 반도체가 등장했기 때문이라기보다, AI가 실제로 쓰이는 환경과 조건이 달라지면서 NPU의 역할이 더 뚜렷해졌기 때문인데요. 그렇다면 지금 우리 사회와 산업 현장에서 NPU가 주목받는 이유는 무엇일까요?
- 서버 연결 없이 동작하는 온디바이스 AI
AI 활용이 로봇·피지컬 AI·엣지 디바이스 등 현장 중심으로 확대되면서, 클라우드 서버에 매번 연결하지 않고 기기 내부에서 즉시 AI 추론을 수행할 수 있는 반도체의 중요성이 커지고 있어요. 이 과정에서 학습된 AI 모델을 온디바이스 환경에서 바로 실행할 수 있는 NPU가 대안으로 주목받고 있답니다. - 에너지 비용을 줄이는 저전력·고효율 칩
AI 연산량이 급증하면서 GPU 중심 인프라는 전력 소모와 운영 비용 부담이 커지고 있어요. 이에 따라 AI 모델을 학습하는 단계보다, 운영·추론 단계에서의 에너지 효율이 중요한 과제로 떠올랐고, GPU 대비 전력 효율이 높은 NPU가 비용 절감 대안으로 주목받고 있어요. - 국산 NPU를 통한 국내 산업 육성
NPU는 기술적 필요뿐 아니라 국내 AI 반도체 생태계 전략 측면에서도 주목받고 있어요. 정부는 AI 반도체를 전략 산업으로 보고 R&D와 실증 지원을 확대하고 있으며, 국산 NPU의 성능을 객관적으로 평가하기 위한 성능 지표 체계(K-Perf) 논의 등 생태계 구축을 통해 기술 자립과 산업 경쟁력 확보를 추진하고 있어요.
NPU가 주목받고 있다고 해서, “이제는 GPU 없이 NPU만 있으면 되는 거 아니야?”라는 오해가 생길 수도 있지만 실제 AI 반도체 구조는 그렇게 단순하지 않아요. 여기서는 NPU를 둘러싼 대표적인 오해 두 가지를 짚어볼게요.
▪“NPU가 GPU를 완전히 대체한다?” ➡️아니에요, 역할 분담이에요
NPU와 GPU는 서로를 완전히 대체하는 관계가 아니라, AI 처리 단계에 따라 역할을 나눠 맡는 구조예요.
AI 모델을 처음 만들고 학습시키는 과정에서는 여전히 대규모 연산에 강한 GPU가 핵심 역할을 담당해요. 반면, 학습이 끝난 AI 모델을 실제 서비스 환경에서 운영할 때는 전력 효율과 응답 속도가 중요한 만큼 NPU가 강점을 보여요.
그래서 국내에서도 GPU 확보와 함께, 운영·추론·엣지 환경을 위한 NPU를 병행 육성해야 한다는 분석이 나오고 있어요.
▪“TOPS 수치만 높으면 좋은 NPU다?” ➡️아니에요, 실제 효율이 더 중요해요
먼저 TOPS는 초당 처리할 수 있는 연산량을 뜻하는 지표로, AI 반도체가 이론적으로 얼마나 많은 연산을 할 수 있는지를 보여주는 수치예요. 그래서 AI 반도체 성능을 이야기할 때 TOPS(Tera Operations Per Second) 같은 연산량 지표가 자주 언급되는데요.
하지만 이 숫자만으로 실제 성능을 판단하기는 어려워요. 실제 AI 추론 환경에서는 단순한 연산량보다 전력 소모, 발열, 메모리 접근 효율, 소프트웨어 최적화가 함께 맞물려야 성능이 제대로 나오기 때문이에요.
같은 TOPS 수치를 가진 칩이라도, 어떤 환경에서 어떻게 쓰이느냐에 따라 체감 성능은 크게 달라질 수 있어요. 특히 NPU는 GPU와 비교했을 때, 비슷한 수준의 AI 추론을 수행하면서도 전력 소모가 훨씬 낮다는 점이 강점인데요, 이 때문에 NPU의 경쟁력은 단순히 “얼마나 많은 연산을 할 수 있느냐”보다, 전력을 얼마나 효율적으로 사용해 실제 환경에서 AI를 구동할 수 있느냐를 기준으로 평가될 수 있어요.
지금까지 CPU, GPU, 그리고 최근 가장 많이 이야기되는 NPU까지, AI 시대에 반도체의 역할이 어떻게 달라지고 있는지 살펴봤어요. AI가 실제로 쓰이는 환경이 바뀌면서, 그에 따라 어떤 반도체가 주목받고 있는지도 함께 정리해봤는데요, 이번 내용이 AI 반도체 흐름을 이해하는 데 도움이 되었길 바라요.
다음 편에서도 일상 속에서 자주 접하지만 헷갈렸던 반도체 이야기를 궁금한 포인트만 쏙쏙 짚어보는 콘텐츠로 다시 찾아올게요. ‘반도체의 모든 것’, 다음 이야기도 많은 기대 부탁드려요!
[LX세미콘 소식 바로가기]
⠀
LX세미콘 공식 뉴스룸
LX세미콘 공식 블로그
LX세미콘 공식 유튜브
LX세미콘 공식 페이스북
LX세미콘 공식 인스타그램
