4편: CPU, GPU, NPU, VPU 무엇이 다를까?
- Chang Sun Park
- 6월 27일
- 2분 분량
지난 3편에서 AI 가속기를 고르는 기준을 알아봤으니, 이제 실전에 나설 시간입니다. 시장에는 저마다의 강점을 내세우는 다양한 AI 가속기들이 있습니다. 그래픽과 AI 연산의 강자 'GPU', 추론을 위해 태어난 'NPU', 그리고 영상 처리에 특화된 숨은 고수 'VPU'까지 선택의 폭이 넓습니다. 과연 이들 중 누가 AI 기반 지능형 보안 관제 분야의 왕좌를 차지하게 될까요? 이번 편에서는 각각의 특징과 장단점을 비교해 보겠습니다.
GPU(Graphics Processing Units)
GPU는 본래 그래픽 렌더링을 위해 설계되었지만, 수천 개의 코어를 활용한 대규모 병렬 처리 능력 덕분에 AI 모델 학습 및 고성능 추론 분야에서 널리 활용됩니다. 특히 중앙 서버 환경에서 복잡하고 큰 AI 모델을 처리하는 데 강력한 성능을 제공하며, NVIDIA CUDA가 상징하는 성숙한 소프트웨어 생태계도 큰 장점입니다. 그러나 GPU는 일반적으로 NPU 같은 특화된 AI 가속기보다 전력 소비가 크고 비용이 높습니다. 엣지 환경에 적용하기에는 크기, 전력, 발열 문제로 제약이 따르며, 순수한 비디오 인코딩/디코딩 작업에서는 VPU보다 효율성이 떨어질 수 있습니다.
NPU(Neural Processing Units)
NPU는 AI, 특히 AI 모델의 추론 연산을 가속하기 위해 특별히 설계된 주문형 반도체(ASIC)입니다. 행렬 곱셈, 컨볼루션 등 신경망의 핵심 연산을 하드웨어 수준에서 최적화하여 높은 처리 성능과 전력 효율을 동시에 달성합니다. NPU는 일반적으로 GPU보다 낮은 전력으로 실시간에 가까운 낮은 지연 시간을 구현하며 AI 추론을 수행할 수 있습니다. 이 때문에 스마트폰, AI 카메라 같은 엣지 디바이스는 물론, 에너지 효율적인 워크스테이션이나 엣지 서버에 이상적입니다.
VPU(Video Processing Units)
VPU는 비디오 인코딩(압축), 디코딩(압축 해제), 트랜스코딩(포맷 변환) 등 비디오 스트림 처리 작업에 특화된 ASIC입니다. 이러한 연산 집약적인 작업을 CPU나 GPU로부터 넘겨받아 시스템 전체의 효율을 크게 향상시킵니다. VPU를 사용하면 CPU는 다른 중요한 작업에 집중할 수 있으며, GPU보다 훨씬 낮은 전력으로 더 많은 비디오 스트림을 처리할 수 있습니다. 일부 최신 VPU는 기본적인 AI 영상 분석 기능을 통합하여 엣지에서의 영상 전처리 능력까지 제공하기도 합니다.
살펴본 바와 같이 각 가속기는 고유한 강점과 약점을 가집니다. AI 기반 지능형 관제 시스템의 특정 요구사항에 따라 적절히 조합하여 사용하는 것이 중요합니다. 예를 들어 엣지 장치형 CCTV나 엣지 서버에는 저전력 고효율 NPU와 VPU 기능이 통합된 SoC를, 중앙 서버에는 다수의 비디오 스트림 처리를 위한 고밀도 VPU와 심층 분석을 위한 고성능 NPU나 GPU를 함께 사용할 수 있습니다. 다음 편에서는 VPU가 어떻게 영상 데이터를 처리하는지 '그래픽 영상 트랜스코딩'의 마법을 통해 자세히 알아보겠습니다.
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