NPU란? GPU와 CPU의 차이는? – AI 하드웨어의 이해

AI 기술이 우리 일상 속으로 빠르게 침투하면서, 그 성능을 뒷받침하는 하드웨어에 대한 관심도 함께 커지고 있다. 특히 최근 등장하는 스마트폰, 태블릿, PC, 서버 등에는 CPU나 GPU뿐 아니라 ‘NPU’라는 이름의 새로운 프로세서가 자주 언급된다. 그런데 NPU가 정확히 무엇인지, GPU나 CPU와는 어떻게 다르고, 어떤 역할을 하는지에 대한 설명은 의외로 단편적인 경우가 많다. 이 글에서는 NPU의 정의와 등장 배경, 그리고 GPU 및 CPU와의 구조적 차이를 기술적으로 비교하면서, 내가 직접 경험한 다양한 디바이스 내 AI 작동 방식 속에서 NPU가 어떻게 쓰이고 있는지를 중심으로 설명하고자 한다. 단순한 성능 비교가 아닌, AI 시대에 왜 NPU가 필요한지를 이해하기 위한 실제적 시도다.

NPU란 무엇인가 – AI에 최적화된 전용 두뇌

NPU(Neural Processing Unit)는 인공신경망(Neural Network) 연산에 특화된 전용 프로세서다. 처음에는 이 개념이 다소 생소하게 느껴질 수 있지만, 스마트폰에서 얼굴 인식이 즉시 반응하고, 사진이 실시간으로 자동 보정되며, 음성 명령이 오프라인 상태에서도 빠르게 인식되는 경험을 해본 적 있다면, 이미 NPU의 힘을 간접적으로 체험한 것이다. 내가 처음 NPU를 실감했던 건 삼성의 엑시노스 칩셋에서 AI 사진 보정 기능을 썼을 때였다. 분명히 인터넷도 끊긴 상태였는데, 얼굴 윤곽이 보정되고, 배경이 자동 흐려지는 걸 보고 “이게 진짜 기기 안에서 돌아가는 거야?” 하고 놀랐던 기억이 있다. 바로 그 작업을 수행한 것이 NPU였다. 기술적으로 NPU는 대량의 행렬 연산과 병렬 처리에 최적화되어 있다. 딥러닝의 핵심인 컨볼루션 연산(Convolution)이나 활성화 함수 연산 같은 반복적이고 단순한 연산들을 초고속으로 처리할 수 있도록 설계되었다. 이 연산은 CPU로도 가능하고 GPU로도 수행할 수 있지만, NPU는 오직 그 작업에만 집중되도록 만들어졌기 때문에 전력 소모 대비 성능이 월등하다. 특히 모바일 기기처럼 연산 성능과 배터리 효율 사이의 균형이 중요한 환경에서, NPU의 존재는 결정적인 차이를 만든다. 실제로 애플의 Neural Engine이나 구글의 TPU Edge 칩이 이 분야에서 활약 중이며, 내가 쓰는 갤럭시 S 시리즈의 AI 기능 대부분도 NPU가 맡고 있다는 걸 알고 나서 그 하드웨어 구조를 더 깊이 들여다보게 됐다. 나는 NPU를 ‘AI의 현장 실무자’라고 표현하고 싶다. CPU가 전체 시스템을 통제하고, GPU가 그래픽과 연산을 전담하는 중에, NPU는 그저 묵묵히 AI 연산만을 반복 수행한다. 하지만 그 단순 반복 덕분에 기기의 AI 반응 속도와 성능이 비약적으로 올라간다. 특히 최근처럼 생성형 AI 기능이 스마트폰, 노트북, 카메라까지 확대되는 상황에선, NPU의 역할이 단순한 보조가 아니라 사실상 ‘AI 모듈의 핵심 엔진’으로 자리 잡고 있다는 점을 체감하게 된다.

GPU, CPU와의 비교 – 범용 vs 특화의 차이

CPU, GPU, NPU는 모두 연산을 수행하는 프로세서이지만, 목적과 설계 철학이 다르다. CPU는 범용 프로세서로, 모든 계산과 시스템 제어를 수행할 수 있도록 설계된 다목적 엔진이다. PC의 운영체제, 앱 구동, 마우스 클릭 반응 등 대부분의 기본 작업은 CPU가 맡는다. 내가 생각하는 CPU의 특징은 ‘무엇이든 할 수 있지만, 한 번에 많이는 못 한다’는 점이다. 반면 GPU는 수천 개의 코어를 동시에 작동시켜 방대한 양의 데이터를 병렬로 처리하는 데 특화돼 있다. 원래는 3D 그래픽 연산용으로 만들어졌지만, 이 병렬 처리 능력이 딥러닝과 잘 맞아 AI 학습 분야에서도 널리 활용되고 있다. 그렇다면 NPU는 어디에 위치할까? 나는 GPU가 ‘AI를 가르치는 선생님’이라면, NPU는 ‘AI를 실무에 배치한 직원’이라고 생각한다. GPU는 대형 모델을 학습시킬 때 주로 사용된다. 즉, AI가 데이터를 보고 스스로 규칙을 학습하는 훈련 단계에서 활약한다. 반면 NPU는 학습이 끝난 모델을 스마트폰이나 IoT 기기 안에서 ‘추론’하는 역할을 맡는다. 즉, 우리가 얼굴 인식을 하거나, 실시간 번역을 하거나, 카메라가 자동으로 씬을 분석할 때처럼, 이미 훈련된 모델을 기반으로 실제 환경에서 판단을 내릴 때 NPU가 주인공이 된다. 내가 개인적으로 이 구조를 제대로 체감한 건, 노트북에 탑재된 AI 기능을 써보면서다. 인텔 13세대 EVO 인증 모델에서는 CPU, GPU, NPU가 함께 동작한다. 카메라 배경 흐리기, 실시간 자막, 음성 제거 같은 기능은 다채로운 연산 구조가 필요하다. 이 중에서 NPU는 전용 연산을 맡아 전체 시스템의 부하를 줄이고, 동시에 전력 효율까지 잡는다. 이걸 모르고 그냥 기능만 쓸 때는 ‘이 정도는 당연히 되겠지’라고 생각하지만, 구조를 알고 나니, 이 모든 게 실시간으로 작동하는 것이 얼마나 정교하게 배분된 연산 덕분인지 알 수 있었다. 결국 이 세 가지 프로세서는 경쟁이 아니라 협업의 관계고, 각각의 강점을 극대화해서 작동하는 구조가 지금의 AI 디바이스를 가능하게 만든다.

NPU의 활용 사례 – AI가 일상 속에 스며들 때

오늘날의 스마트 디바이스를 보면, 이미 NPU는 필수가 되어가고 있다. 예를 들어 스마트폰의 카메라에서 피사체를 분석해 음식, 풍경, 인물에 따라 자동 보정하는 기능은 대부분 NPU 기반으로 작동한다. 내가 자주 쓰는 기능 중 하나는 ‘실시간 피사체 추적’이다. 영상 촬영 중에도 인물의 눈동자를 인식하고, 배경과 분리해 포커스를 맞추는 기능은 CPU나 GPU만으로는 구현이 어렵다. 하지만 NPU는 이 복잡한 추론을 실시간으로 해내고, 결과적으로 영상이 더 자연스럽고 고급스럽게 나온다. 단순히 AI가 있다는 것이 아니라, 그 AI가 ‘빠르게, 즉시’ 작동한다는 점에서 사용자 경험을 크게 바꾸고 있다. 또한 NPU는 스마트폰뿐 아니라 노트북, 웨어러블, 자동차, 가전제품에서도 활약하고 있다. 예컨대 마이크로소프트는 Windows Copilot 기능을 통해 NPU 기반의 실시간 요약, 이메일 정리, 콘텐츠 생성 기능을 도입하고 있으며, 인텔이나 퀄컴은 NPU 성능을 강조하며 AI PC 시장을 새롭게 열고 있다. 내가 실제로 인텔 AI PC를 사용해봤을 때, 로컬에서 돌아가는 번역기, 음성 자막 생성 기능이 클라우드 연결 없이도 거의 즉각적으로 작동했는데, 그 속도와 반응성은 완전히 새로운 경험이었다. 이건 클라우드 AI가 아무리 좋아도 따라올 수 없는 ‘온디바이스 실시간성’의 장점이다. 최근에는 NPU가 생성형 AI 영역까지 본격적으로 확장되고 있다. 구글의 Gemini Nano, 삼성의 Galaxy AI 기능처럼, 로컬에서 요약, 번역, 문장 추천까지도 수행하게 되면서, 이제 AI는 단지 '검색창 밖'이 아니라 '기기 안'에서 작동한다는 느낌을 준다. 나는 이 변화를 보며, 앞으로의 디바이스 경쟁은 단순한 CPU 성능이 아니라 ‘얼마나 좋은 NPU를 갖췄느냐’로 옮겨갈 것이라고 본다. 결국 사용자 입장에선 속도, 반응성, 배터리 지속시간까지 모두 연결된 문제고, 이 모든 걸 조용히 뒷받침하는 존재가 바로 NPU다.

AI 시대의 실질적 엔진, NPU

NPU는 더 이상 미래의 기술이 아니다. 이미 우리의 스마트폰, 노트북, 자동차, 웨어러블 속에 깊숙이 들어와, 우리가 인식하지 못하는 사이에 AI의 작동을 가능하게 만든다. CPU가 시스템을, GPU가 그래픽과 학습을 책임진다면, NPU는 ‘실행’을 책임지는 실무형 프로세서다. 나는 이 기술이 점점 더 중요해질 것이라 확신한다. 왜냐하면 AI가 단순한 기능이 아니라, 사람처럼 '즉각 반응하는 존재'가 되어가는 흐름 속에서, 그 실시간성과 반응성을 가능하게 하는 것이 바로 NPU이기 때문이다. 결국 AI 하드웨어의 경쟁은, 이제부터 본격적으로 NPU에서 시작된다.