AI 개발용 노트북, NPU 칩이 중요한 이유

정보

handam 2025. 3. 6. 10:03

개발자로서 2~3년 주기로 랩탑을 교체하며 생활하고 있다. 보통은 그래픽카드와 무관하게 CPU와 RAM 그리고 최신 기능 등을 보곤 하는데, 이번에 랩탑을 교체할때는 AI를 빼놓을 수 없기에 NPU가 무엇인지, 어떤 역할을 하는지 궁금해서 찾아보았다.

NPU는 일반적으로 CPU에 포함되어 있다고 하는데, NPU를 살펴보는 기준은 그럼 무엇일까?

TOPS(Tera Operation Per Second): 초당 데이터 처리 속도를 수치화 한 것이 중요하다.

설명이 많아서 작성하다가 지워버렸는데, 요약하자면 비싸고 빠르고 용량 큰 것... 누가 이걸 모르겠나 싶어서 제조사별로 TOPS 비교를 위해 대표 모델을 추려봤다.

그럼 가성비를 따질 수 밖에 없는데 과연 어떤 모델이 좋을지, 검색 기준을 아래와 같이 잡았다.

Intel AI Boost, AMD 라이젠 AI 대상 (애플은 최적화가 매우 잘 되어 있지만 가격적인 메리트가 없어서 제외)
TOPS 45 이상
썬더볼트 지원 (미지원 제품도 있지만 사용기간을 고려하여 기능 포함)
가격 180만원 이하 (170만원 까지는 단일 제조사 밖에 검색이 되지 않았으나, 실제로 카드할인이나 오픈마켓 쿠폰 등을 더하면 150만원 언더가 될 듯 하다)

검색되는 랩탑 모델은 다음과 같았다.

사실 에이서는 가격적 매리트로 TOP이지만, 수 년 전 사용하면서 호환성이라던지 최적화 라던지 문제가 있어서 기피 대상이 되었던 제조사라, 근황은 어떤지 모르지만 요즘 후기나 평은 나쁘지 않았다. 하지만 역시 뭐랄까... 하드웨어 최적화 문제가 걸리긴 한다.

에이수스는 뭐 가성비 깡패인데 AS 후기가 워낙...(할말하않)

그렇다면 이제 레노버나 삼성이 남는데 이렇게 적다보니 답정너 느낌이라 좀 그렇다.

다른 관점으로 드는 생각은, 한 세대 전 모델에 그래픽카드가 포함된 모델은 어떨까 싶기도 하다. 아래는 GPU 관련 내용을 정리했다.

NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능 연산을 최적화하고 가속화하는 특화된 하드웨어 장치로, AI 개발에 매우 중요한 역할을 합니다. AI 개발용 랩탑에서 NPU가 중요한 이유는 다음과 같습니다.

효율적인 연산 처리: AI 알고리즘은 대규모의 데이터와 복잡한 수학적 연산을 처리해야 합니다. NPU는 이러한 연산을 전담하며, CPU나 GPU보다 빠르고 효율적으로 AI 작업을 수행할 수 있습니다. 특히, 딥러닝 및 신경망 연산을 최적화하는 데 강점을 보입니다.
전력 소비 절감: NPU는 AI 처리 전용으로 설계되어 있기 때문에, GPU나 CPU와 비교해 전력 소비를 크게 줄일 수 있습니다. 이는 특히 휴대성을 중시하는 랩탑에서 중요한 요소입니다.
속도 향상: AI 개발 및 학습에 필요한 계산을 빠르게 처리할 수 있어, 실시간 AI 모델 학습이나 예측이 가능해집니다. 또한, 학습 시간을 대폭 단축시킬 수 있어 개발 속도를 높여줍니다.
AI 연산 최적화: AI 모델을 학습하거나 추론할 때 NPU는 텐서 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 능력을 제공합니다. 이는 머신러닝, LLM(대형 언어 모델) 등에서 매우 중요한 요소입니다.

NPU와 GPU는 AI 연산에서 중요한 역할을 하지만, 각기 다른 특성과 용도가 있습니다. 그 차이를 아래와 같이 비교할 수 있습니다.

비교	목적	속도	전력소비	용도
NPU	인공지능 모델의 학습 및 추론 작업을 최적화하는 데 특화된 하드웨어. 신경망 모델에 적합한 연산을 빠르게 처리할 수 있도록 설계.	특정 AI 연산을 빠르게 처리하도록 설계되어, 딥러닝 학습 및 추론 속도가 매우 빠름. 모델 학습과 같은 복잡한 연산에서 뛰어난 성능을 발휘.	AI 작업에 특화되어 있으므로, 전력 소비가 적음. AI 연산을 할 때 훨씬 효율적.	AI 학습 및 모델 추론에 최적화되어 있음. AI 기반 작업에서 최고의 효율성.
GPU	원래 그래픽 렌더링을 위해 설계된 프로세서지만, 최근에는 병렬 처리 능력 덕분에 머신러닝, 딥러닝 연산에도 많이 사용. 하지만 GPU는 범용 연산을 처리하는 데 집중.	병렬 처리가 강점, 대규모 데이터셋에 대한 연산을 처리하는 데 효과적. 하지만 AI 최적화 면에서는 NPU보다는 다소 효율성이 떨어짐.	높은 연산 성능을 제공하지만, 전력 소비가 상대적으로 많음. 이는 고성능 연산에서 발생하는 문제임.	게임 렌더링, 비디오 편집 등의 그래픽 처리에 주로 사용되지만, AI 작업에도 뛰어난 성능을 보여여줌. 하지만 다목적 작업에 유리.

우리는 오랜만에 편히 앉아서 한담을 나누었다