CPU GPU NPU TPU 프로세서 각각의 기능

SoC는 여러 기능을 하나의 칩에 집적하는 기술입니다. 칩 하나에 CPU, GPU, NPU 프로세서가 다 들어가는 거죠. 그렇다면 각각 어떤 기능을 하는지 살펴보겠습니다. 

 

 

목차

 

 

CPU (Central Processing Unit)

 

CPU는 중앙 처리 장치로 컴퓨터에서 명령어를 해석하고 실행하며 다양한 작업을 처리합니다. 

 

구성

▶ 연산 논리 장치 (ALU, Arithmetic Logic Unit) - 비교, 판단, 연산을 담당

▶ 제어부 (Control Unit) - 명령의 해석과 올바른 실행을 위해 CPU를 내부적으로 제어하고 외부 장치의 동작을 조정합니다.

• 구조 : 프로그램 카운터(PC), 명령어 레지스터(IR), 명령어 디코더

▶ 레지스터 (Registers) - CPU에서 고속으로 데이터를 저장하고 처리하는 저장소

• 종류 : 데이터 레지스터, 주소 레지스터, 상태 레지스터, 스택 포인터

▶ 캐시 메모리 (Cache Memory)

• 구분 : L1, L2, L3

 

기능

▶ Fetch (인출) - 메모리상의 프로그램 카운터가 가리키는 명령어를 CPU로 인출해 적재

▶ Decode (해석) - 명령어를 해석. 명령어의 종류와 타겟 등을 판단하는 해석

▶ Execute (실행) - 해석된 명령어에 따라 데이터에 대한 연산을 수행

▶ Writeback (쓰기) - 명령어대로 처리 완료된 데이터를 메모리에 기록합니다.

 

MPU (마이크로프로세서)

컴퓨터의 연산장치와 제어장치를 1개의 작은 실리콘 칩에 모아 놓은 처리 장치를 말합니다.

 

 

GPU (Graphic Processing Unit)

 

개요

그래픽 처리 장치는 그래픽 처리에 필요한 대량 연산을 수행하기 위한 프로세서입니다.

 

그래픽 처리는 많은 양의 부동 소수점 곱셈 연산을 발생시킵니다. 폰노이만의 아키텍처에 기반한 프로세서는 순차적으로 처리하기 때문에 CPU가 순차적으로 처리하는 동안 다른 처리는 하지 못하게 되는 문제가 발생합니다. 비효율적이죠.

 

그렇기 때문에 많은 수의 코어로 구성된 GPU는 대량의 연산을 병렬로 동시에 처리하는 방식입니다.

 

 

 

 

NPU (Neural Processing Unit) + TPU

 

신경망 처리 장치는 AI 작업을 가속화하고 효율적으로 처리하기 위해 특별히 설계된 병렬 처리 프로세서입니다. 작은 크기와 낮은 전력 소비로 모바일 기기나 임베디드 시스템 등에서 주로 사용됩니다. 

 

Apple Neural Engine

애플 뉴럴 엔진은 애플이 개발한 인공지능(AI) 전용 칩입니다. 이 칩의 기능은 얼굴 인식, 자연어 인식 기능을 향상시킵니다. 예를 들어, 아이폰 16 Plus의 프로세서는 애플 실리콘 Apple A18 SoC를 사용합니다. CPU, GPU, NPU가 들어가며 NPU는 16코어 Neural Engine을 사용합니다.

 

 

TPU (Tensor Processing Unit)

텐서 처리 장치는 딥러닝 모델의 가속화를 위해 구글이 개발한 NPU의 일종입니다. 백터와 행렬 연산에 특화되어 있고 대규모 딥러닝 모델을 처리하는데 효율적입니다.

 

 

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