퓨리오사AI2 AI를 움직이는 힘 – GPU vs NPU vs TPU, 무엇이 다를까? AI를 움직이는 힘 – GPU vs NPU vs TPU, 무엇이 다를까?인공지능이 작동하려면 ‘두뇌’ 역할을 하는 모델뿐 아니라, 그것을 실행시켜줄 **연산 장치(Compute Unit)**가 필요합니다. 그리고 이 역할을 담당하는 것이 바로 GPU, NPU, TPU 같은 AI 전용 칩입니다. 이번 시리즈 4편에서는 이 3가지 칩셋의 역할, 구조, 차이점에 대해 알아보겠습니다.1️⃣ GPU (Graphics Processing Unit) – AI 시대의 주역원래는 3D 그래픽을 빠르게 처리하기 위한 장치였지만, **병렬 연산에 특화된 구조** 덕분에 AI 연산에서도 핵심 역할을 하게 되었습니다. 대표적으로 NVIDIA의 GPU는 딥러닝 학습과 추론 모두에서 주력으로 사용됩니다.장점: 범용성, 강력한 병렬.. 2025. 5. 30. 국산 AI반도체 상용화에 추경 494억 – LLM 구동 위한 NPU 인프라 구축 본격화 국산 AI반도체 상용화에 추경 494억 – LLM 구동 위한 NPU 인프라 구축 본격화2025년 5월 29일, 과학기술정보통신부는 국산 AI 반도체 상용화를 본격적으로 추진하기 위해 총 494억 원 규모의 추가경정예산을 투입한다고 밝혔습니다. 이는 리벨리온, 퓨리오사AI, 딥엑스 등 국내 NPU 개발 기업들의 기술 상용화에 필요한 실증 및 사업화를 직접 지원하는 내용입니다.💡 국산 NPU가 주목받는 이유NPU(Neural Processing Unit)는 인공지능 연산에 특화된 반도체로, 사람의 뇌처럼 신경망 구조를 기반으로 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 처리하는 역할을 합니다. 기존의 GPU(그래픽처리장치)보다 전력 효율이 높고, AI 모델 실행 속도가 빠르며, 병렬처리에 최적화되어 있어 차세대 AI.. 2025. 5. 29. 이전 1 다음
