제습기 원리, 종류, 구매 시 체크 포인트




1. 제습기의 원리

🌬️ 제습기는 공기 중의 수분을 제거하는 기기

핵심은 “기체 → 액체”로 물을 응축시켜 제거하는 원리야.

📌 기본 작동 과정 (냉각식 기준):

  1. 습한 공기 유입: 공기 중의 수증기를 포함한 습한 공기가 제습기 내부로 들어감

  2. 냉각기 통과: 공기가 냉각 코일을 통과하면서 수분이 응축되어 물방울로 변함 (기체 → 액체)

  3. 물 제거: 생성된 물은 물통(물받이 탱크)이나 배수 호스를 통해 배출

  4. 건조한 공기 배출: 습기가 제거된 공기를 다시 방으로 내보냄


🔧 2. 제습기의 종류

종류 설명 장점 단점
냉각식 (콤프레서 방식) 에어컨 원리처럼 공기 냉각 후 수분 응축 전력 효율 좋고 강력함 기온 낮으면 성능↓, 소음 다소 있음
제온식 (흡착식) 제습제가 수분 흡수 → 히터로 수분 증발시키고 배출 저온에서도 잘 작동, 조용함 전력 소모 많음, 유지비↑
복합식 냉각식+흡착식 조합 계절 상관없이 효율적, 전천후 비싸고 무거움
펠티어식 (반도체 냉각) 소형 반도체 냉각 장치로 제습 소형 제품에 적합, 조용함 제습량 매우 적음, 소규모 용도에만

 


3. 제습기를 왜 써야 할까?

  • 곰팡이 예방: 습한 환경은 곰팡이, 집먼지진드기의 천국 🦠

  • 쾌적한 실내 유지: 여름철 눅눅함 줄이고 뽀송한 느낌

  • 빨래 건조: 실내 건조 시 습기 제거 효과

  • 가구/전자기기 보호: 습기로 인한 변형/고장 방지

  • 제습 → 에어컨보다 저렴한 전기료


🔍 4. 제습기 구매 시 체크 포인트

항목 설명
제습 용량 (ℓ/일) 하루 동안 제거 가능한 수분량
→ 10ℓ 이상 = 거실/가정용 적당
물통 용량 너무 작으면 자주 비워야 해서 불편
소음 40~50dB 정도면 조용한 편
에너지 효율 1등급이면 전기료 아낌 (많이 쓰는 여름엔 중요!)
이동성 바퀴 유무, 무게
자동 제습 / 습도 조절 자동 꺼짐/켜짐 기능으로 전력 절감 가능
건조 기능 빨래 건조용 바람 방향 조절, 타이머 등

 





🛒 5. 추천 제습기 모델 (2025년 기준)

💎 1. LG전자 오브제컬렉션 DQ203PECA

  • 용량: 20L/day

  • 장점: 듀얼 인버터, 습도 자동 조절, 바람 방향 조절(빨래용)

  • 특징: 디자인 깔끔, 조용함, 에너지 효율 1등급

  • 💰 가격대: 약 50~60만 원

LG전자 DQ203PECA

 


🌟 2. 삼성전자 비스포크 제습기 AY18CG7500GED

  • 용량: 18L/day

  • 장점: 모던한 디자인, 필터 포함, 스마트싱스 연동

  • 특징: 빨래 건조 기능 탁월, 물통 투명

  • 💰 가격대: 약 40~50만 원

삼성전자 AY18CG7500GED

 


🧺 3. 위닉스 DXWE210-NGK

  • 용량: 21L/day

  • 장점: 위닉스 특유의 강력 제습, 빨래 건조 모드 탑재

  • 특징: 대용량 물통(6L), 자동 습도 감지

  • 💰 가격대: 약 40~50만 원

위닉스 DXWE210-NGK

 


🧳 4. 샤오미 스마트 제습기 (미지아)

  • 용량: 약 13L/day

  • 장점: 가성비, 미홈 앱 연동, 미니멀 디자인

  • 특징: 방마다 쓰기 좋음, 저소음

  • 💰 가격대: 약 15만 원 내외

샤오미 제습기

 


🧼 5. 위니아 EDH16DNWC

  • 용량: 16L/day

  • 장점: 무난한 성능 + 저렴한 가격

  • 특징: 저소음, LED 디스플레이, 6L 물통

  • 💰 가격대: 약 30만 원대

위니아 EDH16GDW

 


🧠 6. 제습기 사용 팁

  • 🔁 닫힌 공간에서만 사용 → 문, 창문 닫고 작동해야 효과 있음

  • 💧 물통 자주 비우기 → 물 넘치면 작동 멈춤

  • 🧦 빨래 건조 시 → 제습기 앞에 빨래 두고 바람 방향 위로

  • 🔄 필터 청소 주기적 → 먼지 필터 달린 경우 2주 1회 권장

  • 🌡️ 온도 15도 이하 = 흡착식/복합식 유리함

  • 🕐 예약 기능 사용해 시간당 전기료 절감 가능


⚖️ 7. 브랜드 비교 간단 정리

브랜드 특징
LG/삼성 디자인+성능+인버터+안정성, 가격은 비쌈
위닉스/위니아 제습 성능 강력, 가성비 좋음, 실속형
샤오미 저렴하고 스마트 기능, 미홈 연동
쿠쿠/파세코 등 저가형 라인 많음, 간단한 공간용에 적합

✅ 정리하면…

  • 고급형(대용량/자동제습/빨래건조): LG 휘센, 위닉스 20L

  • 가성비/중형: 위니아 16L, 샤오미 12L

  • 디자인+스마트 기능 중시: 삼성 비스포크

벽걸이 에어컨 설치 위치, 설치비 절약, 스탠드 에어컨과의 비교




무더위가 날이 갈수록 심해짐에 따라 선풍기 하나만으로는 견디기 힘든 세상이 되었다.

어떤 형태로든 집에 에어컨이 필수로 자리잡고 있는데 지난 포스팅의 이동식 에어컨에 이어 벽걸이 에어컨에 대해 알아보고 적당한 에어컨을 골라보도록 하자.

✅ 벽걸이 VS 스탠드 성능 차이

항목 벽걸이 에어컨 스탠드 에어컨
냉방 능력 보통 6~9평형 (약 23kW) 대개 10~30평형 (약 510kW 이상)
냉방 속도 빠르지만 작은 공간에 한정 넓은 공간도 빠르게 냉방 가능
풍량 비교적 약함 강한 풍량, 바람 조절 범위 넓음
에너지 소비 상대적으로 적음 전력 소비량 높음 (고용량 모델)

요약:

  • 벽걸이형은 작은 방, 원룸, 사무실 등에 적합.

  • 스탠드형은 거실, 대형 공간, 상업용 공간에 적합.


✅ 벽걸이 VS 스탠드

설치 장소 및 제약

항목 벽걸이 에어컨 스탠드 에어컨
설치 위치 벽 상단 (고정) 바닥 위 (자유도 있음)
설치 공간 벽면만 확보되면 설치 가능 바닥 공간 필요 + 실외기 배치 고려
배관/배선 벽 내부 또는 외부 배관 필요 설치 경로 길 경우 시공 복잡할 수 있음

요약:

  • 벽걸이형은 공간 차지가 거의 없으나, 설치 시 벽면 구조가 중요함.

  • 스탠드형은 설치 자유도가 있으나 바닥 공간 확보가 필요.


✅ 벽걸이 VS 스탠드 비용 비교

항목 벽걸이 에어컨 스탠드 에어컨
제품 가격 보통 30만 ~ 90만 원 100만 ~ 250만 원 이상
설치 비용 10만 ~ 20만 원 20만 ~ 40만 원 이상
유지비 (전기료) 적음 많음 (고용량이라 소비 전력 높음)

요약:

  • 벽걸이형이 초기 비용, 유지비 모두 저렴함.

  • 스탠드형은 가격이 높고 전기료도 많이 듬.


✅ 벽걸이 VS 스탠드 장단점 정리

🌿 벽걸이 에어컨

장점

  • 공간 절약 (바닥 안 씀)

  • 전기료 적음

  • 소형 공간에 최적화

  • 상대적으로 저렴

단점

  • 냉방 범위 제한

  • 벽면에 구멍 필요 (설치 제약)

  • 강한 냉방은 어려움


🌬️ 스탠드 에어컨

장점

  • 강력한 냉방 성능

  • 넓은 공간도 커버 가능

  • 다양한 냉방 모드 & 풍량 조절

단점

  • 크고 무거워서 공간 차지

  • 전기료 부담

  • 제품 가격과 설치비 높음


✅ 추천 기준

상황 추천 유형
원룸, 작은 방 벽걸이 에어컨
거실, 넓은 공간 스탠드 에어컨
전기료 걱정 있음 벽걸이 에어컨
가족 단위 사용 스탠드 에어컨
이사 자주 함 벽걸이 or 이동식 고려

 




 

✅ 벽걸이 에어컨의 가장 효율적인 설치 위치

📍 실내기 (벽걸이 본체)의 위치 기준:

항목 권장 위치 이유
높이 천장에서 20~30cm 아래 찬 공기는 아래로 내려가기 때문에 높은 위치가 냉방 효율 ↑
방향 방 안쪽을 향한 벽 (창문 반대편) 찬 바람이 공간 전체에 골고루 퍼지도록
주변 가구, 커튼 등 장애물 없는 곳 바람막힘 없이 원활한 순환 필요

비추천 위치

  • 창문 위 (열기 유입)

  • TV나 책장 위 (열 발생, 바람 막힘)

  • 침대 바로 위 (직바람 → 건강에 안 좋음)


✅ 벽걸이 에어컨의 적절한 설치 장소 (공간별 팁)

공간 적합 여부 설명
작은 방 (6~9평) 벽걸이형의 이상적인 사용 공간
거실 공간이 너무 넓으면 효율 떨어짐
주방 열기 많아 냉방 비효율적, 기름때도 문제
다락방/천장 낮은 곳 에어컨이 너무 낮게 달리면 냉기 퍼짐 ↓

💡 Tip: 실외기 설치도 중요한데, 실내기와의 거리(배관 길이)는 5m 이하, 높이 차는 3m 이하가 이상적이에요.

🏠 거실 + 방 구조

거실과 방이 연결된 집에서 에어컨 한 대로 두 공간을 시원하게 만들고 싶을 때

✅ 설치 위치 추천:

  • 거실과 방 중간 벽 또는 거실 중앙 벽 상단

  • 방으로도 찬 바람이 일정 부분 들어가게끔 거실→방 방향으로 풍향 설정

📌 팁:

  • 방문을 항상 열어둬야 두 공간 모두 냉방 가능

  • 에어컨 앞에 장애물(소파, 장식장) 없는 곳이 좋아요

  • 가장 자주 머무는 공간 기준으로 설치 위치를 정하는 것이 효율적


🪟 벽면이 부족한 방 (예: 양쪽이 창문)

창문이 방 양쪽 벽에 있어 일반적인 벽면 설치가 어려운 경우

✅ 설치 위치 추천:

  • 창문 위 벽면 공간이 충분하다면 거기에 설치

  • 창문과 창문 사이의 좁은 벽면 또는 천장 모서리 공간 활용

  • 불가능할 경우, 상부장 위처럼 가구 위를 고려할 수도 있음

📌 팁:

  • 천장과 최소 15~30cm 간격 있어야 바람 순환에 유리

  • 창틀에 가깝게 설치하면 외부 열기 유입 주의 (단열 보완 필요)


🛏️ 침대가 방 중앙에 있는 구조

침대가 벽 쪽이 아니라 중앙에 배치되어 있어서 벽면 설치 시 바람이 직접 닿을 수 있는 구조

✅ 설치 위치 추천:

  • 침대 발 방향 벽면 상단 (직바람 방지)

  • 또는 침대 측면 벽면 중간 지점 (공기 흐름을 양쪽으로 퍼지게)

  • 가능하다면 코너 쪽 대각선 방향에서 바람이 방 전체로 퍼지게 설치

📌 피해야 할 위치:

  • 침대 머리맡 바로 위 (직바람 → 수면 방해, 건강에 악영향)

  • 침대 정면에서 바로 쏘는 위치 (장시간 사용 시 냉방병 유발 가능)


✅ 공통 설치 시 체크리스트

 

항목 권장 조건
실내기 높이 천장에서 약 20~30cm 아래
바람 방향 방 전체를 가로지르도록
실외기 거리 5m 이하 유지
벽면 상태 시멘트 벽 또는 단단한 합판 벽이 이상적
배수 경로 자연스럽게 배수 가능한 경사면 확보


✅ 효율적인 사용 방법

  1. 문과 창문 닫기: 냉기가 새지 않도록 밀폐 유지

  2. 커튼/블라인드 사용: 햇빛 차단하면 실내 온도 상승 억제

  3. 선풍기 병행: 냉기를 순환시켜 에너지 효율 ↑

  4. 에코모드, 타이머 기능 적극 사용: 불필요한 가동 시간 줄이기

  5. 필터 청소 주기적: 막힌 필터는 냉방 효율↓, 전력 소모↑


✅ 설치/이전 비용을 줄이는 팁

🔧 설치비 아끼는 꿀팁

설명
실외기 위치를 실내기 가까이에 배관 짧으면 자재비, 시공비 ↓
기존 에어컨 배관 재활용 벽 타공 없이 시공 가능 시 비용 ↓ (단, 노후 배관은 비추천)
벽에 타공이 이미 되어 있다면 설치가 간편해지고 비용도 ↓
고층 아파트 베란다 실외기실 이용 크레인, 고소 작업 불필요 → 설치비 ↓
배수구 근처 설치 배수 호스가 짧으면 누수 위험도 ↓
여름철 성수기 피해서 설치 봄, 가을은 설치 대기 짧고 비용↓

🔄 이전 설치 비용 절약법

  • 이사 전에 배관 분리 및 청소 요청: 이전 시 기존 자재 재사용 가능

  • 에어컨을 분리한 기사에게 재설치도 의뢰: 동일 기사 시 비용 할인 가능

  • 설치 거리와 조건 사진 미리 공유: 불필요한 추가 비용 방지


📌 비용 + 효율 최적의 설치 조건

✅ 실내기: 높은 벽면, 중앙 쪽 벽에 설치
✅ 실외기: 가까운 베란다 or 외벽, 통풍 잘 되는 곳
✅ 배관 길이 3~5m 이하 유지
✅ 기존 구멍/배선 재활용 가능 여부 체크
✅ 설치는 비성수기 (봄, 가을)에 미리 준비

AI CPU(딥러닝)를 설치하면 동영상 편집, 그래픽 작업, 게임 성능이 좋아질까?




일반 가정에서 범용으로 웹서핑, 문서 작업 등 기본적인 사용 용도 외에 좀 더 전문적(CPU파워를 많이 요구하는) 작업을 한다면 AI CPU는 일반 CPU보다 얼마나 도움이 될까?

🧠 1. 일반 CPU vs AI CPU – 핵심 차이 요약

항목 일반 CPU (예: i7, Ryzen 7) AI 최적화 CPU (예: Xeon, M1/M2, AI 특화 내장)
주 용도 게임, 일반 작업, 영상 편집 등 AI 추론, 머신러닝 연산 최적화
명령어 구성 일반적인 연산에 최적화 벡터/행렬 연산, 추론 명령어 포함
게임 성능 👍 뛰어남 😐 차이 없음 or 낭비
가격/가성비 💸 훨씬 유리 ❗비싸고 효율 떨어짐

 


🎮 2. 게임에서는 왜 일반 CPU가 더 좋을까?

✅ 대부분의 게임은 AI 연산이 아니라 물리/그래픽/로직 중심

  • 게임 엔진은 CPU의 싱글코어 성능 + IPC (명령어 처리속도)에 크게 의존

  • AI CPU의 벡터 연산 능력은 거의 사용되지 않음

  • 심지어 오래된 게임/레거시 게임은 고클럭 CPU에서 더 잘 돌아감


🧱 3. AI CPU는 게임에 어떻게 동작할까?

  • AI CPU는 대체로 추론용 특화 → 예: 이미 학습된 AI 모델을 빠르게 돌리는 용도

  • 게임에선 그런 모델이 거의 없음

  • 극히 일부 최신 게임에서 AI 기능이 들어가도, 대부분은 GPU 또는 클라우드 AI로 처리됨

예외: AI 기능이 들어가는 게임 상황

  • DLSS (딥러닝 기반 업스케일링) → NVIDIA GPU의 Tensor Core가 처리

  • 적응형 NPC 인공지능 → 서버 또는 게임엔진 내 처리

  • 실시간 음성/텍스트 분석 → 대부분 클라우드 기반

🧩 즉, 게임 자체는 CPU의 AI 명령어를 거의 사용하지 않음


⚙️ 4. 성능 외 고려 요소

요소 일반 CPU AI CPU
메인보드 호환성 범용 (B660, B650 등) 서버급 보드 필요 가능성
업그레이드 유연성 매우 유연 제한적 (ECC 메모리 요구 등)
전력 효율 적당 높거나 과소비 가능
발열/쿨링 적당 고발열일 수 있음
소프트웨어/게임 최적화 대부분 잘 됨 최적화 안 됨, 일부 호환 이슈 가능

📌 예시로 본 CPU 선택

게임용 예산대 추천 CPU (일반) AI CPU 대안 (추천 안 함)
중급 (가성비) Intel i5-14400F, AMD Ryzen 5 7600X Xeon E 시리즈 (비싸고 비효율적)
고급 (고성능) Intel i7-14700K, Ryzen 7 7800X3D Xeon Scalable, AMD EPYC (과잉스펙)

✅ 결론

게임용이라면 일반 고성능 CPU가 가장 적절.
AI CPU는 게임에 투자 대비 효율이 거의 없음. 오히려 비싸고 발열/전력/호환성 문제까지 생길 수 있음.




 

🎬 동영상 편집 & 🎨 그래픽 작업용 PC

이런 작업은 보통 멀티스레드 성능, 코어 수, 캐시 용량, 그리고 GPU와의 궁합이 중요.


✅ 일반 CPU (예: AMD Ryzen, Intel Core)

👍 장점

  • 높은 싱글코어 성능 → Adobe Photoshop, Illustrator 같은 툴에 유리

  • 코어/스레드가 많은 모델 (Ryzen 9, Core i9)은 멀티스레드 성능도 강력 → 영상 렌더링에도 좋음

  • 메인보드/메모리 호환성 우수 → 구성 자유도 높음

  • 가성비 좋음 (성능 대비 비용이 안정적)

👎 단점

  • AI 관련 명령어 최적화 부족 (예: 실시간 딥러닝 효과, 자동 보정 등에서 느릴 수 있음)

  • 고급 AI 기능 활용 시 GPU 의존도가 높음


🤖 딥러닝 CPU (예: Intel Xeon with DL Boost, Apple M2 Pro/Max, AMD EPYC with AVX-512)

👍 장점

  • AI 기반 필터, 실시간 자동 보정, 업스케일링 등에 강함
    (예: Adobe의 AI 기반 자동 색보정, 노이즈 제거 등)

  • 고속 캐시 + 고대역폭 메모리 지원 → 4K 이상 고해상도 영상 처리에 유리

  • M1/M2 칩처럼 GPU + Neural Engine 통합된 경우, 하드웨어 가속 활용 가능

👎 단점

  • 일반적인 그래픽 작업/렌더링에는 큰 차이 없음

  • 비싸고, 발열/전력소모도 증가

  • 일부 소프트웨어에서 최적화 미흡 (예: Adobe 제품군은 GPU 중심 최적화가 많음)


🔍 실제 용도 기준 비교

작업 종류 일반 CPU 딥러닝 최적화 CPU
Photoshop, Illustrator 👍 매우 적합 👌 약간 오버스펙
Premiere Pro, DaVinci 👍 코어 수 중요 👌 일부 AI 효과엔 좋음
3D 렌더링 (Blender 등) 👍 GPU + CPU 조합이 핵심 👌 단순 렌더엔 차이 적음
AI 기반 자동 보정, 업스케일링 👌 사용은 가능하나 느림 👍 강력한 실시간 처리
비용 효율 👍 좋음 ❌ 비쌈 (성능 대비 가격↑)
시스템 구성 유연성 👍 범용 보드 사용 가능 ❌ 서버급 보드 필요 시 불편

🏁 결론 요약

상황 추천 CPU
일반적인 영상 편집 & 그래픽 작업 중심 고성능 일반 CPU (예: Ryzen 7/9, Core i7/i9)
AI 기반 자동 편집, 업스케일링 많이 사용 AI 최적화 CPU or Apple M1/M2 시리즈
3D + 영상 + AI 모두 다룬다면 🔁 CPU + 고성능 GPU 조합이 최적

네트워크 없이 집에서 로컬 AI PC로 AI를 사용하는 방법




일반적으로 클라우드 AI를 사용하는데 네트워크가 반드시 연결되어 있어야 한다. 네트워크 연결 없이도 사용 가능하도록 NPU를 포함한 로컬 AI PC로 AI를 활용하면 어떨까?

🔧 NPU, TPU, GPU? – AI PC의 핵심 칩셋 비교

항목 GPU (Graphics Processing Unit) NPU (Neural Processing Unit) TPU (Tensor Processing Unit)
주 목적 병렬 연산, 그래픽 처리, AI 연산 가능 AI 연산 최적화 (추론, 일부 학습) 대규모 AI 연산 (학습/추론)
개발사 NVIDIA, AMD, Intel 등 Qualcomm, Intel, Apple 등 Google
특징 범용, 연산력 강함, 전력 소모 큼 저전력, 실시간 AI 처리에 강점 클라우드 중심, 고성능
사용 위치 PC, 워크스테이션, 서버 스마트폰, AI PC, IoT 기기 구글 클라우드 데이터센터
예시 NVIDIA RTX 4080, AMD Radeon Snapdragon X Elite NPU, Apple M3 NPU Google TPU v4

요약

  • GPU: 범용 고성능, 그래픽 & AI 모두 가능

  • NPU: AI 특화, 저전력 & 실시간 반응

  • TPU: 클라우드 특화, 대규모 AI 연산 전용

 


🖥️ 로컬 AI PC vs 클라우드 AI – 성능 비교 및 장단점

🚀 성능 비교

  • 로컬 AI PC (예: Snapdragon X Elite + 45TOPS NPU):

    • 작은/중간 모델은 실시간 처리 가능 (예: Stable Diffusion, Whisper)

    • 대형 모델 (GPT-4, LLaMA2 70B 등) 은 어렵거나 제한적 실행

  • 클라우드 AI:

    • 수천 개의 GPU/NPU 클러스터를 이용한 연산

    • GPT-4, Gemini, Claude 등 최신 모델 가능

💡 로컬 AI는 속도 빠름 + 오프라인, 클라우드는 스케일 큼 + 최신모델 활용 가능


📊 장단점 정리

항목 로컬 AI PC 클라우드 AI
속도 빠름 (인터넷 불필요) 지연 있음 (네트워크 의존)
보안/개인정보 유리함 (데이터 로컬 저장) 민감한 데이터 유출 우려
비용 초기 비용 ↑ / 장기 ↓ 사용량에 따라 계속 과금
접근성 하드웨어 필요 인터넷만 있으면 됨
모델 한계 큰 모델 실행 어려움 대형 모델 자유롭게 사용 가능
확장성 제한적 (기기 성능에 의존) 무제한 확장 가능 (클러스터 활용)

 


🪟 Windows 11 AI 기능 – AI PC와의 연관성

🧠 주요 기능 소개

기능 설명 AI PC 필요 여부
Copilot in Windows 윈도우 내에서 실행되는 AI 비서 (텍스트 명령, 설정, 요약 등) ❌ (클라우드 기반)
Recall (곧 출시 예정) 사용자의 PC 활동을 타임라인처럼 기억하고 검색 ✅ (NPU 필요)
Studio Effects 웹캠 영상에 AI 필터 적용 (눈맞춤, 배경 흐림 등) ✅ (NPU 필요)

💡 Copilot은 클라우드 기반이지만, Recall과 Studio Effects는 로컬 AI PC(NPU 내장)에서만 사용 가능


📌 요약

  1. NPU는 로컬에서 AI 추론 작업에 최적화된 칩셋, GPU보다 저전력으로 AI 처리 가능

  2. TPU는 클라우드 전용, 대규모 모델 실행에 탁월

  3. 로컬 AI PC는 빠르고 개인 데이터 보호에 유리, 하지만 대형 모델은 제한됨

  4. Windows 11의 일부 AI 기능은 NPU 탑재 AI PC에서만 사용 가능

 




 

가정용 로컬 AI PC에 적합한 CPU는 크게 NPU가 탑재된 최신 CPUGPU 기반 AI 연산에 적합한 일반 CPU 두 가지 방향으로 나뉨.


✅ NPU 탑재 CPU – 로컬 AI 기능에 최적

Windows 11의 Copilot, Recall, Studio Effects, AI 앱 추론 등을 로컬에서 처리하려면 NPU 탑재 CPU가 필요.

🔵 Intel Core Ultra (Meteor Lake, 2024~)

모델명 특징 탑재 기기
Core Ultra 5 125H 보급형 NPU 포함 미니 PC, 중급 노트북
Core Ultra 7 155H 가장 널리 쓰이는 AI CPU 노트북/NUC
Core Ultra 9 185H 고성능 + AI 고급 크리에이티브 노트북

✔️ 내장 NPU (VPU): 약 11~15 TOPS 성능
✔️ Windows 11 AI 기능 완전 지원

Core Ultra 9 185h

 


🔴 AMD Ryzen AI (Phoenix 시리즈, 2024~)

모델명 특징 탑재 기기
Ryzen 7 8845HS 고성능 Ryzen AI 1세대 노트북
Ryzen 9 8945HS 하이엔드 모델 노트북
Ryzen 7 8840U 저전력 모델 얇은 노트북

✔️ NPU 탑재, Studio Effects 일부 지원
✔️ Recall 지원 여부는 아직 Intel 우선 대응

Ryzen 9 8945HS

 


🟡 Snapdragon X Elite (Arm, 2024~)

특징 탑재 기기
ARM 기반 AI SoC, 배터리 효율↑ Surface Laptop 6, Lenovo Yoga Slim 7x 등

✔️ NPU 성능은 매우 높음 (45 TOPS 이상)
✔️ Windows Recall, Copilot 등 최적화
✔️ 다만 x86 앱 호환성은 일부 제한적

Snapdragon X Elite


✅ NPU 미탑재 CPU – GPU 연산에 적합한 CPU

이들은 NPU는 없지만, 외장 GPU를 활용한 AI 작업에 적합.

CPU 특징
Intel Core i5-13400 / i7-13700 가격 대비 성능 우수, 데스크탑 조립용
AMD Ryzen 7 5700X / 7700X 멀티코어 성능 우수, GPU와 조합 적합
Apple M1/M2/M3 (Mac) AI 가속기 포함, macOS 기반 AI 앱 운영 가능

✔️ NPU는 없지만 Stable Diffusion, Whisper, LLM 등 실행 가능
✔️ 외장 GPU (RTX 3060 이상)와 조합 시 고성능 AI 연산 가능


🔍 어떤 CPU가 로컬 AI PC에 적합한가?

목적 추천 CPU
Windows AI 기능 중심 (Recall, Studio 등) 🔹 Intel Core Ultra 7 155H 이상
AI 작업 + 가정용 + 가벼운 사용 🔹 AMD Ryzen 7 8845HS
🔹 Intel Core Ultra 5 125H
Stable Diffusion, LLM, 음성 인식 등 고성능 AI 작업 🔹 Intel i5-13400 + RTX GPU
🔹 Ryzen 7 5700X + GPU

 


🛠 가정용 로컬 AI PC 팁

  • 현재 NPU는 노트북 또는 미니PC 위주로 보급 중, 데스크탑용 CPU는 2025 중반 이후 출시 예정

  • 데스크탑으로 구성한다면 GPU 연산 기반으로 가는 게 현실적인 선택

  • AI + 일반 사용(웹, 문서, 영상 편집)을 균형 있게 원한다면 Core Ultra 기반 미니PC or 노트북이 매우 좋음

윈도우 작업 관리자에서 NPU가 0%인 이유.




🔍 NPU가 사용되지 않는 이유 – 흔한 오해

💡 NPU는 일반적인 앱이나 OS 작업에서 기본적으로 동작하지 않음.
NPU는 특정한 조건에서만 활성화. 일반적인 웹서핑, 문서작업, 게임, 유튜브 감상 같은 활동에서는 CPU/GPU가 주로 일을 하고, NPU는 그냥 쉬고 있음.


⚙️ NPU는 언제 작동하나요?

다음과 같은 경우에 NPU가 활성화 됨

  1. Windows 11에서 NPU 기능을 활용하는 앱 사용 시

    • 예: Windows Studio Effects (눈맞춤, 자동 프레이밍, 배경 흐림 등 웹캠 관련 기능)

    • 예: Recall 기능 (사용자의 활동을 인식하고 기록하는 신기능)

  2. NPU 최적화된 앱 또는 라이브러리 사용 시

    • 예: ONNX Runtime이나 DirectML 등에서 NPU 실행 타겟으로 명시한 경우

    • 예: Edge 브라우저에서 Copilot이 로컬 AI 추론을 사용할 때 (일부 기능 한정)

  3. 개발자가 직접 NPU 연산을 호출하도록 구현한 경우

    • 예: PyTorch/ONNX 모델을 NPU에 올리도록 설정한 AI 앱

  4. Qualcomm, Intel, AMD에서 제공하는 SDK로 만든 AI 앱 사용 시

    • Snapdragon X 시리즈의 경우 Qualcomm AI Engine SDK 필요

    • Intel은 OpenVINO, ONNX 지원 등을 통해 NPU에 작업 위임 가능


📊 그럼 왜 작업 관리자에서 NPU 사용량이 0%일까?

이유:

  • Windows의 기본 작업 관리자(Task Manager)는 대부분 CPU/GPU 중심으로 리소스를 모니터링

  • NPU는 시스템에 따라 Performance Counters 또는 전용 API로만 모니터링 가능

  • Qualcomm, Intel 등은 자체 툴로 모니터링하는 경우가 많음

    • 예: Qualcomm Dev Kit에 포함된 Perf Viewer, AI Dashboard

    • 또는 Intel NPU SDK 툴

✅ 즉, NPU는 작동 중인데 작업 관리자가 그걸 보여주지 못하는 경우가 많다는 점!


🎯 요약

질문 답변
NPU가 항상 0%로 나와요 일반 앱/OS는 NPU 사용 안 함, 또는 모니터링 툴이 감지 못함
언제 작동하나요? Studio Effects, Recall, NPU 지원 AI 앱에서 작동
어떻게 확인하나요? 제조사 전용 툴 또는 개발자용 디버깅 툴 이용

🛠️ 참고 팁

  • Intel NPU 포함 CPU 사용 중이라면 Intel OpenVINO + ONNX 모델 테스트를 해보면 실제 NPU가 작동하는지 확인 가능.

  • Qualcomm 기반 AI PC (Snapdragon X 등)은 Windows 11의 Dev Home 앱에서 Studio Effects 실행해보면 바로 작동.




🧠 NPU를 실제로 사용하는 AI 앱들

앱/기능 플랫폼 작동 방식
Windows Studio Effects Windows 11 눈맞춤, 배경 흐림 등 NPU로 영상 처리
Recall Windows 11 AI PC NPU로 사용자 활동 요약/기억 기능
Live Captions Windows 11 Whisper 기반, 일부 AI PC는 로컬 NPU 추론
Edge Copilot Microsoft Edge 로컬 + 클라우드 혼합 AI 사용
Adobe Firefly Creative Suite 일부 기능 로컬 추론 준비 중
OBS Studio 플러그인 오픈소스 웹캠 AI 필터 효과 (NPU 활용 가능 예정)

대부분 ONNX Runtime, DirectML, OpenVINO, Qualcomm SDK 등을 통해 NPU 연산을 수행합니다.

🟢 Windows 자체 기능을 통한 NPU 테스트

✅ Studio Effects (Windows 설정)

  • 설정 > 블루투스 및 장치 > 카메라 > Windows Studio Effects

  • 눈맞춤, 자동 프레이밍, 배경 흐림 설정 후 카메라 앱 실행

  • 실행 중 Task Manager 또는 전용 모니터링 툴에서 NPU 활성 여부 확인