인텔 코어 울트라 5 245K 제품을 협찬받아 작성된 리뷰입니다.

지난 번 리뷰에 이어 인텔 코어 울트라 5 245K CPU의 게이밍 성능과 NPU 활용 그리고 특징들에 대해 다루어 보도록 하겠습니다.
게이밍 성능
지난 리뷰에 작성한 게임 테스트 자료에 더하여, BIOS의 보통/성능 모드일 때의 차이와 하위 1% 프레임 자료 및 몇몇 게임을 추가해 보았습니다.
게임 |
설정 |
FHD (1080p) Avg/Low 1% FPS |
UHD (4K) Avg / Low 1% FPS |
오버워치 2 |
최상 |
431 FPS / 377 FPS |
240 FPS / 218 FPS |
PUBG: 배틀그라운드 |
울트라 |
306 FPS / 182 FPS |
132 FPS / 90 FPS |
사이버펑크 2077 |
울트라 + RT |
114.91 FPS / 100.98 FPS |
59.42 FPS / 53.72 FPS |
클레르 옵스퀴르: 33 원정대 |
특급 |
80 FPS / 65 FPS |
52 FPS / 49 FPS |
위 테스트는 BIOS 기본 상태(보통)에서 진행한 것이며 4070 Ti의 모든 클럭을 잘 뽑아내고 있었습니다. 최신에 나온 클레르 옵스퀴르: 33 원정대는 UHD에서 최고 옵션으로 돌렸을 때 매우 힘들어하는 모습을 보여 조금 안스러웠습니다. 저는 주로 패키지 게임을 즐기기 때문에 배그나 오버워치는 아예 안합니다만, 테스트 차원에서 참고차 돌려 보았습니다.(오버워치는 생각보다 잼있더라구요)
무얼 잘못했는지 BIOS에서 최고 성능으로 했을 때 시스템이 불안정하게 동작하는 현상(시네벤치 테스트 중 오류)이 있어 윈도우도 다시 깔아보고 BIOS도 기본 설정으로 바꿔보고 했지만 원인을 찾기가 어려워 최고 성능일 때의 측정은 추후에 조사해 보도록 하겠습니다. 설마 뿔딱(?)을 받은건 아니겠죠…
NPU의 활용

최근 AI가 생활에 깊숙히 파고들어 변화시키고 있다고들 하지만, 실제 컴퓨터 작업을 하면서 체감되는 부분은 그리 크지 않습니다. 그나마 활용이 용이한 도구로는 OpenAI에서 만든 ChatGPT나 구글의 Gemini 정도가 있지만 대부분 클라우드 기반 AI로 구축이 되어 있습니다.
인텔 코어 울트라 5 245K CPU에는 최대 13 TOPS 성능을 가진 NPU가 탑재되어 있습니다. 해당 기능을 어떻게 활용할 수 있는지 그리고 앞으로 AI가 PC 컴퓨팅에 끼칠 영향에 대해 다루어 볼까 합니다.
들어가기에 앞서 NPU의 용도와 목적에 대해 간단히 알아봅시다.
NPU란 Neural Processing Unit의 약자로 신경망 처리 장치를 말합니다. NPU는 주로 AI 연산을 위한 전용 하드웨어입니다. CPU나 GPU보다 훨씬 효율적으로 AI 관련 작업을 처리할 수 있습니다. 참고로, NPU는 GPU나 CPU의 대체를 위해 만들어진 것이 아닙니다. AI 연산에만 특화되어 있으며, 일반적으로 게임 성능이나 일반 프로그램 실행에는 직접 관여하지 않습니다. 특별한 소프트웨어에서는 AI 보조 기능을 활용해 시스템 효율성을 높이는 데 기여합니다.
- AI 기능 가속 (Windows Copilot, MS 365 등) - Windows 11에서 제공하는 Copilot 기능이나 MS Office의 AI 기능 (예: Word의 자동 요약, PowerPoint의 디자인 제안) 등을 로컬에서 더 빠르고 효율적으로 처리합니다. - 예: 로컬에서 사용자 문서 내용 분석 후 요약, 번역, 추천 등 제공.
- 영상/음성 처리 - 웹캠 배경 흐림, 노이즈 제거, 시선 보정 같은 실시간 영상 처리 기능을 CPU보다 훨씬 적은 전력으로 실행합니다. - 영상 회의 플랫폼(예: Zoom, Teams)에서 이러한 기능들이 NPU를 통해 가속됩니다.
- 이미지 및 음성 인식 - 이미지 분류, 객체 인식, 얼굴 인식 등 AI 기반의 비전 처리 작업을 빠르게 실행. - 로컬에서 AI 기반 사진 분류 앱이나 스마트 포토 편집기(예: Adobe Photoshop AI 기능 등)를 더 빠르게 사용.
- 전력 효율 향상 - NPU는 AI 작업을 CPU나 GPU보다 훨씬 적은 전력으로 처리하므로, 노트북 사용 시 배터리 수명 연장에도 도움이 됩니다. - AI 백그라운드 작업(예: 사용자 행동 예측, 자동 성능 조정 등)을 효율적으로 처리.
- 로컬 AI 모델 실행 - GPT 기반 요약기, 음성 비서, 챗봇 등 경량 AI 모델을 클라우드 없이 로컬에서 실행 가능. - 예: Whisper(음성 인식), Stable Diffusion(이미지 생성) 등도 NPU 지원을 받는 프레임워크로 구동 가능 (단, 모델이 NPU 최적화 되어 있을 경우).
마이크로소프트는 AI에 막대한 투자하고 있는 대표적인 기업중 하나입니다. Window 11에 기본으로 내장된 Copilot기능은 현재 NPU를 활용하지는 않지만, 작년에 마이크로소프트가 발표한 Copilet+ PC와 같은 NPU를 기반으로 하는 AI 기술을 선보이고 있습니다. 클라우드를 중심으로 구동되는 AI는 개인 사생활이나 기업 기밀정보가 유출될 수 있는 위험에 항상 노출되어 있습니다. NPU를 활용해 로컬에서 구동되는 AI 시스템은 인터넷이 끊겨도 안정적으로 기능을 수행할 수 있는 장점이 있습니다. 이를 온디바이스 AI라고 부릅니다.

앞서 언급한 Copilet+ PC는 40 TOPS 성능을 가진 NPU를 요구하므로 아쉽게도 사용해 볼수는 없었습니다만 향후 시장에서 AI 활용 여부에 따라 주요하게 고려해야 할 사양이 될 가능성이 커 보입니다. 노트북용 CPU인 인텔 코어 울트라 200V 시리즈에는 이 기능이 탑재되어 있습니다. 특히, 리콜이라는 기능은 내가 윈도우를 사용하는 동안의 화면을 모두 기록하고 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 또한 Cocreator 기능은 스테이블 디퓨전과 같은 이미지 생성기술을 사용자가 쉽게 사용할 수 있도록 하고, Studio Effect는 AI 기술을 활용하여 화상회의를 할 때 시선이 상대방을 주시하도록 도와주는 등의 기능을 합니다.
인텔 코어 울트라 5 245K CPU에 내장된 NPU를 활용 가능한 어플리케이션들은 무엇이 있을까요?
- 마이크로소프트 코파일럿 - 지금은 클라우드 기반 AI지만 향후 NPU 활용으로 확대될 예정
- 어도비 포토샵- 최신 AI 기능을 통해 이미지 생성 및 편집의 자동화
- 윈도우 스튜디오 이펙트 - 배경 효과(표준 흐림), 시선 고정(표준), 자동 프레이밍, 인물 조명
아직은 NPU를 활용도가 그리 높지는 않아 보입니다. NPU를 적극적으로 활용 애플리케이션들이 더 출시하기를 바래봅니다. 얼마전 구글 I/O 2025에서 발표된 AI 관련된 기술을 저는 굉장히 인상 깊게 봤었는데요, 지금 까지는 통상의 인공지능이었다면 이제 부터는 개인화된 AI 시대가 될 것이라는 점을 시사하고 있는 것 같았습니다. 그런 변화의 중심에 NPU는 분명히 굉장히 중요한 역할을 하게될 것입니다.
인텔 퀵 싱크 비디오

인텔 CPU를 골라야 하는 또다른 특징으로 인텔 퀵 싱크 비디오 기능을 들 수 있습니다. 인텔의 그래픽 처리 기술로, 비디오 편집, 코딩, 3D 모델링과 같은 작업에 성능을 향상시키고, 전력 효율을 높여 주는 기술입니다.
- 동영상 편집 프로그램: Adobe Premiere Pro, DaVinci Resolve, HandBrake 등에서 Quick Sync 지원 시 인코딩 속도 대폭 향상
- 영상 스트리밍: OBS Studio, XSplit 등에서 실시간 방송 시 CPU 부하 감소
- 웹 브라우저/미디어 플레이어: Chrome, Edge, VLC 등에서 유튜브·넷플릭스 같은 4K 스트리밍 가속
가장 널리사용되는 비디오 코덱을 대부분지원하며 인텔 코어 울트라 시리즈에는 AV1 인코딩 지원과 더 높은 고해상도 및 고효율 코덱 지원이 추가되었습니다. 또한, 인텔 코어 울트라 CPU의 이름의 끝자리가 K로 끝나는 CPU에서는 Intel Arc GPU의 일부가 내장되어 있어 그래픽과 미디어 성능이 대폭 향상되는 특징이 있습니다.
그 외 저전력 상태에서 동작 가능한 독립 미디어 처리 엔진이 있어 영상 재생이나 스트리밍 시 CPU가 거의 개입하지 않아 소모 전력 효율이 좋습니다.
멀티 GPU 멀티 모니터
Intel XPU에서 로컬 LLM 추론 및 미세 조정 가속기
저는 소프트웨어 엔지니어입니다. 지금 하는 얘기는 개발적인 이야기여서 관심이 없으시면 스킵하셔도 좋습니다. Intel은 로컬에서 LLM을 구동하기 위한 라이브러리인
ipex-llm
을 제공하고 있습니다. 저는 올해부터 AI를 코딩 업무에 본격적으로 도입했습니다. 생산성이 말이 안되는 수준입니다. Cursor IDE라는 도구를 주력으로 사용하고 있는데요, 가능할지는 모르겠지만 Ask 수준의 로컬 LLM 서버를 구동하고 연결하려는 시도를 해볼 수는 있을 것 같습니다.
마치며
이상으로 인텔 코어 울트라 5 245K 활용에 대한 포스팅을 마치겠습니다. 요즘은 오버클럭을 너무 쉽게 할 수 있어 수동으로 오버클러킹하는 맛이 사라져 버린게 못내 아쉽게 느껴졌습니다. 재미있는 장난감을 지원해 주신 인텔 공인대리점의 체험단 행사 관계자 분들께 감사 인사를 전합니다.