GPU란? CPU와 차이점 및 특징

GPU란? CPU와 차이점 및 특징

GPU와 CPU는 모두 컴퓨터의 연산을 처리하는 장치지만, 그 목적과 구조, 사용 방식에 있어 차이가 있습니다. 이번 포스팅에서는 CPU와 GPU의 기본 개념, 구조적 차이, 각각의 역할과 용도, AI 및 게임에서의 활용 차이 등을 쉽게 설명해 드리겠습니다.

GPU

 GPU (Graphics Processing Unit) - 그래픽처리장치

• 목적: 대량의 간단한 연산을 병렬로 처리하는 데 최적화된 전용 처리기입니다.
• 코어 수: 수백에서 수천 개의 작은 코어를 가짐.
• 특징: 이미지 처리, 영상 렌더링, 딥러닝 연산 등에 특화됨, 병렬 처리 성능이 뛰어남
• 사용 예시: 3D 게임 그래픽 처리, 비디오 렌더링, 인공지능 학습 등

 CPU (Central Processing Unit) - 중앙처리장치

• 목적: 다양한 작업을 빠르게 전환하면서 처리하는 범용 처리기입니다.
• 코어 수: 보통 4~16개 정도의 강력한 코어를 가짐.
• 특징: 복잡한 연산과 제어를 잘함 (예: 운영체제, 앱 실행, 논리 처리), 싱글 스레드 성능이 뛰어남
• 사용 예시: 워드 작업, 웹 브라우징, 운영체제 구동 등

	CPU	GPU
코어 수	적고 강력한 코어	많고 가벼운 코어
처리 방식	직렬 처리 (순차적)	병렬 처리 (동시 다발적)
활용 분야	일반 컴퓨팅, 논리적 처리	그래픽 처리, 대규모 수치 계산
유연성	높음 (다양한 작업에 적합)	낮음 (특정 작업에 최적화됨)

 

AI에 최적화된 GPU는 일반 GPU와는 조금 다르게, 딥러닝 학습과 추론 연산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있게 만들어졌습니다.

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 왜 AI에 GPU가 필요한가?

딥러닝 모델은 수많은 행렬 연산과 벡터 계산을 반복하는 구조입니다. 이런 연산은 병렬로 처리할 수 있는데, GPU가 바로 그 병렬 처리에 특화된 장치입니다. 예를 들어, GPT 같은 모델은 훈련 시 수백억 개의 파라미터를 수많은 데이터셋에 걸쳐 업데이트해야 하니까, CPU로는 시간이 너무 오래 걸리기 때문에 GPU를 사용합니다.

 

  AI용 GPU 특징

병렬 처리 능력	수천 개의 코어로 동시에 연산 처리 가능
고속 메모리	연산 처리에 필요한 대용량 데이터를 빠르게 주고받음 (예: HBM, GDDR6X)
Tensor Core 지원	AI 연산에 특화된 전용 코어 (NVIDIA의 경우)
FP16, INT8 연산 최적화	AI는 꼭 고정밀(float32)로 계산할 필요가 없기 때문에, 더 빠르고 효율적인 연산이 가능

 

 대표적인 AI용 GPU (2024~2025 기준)

제조사	모델	특징
NVIDIA	A100, H100, L40, RTX 4090	현재 가장 많이 사용됨. 특히 H100은 GPT 같은 대형 모델에 필수급
AMD	MI250X, MI300	AI용 시장 점유율을 조금씩 넓히는 중
Intel	Gaudi2, Gaudi3	최근 AI 전용으로 진입, AWS 등에서 사용 중

 사용처

• 대형 모델 학습: GPT, BERT, Stable Diffusion 등
• AI 추론 서버: 검색엔진, 챗봇, 음성 인식 등
• 클라우드 서비스: AWS, Azure, Google Cloud의 GPU 인스턴스

AI GPU는 병렬 연산 + 고속 메모리 + AI 전용 하드웨어(Tensor Core 등)로 딥러닝을 빠르게 학습하고 추론할 수 있게 도와주는 슈퍼 컴퓨팅 장치입니다.

 

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