왜 최신 AI 서비스에는 CPU 대신 GPU를 쓰는가?

응? 왜? 둘은 뭐가 다른가?

CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)는 컴퓨터에서 서로 다른 역할을 수행하는 프로세서입니다. CPU는 컴퓨터의 "두뇌"와 같으며, 운영 체제 실행, 사용자 입력 처리, 응용 프로그램 실행 등 광범위한 작업을 처리하도록 설계되었습니다. CPU는 일반적으로 코어 수가 적지만 각 코어는 더 넓은 범위의 명령을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

GPU는 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계되었지만, 병렬 처리에 탁월하여 광범위한 응용 분야에서 사용됩니다. GPU는 CPU보다 훨씬 많은 수의 코어를 가지고 있지만, 각 코어는 더 단순한 작업에 최적화되어 있습니다. 이는 GPU가 동시에 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 작업, 특히 선형 대수와 같은 작업에 매우 효율적임을 의미합니다.

특징	CPU	GPU
설계 목적	광범위한 작업 처리	병렬 처리, 그래픽 렌더링
코어 수	적음	많음
코어 복잡성	높음	낮음
활용 분야	운영 체제, 응용 프로그램, 일반 컴퓨팅 작업	그래픽, 머신 러닝, 과학 시뮬레이션, 비디오 편집

 

인공지능의 심장이 된 GPU

인공지능(AI) 기술이 우리 생활 곳곳에 스며들면서, AI 서비스를 제공하는 기반 하드웨어의 중요성이 점점 더 부각되고 있습니다. CPU는 소수의 강력한 코어를 사용하여 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점을 가지며, GPU는 수천 개의 코어를 활용하여 병렬 연산에 특화되어 있습니다. 과거 CPU가 담당했던 연산 작업들을 이제는 GPU가 대체하면서 AI 기술 발전에 가속도가 붙고 있습니다. CPU 대신 GPU를 사용하는 이유는 무엇일까요? 이 글에서는 최신 AI 서비스에서 GPU가 CPU보다 각광받는 이유를 자세히 알아보고자 합니다.

1. GPU, 병렬 연산에 특화된 구조

GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 2D 및 3D 그래픽 처리를 위해 설계되었습니다. GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있어, 수많은 연산을 동시에 처리하는 데 특화되어 있습니다. 반면, CPU(Central Processing Unit)는 소수의 코어를 가지고 있으며, 다양한 작업을 순차적으로 처리하는 데 적합합니다.

AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 수많은 행렬 연산과 파라미터 계산을 요구합니다. GPU의 병렬 처리 능력은 이러한 복잡한 계산을 CPU보다 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 이미지 인식이나 자연어 처리 같은 AI 작업은 수많은 데이터를 동시에 분석해야 하는데, GPU는 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

 

2. AI 모델의 크기, GPU 선택의 중요한 요인

AI 모델의 크기가 커질수록 GPU의 필요성은 더욱 커집니다. 수백만, 수십억 개의 파라미터로 구성된 거대 AI 모델(LLM)은 CPU만으로는 사실상 구동이 불가능할 정도로 연산량이 많습니다. GPU를 사용하면 이러한 대규모 모델도 합리적인 시간 안에 실행할 수 있습니다.

3. CPU vs GPU: 각자의 역할

CPU는 다양한 작업을 수행할 수 있는 범용성을 지닌 반면, GPU는 특정 작업, 특히 병렬 연산에 특화되어 있습니다. AI 서비스에서 CPU는 데이터를 준비하고, GPU는 신경망 연산을 처리하는 방식으로 역할을 분담하는 것이 일반적입니다. CPU가 '생활력이 강한' 학생이라면, GPU는 '수학만 잘하는' 학생에 비유할 수 있습니다.

4. GPU, 렌더링 작업에서도 강력한 성능

GPU는 AI뿐만 아니라 렌더링 작업에서도 CPU보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. GPU는 수천 개의 코어를 활용해 여러 작업을 동시에 처리할 수 있기 때문에, 복잡한 장면이나 대용량 데이터셋을 렌더링하는 데 매우 효율적입니다. CPU 렌더링은 고품질 결과를 얻을 수 있지만, GPU 렌더링은 속도 면에서 훨씬 유리합니다.

 

AI 시대의 필수품, GPU 그래서 NVIDIA가 떡상!

AI 서비스는 대량의 데이터를 병렬로 처리해야 하는 경우가 많으며, GPU는 이러한 연산에 최적화된 구조를 가지고 있습니다. AI 모델의 크기가 커질수록 GPU의 필요성은 더욱 증가하고 있으며, CPU와 GPU는 각자의 장점을 살려 AI 서비스에서 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 따라서 최신 AI 서비스를 구축하고 운영하는 데 있어 GPU는 이제 선택이 아닌 필수적인 요소가 되었습니다.