CPU 와 GPU의 차이점, AI에서 GPU가 인기 있는 이유

 

CPU와 GPU의 차이점을 쉽게 설명하자면, 둘 다 컴퓨터의 "두뇌" 역할을 하지만, 하는 일과 스타일이 다르다. 쉽게 접근하면 아래와 같다.

CPU (Central Processing Unit)

"만능 일꾼" 같은 존재이다. 다양한 작업을 순차적으로 처리하는 데 최적화되어 있는데 예를 들어, 문서 작성, 웹 서핑, 게임 로직 계산 같은 복잡하고 순서가 중요한 일을 잘한다. 그래서 복잡한 단일 작업이나 순차적 연산에 강하나 반대로 동시에 많은 일을 처리해야 할 때는 속도가 느려 질 수 있다.

 

비유하면 CPU는 한 명의 똑똑한 요리사가 주방에서 여러 요리를 차례대로 만드는 것과 비슷하다. 스프를 끓이고, 고기를 굽고, 샐러드를 준비하는 식으로 하나씩 집중해서 처리한다.

GPU (Graphics Processing Unit)

"팀플레이 전문가"다. 원래 그래픽 렌더링(화면 그리기)을 위해 만들어졌는데, 수천 개의 작은 코어가 동시에 단순한 계산을 엄청 빠르게 처리할 수 있다. 그래서 반복적이고 병렬적인 작업(예: 이미지 처리, 수학 연산)에 탁월하다. 반대로 복잡한 순차 작업은 CPU에 비해 약하다.

 

비유하자면 GPU는 수백 명의 요리사가 각자 한 가지 단순한 일을 맡아서 동시에 하는 것과 같다. 예를 들어, 한 사람은 감자만 깎고, 다른 사람은 양파만 썰고, 또 다른 사람은 고기만 굽는 식으로 병렬 작업을 하는 것이다.

AI에서 GPU가 인기 있는 이유

AI, 특히 딥러닝은 엄청난 양의 데이터를 동시에 처리해야 한다. 예를 들어, 인공지능이 사진 속 고양이를 인식하려면 수백만 개의 픽셀 데이터를 분석하고, 수학 계산(행렬 연산)을 반복해야 하는데 이런 작업은 CPU가 하나씩 처리하기엔 너무 느리다. 반면 GPU는 수천 개의 코어가 이 계산을 동시에 수행하니까 훨씬 효율적이다.

 

비유하자면 AI 학습은 마치 거대한 레스토랑에서 수백 명의 손님에게 동시에 음식을 내놓아야 하는 상황인데 CPU 혼자 요리하면 손님들이 다 기다리다 떠나버리지만, GPU는 수백 명의 요리사를 동원해서 한 번에 음식을 뚝딱 만들어내는 것이다.

그래서 GPU의 병렬 처리 능력이 AI의 대규모 연산 요구를 충족시켜줘서 딥러닝, 머신러닝에서 "최애 하드웨어"로 자리잡고 있다.

 

마지막으로 NVIDIA 에서 올린 영상을 보면 이해가 쉬울듯 하다.