컴퓨터에서 GPU의 역할 CPU와 차이점

GPU는 Graphic Processing Unit의 약어로, 그래픽 처리 장치를 가리킵니다. 이는 컴퓨터 시스템에서 그래픽과 이미지 처리를 담당하는 특수한 하드웨어입니다. GPU는 CPU(중앙처리장치)와 비슷한 구조를 가지고 있지만, 병렬 처리에 특화되어 있어 수많은 픽셀과 다각형을 빠르게 계산할 수 있습니다. 그래서 3D 그래픽 작업, 비디오 및 사진 편집, 과학 및 기술 계산, 딥 러닝 및 인공지능 등의 작업에 사용됩니다. 

GPU를 쓰는 비디오카드의 일종

 

CPU와 GPU의 차이점

 

CPU와 GPU는 컴퓨터에서 다르 목적과 응용 프로그램에 사용되는 두 가지 유형의 프로세서입니다. 

 

CPU(중앙처리장치)

• 중앙 처리 장치는 컴퓨터의 뇌로 불리며, 다양한 작업을 순차적으로 처리합니다.
• 사용자의 키 입력에 따라 하드 드라이브에서 정보를 불러오는 등 상호작용이 필요한 작업을 수행합니다.
• 캐시 메모리가 많은 몇 개의 코어로 구성되어 있습니다.
• 작업을 빠르게 처리하고 보여주는  것을 강조합니다. (Low Latency)

CPU(그래픽처리장치)

• 화명의 그래픽을 실행하고 이미지를 동시에 렌더링하는 역할을 합니다. 
• 복잡한 문제를 수천 개 또는 수백만 개의 작업으로 분할하여 동시에 처리합니다. 
• 수백 개의 코어로 구성되어 있으며, 수천개의 스레드를 동시에 처리할 수 있습니다.
• 단위 시간당 처리할 수 있는 작업량을 강조합니다.(High Throughput)
• 그래픽, 암호화페 재굴, 과학 연구, 게임, AI 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

GPU와 비디오카드

 

GPU는 보통 비디오 카드라고 불리는 별도의 하드웨어로 제공됩니다. 비디오 카드에는 GPU 외에도 메모리, 전원 공급장치, 쿨러 등이 포함됩니다. 비디오카드는 컴퓨터의 메인보드에 연결되어 있으며, 모니터와 같은 디스플레이 장치와도 연결됩니다. 비디오 카드 성능은 GPU의  성능과 메모리의 용량과 속도에 영향을 받습니다. 

 

GPU의 역사

 

GPU의 역사는 1990년대에 시작됩니다. 당시에는 2D 그래픽만을 지원하는 비디오 카드가 주로 사용되었습니다. 하지만 3D 그래픽이 발전하면서, CPU만으로는 그래픽 처리에 부담이 커졌습니다. 이를 해결하기 위해, 3D그래픽을 전문적으로 처리하는 GPU가 개발된 것입니다. 최초의 GPU는 1990년 나이바에서 출시한 GeForce 256입니다. 이후에도 아티, 인텔, AMD 등 여러 회사에서 GPU를 개발하고 발전시켰습니다. 

 

GPU의 역할 확장

 

현재 GPU는 단순한 그래픽 처리뿐만 아니라, 범용 계산에도 사용됩니다. 범용계산이란, CPU가 전통적으로 수행하던 수학적이고 논리적인 계산을 GPU로 수행하는 것입니다. GPU는 병렬처리가 가능하기 때문에, 많은 양의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. 이러한 특성은 인공 지능, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 분야에서 유용하게 사용됩니다. 예를 들어, 구글의 알파고나 알파제로는 GPU를 사용하여 인간보다 뛰어난 바둑 실력을 갖게 되었습니다. 

 

*병렬처리: 프로그램 명령어를 여러 프로세서에 분산시켜 동시에 수행하는 것을 말합니다. 이 방법은 대용량 테이터를 처리할 때 수행 속도를 극적으로 단축시킬 수 있습니다.

 

 

최근 몇년 동안 GPU는 일반적인 그래픽 처리를 넘어 고성능 병렬 처리를 위한 범용 계산 용도로 사용되고 있습니다. 이러한 GPU의 병렬 처리 능력은 특히 인공지능 및 딥 러닝 분야에서 대규모 데이터셋에 대한 학습 및 예측 작업을 가속화하는 데 활용되고 있습니다. 최근에는 NVIDIA, Intel, AMD 등이 대표적인 GPU 제조업체입니다.

 

 

아이리스 Xe, 인텔 내장 CPU와 메모리 공유하는 통합 GPU - Wealth Infotech