GPU 뜻 쉽게 정리해본다면 (+ AI 분야에서 중요한 이유)

최근 챗GPT와 같은 생성형 AI가 폭발적인 인기를 끌면서, GPU라는 용어를 자주 들어보셨을 텐데요. 특히 엔비디아의 주가가 급등하면서 ‘AI 시대의 심장’이라고 불리는 GPU에 대한 관심이 커지고 있습니다.

GPU는 원래 컴퓨터 그래픽을 처리하기 위해 만들어진 장치였지만, 방대한 양의 계산을 빠르게 수행하는 능력 덕분에 인공지능과 머신러닝 분야에서 핵심적인 역할을 하게 되었습니다. 실제로 요즘 AI 관련 뉴스에서 GPU가 없어서 못 판다는 이야기도 심심치 않게 들려오곤 하죠.

그렇기에 이번 포스팅에서는 GPU 뜻부터 시작해서 CPU와의 차이점, 그리고 AI 분야에서 GPU가 왜 이렇게 중요한지까지 쉽게 정리해보려고 합니다. 복잡한 기술 용어는 최대한 쉽게 풀어서 설명해드릴 예정이니, 끝까지 함께 살펴보도록 하죠.

GPU는 Graphics Processing Unit의 약자로, 그래픽 처리 장치를 의미합니다. 말 그대로 컴퓨터에서 그래픽이나 영상을 처리하는 데 사용되는 전자 회로인데요. 우리가 컴퓨터나 스마트폰에서 게임을 하거나 영상을 볼 때, 화면에 나타나는 수많은 이미지들을 빠르게 처리하는 역할을 담당합니다.

GPU라는 용어는 1999년 엔비디아가 GeForce 256을 ‘세계 최초의 GPU’로 마케팅하면서 대중화되었습니다. 이전까지는 그래픽 칩, 3D 가속기 등 다양한 명칭으로 불렸지만, 엔비디아가 3D 지오메트리 연산과 조명 연산을 하드웨어적으로 처리하는 기능을 선보이면서 GPU라는 이름이 정착하게 되었죠.

1> GPU의 구조적 특징

GPU의 가장 큰 특징은 수천 개의 코어를 가지고 있다는 점입니다. 이 코어들은 스트리밍 멀티프로세서로 배열되어 있어서, 병렬로 수천 개의 계산을 동시에 수행할 수 있는데요.

예를 들어, 1920×1080 해상도에서 60FPS로 게임을 실행하려면 이론적으로 1초에 약 1억 2천만 개의 픽셀을 그려내야 하는데, GPU는 이러한 픽셀들을 병렬로 처리하여 화면에 표시할 수 있습니다. 단순히 픽셀을 채우는 것뿐만 아니라, 복잡한 그래픽 파이프라인을 거쳐 3D 그래픽을 표현하는 모든 과정을 빠르게 처리하는 것이죠.

2> GPU의 발전 과정

2007년에는 엔비디아가 CUDA를 개발하면서 GPU의 활용 범위가 크게 확장되었습니다. CUDA는 개발자에게 GPU의 병렬 계산 능력에 직접 접근할 수 있는 소프트웨어 플랫폼으로, 이전보다 훨씬 더 다양한 기능에 GPU를 활용할 수 있게 만들었는데요.

2010년대에 들어서면서 GPU는 레이 트레이싱과 딥러닝을 가능하게 하는 텐서 코어 같은 기능이 추가되었고, 이러한 발전 덕분에 AI 및 머신러닝 애플리케이션의 개발 속도를 높이는 데 핵심적인 역할을 하게 되었습니다.

GPU를 이해하기 위해서는 CPU와의 차이점을 알아보는 것이 중요한데요. 둘 다 컴퓨터의 두뇌 역할을 하는 처리 장치이지만, 작동 방식과 목적이 완전히 다릅니다.

1> 처리 방식의 차이

CPU는 순차 처리에 탁월하여 한 번에 하나의 명령어로 작업을 처리하는 반면, GPU는 여러 작업을 동시에 처리하도록 설계되었습니다. CPU는 복잡한 알고리즘을 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있고, GPU는 단순한 계산을 엄청나게 많이 반복하는 작업에 강점을 보입니다.

쉽게 비유하자면, CPU는 한 명의 뛰어난 요리사가 복잡한 요리를 순서대로 만드는 것과 같고, GPU는 수천 명의 보조 요리사가 동시에 단순한 작업을 분담해서 처리하는 것과 비슷하다고 볼 수 있습니다.

2> 코어 수와 구조

CPU는 더 적은 수의 코어를 가지고 있으며, 각 코어는 강력한 계산 기능을 갖추고 있어 복잡한 작업을 처리하는 데 적합합니다. 일반적으로 소비자용 CPU는 4~16개 정도의 코어를 가지고 있는데요.

반면 GPU는 수천에서 수만 개의 코어를 갖고 있습니다. 각각의 코어는 CPU 코어보다 단순하지만, 숫자가 압도적으로 많기 때문에 병렬 처리에서 엄청난 성능을 발휘할 수 있죠.

3> 활용 분야

CPU는 운영 체제 및 애플리케이션을 실행하는 데 필요한 모든 유형의 컴퓨팅 작업을 처리하며, GPU는 병렬로 실행되는 복잡한 수학 연산을 더 효율적으로 처리합니다.

CPU는 웹 서핑, 문서 작업, 프로그램 실행과 같은 일상적인 작업에 주로 사용되고, GPU는 게임 그래픽, 비디오 편집, 3D 렌더링, 그리고 최근에는 AI 학습과 추론 같은 컴퓨팅 집약적인 작업에 사용됩니다.

그럼 이제 본격적으로 AI 분야에서 GPU가 왜 이렇게 중요한지 알아보도록 하죠. 챗GPT 같은 생성형 AI가 등장하면서 GPU에 대한 수요가 폭발적으로 증가했는데, 그 이유에는 명확한 기술적 배경이 있습니다.

1> AI 학습의 특성과 GPU의 병렬 처리

뉴럴 네트워크라고도 하는 AI 모델은 본질적으로 선형 대수 방정식을 겹겹이 쌓아 만든 수학적 구조와 같습니다. 각 방정식은 한 데이터 조각이 다른 데이터 조각과 연관될 가능성을 나타내는데, 이러한 계산을 수없이 반복해야 하는 것이 AI 학습의 핵심입니다.

딥러닝은 수천만 개의 학습 데이터에서 특징을 추출하기 위한 일련의 계산 알고리즘을 무한히 반복합니다. 그리고 이 작업은 당연히 서너 개의 코어를 지닌 CPU보다 수천 개의 코어로 분산 처리할 수 있는 GPU가 훨씬 유리할 수밖에 없죠.

2> 행렬 연산과 GPU의 최적화

인공신경망의 학습은 수많은 행렬 연산으로 이루어지는데요. 신경망 층 사이에서 가중치 행렬과 입력 행렬을 곱하고, 이를 활성화 함수에 통과시키는 과정을 반복하는 것이 핵심입니다.

행렬 연산은 데이터 병렬성이 매우 높아서 GPU의 대규모 병렬 처리에 안성맞춤이며, 실제로 GPU를 활용하면 수백에서 수천 배의 학습 속도 향상을 이뤄낼 수 있습니다. 2012년 알렉스넷이 GPU로 학습된 심층 신경망을 사용해 이미지넷 대회에서 압도적인 성능을 선보인 것이 GPU 딥러닝의 시작점이 되었죠.

3> 학습 시간 단축의 실제 사례

2012년 AI 분야의 권위자인 앤드류 응 교수는 구글과 협력해 CPU 서버 1000개를 병렬로 연결한 딥러닝 시스템을 개발했습니다. 그런데 이후 연구에서 GPU 단 3개만으로도 동일한 성능을 낼 수 있다는 것이 밝혀졌는데요. 이는 GPU가 AI 연산에 얼마나 효율적인지를 잘 보여주는 사례입니다.

GPU는 학습 및 추론 프로세스를 가속할 수 있기 때문에 AI에 중요하며, CPU를 사용할 때보다 더 빠르고 효율적으로 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다. 특히 복잡한 AI 모델일수록 GPU의 필요성은 더욱 증가하는데, 챗GPT 같은 대규모 언어 모델은 수천 개의 엔비디아 GPU에서 학습 및 실행되고 있습니다.

4> AI 추론 단계에서의 역할

AI 모델을 학습시킨 후에는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 추론 단계가 필요한데요. GPU는 이 추론 단계에서도 중요한 역할을 하며, 예측에 필요한 복잡한 계산을 신속하게 실행하는 능력 덕분에 AI 기반 애플리케이션이 사용자 요청에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다.

순식간에 결정을 내리는 자율주행 자동차나 즉각적인 응답을 제공하는 챗봇 등 AI 모델의 실시간 기능을 활용하려면 GPU가 필수적이라고 볼 수 있습니다.

오늘은 GPU 뜻부터 시작해서 CPU와의 차이점, 그리고 AI 분야에서 GPU가 중요한 이유까지 자세하게 알아보았습니다.

원래 그래픽 렌더링을 위해 만들어진 GPU가 방대한 양의 계산을 빠르게 수행하는 능력 덕분에 인공지능 분야의 핵심 하드웨어로 자리잡게 되었습니다. 특히 병렬 처리 구조가 AI 학습의 반복적인 행렬 연산과 완벽하게 맞아떨어지면서, GPU 없이는 현대의 생성형 AI가 불가능했을 정도로 중요한 역할을 하고 있죠.

개인적으로는 그래픽 처리를 위해 개발된 기술이 우연히 AI 혁명의 핵심 기술이 되었다는 점이 상당히 흥미롭게 느껴지는데요. 앞으로도 AI 기술이 발전하면서 GPU의 중요성은 더욱 커질 것으로 보이며, 관련 기술 발전도 계속해서 주목해볼 필요가 있을 것 같습니다.