GPU란 무엇인가 | 그래픽 처리기부터 AI 컴퓨팅까지 확장된 코어 역할 완전정리

GPU란 무엇인가 ❘ 그래픽 처리기부터 AI 컴퓨팅까지 확장된 코어 역할 완전정리

 

GPU는 그래픽 처리를 넘어 AI와 머신러닝의 핵심 연산장치로 진화했으며, 병렬처리 구조를 통해 CPU 대비 수십 배 빠른 대량 연산을 수행하여 딥러닝과 과학 컴퓨팅을 가속화하는 현대 컴퓨팅의 필수 하드웨어입니다.

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GPU란 무엇인가

 

GPU(Graphics Processing Unit)는 수학 연산을 빠른 속도로 수행하는 전자 회로입니다.

원래 컴퓨터 그래픽스와 이미지 처리를 전담하는 특수 목적 프로세서로 개발된 그래픽 처리장치는 1980년대에 처음 등장했습니다.

1999년 엔비디아가 자사의 첫 지포스 그래픽카드였던 '지포스 256'을 세계 최초의 GPU라고 홍보한 이후부터 GPU란 명칭이 일반화되었습니다.

초기에는 별달리 화려한 그래픽 요소가 없던 PC 환경에서 '그래픽 가속기'나 '비디오 디스플레이 프로세서(VDP)' 같은 다양한 이름으로 불렸지만, 현재는 그래픽 처리를 넘어 인공지능, 과학 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다.

GPU 정의와 기능을 이해하려면 먼저 CPU와의 차이점을 파악해야 합니다.

CPU가 '컴퓨터의 두뇌'로서 범용적이고 복잡한 명령어를 순차적으로 빠르게 처리하는 데 특화되어 있다면, GPU는 대량의 단순한 연산을 동시에 처리하는 병렬 연산에 최적화되어 있습니다.

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GPU와 CPU 차이 - 직렬과 병렬의 차이

 

컴퓨터의 두 핵심 프로세서인 CPU와 GPU는 근본적으로 다른 설계 철학을 가지고 있습니다.

CPU는 직렬 연산 방식을 사용하여 명령어를 한 번에 하나씩 순서대로 빠르게 처리하는 데 효과적이며, 이는 PC 구동에 요구되는 복잡하고 다양한 명령어 처리를 빠르게 수행하는 데 효율적입니다.

반면, GPU는 다량의 데이터를 실시간 처리하는 데 특화된 병렬 연산 구조를 사용합니다.

소량의 고성능 코어를 탑재한 CPU와 달리 GPU는 작고 미세한 병렬 연산 코어를 칩 하나에 수백~수천 개씩 탑재하고 이를 통해 다량의 그래픽 데이터를 분산 처리합니다.

CPU vs GPU 구조 비교

특성	CPU	GPU
코어 수	소수(4~64개)	다수(수천~수만 개)
처리 방식	직렬(순차) 처리	병렬(동시) 처리
코어 성능	개별 코어 고성능	개별 코어 상대적 저성능
최적 작업	복잡한 로직, 순차 연산	단순 반복 연산, 대량 데이터
메모리 접근	낮은 지연시간	높은 대역폭
활용 분야	운영체제, 일반 애플리케이션	그래픽, AI, 과학 계산

 

CPU와 GPU의 가장 큰 차이점 중 하나는 CPU가 더 적은 코어를 사용하고 선형적인 순서로 작업을 수행하는 경향이 있다는 것입니다.

어느 하나가 더 뛰어난 개념이 아니라, 용도에 따른 효율이 다르다고 이해해야 합니다.

만약 GPU로 CPU를 대체할 경우 '노는 코어'가 많고 코어당 계산 능력은 떨어져 오히려 PC 속도는 더 느려질 가능성이 높습니다.

더 자세한 CPU와 GPU의 아키텍처 차이는 NVIDIA의 CUDA 프로그래밍 가이드에서 확인할 수 있습니다.

CUDA C++ Programming Guide — CUDA C++ Programming Guide

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GPU 병렬처리 구조의 핵심

GPU 병렬처리 구조는 현대 컴퓨팅의 혁명을 가능케 한 핵심 기술입니다.

GPU는 수천 개의 코어로 이루어진 매니코어 아키텍처를 갖고 있습니다.

이 코어들은 단순한 구조를 가지면서 단일 명령으로 다중 데이터를 동시에 처리하는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 방식으로 동작합니다.

병렬처리의 작동 원리

전통적 CPU 처리
작업1 → 작업2 → 작업3 → 작업4 (순차적)
총 소요시간: 4단위

GPU 병렬 처리
작업1 ┐
작업2 ├─ 동시 실행
작업3 │
작업4 ┘
총 소요시간: 1단위

 

GPU는 CPU의 명령을 받아서 발행하는 커맨드 프로세서, 명령들을 각각의 연산 코어들에게 적절하게 스케줄링 및 분배해 줄 디스패치 등 복합적인 기능을 수행합니다.

이러한 구조는 특히 그래픽 렌더링에서 빛을 발합니다.

수천 개의 독립적인 작은 단계로 나눌 수 있는 작업을 GPU는 여러 코어에 분산하여 동시에 컴퓨팅 작업을 할 수 있으며, 이러한 멀티 프로세싱 기능은 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 알고리즘이 일반적인 이미지 및 동영상 처리, 과학 시뮬레이션, 특히 머신러닝과 같은 영역에서 GPU가 CPU보다 상당한 이점을 제공합니다.

병렬처리의 효율성에 대해 더 알아보려면 IBM의 GPU 설명 페이지를 참고하세요.

GPU란 무엇인가요? | IBM

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통합 GPU vs 독립 GPU

GPU는 시스템 구성 방식에 따라 통합 GPU(Integrated GPU)와 독립 GPU(Discrete GPU)로 구분됩니다.

통합 GPU (내장 그래픽)

 

통합 GPU는 CPU와 같은 칩에 내장되어 있거나 메인보드에 직접 탑재된 형태입니다.

내장 처리는 전용 비디오 메모리가 거의 또는 전혀 없기 때문에 상대적으로 느린 시스템 RAM을 놓고 CPU와 경쟁할 수 있습니다.

IGP는 현재 최대 128GB/s의 대역폭을 가진 시스템 메모리를 사용하는 반면, 개별 그래픽 카드는 VRAM과 GPU 코어 간에 1000GB/s 이상의 대역폭을 가질 수 있습니다.

 

통합 GPU의 특징

• 전력 소모가 적음
• 발열이 낮음
• 가격이 저렴함 (추가 비용 없음)
• 일반적인 사무 작업, 웹 브라우징에 적합
• 시스템 메모리를 공유하여 사용

독립 GPU (별도 그래픽 카드)

 

독립 GPU는 별도의 확장 카드 형태로 제공되며 전용 비디오 메모리를 갖추고 있습니다.

 

독립 GPU의 특징

• 전용 VRAM(Video RAM) 보유
• 고성능 그래픽 처리 가능
• 게임, 3D 렌더링, AI 학습에 필수
• GPU 메모리 GDDR(Graphics Double Data Rate) 사용
• 높은 전력 소모와 발열

최신 AMD 프로세서, 최신 인텔 프로세서, 애플 프로세서, PS5 및 Xbox Series 등을 포함한 "통합 메모리 아키텍처"(UMA) 시스템에서는 CPU 코어와 GPU 블록이 동일한 RAM 풀과 메모리 주소 공간을 공유합니다.

이는 통합 GPU의 성능 향상에 기여하고 있습니다.

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GPGPU(General-Purpose GPU) - 범용 컴퓨팅의 혁명

GPGPU는 'GPU의 범용 연산'으로 직역할 수 있으며,

CPU가 처리하던 연산 작업을 GPU에서도 수행할 수 있도록 하여 전체적인 연산 속도를 향상시키는 기술입니다.

GPU의 발전에서 가장 획기적인 전환점은 2006년 GPGPU 개념의 등장이었습니다.

2006년 엔비디아에서 G80 아키텍처를 내놓으면서 시대의 흐름이 바뀌었습니다.

그 이전까지의 GPU 컴퓨팅이 그래픽 처리에 덧붙여진 보조적인 기능이었다면, 엔비디아 CEO 젠슨 황은 아예 미래의 그래픽카드는 '연산 전용 장치'로서 역할이 바뀔 것이라는 비전을 제시하고 원하는 연산을 병렬로 처리하는 기능을 중심에 놓고 그것을 확장해서 그래픽 연산기능을 제공하는 아키텍처를 출시했습니다.

CUDA의 등장

 

2006년 11월에 CUDA(Compute Unified Device Architecture)가 발표되었고, 2007년 6월 23일에 CUDA SDK가 배포되었습니다.

CUDA는 GPU의 가상 명령어 집합 및 병렬 컴퓨팅 요소에 직접 접근하여 컴퓨트 커널을 실행할 수 있도록 하는 소프트웨어 계층입니다.

2007년, Nvidia는 CUDA를 개발하였으며, 이는 개발자에게 GPU의 병렬 계산 능력에 직접 액세스할 수 있는 소프트웨어 플랫폼이자 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)로, 이전보다 더 다양한 기능을 위해 GPU 기술을 활용할 수 있도록 했습니다.

CUDA는 C, C++, Python, Fortran 등 산업 표준 언어를 사용하여 GPU 프로그래밍을 할 수 있게 함으로써 일반 개발자들도 GPU를 쉽게 활용할 수 있는 길을 열었습니다.

CUDA 프로그래밍에 대한 상세한 정보는 NVIDIA CUDA 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.

NVIDIA CUDA

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GPU 메모리 GDDR의 중요성

GPU의 성능을 좌우하는 핵심 요소 중 하나는 바로 메모리 시스템입니다.

GPU에는 칩이 필요에 따라 액세스하고 변경할 수 있는 코드와 데이터를 저장하는 데 사용되는 전자 메모리인 자체 고속 액세스 메모리(RAM)가 있습니다.

GDDR(Graphics Double Data Rate) 메모리

GPU 전용 메모리인 GDDR은 일반적인 시스템 RAM과는 다른 특성을 가지고 있습니다.

널리 사용되는 GPU 메모리는 두 가지 종류가 있는데, Graphics Double Data Rate 6 Synchronous Dynamic Random-Access Memory (GDDR6)와 그 이후 세대인 GDDR6X입니다.

GDDR6X는 사용되는 비트당 전력 소비량이 GDDR6보다 15% 적지만, GDDR6X가 더 빠르기 때문에 전체 전력 소비량은 더 높습니다.

 

GDDR 메모리의 특징

• 높은 메모리 대역폭 (최대 1TB/s 이상)
• 대량의 데이터 병렬 처리에 최적화
• 고속 데이터 전송 지원
• GPU 연산에 특화된 설계

HBM(High Bandwidth Memory) 등 차세대 GPU 메모리 기술도 등장하고 있으며,

특히 AI 및 고성능 컴퓨팅 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다.

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GPU 렌더링부터 머신러닝까지 - 다양한 활용 분야

GPU의 활용 범위는 그래픽 렌더링에서 시작하여 현재는 AI와 과학 컴퓨팅의 핵심으로 확장되었습니다.

1. 그래픽 렌더링 및 게임

GPU의 본래 목적인 그래픽 처리는 여전히 중요한 활용 분야입니다.

2010년대에 들어서면서 GPU 기술은 훨씬 더 많은 기능을 갖추게 되었는데, 아마도 그 중 가장 중요한 것은 카메라에서 나오는 빛의 방향을 추적하여 컴퓨터 이미지를 생성하는 기술인 레이 트레이싱, 딥 러닝을 가능하게 하도록 설계된 텐서 코어일 것입니다.

3D 게임, 영화 제작, 건축 시각화 등에서 GPU 렌더링은 필수적입니다.

2. 인공지능과 딥러닝

GPU는 최신 인공지능의 핵심 요소가 되어 이미지 인식부터 자연어 처리에 이르기까지 모든 것을 지원하는 복잡한 AI 모델의 학습과 배포를 가능하게 합니다.

딥러닝은 인공신경망 모델을 사용해 방대한 데이터로부터 유의미한 패턴을 학습하는 기계학습 기법이며, 심층 신경망의 학습에는 어마어마한 연산량이 필요한데, 바로 이 연산을 가속하는 데 GPU가 결정적인 역할을 했습니다.

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

이러한 반복적인 행렬 연산은 GPU의 병렬처리 구조와 완벽하게 맞아떨어집니다.

 

GPU AI 컴퓨팅 활용 사례

AI 학습 프로세스
데이터 입력 → 전처리 → 모델 학습(GPU) → 추론(GPU) → 결과 출력

GPU의 역할
- 대량의 행렬 곱셈 연산
- 역전파(Backpropagation) 계산
- 가중치 업데이트
- 배치 처리 최적화

 

2012년 AI 분야의 세계적인 권위자인 앤드류 응 교수는 구글과 협력해

CPU 서버 1000개를 병렬로 연결한 딥러닝 인프라 '구글 브레인 신경망 시스템'을 개발했습니다.

이는 CPU만으로도 딥러닝이 가능하지만 GPU를 사용하면 훨씬 효율적이라는 것을 보여주는 사례입니다.

더 자세한 머신러닝에서의 GPU 활용은 Google Cloud의 AI용 GPU 가이드를 참고하세요.

GPU란 무엇이며 AI에 왜 중요한가요?

3. 과학 컴퓨팅 및 시뮬레이션

과학 기술 컴퓨팅 분야에서는 슈퍼컴퓨팅의 핵심 자원으로 GPU가 사용되고 있으며,

기상 예측, 분자 동역학, 천체 물리학 시뮬레이션 등에서 계산 속도를 비약적으로 높이는 데 GPU가 기여하고 있습니다.

GPU는 다양한 산업 분야에서 제품 워크스루, CAD 도면, 의료 및 지진/지구 물리학 이미징을 포함한 복잡하고 전문적인 애플리케이션의 경험과 교육 기능을 향상시키기 위해 많이 찾고 있습니다.

4. 암호화폐 채굴 및 블록체인

비트코인과 이더리움 같은 암호화폐의 채굴에도 GPU가 광범위하게 사용됩니다.

복잡한 해시 계산을 반복적으로 수행해야 하는 암호화폐 채굴은 GPU의 병렬처리 능력이 빛을 발하는 또 다른 분야입니다.

5. 빅데이터 분석

빅데이터 분석 분야 역시 GPU 활용이 늘어나는 추세이며, 대규모 데이터에 대한 ETL 처리, SQL 쿼리, 머신러닝 분석 등에 GPU가 사용되면서 기존 CPU 기반 분석 대비 수십 배의 성능 향상을 이뤄내고 있습니다.

RAPIDS와 NVIDIA CUDA를 통해 데이터 사이언티스트는 NVIDIA GPU의 머신 러닝 파이프라인을 가속화하여 데이터 로딩, 프로세싱, 트레이닝과 같은 머신 러닝 작업 시간을 몇일에서 몇 분으로 단축할 수 있습니다.

RAPIDS 같은 GPU 가속 라이브러리에 대한 정보는 NVIDIA RAPIDS 페이지에서 확인할 수 있습니다.

NVIDIA CUDA-X Data Science

 

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GPU 시장의 현재와 미래

GPU 시장은 AI 붐과 함께 급성장하고 있습니다.

2024년 4분기에만 블랙웰 아키텍처가 110억 달러의 매출을 올리며 해당 분기 매출의 28%를 담당했습니다.

현재 GPGPU용 GPU 시장은 엔비디아가 거의 독점하고 있으며, 엔비디아는 GPU뿐만 아니라 AI 가속기 전체에서도 90% 이상 점유율을 지녔습니다.

주요 GPU 제조사

1. NVIDIA

• GeForce 시리즈 (게이밍)
• RTX 시리즈 (워크스테이션)
• Tesla/A100/H100 시리즈 (데이터센터)
• CUDA 생태계 주도

2. AMD

• Radeon 시리즈 (게이밍)
• Instinct 시리즈 (데이터센터)
• ROCm 플랫폼 제공

3. Intel

• Arc 시리즈 (게이밍)
• Data Center GPU Max 시리즈
• oneAPI 플랫폼

클라우드 GPU 서비스의 확산

GPUaaS 서비스는 AI 분야에서만 필요한 것이 아니라 과학 시뮬레이션 같은 고성능 컴퓨팅(HPC), 그래픽 렌더링, 블록체인 같은 영역에서도 활용성이 높습니다.

Amazon EC2를 사용하면 클라우드에서 GPU를 쉽게 대여하고 실행할 수 있으며, GPU를 활용하여 비디오 편집, 렌더링 그래픽, 인공 지능(AI) 및 기타 병렬 처리 기능을 위한 처리 능력을 활용합니다.

AWS, Azure, Google Cloud 등 주요 클라우드 제공업체들은 모두 GPU 인스턴스를 제공하고 있으며, 이는 고가의 GPU 하드웨어를 직접 구매하지 않고도 필요할 때 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.

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GPU 선택 가이드 - 용도별 최적 GPU

GPU를 선택할 때는 사용 목적에 따라 고려해야 할 사항이 다릅니다.

게이밍용 GPU 선택 기준

1. 해상도와 프레임레이트 목표
   • 1080p 60fps: RTX 4060, RX 7600 수준
   • 1440p 144fps: RTX 4070, RX 7800 XT 수준
   • 4K 60fps 이상: RTX 4080, RX 7900 XTX 이상
2. VRAM 용량
   • 1080p: 8GB
   • 1440p: 12GB
   • 4K: 16GB 이상
3. 레이 트레이싱 지원
   • NVIDIA RTX 시리즈
   • AMD RDNA 3 아키텍처

AI 및 딥러닝용 GPU 선택 기준

TensorFlow, PyTorch, CUDA 등 널리 사용되는 머신러닝 프레임워크와의 호환성을 확보해야 하며,

강력한 소프트웨어 생태계는 생산성과 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

1. VRAM 용량이 가장 중요
   • 개인 연구/학습: 16GB (RTX 4060 Ti 16GB, RTX 4070)
   • 중소규모 프로젝트: 24GB (RTX 4090, RTX 6000 Ada)
   • 대규모 모델 학습: 40GB 이상 (A100, H100)
2. 텐서 코어 지원
   • NVIDIA Tensor Cores
   • 혼합 정밀도(Mixed Precision) 연산 가속
3. CUDA Compute Capability
   • 최신 딥러닝 프레임워크 호환성 확인
4. 메모리 대역폭
   • HBM2/HBM3 메모리 탑재 모델 우선

PyTorch 및 TensorFlow 같은 프레임워크 설정은 NVIDIA Deep Learning AI 페이지에서 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.

NVIDIA cuML

전문 워크스테이션용 GPU

1. CAD/3D 모델링
   • NVIDIA Quadro/RTX Professional 시리즈
   • AMD Radeon Pro 시리즈
   • ECC 메모리 지원
2. 영상 편집
   • NVENC/NVDEC 하드웨어 인코더
   • CUDA 가속 지원하는 편집 소프트웨어 확인

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GPU 성능 최적화 팁

GPU의 성능을 최대한 활용하기 위한 실용적인 팁들을 소개합니다.

1. 드라이버 업데이트

최신 그래픽 드라이버는 성능 향상과 버그 수정을 포함하므로 정기적으로 업데이트하는 것이 중요합니다.

2. 온도 관리

GPU는 고온에서 성능이 저하되므로:

• 케이스 내부 통풍 확보
• 먼지 제거
• 필요시 추가 쿨링 솔루션 고려

3. 전력 공급 확인

고성능 GPU는 많은 전력을 소비하므로 충분한 용량의 파워 서플라이가 필요합니다.

4. 병목 현상 방지

• CPU와 GPU의 균형
• 충분한 시스템 RAM
• 빠른 스토리지(SSD)

5. CUDA/ROCm 최적화

GPU 작업은 구성과 앱 개발 측면에서 모두 까다로운 작업이며, 작업을 수행하기 위해 GPU를 준비하려면 CUDA 드라이버 및 쿠다 툴킷을 설치 및 구성하고, 필요한 쿠다 라이브러리를 설치해 GPU 효율성을 극대화하고 GPU의 연산 리소스를 활용해야 합니다.

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결론 - GPU의 미래

 

GPU는 단순한 그래픽 처리장치에서 현대 컴퓨팅의 핵심 연산 엔진으로 진화했습니다.

AI의 발전은 GPU를 인공지능과 데이터 분석에 없어서는 안 될 핵심 자원으로 자리매김하게 했으며, 특히 딥러닝과 같은 고성능 연산 작업에서 GPU의 처리 속도와 성능은 AI 모델의 결과물에 직접적인 영향을 미칩니다.

GPU 정의와 기능을 이해하고, GPU와 CPU 차이를 파악하며, GPU 병렬처리 구조의 강점을 활용하는 것은 현대 개발자와 연구자에게 필수적인 지식이 되었습니다.

통합 GPU vs 독립 GPU의 선택, GPGPU(General-Purpose GPU)를 통한 범용 컴퓨팅, GPU 메모리 GDDR의 중요성, 그리고 GPU 렌더링부터 머신러닝까지의 다양한 활용 사례는 GPU가 얼마나 광범위하게 사용되고 있는지를 보여줍니다.

GPU AI 컴퓨팅 활용은 계속해서 확대되고 있으며, 양자 컴퓨팅, 신경형태학적 컴퓨팅 등 차세대 기술과의 결합도 기대되고 있습니다.

고성능 AI 컴퓨팅 자원을 대량으로 지원하기 위한 움직임이 활발하며, GPU는 국가 AI 경쟁력의 핵심으로 자리잡고 있습니다.

앞으로 GPU는 더욱 발전하여 우리의 일상과 산업 전반에 더 깊숙이 자리잡을 것입니다.

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참고자료

• NVIDIA CUDA Documentation: https://docs.nvidia.com/cuda/
• Google Cloud GPU for AI: https://cloud.google.com/discover/gpu-for-ai
• AWS GPU 설명: https://aws.amazon.com/ko/what-is/gpu/
• IBM GPU 가이드: https://www.ibm.com/kr-ko/think/topics/gpu

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