챗 GPT와 같은 생성형 AI 모델의 등장은 GPU에 대한 세간의 관심을 증폭시켰습니다. AI 모델은 대규모의 데이터를 처리하고 복잡한 문맥에서 자연어를 이해하며 생성하는 데에 GPU의 병렬 처리 능력을 적극적으로 활용합니다. 챗 GPT와 같은 AI의 부상은 GPU가 그동안 주로 게임이나 그래픽 작업에 사용되던 것을 넘어, 지능적으로 자연어를 이해하고 생성하는 작업에 필수적으로 활용되고 있음을 나타냅니다. 이로써 GPU는 높은 연산 능력 덕분에 새로운 시대의 핵심 엔진으로 부상하게 되었습니다.

하지만 아직 사람들의 CPU와 GPU간 차이에 대한 이해는 부족한 편입니다. 그래서 이어지는 글에서 CPU와 GPU의 차이, GPU가 어떻게 챗 GPT와 같은 AI 모델의 학습 및 실행에 기여하는지에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

CPU?

CPU(Central Processing Unit), 다른말로 중앙 처리 장치는 컴퓨터 시스템의 가장 핵심이 되는 부품이라 할 수 있습니다. 수십억 개의 트랜지스터로 구축되고, 여러 개의 코어를 가지며 일반적으로 컴퓨터의 ‘뇌'에 비유됩니다. CPU는 컴퓨터의 ‘뇌’로서 다양한 응용 프로그램 및 작업을 원활하게 처리하여 전체 시스템의 성능에 중대한 영향을 미치며, 오늘날의 모든 컴퓨팅 시스템에 필수적인 요소라 할 수 있습니다.

 

GPU?

GPU(Graphics Processing Unit)는 흔히 우리가 그래픽카드라고 부르는 그래픽 처리 장치입니다. 이름처럼 GPU는 주로 그림, 비디오, 게임 등 그래픽과 관련된 작업에 특화되어 이들을 빠르게 처리합니다. GPU는 다수의 코어를 가지고 있어 대량의 데이터를 동시에 병렬로 처리할 수 있고, 이로써 GPU는 높은 해상도의 이미지를 렌더링하고, 게임에서 부드럽고 현실적인 그래픽을 제공합니다. 최근에는 AI, 딥러닝이나 과학 계산 분야에서도 탁월한 성능을 보여주고 있습니다.

 

그래서 뭐가 다른건데?

CPU와 GPU 모두 컴퓨터의 핵심 부품으로 다양한 작업을 수행하는데에 기여하지만 비슷하면서도 다른 점이 있습니다.

CPU와 GPU 둘 다 연산 능력이 중요하며, 처리 장치라는 이름에서 알 수 있 듯 프로그램을 실행하고, 데이터를 처리하는 등의 작업에 사용됩니다. 또한 두 장치 모두 캐시 메모리를 사용하여 데이터에 빠르게 액세스함으로써 처리 속도를 향상시킵니다.

 

그러나 같은 처리 장치임에도 ‘무엇’을 중점적으로 처리하는지가 둘의 가장 큰 차이라고 볼 수 있습니다. CPU는 보다 범용적인 용도에서 다양한 일반 작업의 처리에 중점을 두고, GPU는 그래픽 작업과 병렬 처리, 즉 딥러닝에서의 행렬 연산과 같은 작업에 특화되어 있습니다.

그리고 CPU는 적은 코어수와 높은 클럭 기반으로 각 코어가 고성능으로 작업을 처리하는 반면 GPU는 많은 코어수와 낮은 클럭으로 대량의 작업을 병렬로 처리하는데에 강점을 지니고 있습니다.

 

GPU를 조금 더 알아보자

위에서 알아본 것 처럼 GPU는 대량의 데이터를 병렬로 처리하는데에 특화된 장치입니다. 그렇다면 데이터를 대량으로 처리해서, 어떤 분야에서 이용하는걸까요?

 

그래픽 및 게임

명칭에서도 알 수 있겠지만 그래픽의 처리가 가장 범용적인 GPU의 사용처입니다. 현실을 자세하게 묘사하는 그래픽과 높은 해상도를 제공하기 위해 고성능 GPU가 필요합니다. 예를 들면 VR, AR, 메타버스, 게임 등의 산업 분야에서 GPU는 빠질 수 없는 장치입니다.

 

영상 편집 및 후속 작업

영화나 동영상을 제작할 때에도 GPU는 중요한 역할을 합니다. 영상 편집 그 자체를 넘어 컬러 그레이딩, 특수 효과 삽입, 이 외의 후속 작업에서도 GPU를 통해 양질의 작업물을 생성합니다.

 

가속화 컴퓨팅

GPU는 과학, 공학 분야의 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하여 복잡한 모델링과 시뮬레이션 작업을 수행합니다. 대규모의 데이터를 처리하는 작업에는 대규모 연산이 필요하고, 이 때 GPU를 사용하면 CPU의 연산보다 압도적으로 빠른 속도로 처리할 수 있습니다. 기상이나 금융 모델링, 의료 영상 분석, 재료 과학 등 다양한 분야에서 GPU의 가속화 컴퓨팅 능력이 활약하고 있습니다.

 

머신러닝과 딥러닝

머신러닝은 크게 규칙 기반과 학습 기반 프로그래밍으로 나뉩니다. 딥러닝은 학습 기반 프로그래밍에 포함되며, 신경망과 같은 구조를 사용하여 문제를 해결하는 방식을 구현하는 기술적인 측면을 나타냅니다. 사물을 인식하고, 자연어를 처리하고, 의료 진단을 하는 등 이미 우리 삶에 밀접하게 스며들어 있습니다.

Chat GPT같은 AI와 가장 연관이 큰 분야도 바로 머신러닝과 딥러닝입니다. ChatGPT는 GPT라는 대형 언어 모델에서 문장의 패턴을 학습하고, 새로운 문장을 생성하는 등 자연어 처리에 대해 사전 훈련하고, 다양한 응용 분야에서 튜닝을 통해 특정 작업에 이용됩니다. 그리고 이 모든 작업은 GPU가 없다면 수행 시간이 몇십 배, 아니 몇천 배까지 차이가 났을 것입니다. 이렇듯 ChatGPT는 GPU를 통해 머신러닝, 딥러닝의 원리와 기술이 통합되어 뛰어난 성과를 내는 대표적인 예시입니다.

 

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