CPU 와 GPU 차이점

CPU 와 GPU 차이점 

- CPU (Central Processing Unit) 중앙처리장치

- GPU (Graphic Processing Unit) 그래픽처리장치

 

• CPU와 GPU는 컴퓨터의 핵심적인 처리 장치로 서로 다른 역할과 특징을 가집니다. CPU는 중앙 처리 장치로, 다양한 일반 컴퓨팅 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 이에 반해, GPU는 그래픽 처리 장치로, 대량의 데이터를 병렬로 처리하는 데 특화되어 있습니다​​.
  
  
• CPU는 몇 개의 강력한 코어를 가지고 있어 연속적이고 순차적인 작업 처리에 적합합니다. 일반적인 컴퓨팅 작업, 예를 들면 문서 작성, 웹 브라우징, 데이터베이스 관리 등을 빠르게 처리할 수 있습니다. 반면, GPU는 수백에서 수천 개의 코어를 가지고 있어, 병렬 데이터 처리에 효과적입니다. 이러한 특성 때문에 GPU는 고성능 그래픽 작업과 대규모 데이터 처리 작업에 주로 사용됩니다​​.
  
  
• 인텔은 1971년 최초의 상용 마이크로프로세서를 도입한 이후로 CPU 혁신에서 오랜 역사를 쌓아왔습니다. 인텔® CPU는 데이터 센터 및 클라우드에서의 고성능 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서에서 에지에서의 전력 효율적인 인텔® 코어™ 프로세서에 이르기까지 다양한 확장형 AI 경험을 지원합니다. 또한, 인텔® 코어™ Ultra 프로세서는 내장 인텔® Arc™ GPU와 통합 NPU인 인텔 AI Boost를 갖추고 있어, 전원 효율성과 성능 간의 최적의 균형을 제공합니다​​.
  
  
• 구매 결정 시, CPU와 GPU 중 어떤 것을 더 중요하게 고려해야 하는지는 사용자의 필요와 예산에 따라 달라집니다. 휴대폰과 태블릿 같은 기기는 별도의 GPU를 탑재하지 않으며, 성능 좋은 CPU를 사용한 제품이 좋을 수 있습니다. 반면, 사진이나 비디오 편집, 게임 플레이와 같은 작업에는 전용 GPU를 사용하는 모델이 더 적합할 수 있습니다​​.
  
  
• 결론적으로, CPU와 GPU는 컴퓨팅 시스템 내에서 서로 보완적인 역할을 하며, 최적의 컴퓨팅 경험을 위해서는 이 두 처리 장치의 조합이 중요합니다​​.

GPU - 인공지능과 딥러닝

 

1. 병렬 처리:
   • CPU와 달리 속도가 높은 몇 개의 코어가 아닌 많은 처리 코어를 갖고 있습니다.
   • 이러한 코어는 병렬로 작업을 처리하므로 여러 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다.
   • 병렬 처리는 고도로 집중적인 그래픽 작업에 특히 유용합니다.
2. 정점 및 픽셀 처리:
   • GPU는 주로 정점 처리와 픽셀 처리 두 가지 기능에 중점을 둡니다.
   • 정점 처리는 좌표 시스템과 3D 모델을 2D 이미지로 변환하는 작업입니다.
   • 픽셀 처리는 개별 픽셀을 렌더링하고 텍스처, 조명 및 셰이딩을 적용하여 최종 이미지를 생성합니다.
3. 메모리와 RAM:
   • GPU는 자체적인 RAM (비디오 메모리)을 갖고 있어 처리한 데이터를 저장합니다.
   • 이 RAM은 그래픽 작업과 관련된 대량의 정보를 효율적으로 처리하기 위해 최적화되어 있습니다.
   • GPU는 텍스처, 셰이더 및 기타 시각적 요소를 처리하기 위해 이 메모리에 효율적으로 접근할 수 있습니다.
4. 그래픽 API 및 드라이버:
   • GPU는 소프트웨어와 그래픽 API (응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스)를 통해 상호 작용합니다.
   • API를 통해 개발자는 GPU와 통신하여 렌더링, 셰이딩 및 기타 작업을 수행하는 명령을 내릴 수 있습니다.
   • 드라이버는 운영 체제와 GPU 사이에서 중개자 역할을 하여 적절한 통신을 보장합니다.
5. 사용 사례:
   • GPU는 복잡한 3D 장면, 텍스처 및 조명 효과를 렌더링하는 게임에서 필수적입니다.
   • 또한 비디오 편집, 3D 모델링, 머신 러닝 작업 (예: 신경망 훈련)에 중요합니다.
   • 현대적인 GPU는 다양한 계산 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다.

 

• GPU 기술의 발전은 인공 지능(AI)과 딥러닝(DL) 분야를 크게 앞당겼습니다. 본래 그래픽 처리를 목적으로 설계된 GPU는 매우 병렬적이고 다중 스레드, 다중 코어 프로세서로 발전하여 방대한 계산 작업을 관리할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 AI와 DL 작업에 특히 적합하게 만들었는데, 이는 동시에 막대한 양의 데이터를 처리해야 하는 작업이기 때문입니다.
  
  
• GPU 기술의 주요 발전 영역 중 하나는 딥러닝 모델의 가속화입니다. 예를 들어, 전 세계 선도 연구자들에게 널리 채택된 NVIDIA의 Tesla V100 GPU는 메모리가 32GB로 두 배 증가하여 더 깊고 큰 딥러닝 모델을 더 정확하게 훈련할 수 있게 되었습니다. 이러한 능력은 AI 연구를 진전시키고 더 정교한 AI 응용 프로그램을 개발하는 데 중요합니다.
  
  
• 또한, NVIDIA의 NVSwitch는 최고의 PCIe 스위치보다 5배 높은 대역폭을 제공하여 개발자가 서로 초연결된 더 많은 GPU를 가진 시스템을 구축할 수 있게 합니다. 이러한 발전은 더 큰 데이터 세트를 실행하고 더 복잡한 작업을 수행하는 데 중요합니다.
  
  
• GPU의 영향은 하드웨어 발전을 넘어섭니다. NVIDIA의 딥러닝 및 HPC 소프트웨어 스택 업데이트는 모든 주요 딥러닝 프레임워크가 NVIDIA의 GPU 컴퓨팅 플랫폼을 최대한 활용하도록 지속적으로 최적화되도록 보장합니다.
  
  
• GPU는 AI를 대중화하여 더 많은 개발자와 연구자에게 접근 가능하게 만들었습니다. 이 접근성은 이미지 인식 대회에서 인간 코딩 소프트웨어를 이기는 등의 중요한 이정표를 가능하게 했습니다. GPU의 병렬 처리 능력은 딥 뉴럴 네트워크(DNN) 실행에 필수적이며, 순차적 프로그램 실행에서 대규모 병렬 데이터 처리로 소프트웨어 모델을 근본적으로 변경했습니다. 이러한 변화는 컴퓨터가 예제에서 학습하여 스스로 소프트웨어를 작성하게 하여 AI 연구와 응용 프로그램 개발을 급진적으로 발전시켰습니다.
  
  
• 요약하자면, GPU 기술의 발전은 AI와 DL 연구의 속도를 가속화할 뿐만 아니라 이러한 기술의 잠재적 응용 분야를 다양한 산업에 걸쳐 확장했습니다. 건강 관리에서 자동차에 이르기까지, GPU는 진행 중인 AI 혁명의 핵심에 있으며, 세상을 인식하고 이해하며 상호 작용할 수 있는 새로운 방법으로 지능적인 시스템 개발을 가능하게 합니다.

 

CPU와 GPU의 발전에 따라 변경되는 컴퓨팅 환경

 

• CPU와 GPU 기술의 발전은 컴퓨팅 환경을 혁신하고 새로운 사용자 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다. 특히, NVIDIA의 튜링 아키텍처 같은 최신 GPU 기술은 이전 세대에 비해 상당한 성능 향상을 제공하며, AI, 레이 트레이싱, 시뮬레이션과 같은 기능을 크게 가속화합니다. 이는 실시간 레이 트레이싱 연산을 이전 세대보다 최대 25배까지 가속화할 수 있으며, 이는 아티스트와 개발자들이 훨씬 더 빠르고 자주 반복할 수 있게 하여 창작 과정을 혁신적으로 바꿉니다​​.
  
  
• GPU 기술의 클라우드 전달을 통한 혁명은 AI, 머신 러닝, 시각 컴퓨팅의 성장을 촉진하고 있습니다. 클라우드를 통한 GPU 기술의 배포는 글로벌 접근성, 수요에 따른 소비, 확장성 등 다양한 이점을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 특히 비디오 제작 품질 향상과 게임 개발 프로세스 같은 특정 분야의 응용 프로그램 사용 사례를 지원합니다​​.
  
  
• 데이터 센터 기술의 최근 발전은 조직의 IT 유연성, 효율성, 그리고 유연성에 대한 요구를 반영합니다. 클라우드 및 데이터 센터 시장의 성숙함에 따라, 기업들은 컴퓨팅 요구를 더 깊이 이해하게 되었습니다. 많은 기업들이 공용 클라우드 대신 코로케이션과 사설 데이터 센터로 이동하고 있으며, 이는 AI와 자동화를 데이터 센터 생태계에 통합하여 더 지능적이고 자율적인 시스템을 만드는 경향이 증가하고 있음을 나타냅니다​​.
  
  
• 이러한 기술 발전은 사용자들이 더 빠르고 글로벌하게 최신 GPU 기술에 접근할 수 있게 하며, 응용 프로그램을 글로벌하게 신속하게 구축, 테스트, 배포 및 확장할 수 있는 능력을 제공합니다. 이는 사용자들이 향상된 성능과 더 나은 창의적 도구를 경험하게 하며, 개발자와 데이터 과학자가 복잡한 인프라 설정이나 구성 없이 GPU의 강력한 기능을 활용할 수 있게 합니다.