인공지능이 GPU로 학습하는 이유는 계산 방식의 차이 때문입니다. CPU는 여러 작업을 빠르게 처리하는 데 적합하지만, 동시에 많은 연산을 반복하는 데는 한계가 있어요. 반면 GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 만들어졌기 때문에 수천 개의 코어로 병렬 연산을 아주 잘합니다. 인공지능 학습은 수많은 행렬 계산과 반복 연산이 필요한데, 이걸 GPU가 훨씬 빠르게 처리할 수 있는 거죠. CPU로도 학습은 가능하지만 속도가 너무 느려서 현실적으로는 거의 쓰이지 않아요. 그래서 요즘은 AI 개발할 때 GPU가 사실상 필수처럼 여겨지는 겁니다.
인공지능은 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하므로 병렬 연산에 특화된 GPU가 CPU보다 훨씬 효율적이기 때문이라고 합니다. GPU는 수천 개의 코어로 동시에 연산을 수행할 수 있어, 딥러닝 모델의 학습 속도를 획기적으로 단축시키며, 특히 행렬 연산과 텐서 계산에 강점을 보여 인공지능 학습에 최적화되어 있다고 합니다.