GPU와 CPU 연산 구조의 차이점은 뭔가요?

Question

인공지능 연산에는 GPU가 CPU보다 유리하다는 말을 자주 듣습니다. 두 프로세서의 구조가 어떻게 다르기에 대량 연산에서 성능 차이가 크게 나는 것인지 궁금합니다.

Answer 1

안녕하세요. 최정훈 전문가입니다.

CPU는 복잡한 명령어를 빠르게 처리합니다. 그래서 강력한 코어 몇 개에 캐시메모리를 꽉 채운 구조입니다. 그러니까 비서 한두 명이 브레인 역할을 하는 샘이죠. 그리고 GPU는 단순한 연산용 코어가 수천 개나 박혀 있는 겁니다. 그래서 대규모 공장에 단순 조립부서처럼 움직인다고 생각하면 좋을 것 같아요. 그래서 인공지능 학습이나 추론은 결국에는 거대한 행렬 계산을 동시에 돌리는 작업입니다. 그러다 보니까 머리 좋은 비서 한 명보다 계산기를 든 수천 명이 나눠서 병렬로 처리하는 GPU 구조가 압도적으로 유리할 수 밖에 없는 겁니다. 그래서 요즘은 AI 연산에는 CPU가 명령어를 조율을 맡고, 실제로 무거운 데이터 연산 폭탄은 GPU가 도맡아서 처리하는 방식으로 협업합니다.

Answer 2

안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.

CPU는 소수의 고성능 코어로 복잡한 명령을 순차 처리하는 데 강하고 GPU는 수천개의 단순 코어로 같은 연산을 동시에 대량 처리하는 병렬 처리에 특화되어 있는 것입니다.

Answer 3

안녕하세요. 박재화 전문가입니다.

CPU는 복잡한 일을 순서대로 빠르게 처리하는 데 강한 두뇌에 가깝고, GPU는 단순한 계산을 아주 많이 동시에 처리하는 데 강한 구조를 가지고 있습니다.

CPU는 코어 수가 비교적 적지만 각 코어가 똑똑하기 때문에 운영체제와 프로그램 실행, 조건 판단, 순서가 복잡한 작업들을 잘 처리하게 됩니다. 반대로 GPU는 작은 연산 코어가 많이 들어 있어 같은 계산을 여러 데이터에 한꺼번에 적용하는 병렬 처리에 유리한 방식입니다.

그래서 인공지능 연산은 수많은 숫자를 곱하고 더하는 행렬 계산이 많아서, 여러 계산을 동시에 밀어붙일 수 있는 GPU와 더 잘 맞는 것입니다. CPU가 숙련된 직원 몇 명이 복잡한 일을 처리하는 방식이라면, GPU는 많은 인원이 같은 단순 작업을 동시에 나눠서 하는 느낌으로 보시면 될 것 같아요.

Answer 4

안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.

CPU는 소수의 고성능 코어를 이용해 복잡한 명령을 순차적으로 빠르게 처리하도록 설계되어 운영체제 실행 프로그램 제어 등 다양한 작업에 강합니다 반면 GPU는 수백에서 수천개의 단순한 연산 코어를 갖춰 같은 연산을 동시에 대량 처리하는 병렬 처리에 최적화되어 있어 그래픽 렌더링 인공지능 학습 추론에서 뛰어난 성능을 발휘합니다 그래서 행렬 연산처럼 반복 계산이 많은 AI 분야에서는 GPU가 CPU보다 훨씬 높은 처리량을 낼 수 있습니다