CPU와 GPU의 차이 | AI 반도체의 기본 구조와 GPU의 필요성

AI 반도체 기초 1 CPU GPU 차이와 구조 GPU 필요한 이유

이번 블로그 포스트에서는 AI 반도체 기초 시리즈의 첫 번째로 CPU와 GPU의 차이점, 구조적 특징, 그리고 GPU가 필요한 이유에 대해 상세히 설명합니다.

CPU란, CPU의 계산 구조

CPU(Central Processing Unit)는 컴퓨터의 중앙 처리 장치로, 데이터 처리 및 연산을 담당합니다. CPU는 크게 기억, 해석, 연산, 제어라는 네 가지의 주요 기능을 통해 작동합니다. 현대의 대부분 CPU는 폰노이만 구조에 기반하여 설계되어 있습니다. 폰노이만 구조는 명령어를 순차적으로 처리하는 방식을 취하며, 데이터와 명령어가 동일한 메모리 공간에 저장됩니다. 이는 여러 가지 장점이 있지만, 동시에 폰노이만 병목현상이라는 단점을 발생시킵니다.

폰노이만 병목현상

폰노이만 병목현상은 데이터의 전송이 메모리와 CPU 간의 의존성으로 인해 발생하는 느린 처리 속도입니다. 간단한 예로, 다음과 같은 과정이 있습니다:

CPU 내부 레지스터에서 데이터 1을 로드합니다.
또 다른 레지스터에서 데이터 4를 로드합니다.
두 레지스터의 값을 더하여 결과를 다른 레지스터에 저장합니다.
최종적으로 메모리 주소를 지정하여 결과 값을 출력합니다.

이 과정이 4개의 클럭 사이클이 걸려 완료되므로, 이러한 순차적 처리 방식은 빠른 연산을 요구하는 현대의 프로그램에 있어 제약을 발생시킵니다.

단계	동작	클럭 사이클
1	데이터 1 로드	1
2	데이터 4 로드	2
3	더하기 연산	3
4	메모리로 결과 출력	4

이러한 비효율성은 여러 코어를 증가시켜 해결하려는 방향으로 진행되었습니다. 그러나 코어 개수를 늘린다고 해서 폰노이만 구조의 한계가 극복되지는 않습니다. 따라서 기존 구조의 변화가 필요합니다.

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GPU란, GPU가 필요한 이유

GPU(Graphics Processing Unit)는 처음에는 그래픽 렌더링을 위한 대량의 연산을 처리하기 위해 개발되었습니다. 최신 GPU는 수천 개의 코어를 탑재하여 대량의 부동소수점 연산을 병렬로 수행할 수 있습니다. 이는 CPU처럼 순차적으로 작업을 처리하는 것이 아니라, 수많은 작업을 동시에 처리할 수 있다는 장점을 가져옵니다.

부동소수점 곱셈 연산

부동소수점 곱셈 연산은 일반적인 정수 곱셈과 다르게, 실수 간의 곱셈을 포함합니다. GPU는 이러한 대량의 부동소수점 곱셈을 빠르게 처리할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 그래픽 카드의 렌더링 과정에서는 수많은 텍스처와 픽셀을 동시에 처리해야 하므로, GPU의 병렬 처리 능력이 필수적입니다.

단순히 CPU는 복잡한 명령어 세트를 처리할 수 있지만, 이러한 연산을 동시에 다수 수행하는 데 있어 GPU가 더 효율적입니다. CPU의 경우 복잡한 작업을 다루는 대신 상대적으로 단순한 작업을 GPU에 맡김으로써 전체적인 성능 향상을 이루는 것이 가능합니다.

특성	CPU	GPU
설계 구조	복잡한 명령어 세트	단순화된 명령어 세트
연산 방식	순차적 처리	병렬 처리
적용 예시	복잡한 알고리즘 구현	그래픽 렌더링 및 대량 데이터 처리

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CPU GPU 차이와 GPU 구조

이제 CPU와 GPU의 차이를 이해했으니, 각각의 구조적 특성을 살펴보겠습니다. CPU는 복잡한 연산을 처리하기 위해 정교한 아키텍처로 설계되어 있지만, 이는 계산당 높은 비용을 소모하게 만듭니다. 반면, GPU는 저비용으로 대량의 부동소수점 연산을 효율적으로 수행하기 위한 Co-Processor로 설계되어 있습니다.

코어 아키텍처 비교

GPU는 수백 개에서 수천 개의 소형 코어를 갖추고 있어 각 코어가 단순한 연산을 동시에 수행할 수 있습니다. 이러한 대량 생산은 GPU가 수많은 작업을 처리하는 데에 강력한 무기가 됩니다. 반면 CPU는 일부 코어의 성능을 극대화하여 복잡한 알고리즘 및 다양한 프로그램을 실행하는 데 초점을 맞춥니다.

결론적으로 CPU와 GPU 각각의 구조적 특성은 특정 작업에 대해 최적화되어 있으며, 이는 현대 컴퓨터 시스템에서 상호보완적으로 작용합니다. CPU는 복잡한 연산을 처리하고, GPU는 대량의 연산을 빠르게 수행함으로써 전체 시스템의 성능을 최적화합니다.

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결론

이번 포스팅에서는 AI 반도체 기초 시리즈 첫 번째로 CPU와 GPU의 차이와 각 구조적 특징, 그리고 GPU가 필요한 이유를 자세히 설명하였습니다. CPU는 기본적으로 복잡한 작업을 처리하는 반면, GPU는 수많은 대량의 연산을 동시에 처리하는 데 슈퍼맨과 같은 역할을 합니다. 따라서 현대의 인공지능과 대량 데이터 처리 분야에서는 두 장치의 특성을 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

다음 포스팅에서는 합성곱 연산의 의미와 NPU와 GPU 간의 차이에 대해 알아볼 예정입니다. 여러분도 AI 반도체의 기초 포스팅을 통해 더 깊이 있는 지식을 쌓아가시길 바랍니다!

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자주 묻는 질문과 답변

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Q1: CPU와 GPU의 주요 차이는 무엇인가요?

A: CPU는 복잡한 명령어 세트를 처리하는 데 최적화되어 있으며 주로 순차적으로 작업을 처리합니다. 반면, GPU는 대량의 간단한 연산을 병렬로 처리하는 데 특화되어 있습니다.

Q2: 왜 GPU가 필요한가요?

A: GPU는 대량의 부동소수점 연산을 신속하게 수행할 수 있어, 그래픽 처리나 복잡한 데이터 분석과 같은 작업에서 효율성을 극대화할 수 있습니다.

Q3: CPU의 폰노이만 구조의 단점은 무엇인가요?

A: 폰노이만 구조는 데이터 전송 과정에서 병목현상을 초래하여 처리 속도를 저하시킬 수 있습니다. 이는 CPU가 순차적으로 작업을 처리하기 때문에 발생하는 문제입니다.

Q4: GPU의 코어 개수가 많은 이유는 무엇인가요?

A: GPU는 각 코어가 비교적 간단한 연산을 동시에 처리할 수 있도록 설계되어 있어, 고속 데이터 처리를 위해 수많은 코어가 필요합니다.

Q5: CPU와 GPU를 각각 사용하는 방법은 무엇인가요?

A: CPU는 복잡한 계산 및 알고리즘을 처리하는 데 사용되고, GPU는 그래픽 렌더링, 인공지능 학습 및 대규모 데이터 처리에 활용됩니다.