그래픽 카드의 가격이 날로 치솟고 있습니다. 물량이 부족해서 줄을 서서 구입해야할 지경입니다. 왜 이렇게 그래픽 카드의 가격이 오르고 구하기 힘든 것일까요? 그것은 바로 인공지능의 발전 때문입니다. 인공지능(AI)은 CPU보다 GPU를 선호합니다. 그 이유는 주로 병렬 연산 능력, 대규모 데이터 처리 성능, 효율적인 연산 구조 등과 관련이 있습니다. 이를 구체적으로 설명하면 다음과 같습니다.
1. CPU와 GPU의 구조적 차이
CPU(중앙처리장치, Central Processing Unit)는 컴퓨터의 전반적인 연산을 담당하는 핵심 장치로, 직렬(순차적) 연산에 최적화되어 있습니다. 일반적으로 소수의 고성능 코어(2~64개)를 보유하며, 각 코어는 복잡한 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. CPU는 논리적 판단, 분기(branch), 다양한 작업을 동시에 수행하는 데 강점이 있습니다.
반면, GPU(그래픽처리장치, Graphics Processing Unit)는 다수의 코어(수천 개 이상)를 활용하여 대규모 병렬 연산을 수행하도록 설계되었습니다. 이는 본래 그래픽 처리와 같은 대량의 행렬 연산을 수행하기 위해 개발되었지만, 신경망 학습과 같은 AI 연산에서도 큰 강점을 보입니다.
2. 병렬 연산의 중요성
딥러닝과 같은 AI 모델은 수많은 행렬 연산을 필요로 합니다. 예를 들어, 딥러닝의 기본 연산인 합성곱 연산(Convolution)과 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)은 대량의 데이터를 동시에 처리해야 합니다. CPU는 제한된 수의 연산 유닛을 가지고 있어 이러한 연산을 순차적으로 처리하는 반면, GPU는 수천 개의 연산 유닛을 사용해 병렬로 연산을 수행할 수 있습니다.
예를 들어, NVIDIA의 최신 GPU인 A100은 6912개의 CUDA 코어를 가지고 있으며, 이를 통해 수천 개의 연산을 병렬로 수행할 수 있습니다. 반면, 최신 서버용 CPU인 Intel Xeon Platinum 8380은 40개의 코어를 제공하므로 병렬 처리 성능이 상대적으로 낮습니다.
3. AI 학습과 추론에서의 GPU 활용
AI 연산은 크게 두 가지 과정으로 나뉩니다.
- 학습(Training): 대량의 데이터를 활용하여 모델의 가중치를 최적화하는 과정으로, 수십억 개 이상의 연산이 필요합니다.
- 추론(Inference): 학습된 모델을 활용하여 새로운 데이터를 처리하는 과정으로, 상대적으로 적은 연산이 필요하지만 여전히 병렬 연산이 중요한 역할을 합니다.
학습 단계에서는 수많은 데이터셋을 사용하여 반복적으로 가중치를 조정해야 하므로, GPU의 병렬 연산 능력이 필수적입니다. 대표적인 딥러닝 프레임워크인 TensorFlow와 PyTorch는 GPU의 성능을 활용하기 위해 CUDA 및 cuDNN 등의 라이브러리를 지원합니다.
추론 단계에서도 실시간 데이터 처리가 필요할 경우 GPU가 유리합니다. 예를 들어, 자율주행차에서 카메라 데이터를 분석하여 즉각적인 판단을 내려야 하는 경우 GPU의 빠른 병렬 연산이 필수적입니다.
4. GPU의 고속 메모리 처리 능력
GPU는 AI 연산을 가속하기 위해 GDDR(Graphics Double Data Rate) 또는 HBM(High Bandwidth Memory)과 같은 고속 메모리를 사용합니다. 이들은 CPU가 사용하는 DDR 메모리보다 대역폭이 훨씬 크기 때문에 대량의 데이터를 빠르게 로드하고 연산할 수 있습니다.
예를 들어, 최신 GPU인 NVIDIA A100은 HBM2e 메모리를 사용하며, 메모리 대역폭이 1.6TB/s에 달하는 반면, 일반적인 CPU는 DDR4 메모리를 사용하며, 대역폭이 수십 GB/s 수준에 그칩니다.
5. GPU의 확장성과 분산 처리
AI 모델이 점점 복잡해지면서 단일 GPU만으로는 학습이 어려운 경우가 많습니다. 이에 따라 다수의 GPU를 병렬로 연결하여 연산을 수행하는 멀티 GPU 환경이나, 여러 대의 서버를 연결하여 학습하는 분산 학습(Distributed Training)이 필수적입니다.
NVIDIA의 NVLink와 같은 기술을 사용하면 여러 개의 GPU를 직접 연결하여 대용량 데이터를 빠르게 공유할 수 있다. 또한, 클라우드 환경에서는 수천 개의 GPU를 연결하여 거대한 AI 모델을 학습하는 것도 가능합니다.
6. TPU와 GPU의 비교
최근에는 Google이 개발한 TPU(Tensor Processing Unit)와 같은 AI 전용 하드웨어도 등장했습니다. TPU는 행렬 연산을 더욱 최적화하여 GPU보다 높은 성능을 제공하는 경우도 있습니다. 그러나 GPU는 범용성이 뛰어나며, 다양한 AI 모델과 프레임워크에서 광범위하게 사용되고 있기 때문에 여전히 가장 널리 쓰이는 AI 연산기입니다.
7. 결론
AI는 대량의 데이터와 복잡한 행렬 연산을 필요로 하기 때문에, 병렬 연산 능력이 뛰어난 GPU를 활용하는 것이 필수적입니다. GPU는 수천 개의 코어를 활용한 병렬 연산, 고속 메모리, 확장성 등의 장점을 통해 AI 학습과 추론을 가속화하며, 오늘날 AI 발전의 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다.