🔷GPU 암호화폐 채굴에서부터 AI컴퓨팅 자원으로🔷
지난해부터 현재까지 빅테크 기업에서 대형언어모델(LLM), Chat GPT 등 AI 산업계에서 굵직 굵직한 기술이 개발되며, 말그대로 AI 대
란이 일어나고 있는데요. 국내외 기업들이 모두 AI에 매달리며, 주요 공급처인 엔비디아의 GPU는 아직까지도 수요가 공급을 따라잡지 못하고 있는 형태라고 합니다.
암호화폐 채굴용으로 화제되었던 하드웨어에서부터 AI 컴퓨팅에 투입되면서 더욱 주가를 높이고 있는 'GPU' 오늘은 AI 기술 발전과 함께 지속 언급되고 있는 CPU GPU 개념 및 차이점을 통해 AI에서 GPU의 중요성에 대해 함께 알아보는 시간을 가져보겠습니다.
GPU, 왜 필요할까요?
AI를 하기 위해선 일단 GPU가 필요하다고 알고 있거나, 많은 데이터를 처리하기 위해서라고 알고 계신 분들도 있을 겁니다.
GPU 서버 1대를 구하기 위해 막대한 시간과 비용을 투자하는 것이나, CPU GPU 차이가 많이 나는 지 이해하기 어려운 분들을 위해 지금부터 왜 CPU가 아닌 GPU가 AI에 최적화된 장비인지 살펴보겠습니다.
🔷GPU CPU 개념과 차이점🔷
✅ CPU 란?
컴퓨터의 중앙처리장치라고 불리는 CPU(Central Processing Unit)는 시스템을 제어·통제하고 프로그램의
연산을 실행 처리하는 컴퓨터의 핵심 제어 장치이자 그 기능을 내장한 칩입니다.
CPU는 외부에서 정보를 입력받고 기억해, 컴퓨터 프로그램의 명령어를 해석하여 연산하고, 외부로 출력하는 역할을
담당하는 등 모든 컴퓨터의 작동 과정이 CPU의 제어를 받기 때문에 컴퓨터의 두뇌에 해당합니다.
✅ GPU 란?
반면, GPU(Graphic Processing Unit)은 컴퓨팅 시스템에서 그래픽 연산을 빠르게 처리하여 결과 값을 모니터에 출력하는 연산장치입니다.
현대 GPU는 컴퓨터 그래픽과 영상 처리에 매우 효과적으로 사용되며, 큰 덩어리의 영상 데이터가 병행 처리되는 알고리즘에 능률적이라고 알려져 GPU는 그래픽과 관련된 연산을 할 때에 CPU의 부담을 크게 줄일 수 있습니다.
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CPU
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GPU
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개념
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중앙처리장치
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보조연산장치
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역할
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컴퓨터의 모든 연산 담당
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컴퓨터 본체의 보조 연산 수행
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🔷직렬구조인 CPU와 병렬구조인 GPU🔷
✅ "단독 VS 보조"
CPU는 컴퓨터에서 '단독'으로 동작이 가능해 CPU가 없다면 모든 장치가 동작하지 않습니다. 반면, GPU의 경우에는 반드시 CPU가 있는 컴퓨터 본체에 부착되어서만 동작합니다.
쉽게 말해, 컴퓨터 동작의 기본적 흐름과 컨트롤은 CPU에서 진행하지만, 그 안의 대규모 계산 수행과 AI 학습은 GPU에서 하게 된다고 볼 수 있습니다.
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CPU
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GPU
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처리 방식
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순차적으로 연산
(직렬 구조) |
동시다발적으로 처리
(병렬구조) |
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구조
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1️⃣ 대량의 캐시메모리
2️⃣ 제어장치와 연산장치로 구성 3️⃣ 고속 데이터 처리 |
1️⃣ 소량의 캐시메모리
2️⃣ 다량의 연산장치로 구성 |
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활용 방안
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복잡한 연산 데이터를 빠르게 처리
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다수의 단순 데이터를 빠르게 처리
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위와 같이 CPU와 GPU는 처리 방식과 활용방안이 다르기 때문에, 수행해야 할 프로젝트에 따라 선택할 수 있습니다.
과정이 복잡하거나 업무에서 경험하지 못한 일이라면 CPU를, 반대로 단순하지만 자료가 많고 이미 처리하는 방법을 잘 알고 있다면 GPU를 선택하시면 됩니다. 업무에 따라서 CPU와 GPU의 비율을 조정하실 수도 있습니다.
이처럼, 상황에 따라 어떤 옵션을 최적화 시킬 것인지는 우리가 선택하기에 따라 달려 있습니다.
🔷AI에서 GPU를 선호하는 이유🔷
✅ GPU>>CPU?
프로젝트에 따라 선택하면 된다는데, 왜 AI 세계에서는 GPU를 선호할까요? 그것은 CPU 보다 GPU에 더 적합한 과제가 많다는 뜻인데요. GPU는 병렬 처리 방식으로, 슈퍼 컴퓨팅 수준까지 확장되고 소프트웨어 스택이 광범위하고 깊이 있다고 평가되고 있습니다.
즉, GPU는 병렬처리 연산에 있어 더 빠르고 더 높은 에너지 효율로 기술적 계산을 수행하게 되는데요. 가속화된 컴퓨팅을 사용하는
다양한 애플리케이션에서 AI 훈련 및 추론을 위한 선도적인 성능을 제공할 뿐만 아니라 다양한 이점을 제공합니다.
CPU가 10개 미만 고성능 코어 몇 개와 보조하는 장치로 이뤄줬다면, GPU는 그냥 수백 개 코어를 결합한 단순한 구조입니다.
GPU는 연산력을 높이는 데 특화되었고, CPU 만으로 돌리면 수 시간이 걸리는 것을 GPU는 불과 수분에서 수십 분이면 이를 처리합니다. 이러한 GPU는 딥러닝 기술에도 매우 적합하다고 하는데요.
빅데이터를 바탕으로 모델 성능을 높이는 시스템인 딥러닝은 특정된 연산을 수없이 계산해야 되는데요. 계산이 많으면 많을수록 오차가 줄고 시스템의 정확도가 높아져 GPU 성능 향상이 곧 AI 성능 향상이 되는 시기가 온 것입니다.
🔷폭발적으로 늘어가는 GPU 수요와 중요성🔷
AI 스스로 데이터를 학습 분석하면서 능동적 콘텐츠를 만들어내는 생성형 AI가 화두되자, GPU는 현재 이런 생성형 AI의 토대이자 근간이 되었습니다. 동시다발적으로 발생하는 수많은 데이터를 빠르게 처리하는 데 최적화돼 있기 때문입니다.
이렇게 AI 모델을 만드는 학습 인프라와 AI 모델을 실제로 운영하는 추론 인프라 중 LLM 학습 인프라와 같은 대규모 인프라 규모를 필요로 하는데요. 과거 할당 비율을 9 대 1로 맞췄던 기업과 조직은 이제 5 대 5의 비율로 감당해야 할 정도로 GPU 중요하게 생각하고 도입을 염두하고 있습니다.
많은 빅 테크 기업도 GPU 부족을 호소하고 있는 지금, 엔비디아 공식 파트너사인 씨이랩에서 제공하고 있는 GPU를 통해 AI 비즈니스를 증폭시켜볼 수 있다고 하는데요. 획기적인 성능과 데이터센터의 가속화 등의 다양한 패키지 서비스를 제공하고 있습니다.
씨이랩은 GPU 장비 뿐만 아니라 GPU 관리 솔루션 Vision AI 솔루션을 함께 제공하여 고객사의 비즈니스 활용 폭을 넓히고 있습니다.
지금까지 GPU CPU의 비교 차이점을 통해 AI에서
왜 GPU가 필요한지에 대해서 알아보았는데요.
이와 관련하여 GPU 서버 관련하여
추가적으로 궁금하신 사항이 있다면
아래 하단 배너를 클릭하여, 엔비디아 공식
파트너사 씨이랩으로 문의 부탁드립니다:)
Email : astrago@xiilab.com
TEL: 02-6914-9369
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