AI를 움직이는 핵심 연산 장치, GPU란 무엇인가

GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)는 병렬 연산을 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리하는 특수 전자 회로다. 고성능 컴퓨팅(HPC), 사물인터넷(IoT), 엣지 컴퓨팅 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리잡으며, AI 혁신을 이끄는 핵심 인프라로 부상하고 있다.

GPU의 5가지 주요 강점

GPU는 다음과 같은 다섯 가지 주요 이점으로 현대 컴퓨팅 환경에서 필수적인 기술로 평가받고 있다. 병렬 처리: GPU는 수많은 연산을 동시에 수행할 수 있어, 특정 작업에서는 CPU보다 훨씬 빠르게 작동한다.  AI 및 머신러닝 가속: AI 모델을 학습하고 실행하는 데 필요한 복잡한 연산을 GPU가 효과적으로 처리한다.  고성능 컴퓨팅(HPC): 과학자와 연구자는 GPU를 활용해 복잡한 시뮬레이션과 대규모 데이터 분석을 신속하게 수행할 수 있다.  향상된 그래픽 렌더링: 고해상도 그래픽 및 부드러운 동영상 재생에 필수적인 역할을 하며, 게임과 콘텐츠 제작에 널리 활용된다.  실시간 데이터 처리: 엣지 컴퓨팅, 자율주행 차량, 금융 모델링 등 즉각적인 데이터 분석이 필요한 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있다.   데이터 처리 속도와 수요가 폭발적으로 증가함에 따라, GPU는 AI와 엣지 컴퓨팅 등 차세대 기술의 잠재력을 실현하는 데 핵심이 되고 있다.

GPU와 CPU의 차이점

GPU와 CPU는 모두 컴퓨터 및 서버 하드웨어 구성 요소다. 그러나 GPU는 포괄적이고 데이터 집약적인 작업에 적합한 반면, CPU는 컴퓨터 시스템을 관리하는 ‘뇌’와 같은 역할을 한다.

수십 년 동안 존재해온 CPU는 오늘날 컴퓨터의 필수 구성 요소이며, 가장 기본적인 수준에서 컴퓨터가 작동하도록 한다. CPU는 작업을 순차적으로 처리하며, 일반적으로 GPU보다 훨씬 적은 수의 코어를 포함한다. CPU는 애플리케이션 실행, 입출력 작업 수행, 그래픽 처리 등 GPU보다 더 일반적인 작업을 처리한다. 또한, 저수준 AI 워크로드(추론, 모델 훈련 등)와 같은 좀 더 복잡한 작업도 처리할 수 있다.

GPU와 CPU는 서로 협력하여 각자의 장점을 보완하며 작동한다는 점을 유의해야 한다.

GPU의 작동 원리

GPU는 실리콘 웨이퍼 위에 여러 개의 특화된 멀티프로세서가 배치된 구조다. 이들은 트랜지스터를 통해 상호 연결돼, 연산을 수행하고 병렬 작업을 처리할 수 있도록 설계돼 있다. 각 작업은 더 작은 단위로 나뉘어 GPU 구조 전체에 분산되며 동시에 처리된다.

GPU는 독립적인 RAM을 탑재해 CPU보다 더 빠르게 데이터를 저장하고 불러오며 수정할 수 있다. 이 RAM은 대용량 데이터를 효율적으로 처리하도록 설계돼 있어, 복잡한 연산과 멀티태스킹, 메모리 집약적인 작업에 최적화돼 있다.

GPU의 종류

GPU는 구성 방식에 따라 크게 세 가지 유형으로 나뉜다.

GPU는 구성 방식에 따라 독립된 칩(Discrete GPU), 다른 컴퓨팅 하드웨어와 통합된 형태(integrated GPU), 또는 가상(vGPU)/클라우드 GPU로 나뉜다.

독립형 GPU는 장치의 CPU와 분리된 독립적인 칩이다. 이는 프로세서와 공유되지 않는 자체 메모리를 갖추고 있어 더 높은 성능을 제공한다. 이들은 그래픽 및 콘텐츠 제작과 같은 특수 요구사항과 성능이 필요한 특정 작업에 주로 사용된다. 그러나 에너지 소비가 증가하는 단점이 있으며, 독립형 칩은 더 많은 열을 발생시켜 특수한 냉각 기능이 필요하다.

통합형 GPU는 현재 시장에서 대부분의 GPU를 차지한다. 이들은 프로세서에 직접 내장되어 CPU와 시스템 메모리를 공유한다. 이로 인해 더 얇고 가벼운 시스템, 시스템 비용 및 전력 소비 감소가 가능하다.

vGPU는 클라우드 서비스 제공업체(CSP)가 제공하는 소프트웨어 기반 GPU 클러스터다. 이 가상 인프라스트럭처는 기업이 자체 물리적 하드웨어를 구매하고 유지보수할 필요가 없기 때문에 인기를 얻고 있다.

GPU의 활용 분야

원래는 차세대 게임을 위한 고사양 연산을 위해 개발됐지만, GPU는 점점 더 많은 다른 작업에 유용하게 사용되고 있다.

고성능 컴퓨팅(HPC)

고성능 컴퓨팅(HPC)은 GPU 활용 사례로 최적의 분야 중 하나다. HPC는 여러 대의 컴퓨터를 하나의 단일 시스템처럼 연결해 복잡한 연산을 고속으로 처리하는 ‘클러스터링’ 방식을 기반으로 한다. 이를 통해 단일 컴퓨터, 워크스테이션, 서버보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘할 수 있으며, 그 기반에는 GPU의 병렬 처리 능력이 자리 잡고 있다.

HPC는 슈퍼컴퓨터의 동력으로 작용한다. 막대한 연산 능력을 갖춘 슈퍼컴퓨터는 양자역학, 양자컴퓨팅, 심층 데이터 분석, 물리 시뮬레이션, 기상 예측 등 다양한 과학 분야에서 핵심 역할을 한다.

또한 HPC는 데이터 분석에도 필수적인 도구다. 데이터 과학자가 기존 방식으로는 찾기 어려운 패턴이나 상관관계를 발견할 수 있도록 지원하기 때문이다.

머신러닝과 딥러닝

머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)은 데이터 과학의 중추 역할을 한다. 이 기술은 방대한 데이터를 처리하고, 알고리즘을 활용해 인간의 학습 과정을 모사하는 방식으로 작동한다. 다만 이 과정에는 상당한 수준의 연산 자원이 필요하다.

GPU는 머신러닝의 처리 속도를 높이고, 데이터셋을 보다 효율적으로 분석해 패턴을 파악하고 결론을 도출할 수 있도록 돕는다. 동시에 수많은 연산을 동시에 수행할 수 있어, 모델의 메모리 활용과 최적화 성능도 향상된다.

AI와 생성형AI

대규모 언어모델(LLM)과 생성형AI를 포함한 최신 AI 기술은 막대한 속도, 데이터, 연산력이 요구된다. GPU는 병렬 연산과 대용량 데이터 처리를 동시에 수행할 수 있어 AI 서버나 AI 네트워킹과 같은 핵심 시스템의 기반 역할을 하고 있다.

GPU는 복잡한 알고리즘, 데이터 검색, 피드백 루프를 지원할 수 있어 AI 모델 학습에 필수적이다. 모델은 방대한 데이터를 입력받고, 출력 결과에 따라 매개변수를 조정해 최적의 성능을 찾아간다. 이 과정을 GPU가 가속해, 모델이 더 빠르게 실제 환경에 배포될 수 있도록 돕는다.

모델이 운영에 들어간 이후에도 GPU의 역할은 끝나지 않는다. 새로운 데이터를 지속적으로 학습시켜 예측 성능을 개선해야 하는데, 이를 ‘추론(inference)’이라 한다. GPU는 점점 복잡해지는 연산을 처리해 모델의 반응 속도와 정확도를 높일 수 있다.

엣지 컴퓨팅과 사물인터넷

엣지 컴퓨팅은 데이터를 네트워크의 말단, 즉 데이터가 발생하는 현장에서 바로 처리하는 방식이다. 이는 사이버보안, 이상거래 탐지, IoT 등 빠른 응답 속도가 요구되는 분야에서 특히 중요하다.

GPU는 데이터가 클라우드로 오가는 지연(latency)을 줄이고, 대용량 전송에 필요한 대역폭을 절감하며, 데이터를 로컬에 저장함으로써 보안과 개인정보 보호 수준을 높여준다. 이러한 특성 덕분에 GPU는 엣지 및 IoT 기기의 핵심 기반으로 자리잡고 있다.

GPU를 기반으로 한 기기들은 객체 탐지, 실시간 영상·이미지 분석, 이상 징후 탐지, 예지 정비 등 다양한 고성능 작업을 수행할 수 있다.

주요 GPU 공급 기업

GPU와 반도체 시장에서는 여러 기업이 경쟁 중이다. 현재 대표적인 GPU 공급 기업은 다음과 같다.

엔비디아: 세계에서 가장 높은 기업가치를 기록한 기업 중 하나로, 하드웨어와 소프트웨어 전반에 걸쳐 다양한 도구를 제공하고 있다. 주요 제품으로는 AI 슈퍼칩인 ‘엔비디아 블랙웰’, 가속 컴퓨팅 플랫폼 ‘호퍼’, AI 기반 그래픽을 위한 ‘에이다 러브레이스’ 마이크로아키텍처, 딥러닝을 위한 ‘텐서 코어’, 가상 GPU 제품군 등이 있다.

마벨(Marvell): 소비자 전자제품에서 출발했지만, 특정 고객과 용도를 위한 맞춤형 집적 회로(IC)로 사업을 확장하고 있다. 네트워킹, 스토리지, 데이터센터, 소비자 전자기기 등 다양한 분야에서 통합 칩을 제공한다.

브로드컴: 네트워크와 통신 칩 분야에서 유명하지만, 최근에는 데이터센터 및 클라우드에서 사용되는 AI 특화 칩(ASIC) 시장에서도 존재감을 키우고 있다. 마벨과 마찬가지로 특정 워크로드에 맞춘 칩을 설계한다.

인텔: 엔터프라이즈 서버와 PC 분야에서 잘 알려진 기업으로, 통합 회로, 네트워크 인터페이스 컨트롤러, 메인보드 칩셋 등을 생산하고 있다.

AMD: CPU와 GPU는 물론, 범용 집적 회로인 FPGA, 여러 시스템 구성 요소를 결합한 SoC(System-on-Chip), 고성능 컴퓨팅(HPC) 도구를 제공한다.

삼성전자: 스마트폰으로 잘 알려져 있지만, 메모리 칩과 고급 로직 칩도 생산한다. 다른 기업의 칩을 위탁 생산하는 파운드리 사업도 운영 중이다.

퀄컴: 스냅드래곤 칩셋은 다양한 모바일 기기에 탑재돼 있다. AI 추론 가속화를 위한 ‘클라우드 AI 100’ 시리즈와 IoT 애플리케이션을 위한 응용 프로세서도 제공한다.

GPU의 미래

기업이 경쟁력을 유지하기 위해 HPC, ML, AI 및 에지 환경을 사용함에 따라 GPU는 현대 컴퓨팅에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있으며, 가까운 미래에도 이러한 추세가 계속될 것으로 보인다. CPU와 같은 기존 도구와 함께 사용하면 속도와 성능을 크게 향상시키고 차세대 기술의 놀라운 가치를 실현하는 데 도움이 될 수 있다.
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