GPU란? AI와 그래픽을 움직이는 핵심 엔진

GPU는 무엇인가요?

GPU는 짧은 시간에 수천 개의 연산을 동시에 처리할 수 있는 장치입니다.
CPU(중앙처리장치)는 논리적 계산에 최적화되어 있다면,
GPU는 병렬 연산에 특화되어 있습니다.

📌 비유:

• CPU는 뛰어난 두뇌 1명
• GPU는 일을 나눠서 빠르게 처리하는 수백 명의 직원

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🎨 원래는 ‘그래픽’ 전문가

GPU는 처음엔 3D 게임과 동영상에서 화면을 빠르게 그려주는 용도로 개발됐습니다.
그래픽카드(예: NVIDIA GeForce, AMD Radeon)에 장착되어

• 게임 프레임 향상
• 고해상도 영상 출력
• 3D 모델링 처리 등에 사용됩니다.

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🤖 그런데 왜 AI에 GPU가 쓰일까?

인공지능, 특히 딥러닝은 수많은 행렬 연산을 반복합니다.
이 과정은 GPU의 병렬 처리 구조와 딱 맞아떨어집니다.

예: GPT 같은 대형 언어모델은
수십억 개의 파라미터를 동시에 계산해야 하므로,
GPU가 없으면 며칠 걸릴 학습이 몇 시간으로 단축됨

AI 연구자나 스타트업은 NVIDIA의 CUDA 기반 GPU (예: RTX 4090, A100) 를 자주 사용합니다.

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🖥️ CPU와 GPU의 차이점

구분CPUGPU

역할	범용 계산	병렬 계산
코어 수	수 개 ~ 수십 개	수백 ~ 수천 개
주 용도	시스템 운영, 논리 처리	그래픽, AI, 딥러닝, 영상 처리
예시	인텔 i9, AMD Ryzen	NVIDIA RTX, AMD Radeon

 

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🧪 GPU는 어디에 사용되나요?

1. 🎮 게임 – 고해상도 렌더링, 실시간 물리 효과
2. 🎥 영상 편집 – 프리미어 프로, 애프터 이펙트 GPU 가속
3. 🧠 인공지능 학습 및 추론 – PyTorch, TensorFlow 모두 GPU 지원
4. 🌐 웹3/메타버스/AR/VR – 3D 실시간 처리
5. 🧬 과학 계산 & 시뮬레이션 – 유전체 분석, 기후 모델 등

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⚙️ GPU 종류 간단 정리

✅ 소비자용 (게이밍/개인용)

• NVIDIA GeForce RTX 4060, 4070, 4090 등
• AMD Radeon RX 시리즈

✅ 전문가용 (AI/딥러닝용)

• NVIDIA A100, H100 (데이터센터급)
• RTX A6000 (워크스테이션용)

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📈 GPU 가격은 왜 이렇게 비쌀까?

• 반도체 공급난 + AI 수요 폭발
• 2023~2025년 들어 AI 붐으로 고급 GPU 수요 급증
• 서버용 GPU는 한 개에 수천만 원도 넘음

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✅ 결론: GPU는 “AI 시대의 핵심 연산 엔진”

• GPU는 단순한 ‘그래픽 장치’가 아닙니다.
• 지금은 AI, 메타버스, 영상 편집, 데이터 분석 등 모든 고성능 연산의 중심
• AI에 관심 있다면, GPU가 어떤 건지 꼭 알고 있어야 합니다