CPU와 GPU, 비슷하게 들리지만 이 둘은 완전히 다른 역할을 합니다. 하지만 헷갈리기 쉽죠? 오늘은 컴퓨터 성능의 핵심인 CPU와 GPU의 차이점, 각각의 기능, 그리고 글로벌 GPU 시장을 주도하는 엔비디아(NVIDIA) GPU의 특징까지 한 번에 정리해드립니다. 이 글을 보면 ‘CPU랑 GPU, 정확히 뭐가 다른 거야?’라는 궁금증이 완벽하게 해결될 거예요.
CPU와 GPU의 기본 정의
CPU (Central Processing Unit)는 컴퓨터의 중앙처리장치로, 운영체제 실행, 명령 제어, 논리 연산 등 전반적인 시스템 처리를 담당합니다. 즉, 컴퓨터의 ‘두뇌’ 역할을 합니다.
GPU (Graphics Processing Unit)는 그래픽 연산을 위한 장치로 시작했지만, 현재는 AI, 과학 계산, 영상처리 등 다양한 분야에서 대량의 병렬 연산을 빠르게 처리하는 데 사용됩니다. 즉, GPU는 ‘수많은 계산을 동시에 빠르게 해내는 손’이라고 볼 수 있습니다.
CPU와 GPU의 핵심 차이
| 항목 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 역할 | 일반적인 연산 처리 | 병렬 연산, 그래픽 및 데이터 처리 |
| 구조 | 적은 수의 강력한 코어 | 수천 개의 작은 코어 |
| 처리 방식 | 직렬 처리 (순차적) | 병렬 처리 (동시 다발적) |
| 적합한 작업 | 문서작성, 인터넷, OS 운영 | 3D 그래픽, 영상 렌더링, AI 연산 |
간단히 말하면, CPU는 논리와 제어에 강하고, GPU는 계산과 반복 처리에 최적화되어 있습니다.
CPU와 GPU의 실사용 예시
- CPU: 엑셀, 워드, 인터넷 브라우징, 운영체제 작동
- GPU: 게임 그래픽, 인공지능 학습, 영상 편집, 자율주행 시스템
예를 들어 영상 편집 소프트웨어에서 CPU는 편집 기능과 UI 작동을 처리하고, GPU는 실제 렌더링과 효과 적용을 담당합니다.
왜 GPU가 주목받고 있을까?
GPU는 원래 그래픽 처리용으로 개발되었지만, 병렬 연산 능력이 워낙 뛰어나기 때문에 현재는 AI와 데이터 연산의 핵심으로 자리잡았습니다. 딥러닝, 자율주행, 자연어 처리 등의 분야에서는 대량 데이터를 동시에 처리해야 하기 때문에 CPU보다 GPU가 훨씬 효율적입니다.
예시: 딥러닝 학습
- CPU: 수일~수주
- GPU: 수시간~수일
그만큼 속도 차이가 크기 때문에 연구소, 대기업, 클라우드 서버 등에서 GPU는 필수입니다.
엔비디아(NVIDIA) GPU의 위상
GPU 시장의 절대 강자는 바로 엔비디아(NVIDIA)입니다. 1999년 최초의 GPU인 GeForce 256을 출시한 이래, 지금까지 AI GPU의 대명사로 자리매김하고 있습니다.
대표 제품:
- RTX 시리즈: 고성능 게이밍 GPU
- Quadro 시리즈: 전문가용 영상 편집, CAD, 3D 렌더링
- A100, H100: AI/딥러닝용 서버 GPU, 수천 TFLOPS 성능
특히 H100 GPU는 ChatGPT, 자율주행, 생성형 AI 훈련 등에 사용되는 최고 성능의 AI 연산 전용 GPU입니다.
엔비디아 GPU의 기술력
엔비디아는 단순 하드웨어뿐만 아니라, CUDA라는 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 통해 GPU를 개발자들이 쉽게 사용할 수 있도록 지원합니다. CUDA는 딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)와도 완벽하게 호환되어, AI 업계에서 표준처럼 쓰이고 있습니다.
또한, RTX GPU에는 Tensor Core가 탑재되어 있어, AI 연산 가속에 최적화되어 있습니다.
Q&A
Q. CPU가 있으면 GPU는 꼭 필요한가요?
A. 일반적인 문서 작성, 인터넷 사용 등에는 CPU만으로 충분하지만, 게임, 영상 편집, AI 작업 등에서는 GPU가 필수입니다.
Q. 엔비디아 GPU는 왜 비싼가요?
A. 고성능 연산 코어, AI 기능, 고급 메모리(HBM 등)가 탑재되어 있으며, 수요가 많고 공급이 제한적이기 때문입니다.
Q. GPU가 CPU보다 빠른가요?
A. 특정 연산, 특히 병렬 연산에서는 GPU가 수십~수백 배 빠를 수 있습니다. 단, 모든 작업에서 그런 것은 아닙니다.
Q. AMD GPU와 차이는?
A. AMD는 게이밍 시장에서 경쟁하지만, AI 분야에서는 NVIDIA의 CUDA 플랫폼이 더 우세합니다.
Q. GPU 성능은 어떤 수치로 확인하나요?
A. TFLOPS(초당 연산 수), VRAM 용량, 메모리 대역폭 등을 통해 성능을 비교할 수 있습니다.
마무리 요약
💡 CPU는 컴퓨터의 두뇌로 모든 연산의 중심이고,
💡 GPU는 수천 개의 계산을 동시에 수행하는 손과 같습니다.
오늘날 GPU는 단순한 그래픽 처리를 넘어 AI, 데이터 분석, 자율주행, 클라우드 등 핵심 기술의 엔진 역할을 하고 있습니다. 그리고 이 시장의 절대 강자가 바로 엔비디아입니다.
CPU와 GPU, 두 장치 모두 중요하지만 용도에 따라 다르게 접근해야 합니다. 앞으로의 시대, GPU는 더 큰 가치와 역할을 하게 될 것입니다.
