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 강점GPU는 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. GPU의 작동 원리GPU는 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 종류GPU는 구성 방식에 따라 크게 세 가지 유형으로 나뉜다.– 디스크리트 GPU(독립형 GPU): CPU와 분리된 전용 칩 형태로, 전용 메모리를 탑재해 높은 성능을 제공한다. 주로 고사양 그래픽 작업이나 콘텐츠 제작에 사용되며, 소비 전력과 열 발생이 높아 특수한 냉각이 필요하다. – 통합 GPU(인티그레이티드 GPU): 대부분의 일반 기기에서 사용되며, CPU에 내장돼 시스템 메모리를 공유한다. 비용과 전력 소모가 적고, 경량화된 시스템 설계에 적합하다. – 가상 GPU(vGPU 또는 클라우드 GPU): 클라우드 서비스 사업자(CSP)가 제공하는 소프트웨어 기반 GPU 클러스터다. 기업은 물리적인 하드웨어 없이도 GPU를 활용할 수 있어 수요가 빠르게 증가하고 있다.GPU의 활용 분야원래는 차세대 게임을 위한 고사양 연산을 위해 개발됐지만, GPU는 다양한 영역에서 활용되고 있다.고성능 컴퓨팅(HPC)GPU는 여러 대의 컴퓨터를 클러스터로 묶어 복잡한 계산을 고속으로 수행한다. 이는 슈퍼컴퓨터를 구성하는 기반으로, 양자역학, 양자컴퓨팅, 물리 시뮬레이션, 날씨 예측 등 다양한 과학 분야에서 활용된다.데이터 분석병렬 처리 성능 덕분에 데이터 과학자는 기존 방식으로는 식별하기 어려운 패턴과 관계를 발견할 수 있다.GPU는 게임을 넘어 다양한 산업에서 점점 더 많은 역할을 수행하고 있다. AI 혁신을 가속화하고, 엣지 환경에서의 실시간 처리를 가능하게 하며, 과학적 발견의 속도를 높이는 데 핵심적인 엔진으로 작동하고 있다.머신러닝과 딥러닝머신러닝(ML)과 딥러닝(DL)은 데이터 과학의 핵심 기반이다. 이 기술은 방대한 데이터를 분석하고 알고리즘을 통해 인간의 학습 방식을 모사하도록 설계됐다. 하지만 이를 구현하려면 상당한 연산 자원이 필요하다.GPU는 머신러닝 성능을 끌어올리는 데 중요한 역할을 한다. 방대한 데이터를 빠르게 처리하고, 패턴을 식별하며, 의미 있는 결론을 도출할 수 있도록 돕는다. 동시에 수많은 연산을 처리할 수 있기 때문에, 모델의 메모리 활용과 최적화 수준도 크게 향상된다.AI와 생성형AI오늘날 AI 기술은 점점 더 정교해지고 있다. 특히 대규모 언어모델(LLM)과 생성형AI는 엄청난 속도, 데이터, 연산력을 요구한다. GPU는 이러한 요건을 충족할 수 있어 AI 네트워킹, AI 서버 등 핵심 인프라에서 중추적 역할을 한다.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 실환경에 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 사물인터넷엣지 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 기업GPU와 반도체 시장에서는 여러 기업이 경쟁 중이다. 현재 대표적인 GPU 공급 기업은 다음과 같다.엔비디아세계에서 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.브로드컴네트워크와 통신 칩 분야에서 유명하지만, 최근에는 데이터센터 및 클라우드에서 사용되는 AI 특화 칩(ASIC) 시장에서도 존재감을 키우고 있다. 마벨과 마찬가지로 특정 워크로드에 맞춘 칩을 설계한다.인텔엔터프라이즈 서버와 PC 분야에서 잘 알려진 기업으로, 통합 회로, 네트워크 인터페이스 컨트롤러, 메인보드 칩셋 등을 생산하고 있다.AMDCPU와 GPU는 물론, 범용 집적 회로인 FPGA, 여러 시스템 구성 요소를 결합한 SoC(System-on-Chip), 고성능 컴퓨팅(HPC) 도구를 제공한다.삼성전자스마트폰으로 잘 알려져 있지만, 메모리 칩과 고급 로직 칩도 생산한다. 다른 기업의 칩을 위탁 생산하는 파운드리 사업도 운영 중이다.퀄컴스냅드래곤 칩셋은 다양한 모바일 기기에 탑재돼 있다. AI 추론 가속화를 위한 ‘클라우드 AI 100’ 시리즈와 IoT 애플리케이션을 위한 응용 프로세서도 제공한다.GPU의 미래GPU는 현대 컴퓨팅 환경에서 갈수록 더 중요한 위치를 차지하고 있다. 향후에도 고성능 컴퓨팅, 머신러닝, AI, 엣지 컴퓨팅 등 기업의 경쟁력을 좌우하는 기술을 뒷받침하는 핵심 기술로 기능할 전망이다. CPU와 함께 작동하면서, 속도와 성능을 획기적으로 높이고 차세대 기술의 잠재력을 실현하는 데 기여할 것으로 보인다[email protected]