메모리, CPU, GPU의 차이점과 GPU와 AI의 관계

디지털 세상의 기본 구성 요소

현대 사회에서 우리는 하루에도 수십 번 컴퓨터와 스마트폰을 사용합니다. 이 과정에서 메모리, CPU, GPU라는 단어 접하는 경우가 종종 있습니다. 하지만 막상 각각 어떤 역할을 하는지, GPU가 왜 AI와 관련이 깊은지는 아는 경우가 드문 것 같습니다. 이 글에서는 메모리, CPU, GPU의 역할과 GPU가 AI 분야에서 왜 중요한지 알아보고자 합니다. 

메모리와 CPU, GPU의 역할

먼저 메모리는 컴퓨터가 작업 중인 데이터를 잠시 저장하는 공간입니다. 우리가 책을 읽거나 문제를 풀 때 책상 위에 메모장을 두고 필요한 내용을 적어두는 것과 같습니다. 메모리는 RAM이라고 불리며 속도가 매우 빠르지만 전원을 끄면 내용이 사라집니다. 즉, 지금 당장 필요하지만 오래 저장할 필요가 없는 정보를 임시로 보관하는 역할을 합니다.

CPU는 컴퓨터의 두뇌 역할을 합니다. 요리사에 비유하자면, 요리사가 레시피를 보고 하나하나 요리를 완성하는 것과 같습니다. 데이터라는 재료를 받아 프로그램이라는 레시피에 따라 결과물을 만들어내는 것이죠. CPU는 복잡한 계산과 프로그램 실행, 조건 판단 등을 담당하며 여러 가지 일을 순서대로 빠르게 처리합니다.

GPU의 특징과 장점

GPU는 원래 그래픽, 즉 영상 처리를 위해 만들어진 장치입니다. 하지만 구조적으로 수많은 작은 연산 코어를 가지고 있어 동일한 작업을 동시에 처리하는 데 매우 효율적입니다. 마치 큰 주방에서 여러 명의 보조 요리사가 동시에 반찬을 만들고 재료를 손질하는 것처럼 GPU는 방대한 연산을 병렬로 처리할 수 있습니다. 이러한 특징 덕분에 영상 처리뿐 아니라 AI 연산에서도 GPU의 강점이 크게 발휘됩니다. 세 가지를 비교해보면, 메모리는 임시로 데이터를 저장하는 공간, CPU는 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 두뇌, GPU는 대량의 데이터를 동시에 빠르게 처리하는 전문가라 할 수 있습니다. 메모리는 책상 위의 노트장, CPU는 요리사, GPU는 여러 명의 주방 보조에 비유할 수 있습니다.

GPU와 AI의 긴밀한 관계

GPU와 AI의 관계를 이해하기에 앞서 먼저 AI가 어떤 과정을 거치는지 알아볼 필요가 있는데요. 특히 딥러닝과 같은 AI 학습 과정은 수많은 숫자를 곱하고 더하는 연산을 반복합니다. 예를 들어 이미지를 인식하거나 음성을 분석하려면 픽셀 단위의 데이터와 수백만 개의 매개변수를 연속적으로 계산해야 합니다. 이런 대규모 연산은 CPU보다 GPU가 훨씬 빠르게 처리할 수 있습니다. GPU는 동시에 많은 계산을 처리하는 병렬 연산에 특화되어 있어, AI 모델 학습 속도를 획기적으로 단축시킵니다. 실제로 CPU로는 며칠이 걸릴 연산을 GPU를 사용하면 몇 시간, 심지어 몇 분 만에 끝낼 수 있습니다. 또한 실시간으로 응답해야 하는 서비스, 예를 들어 스마트폰 얼굴 인식, 음성 비서, 실시간 번역기 등에서는 GPU 덕분에 빠르고 자연스러운 결과를 제공할 수 있습니다.

GPU는 AI 분야에서 필수에 가까운 존재인 것입니다.

즉 메모리는 지금 필요한 데이터를 잠시 저장하는 빠른 공간이고, CPU는 명령을 순차적으로 처리하는 두뇌이며, GPU는 방대한 연산을 동시에 처리하는 전문가라고 비유할 수 있을 것 같습니다.  그리고 AI 분야에서는 GPU의 병렬 처리 능력이 학습과 추론 모두에서 핵심적인 역할을 합니다. 앞으로 AI 기술이 더욱 발전할수록 GPU의 중요성은 더욱 커지지 않을까 싶습니다.