GPUs: 그래픽 및 AI 프로세서 — 픽셀에서 인텔리전스로
Source: Dev.to
Why GPUs Changed Computing Forever
GPU는 처음 보면 “게임 그래픽을 멋지게 만드는 것”처럼 보일 수 있습니다.
하지만 실제로 GPU는 현대 컴퓨팅을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 최초의 오실로스코프가 Pong을 영감으로 삼은 것부터 ChatGPT와 같은 AI 모델을 학습시키는 것까지, GPU는 대규모 병렬 처리라는 능력을 열어 주었으며, 이는 CPU만으로는 효율적으로 구현할 수 없는 것이었습니다.
이 글에서는 GPU가 어떻게 작동하는지, 왜 존재하게 되었는지, 그리고 왜 이제는 그래픽, AI, 과학, 그리고 전체 산업을 구동하는 핵심이 되었는지를 살펴봅니다.
The Origins: Before Screens, Before GPUs
초기 컴퓨터는 디스플레이가 없었으며, 결과는 종이에 인쇄되었습니다. 최초의 시각 출력 장치는 오실로스코프였으며, 전자기 파동을 시각화하는 장비였습니다. 엔지니어들은 이 장치를 인터랙티브 신호를 표시하도록 개조했고, 그 실험을 통해 최초의 비디오 게임인 Pong이 탄생했습니다. 이것이 디지털 그래픽의 시작이며, 그래픽 운영 체제가 존재하기 훨씬 이전의 일입니다.
그 후 Tetris와 Prince of Persia와 같은 게임들은 UNIX와 DOS 시스템에서 매우 제한된 그래픽 성능으로 실행되었습니다. 이러한 제약은 하드웨어가 발전하도록 만들었고, 그래픽에 특화된 처리 장치인 GPU가 등장하게 되었습니다.
CPU vs GPU — 순차적 vs 병렬적 사고
GPU를 이해하려면 CPU와 생각하는 방식이 어떻게 다른지 이해하는 것이 시작점입니다.
CPU: 순차적 전문가
- 복잡한 로직에 최적화됨
- 명령을 하나씩 차례대로 실행
우수한 분야:
- 스프레드시트
- 웹 브라우징
- 비즈니스 로직
- 운영 체제
GPU: 병렬 파워하우스
- 수천 개의 작은 코어를 보유
- 단순 연산을 동시에 실행
완벽한 분야:
- 수백만 픽셀 렌더링
- 비디오 게임
- 시뮬레이션
- 머신 러닝
정신 모델:
- CPU → 한 명의 매우 똑똑한 작업자가 문제를 하나씩 해결
- GPU → 수천 명의 빠른 작업자들이 문제의 작은 부분을 동시에 해결
VRAM 및 CUDA — 병렬 컴퓨팅의 잠금 해제
VRAM: 그래픽을 위해 설계된 메모리
GPU는 **비디오 RAM (VRAM)**을 사용합니다—병렬 접근을 위해 설계된 특수 메모리입니다. VRAM은 다음을 가능하게 합니다:
- 게임에서 텍스처 매핑
- 대규모 시뮬레이션
- 고해상도 렌더링
- 과학적 작업 부하
이러한 기능 덕분에 Linux를 실행하는 PlayStation 3과 같은 소비자용 하드웨어를 저비용 슈퍼컴퓨터로 전환하는 등 놀라운 활용 사례가 가능해졌습니다.
CUDA: GPU를 직접 프로그래밍
CUDA, NVIDIA가 개발한 이 기술은 모든 것을 바꾸었습니다. 이를 통해 개발자는 다음을 할 수 있게 되었습니다:
- 그래픽을 넘어 GPU 프로그래밍
- 물리 시뮬레이션 실행
- AI 학습 가속
- 암호화폐 채굴 구동
CUDA는 GPU를 “그래픽 카드”에서 범용 병렬 프로세서로 변모시켰습니다.
GPU와 인공지능의 부상
현대 AI는 GPU 없이는 존재할 수 없습니다. 병렬 처리는 다음에 필수적입니다:
- 신경망 훈련
- 행렬 곱셈
- 역전파
- 모델 추론
GPU가 구동하는 산업
- 인공지능: ChatGPT와 같은 모델은 수백만 개의 가능성을 동시에 평가합니다.
- 자율주행 차량: GPU는 카메라, 레이더 및 센서 데이터를 실시간으로 처리합니다.
- 암호화폐: 병렬 암호 계산을 통해 대규모 채굴이 가능해집니다.
- 과학 연구: 기후 모델링, 물리 시뮬레이션, 유전체학 등은 GPU에 크게 의존합니다.
이 폭발적인 수요는 전 세계 하드웨어 시장을 재편했습니다.
VR, AR 및 실시간 그래픽
가상 현실과 증강 현실은 GPU를 더욱 밀어붙였습니다. 각 눈에는 다음이 필요합니다:
- 별도의 렌더링된 이미지
- 초저 지연
- 완벽한 동기화
Valve는 SteamOS를 통해 이를 해결했으며, 게임 및 VR 작업 부하에 맞게 시스템을 최적화했습니다. 영화 스튜디오와 애니메이션 파이프라인은 GPU에 의존합니다:
- Ray tracing (물리적 빛 시뮬레이션)
- 실시간 렌더링
- 고성능 비디오 코덱
하드웨어 설계와 열 현실
GPUs는 물리적으로 요구가 높은 부품입니다. 일반적인 특성:
- PCIe를 통해 연결
- 매우 높은 전력 소비
- 대량의 열 발생
냉각 솔루션
- 고성능 공기 냉각
- 액체 냉각 루프
- 오일 침지 냉각(극한 작업용)
모바일 기기와 최신 Apple 컴퓨터에서는 GPU가 System on a Chip (SoC) 설계에 직접 통합되어, 크게 개선됩니다:
- 에너지 효율성
- 열 성능
- 메모리 공유
- 그래픽 처리량
최종 생각
GPU는 더 이상 “단지 게임용”이 아닙니다. GPU는:
- AI 가속기
- 과학 엔진
- 창의적 도구
- 현대 병렬 컴퓨팅의 핵심
GPU를 이해하면 현대 컴퓨팅을 명확히 볼 수 있습니다: 더 빠른 CPU가 아니라 병렬 현실을 위해 설계된 아키텍처입니다.
💬 GPU에 대한 여러분의 경험은 어떠신가요?
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현대 인텔리전스의 하드웨어를 이해하고자 하는 개발자를 위해 작성되었습니다.