4. CPU vs GPU

현재 GPU는 빅데이터, 딥러닝, 블록체인, 이미지 처리, 게임 등에서 많이 활용된다. 이런 프로그램들의 공통점은 다차원 배열의 실수 연산이 많다는 것이다. CPU는 성능 좋은 ALU가 적게 들어가는 반면 GPU는 성능 낮은 ALU가 많이 들어가 있다. 또한 CPU는 모든 연산의 성능을 고루 좋도록 설계되지만, GPU는 실수 연산 성능을 높이는 것을 우선으로 하여 최적화 설계 된다.

 

다음과 같이 배열의 실수 덧셈이 있다. CPU는 하나의 ALU를 통해서 차례대로 하나씩 연산한다면 GPU는 다수의 ALU를 통해서 병렬적으로 동시에 연산한다. 그러므로 다차원 배열의 실수 연산은 CPU보다 GPU가 더 빠르다.

 

---

 

GPU는 그래픽 카드에 설치되어있다. 그래픽 카드의 본래 목적은 이미지를 디스플레이 장치로 출력하는 것이다. 사실 GPU는 필수가 아니다. GPU가 없는 그래픽 카드도 있다. 그런데 왜 그래픽 카드에 GPU가 설치되었을까?
1980년대부터 게임이나 포토샵 같은 그래픽 관련 SW가 쏟아져 나오기 시작했다. 이런 SW들은 기존 CPU의 처리 방식에는 적합하지 않았다. 그래서 그래픽 처리의 가속을 위해 자연스럽게 그래픽 카드에 GPU가 설치된 제품들이 나오게 되었다. 그러다가 2000년대에 GPU를 사용하는 AI, 빅데이터, 블록체인 SW 들이 대거 등장하면서 그래픽 카드 시장은 폭발적으로 확대되었다.