딥러닝에서 GPU의 중요성: 코어는 고학력의 똑똑한 만능 사무직, GPU는 대규모 저렴한 인력의 절대 다수 생산직
딥러닝은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 연산을 수행합니다. 이러한 연산을 효율적으로 처리하기 위해 GPU(Graphics Processing Unit)가 필수적입니다. 왜 GPU가 딥러닝에 필수적인지 이해하기 위해 코어의 개수를 일꾼에, GPU를 대규모 공장에 비유해보겠습니다.
1. 코어와 일꾼의 비유
CPU: 소규모 공장
코어의 개수: CPU는 몇 명의 능력 있는 사무직으로 구성된 소규모 증권사와 같습니다.
특징: 각 직원은 복잡한 작업을 수행할 수 있으나, 동시에 처리할 수 있는 작업 수는 제한적입니다. 각자 하나에 일에 심도 깊게 집중해야 하기 떄문입니다.
GPU: 대규모 공장
코어의 개수: GPU는 수천 명의 일꾼으로 구성된 대규모 생산 공장과 같습니다.
특징: 각 일꾼은 단순한 작업만 수행할 수 있으나, 많은 일꾼이 동시에 작업을 수행하므로 대량의 작업을 빠르게 처리합니다.
2. 딥러닝에서 GPU의 필요성
대규모 데이터 처리
딥러닝은 대규모 데이터를 동시에 처리해야 합니다.
GPU의 수천 명의 일꾼은 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있으므로, 딥러닝 연산에 효율적입니다.
병렬 처리 능력
GPU의 일꾼들은 동시에 여러 작업을 병렬로 처리합니다.
이러한 병렬 처리 능력은 딥러닝 모델의 훈련과 추론을 빠르게 만듭니다.
에너지 효율
GPU의 대규모 공장은 에너지를 효율적으로 사용하여 더 많은 작업을 빠르게 수행합니다.
딥러닝 연산에서는 GPU의 에너지 효율이 큰 이점을 제공합니다.
3. GPGPU 기술: 일꾼에서 과학자로, GPU의 진화
3.1 GPGPU란?
GPGPU는 General-Purpose Graphics Processing Unit의 약자로, 그래픽 처리 외에도 일반 목적의 병렬 연산을 수행할 수 있게 하는 기술입니다.
3.2 이를 통한 GPU의 변화
과거의 GPU: 그래픽 처리에 특화된 일꾼, 단순한 작업만 수행.
현재의 GPU: GPGPU 기술로 고등 연산 가능, 과학자와 같은 역할 수행.
3.3 GPGPU의 작동 원리
3.3.1 병렬 처리 능력을 활용
GPU는 수천 개의 코어로 구성되어 병렬 처리가 가능합니다.
이러한 병렬 처리 능력을 일반 연산에 활용하면, 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
3.3.2 GPU를 다른 목적으로 활용할 수 있게 해주는 프로그래밍 언어와 툴
CUDA, OpenCL과 같은 프로그래밍 언어와 툴을 통해, GPU를 일반 목적의 연산에 활용할 수 있습니다.
이를 통해 과학 연산, 머신러닝, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 GPU를 활용할 수 있게 되었습니다.
3.4 AI와 딥러닝
GPU의 병렬 처리 능력은 딥러닝 모델의 훈련과 추론을 가속화합니다.
GPGPU 기술로, GPU는 단순한 일꾼에서 고등 연산을 수행하는 과학자로 진화하였습니다.
4. 결론
GPU는 수천 명의 일꾼으로 구성된 대규모 공장과 같아, 딥러닝에서 병렬 처리와 대규모 데이터 처리에 필수적입니다.
CPU의 소규모 증권사 직원은 복잡한 작업에 적합하나, 딥러닝의 대규모 연산에는 GPU의 대규모 공장이 더 효율적입니다.
