AI 모델에 GPU를 사용하는 이유
AI, 특히 딥러닝(Deep Learning) 이 GPU(Graphics Processing Unit) 를 많이 활용하는 이유는 무엇인가?
AI(특히 딥러닝) 모델은 방대한 데이터를 학습하고 추론하기 위해 막대한 양의 연산을 수행해야 한다. 이때 CPU만으로는 속도가 너무 느려 비효율적이기 때문에, 대규모 병렬 연산에 특화된 GPU가 필수적으로 사용된다.
GPU란 무엇인가?
- GPU(Graphic Processing Unit) 는 원래 그래픽 연산(픽셀 렌더링, 3D 그래픽 처리)을 빠르게 수행하기 위해 만들어진 장치이다.
- 게임이나 영상에서 그래픽이 끊기지 않고 부드럽게 표현되는 것도 GPU의 빠른 병렬 연산 덕분이다.
CPU vs GPU 구조 비교
| 구분 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 코어 개수 | 수 개(4 ~ 32개) 고성능 코어 | 수천 ~ 수만 개의 소형 코어 |
| 처리 방식 | 직렬 처리(Sequential) | 병렬 처리(Parallel) |
| 강점 | 일반적인 로직 수행, 복잡한 분기 처리 | 대량의 단순 반복 연산, 행렬/벡터 연산 |
| AI 적합성 | 낮음 | 매우 높음 |
딥러닝 학습에 필요한 행렬 곱셈, 벡터 연산이 GPU의 병렬 처리 방식과 딱 맞아떨어진다.
GPU가 AI에 꼭 필요한 이유
병렬 연산 능력
- 딥러닝 모델은 수많은 파라미터와 뉴런 간 연결을 동시에 계산해야 한다.
- GPU는 이를 한꺼번에 병렬 처리해 속도를 비약적으로 향상시킨다.
행렬/벡터 연산 최적화
- 신경망(Neural Network)은 수많은 행렬(Matrix), 벡터(Vector) 곱셈으로 구성된다.
- 예:
y = Wx + b(가중치 행렬 × 입력 벡터 + 편향) - GPU는 본래 **그래픽 처리(픽셀 계산, 3D 렌더링)**를 위해 행렬 연산 최적화되어 있어, AI 연산과 잘 맞는다.
학습 속도 단축
- 모델 학습 시 수백만 ~ 수십억 개 파라미터 업데이트 필요하다.
- CPU만 사용하면 수 주 ~ 수 개월 걸릴 학습이 GPU를 사용하면 수 시간~~수 일로 단축된다.
대규모 데이터 처리
- AI는 이미지, 음성, 텍스트 등 고차원 데이터를 다룬다.
- GPU는 대규모 데이터(batch) 연산을 동시에 처리할 수 있어 학습·추론 속도가 빠르다.
추론(Inference) 성능 강화
- 학습뿐 아니라 실시간 서비스(챗봇 응답, 이미지/음성 인식, 자율주행 센서 데이터 분석 등)에서도 빠른 응답을 제공한다.
생태계 지원
- PyTorch, TensorFlow 같은 대표적인 딥러닝 프레임워크가 CUDA(NVIDIA 라이브러리) 기반으로 GPU에 최적화되어 있다.
- GPU 사용 시 자동으로 최적화된 커널을 활용할 수 있어 추가 성능 확보 가능하다.
GPU와 AI의 관계
초기 AI 연구자들은 대량의 데이터를 학습시킬 때 CPU만으로는 한계가 있다는 것을 깨달았다. 이때 그래픽 연산용 GPU를 딥러닝 학습에 적용했는데, 병렬 연산 구조가 AI와 완벽히 맞아떨어졌다. 이후로 AI와 GPU는 떼려야 뗄 수 없는 관계가 되었으며, 현재 진행되는 대부분의 AI 연구와 서비스는 GPU 기반에서 이루어진다.
GPU 외 AI 전용 하드웨어
최근에는 GPU 외에도 AI 특화 칩들이 개발되어 활용되고 있다.
- TPU (Tensor Processing Unit): Google 개발, 텐서 연산 최적화
- NPU (Neural Processing Unit): 모바일 기기용, 에너지 효율 최적화
- FPGA, ASIC: 특정 AI 연산에 특화된 맞춤형 칩
하지만 여전히 범용성·성능·생태계 측면에서 GPU가 가장 널리 사용되고 있다.
정리
- CPU = 직렬 처리 강점 (범용 프로세서)
- GPU = 병렬 연산 특화 (AI·딥러닝 최적화)
- AI 모델에 GPU를 사용하는 이유 = 대규모 행렬/벡터 연산을 동시에 빠르게 처리하기 위해서