AI시대, GPU의 중요성

AI와 GPU

 
생성형 AI가 발전함에 따라 무섭게 떠오르는 기업중하나를 꼽자면 "엔비디아" 가있죠.
엔비디아는 그래픽 처리 장치(GPU)와 인공 지능(AI) 기술의 세계적인 선두 주자입니다.
오늘은 엔비디아가 무섭게치고올라오게만든 GPU가 AI산업에서 얼마나중요한 역할을 하는지 알아보겠습니다.
 

AI란?

AI는 인간처럼 생각하게 하는 컴퓨터 기술입니다.
이 기술은 데이터를 분석하고 패턴을 찾아 문제를 해결하고 결정을 내립니다.
 
인공지능은 약한 인공지능과 강한 인공지능 두 가지로 나뉩니다.

• 약한 인공지능: 특정 작업에 전문적인 인공지능입니다. 음성 인식이나 이미지 분류, 자율 주행 자동차 같은 것이 이에 속합니다.
• 강한 인공지능: 인간처럼 생각할 수 있는 인공지능입니다. 다양한 작업을 이해하고 해결하며, 인간처럼 학습하고 추론하고 결정할 수 있습니다. 하지만 아직 만들어지지 않았습니다.

인공지능을 만들기 위해 머신 러닝, 심층 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등의 기술이 사용됩니다.
이 기술들은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고, 이를 활용하여 다양한 작업을 수행합니다.
 
또한, 인공지능은 다양한 분야에서 쓰입니다.
예를 들어, 의료 분야에서는 질병을 찾거나 약을 만드는 데, 금융 분야에서는 거래를 감시하거나 투자 전략을 만드는 데 쓰일 수 있습니다.
제조업에서는 생산 과정을 개선하고, 소매업에서는 고객 서비스를 향상시키는 데 쓰입니다.
인공지능은 많은 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 앞으로 더 많은 분야에서 쓰일 것으로 보입니다.
 

 

GPU란?

GPU는 Graphics Processing Unit의 약자로, 그래픽 처리 장치를 의미합니다.
컴퓨터의 그래픽을 처리하는데 특화된 회로입니다.
GPU는 복잡한 계산을 빠르게 처리할 수 있는 능력을 가지고 있기 때문에, 3D 게임, 비디오 렌더링, 그래픽 디자인, 사진 편집 등의 고성능 그래픽 작업에 주로 사용됩니다.
또한, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 인공지능 연산에도 사용되며, 이런 작업들은 대량의 데이터를 빠르게 처리해야 하기 때문에 GPU의 병렬 처리 능력이 큰 도움이 됩니다.
 

CPU와 GPU의 차이점

CPU와 GPU의 가장 큰 차이점은 CPU는 독립적으로 동작하고, GPU는 CPU가 있는 컴퓨터에 부착되어 동작한다는 점입니다.
 
CPU는 컴퓨터의 모든 연산을 담당하고, GPU는 대규모 계산을 담당합니다.
이런 이유로 GPU는 보조 연산 장치 또는 하드웨어 가속기라고도 합니다.
간단히 말하면, CPU는 기본적인 흐름과 컨트롤을 담당하고, GPU는 대규모 계산을 처리합니다.
이렇게 CPU와 GPU는 서로 다른 목표를 가지고 있기 때문에 그들의 내부 구조도 다릅니다.
 

 

AI와 GPU

AI가 발전함에따라 왜 GPU가 각광을 받을 수 있었는지에 대해서 알아보겠습니다.
GPU는 딥러닝 연산에 매우 중요한 역할을 합니다.
이는 딥러닝에 필요한 복잡한 계산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있기 때문입니다.
그렇기 때문에, GPU는 딥러닝 연산을 수행하는 데 있어 핵심적인 하드웨어라고 할 수 있습니다.
 
특히, 엔비디아는 GPU 성능을 향상시키기 위해 Tensor Core라는 특별한 기술을 개발하였고, 이를 통해 텐서 연산을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 되었습니다.
최근에는 초거대언어모델(LLM)인 GPT-3의 기본 뉴럴 네트워크 아키텍처인 트랜스포머를 GPU 내부에 구현하여 연산 속도를 더욱 높였습니다.
 
이러한 기술들 덕분에 AI의 발전 속도가 빠르게 진행되며, 이에 따른 GPU의 역할은 매우 중요하다고 할 수 있습니다.