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Aug 23. 2021
세상을 읽는 기본 상식, GPU 그래픽 처리 장치
[ 글을 시작하기 전에 ]
엔비디아 혹은 AMD라는 기업을 들어본 분은 고퀄리티의 게임을 즐기는 분일 가능성이 높다. 혹은 주식에 관심이 있으신 분일 가능성도 높다. 엔비디아와 AMD는 GPU의 수요 상승으로 인해서 최근 4차 산업혁명의 주요 기술을 가진 기업으로 주목받았기 때문이다.
이 기업들의 성장세가 긍금하다면 주가만으로도 엔비디아의 기대치를 확인해볼 수 있는데 2년 전에 선견지명이 있어서 구입을 했더라면 지금 6배 이상의 수익을 누렸을 수도 있다. 대체 이런 회사들은 무엇 때문에 이렇게 기대감을 불러일으키고 성장할 수 있었는지 GPU라는 것에 대해서 알아보도록 하자.
Ⅰ. GPU 그래픽 처리 장치
GPU는 그래픽 처리 장치로 영어로는 graphics processing unit이라고 불린다. 컴퓨터 시스템에서 그래픽과 관련된 연산을 빠르게 처리하여 결과 값을 모니터에 출력하는 장치이다. GPU라는 용어가 사용되고 유명해지게 된 계기는 1999년 엔비디아에서 지포스 256을 세계 최초의 GPU로 판매하면서 널리 알려지게 되었다.
< 고사양 게임의 화면 이미지 > (출처 : Strict Gamer)GPU가 필요하게 된 이유는 고성능의 게임을 컴퓨터에서 실현하기 위해서 시작되었다고 봐도 무방하다. 게임 내에서 표현하고자 하는 이미지가 고해상도가 되고 디테일한 표현까지도 지원하기 위해서 더 빠른 처리를 하기 위해서 GPU가 필요해지게 된 것이다.
예를 들어 1초에 60 프레임 즉, 60번의 화면 전환을 1920X1080의 해상도로 나타내 보고자 한다고 해보자. 이는 가로 1920개와 세로 1080개의 줄에 표현되는 픽셀을 1초에 60번 반복해서 표현해야 한다. 산술적으로 표현해보면 1초에 1920 ×1080 × 60(= 124,416,000) 개의 픽셀을 그려내야 한다. 1억 개의 픽셀에 대한 계산 값을 만들어내야 한다는 말이다.
이런 산술을 가능하게 하기 위해서 만들어진 칩이 GPU라고 생각하면 된다. 위의 설명이 조금 복잡해졌는데 매우 간략하게 요약해보면 GPU는 그래픽 처리장치로 연산을 빠르게 해주는 칩이라고 생각하면 된다.
Ⅱ. GPU와 CPU의 차이
그러면 여기서 궁금증이 생길 수 있다. CPU가 있는데 굳이 왜 GPU를 사용해야 하는가이다. 일견 맞는 말이다. 처리 속도만 놓고 보자면 CPU가 GPU에 비해서 성능이 부족하지는 않다. 하지만 CPU와 GPU는 태생이 다르다는 점을 고려해서 이해하면 쉽게 이해가 된다.
먼저 CPU가 무엇인지 알아보자. CPU는 Central Processing Unit으로 중앙 처리 장치라고 불린다. 대표적으로는 Intel의 Core가 있는데 i3, i5, i7으로 나뉘는데 i7이 가장 고성능이라고 보면 된다.
< CPU 이미지 > (출처 : PC World)CPU는 컴퓨터의 중앙 처리 장치로 컴퓨터가 수행해야 하는 모든 명령을 처리하는 칩이라고 보면 된다. 그렇기 때문에 CPU는 복잡한 계산을 빠르게 할 수 있다. 반면에 GPU는 간단한 계산을 빠르게 할 수 있다고 보면 된다.
< CPU GPU 차이점 예시 > (출처 : Cocount)감성적인 빠르게라는 단어를 좀 더 명확하게 알아보면 CPU는 계산을 직렬로 진행하고 GPU는 병렬로 처리한다. 직렬과 병렬이라는 단어를 다시 풀어서 생각해 보면 CPU는 한 번에 하나의 계산을 하게 되고 GPU는 여러 가지의 계산을 한꺼번에 한다는 것이다.
그래서 CPU는 복잡한 계산을 하는 것에 있어서 매우 빠르게 진행할 수 있지만 단순한 계산을 미친 듯이 반복해서 하는 것은 GPU보다 오래 걸릴 수 있다는 것이다. 반대로 GPU는 단순한 계산을 반복하는 것에 있어서는 어려움이 없지만 어려운 연산을 부여하게 되면 CPU보다 늦게 된다.
이 때문에 고해상도의 그래픽은 어려운 계산식이 아니라 단순 반복의 계산을 하는 것이기 때문에 CPU보다는 GPU에 역할을 부여해서 처리하게 하는 것을 고안해 낸 것이라고 생각하면 된다.
즉, 고해상도 게임을 할 때에는 그래픽 카드가 별도로 들어간 컴퓨터를 가져야 하고 인터넷만 활용하고 업무용 PC에서는 CPU가 고사양이면 컴퓨터 속도 향상에 매우 적합하다고 생각하면 된다.
Ⅲ. GPU가 각광받게 된 이유
GPU의 수요가 늘어나게 된 원래 이유는 고사양의 게임이 속속 출시되면서 이를 즐기기 위해서 발생된 것이 주요한 원인이었다. 그런데 최근 몇 년간 가상화폐에 대한 관심도가 높아지면서 이를 채굴하기 위해서 사용되는 데에 GPU가 적합하다는 이유로 인해서 GPU의 수요가 높아졌다.
GPU가 가상화폐 채굴에 적합한 이유는 반복적인 수학 문제를 처리하는 데에 CPU보다 특성화된 능력을 가지고 있기 때문이다. 앞서 밝힌 GPU의 장점을 보면 단순 반복의 계산을 하는 데에서 GPU가 CPU보다 더 빠르기 때문이다. 이 때문에 GPU가 가상화폐 채굴에 적합한 것으로 알려지면서 수요가 폭발적으로 증가했고 공급이 부족해지면서 가격 상승까지 이루어지게 되었다.
< GPU 품귀, 채굴자용 관련 기사, 가격 급등 기사들 > (출처 : 구글 검색)현재의 상승과 단기적인 급성장에는 가상화폐 채굴에 대한 수요 때문에 일시적으로 가치가 급상승했다. 여기에 장기적으로 볼 때에는 인공지능을 학습시키는 데에 GPU의 성능이 필수적이라는 것으로 인해서 주목받게 된 것이 주요한 이유이다.
인공지능은 자기 스스로 학습해서 공부하고 발전하게 된다. 이 기술을 기계 학습 머신 러닝이라고 부르는데 이 기술에서 발전되어서 스스로 학습 계획을 세우고 고찰하면서 발전하는 단계를 딥러닝이라고 부른다.
< GPU의 사용처 이미지 : 게임, AI, 딥러닝, 가상현실 > (출처 : AI 타임스)딥러닝이 효과적으로 일어나기 위해서는 인공지능이 풍부한 데이터를 빠르게 학습하는 것이 경쟁력이 되었다. 이를 만족시키기 위해서 GPU의 장점인 반복 학습을 빠르게 해결된다는 점이 부각되면서 GPU의 수요가 장기적으로 늘어날 것으로 생각된다.
그럼 여기서 하나 궁금증이 생길 수 있다. 복잡한 수학 능력은 CPU가 GPU보다 뛰어나다고 했는데 두 개를 복합적으로 할 수 있는 칩이 있으면 되는 것 아닌가 하는 궁금증 말이다. 그래서 만들어진 기술이 GPGPU라는 것인데 General Purpose computing on GPU라고 범용 컴퓨팅 처리를 위한 GPU가 개발되었다.
GPGPU가 만들어지게 되면서 AI의 성능이 급격히 성장했다. GPGPU의 기술이 나온 이후 2010년 이후로 딥러닝의 활용이 급격하게 발전되었고 인공지능의 기술 발전이 가속화되었다는 것이다.
그래픽의 단순 연산을 빠르게 하기 위해서 만들어진 GPU가 게임 산업의 발전과 함께 성장하다가 가상화폐의 열풍과 함께 폭풍 성장하고 인공지능 시대와 맞물리면서 미래 주요한 산업 품목으로 향상하게 된 것이 놀랍다.
앞으로도 좀 더 다양한 것들에 대해서 관심을 가지고 이해하기 위한 노력을 해봐야겠다. 그래야 새로운 기회를 이해할 수 있을테니 말이다.
[ 글을 마치며 ]
CPU, GPU, GPGPU 같은 용어들을 들으면 자주 접하는 단어도 아니고 복잡한 것 같고 뭔가 이해하기 어렵다. 그런데 알고 보면 별거 아닌 내용들이고 쉽게 이해할 수 있는 내용이 대부분이다.
< CPU GPU 차이 > (출처 : 구글 이미지)