GPU란 무엇이며 AI에서의 역할은 무엇인가요?

GPU(그래픽 처리 장치)는 원래 이미지와 동영상의 생성 속도를 높이기 위해 설계된 특수한 전자 회로입니다. 하지만 방대한 양의 계산을 빠르게 수행하는 놀라운 능력 덕분에 인공지능, 과학 컴퓨팅을 비롯한 다양한 분야에서 채택되어 데이터 집약적이고 컴퓨팅 집약적인 작업을 처리하는 데 탁월한 성능을 발휘하고 있습니다.

GPU는 고도로 정제된 실리콘으로 만든 얇은 원형 조각인 실리콘 웨이퍼를 기반으로 합니다. 이 웨이퍼는 수십억 개의 미세 트랜지스터를 에칭하는 기반 역할을 합니다. 이러한 트랜지스터는 전류 흐름을 제어하는 소형 게이트 역할을 하여 GPU 로직 회로의 구성 요소를 형성합니다. 상호 연결이라고 하는 미세한 금속 전선으로 구성된 복잡한 네트워크가 이러한 트랜지스터를 연결하여 통신 및 계산 수행을 가능하게 합니다. 마지막으로, 전체 조합은 플라스틱, 세라믹, 금속과 같은 재료로 만들어진 보호 패키지로 덮여 있으며 섬세한 회로를 보호하고 작동 중에 발생하는 열을 방출하는 데 도움이 됩니다.

GPU는 전용 아키텍처를 갖추고 있어 범용 CPU와 고유한 중간 지점 사이에 위치합니다. 

CPU(중앙 처리 장치)는 순차 처리에 탁월하여 한 번에 하나의 명령어로 작업을 처리하는 반면, GPU는 여러 작업을 동시에 처리하도록 설계되었습니다. 또한 CPU는 종종 비용이 저렴하고 추론과 같은 일부 AI 워크로드에 적합한 반면 GPU는 매우 복잡한 모델을 학습시키거나 실행하는 데 적합합니다.

GPU는 더 광범위한 알고리즘과 작업을 처리할 수 있습니다. 따라서 다양한 AI 접근 방식이나 딥 러닝과 같은 사용 사례를 실험해야 하는 연구자와 개발자에게 GPU가 더 다방면에 유용한 도구가 됩니다.

GPU와 CPU 모두 AI Hypercomputer 아키텍처의 일부로 사용할 수 있는 옵션입니다.

GPU는 동시에 많은 작업을 수행하여 작동합니다. 이를 위해 작업의 여러 부분에서 동시에 작동할 수 있는 많은 수의 처리 코어를 갖추고 있습니다. 이 병렬 처리 아키텍처를 사용하면 CPU로 완료하는 데 훨씬 더 오래 걸리는 작업을 GPU로 처리할 수 있습니다. 

수천 개의 독립적인 작은 단계로 나눌 수 있는 작업을 상상해 보세요. GPU는 이러한 단계를 여러 코어에 분산하여 동시에 컴퓨팅 작업을 할 수 있습니다. 이러한 멀티 프로세싱 기능은 특히 대규모 데이터 세트와 복잡한 알고리즘이 일반적인 이미지 및 동영상 처리, 과학 시뮬레이션, 특히 머신러닝과 같은 영역에서 GPU가 CPU보다 상당한 이점을 제공하는 이유입니다.

GPU는 최신 인공지능의 핵심 요소가 되어 이미지 인식부터 자연어 처리에 이르기까지 모든 것을 지원하는 복잡한 AI 모델의 학습과 배포를 가능하게 합니다. 대량의 계산을 동시에 수행할 수 있는 능력 덕분에 AI의 핵심인 컴퓨팅 집약적인 작업에 적합합니다. GPU는 AI 모델의 학습을 가속화하여 연구자와 개발자가 모델을 더 빠르게 반복하고 획기적인 AI 기능을 개발할 수 있도록 지원합니다.

GPU는 모델의 매개변수를 조정하는 데 필요한 복잡한 수학 연산을 수행하여 AI 모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 학습 프로세스에는 모델에 대량의 데이터를 제공한 다음 모델의 예측과 실제 데이터 간의 오류를 최소화하도록 모델의 매개변수를 조정하는 작업이 포함됩니다. GPU는 여러 계산을 동시에 수행하여 이 프로세스를 가속화할 수 있습니다.

AI 모델을 학습시킨 후에는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하기 위해 실행해야 하며, 실시간으로 실행되는 경우가 많습니다. GPU는 이 추론 단계에서도 중요한 역할을 합니다. 예측에 필요한 복잡한 계산을 신속하게 실행하는 능력 덕분에 AI 기반 애플리케이션이 사용자 요청에 빠르고 효율적으로 대응할 수 있습니다. 순식간에 결정을 내리는 자율주행 자동차나 즉각적인 응답을 제공하는 챗봇 등 AI 모델의 실시간 기능을 활용하려면 GPU가 필수적입니다.

GPU는 학습 및 추론 프로세스를 가속할 수 있기 때문에 AI에 중요합니다. 따라서 CPU를 사용할 때보다 더 빠르고 효율적으로 AI 모델을 개발하고 배포할 수 있습니다. AI 모델이 복잡해짐에 따라 GPU의 필요성은 더욱 증가합니다.

AI에 가장 적합한 GPU는 현재 수행 중인 특정 작업에 따라 달라집니다. 예를 들어 메모리가 큰 GPU는 대규모 AI 모델을 추론하는 데 더 적합할 수 있는 반면 클럭 속도가 빠른 GPU는 지연 시간이 짧은 추론 서빙에 더 적합할 수 있습니다.