AI에는 왜 GPU가 중요할까 - CPU로는 안 되는 기술적 이유

 

 

AI에는 왜 GPU가 중요할까 - CPU로는 안 되는 기술적 이유

AI 기술이 폭발적으로 성장하면서, GPU는 단순한 그래픽용 장치를 넘어 ‘인공지능의 엔진’으로 자리 잡았다.

하지만 많은 사람들은 궁금해한다. 왜 AI는 CPU가 아니라 GPU를 써야 할까?

이번 글에서는 CPU와 GPU의 구조적 차이부터, AI 연산에서 GPU가 선택될 수밖에 없는 기술적 이유를 짚어본다.

 

 

1. CPU와 GPU의 구조는 근본적으로 다르다

CPU는 ‘두뇌’, GPU는 ‘근육’에 비유할 수 있다.

CPU는 복잡한 논리 연산, 조건 분기, 시스템 제어에 최적화되어 있다.

반면 GPU는 동일한 연산을 수천 개의 데이터에 동시에 수행하는 데 특화되어 있다.

 

1). CPU의 역할과 한계

CPU는 보통 4~16개의 고성능 코어로 구성되어 있다.

각 코어는 다양한 명령을 순차적으로 빠르게 처리할 수 있다.

그러나 ‘병렬 연산’ 능력은 떨어진다. 즉, 한 번에 수천 개의 데이터를 처리하기 어렵다.

 

2). GPU의 구조적 강점

GPU는 수천 개의 작은 코어가 동시에 같은 명령을 수행한다.

이 구조는 그래픽 렌더링, 영상 처리, 그리고 AI의 행렬 연산에 매우 적합하다.

GPU는 다수의 단순 계산을 동시에 처리함으로써 전체 속도를 극대화한다.

 

 

2. AI 학습은 ‘병렬 연산’의 결정체이다

딥러닝 모델은 수백만 개의 뉴런과 수십억 개의 파라미터를 학습한다.

이는 결국 ‘행렬 곱셈(Matrix Multiplication)’의 반복이다.

이 행렬 곱셈은 동일한 형태의 연산을 대량으로 수행하는 작업이기 때문에 GPU의 병렬 구조에 완벽히 들어맞는다.

 

1). CPU로 학습하면 생기는 병목

CPU는 연산 속도 자체는 빠르지만, 병렬 작업을 처리하는 효율이 낮다.

결과적으로 대형 모델을 CPU로 학습하면 시간이 수백 배 더 걸린다.

예를 들어, GPU 한 장으로 하루면 끝나는 학습이 CPU로는 몇 주가 걸릴 수 있다.

 

2). GPU는 AI 학습에 최적화된 구조

GPU의 수천 개 코어는 동일한 연산을 동시에 실행한다.

이 덕분에 대규모 신경망의 가중치 업데이트나 역전파(backpropagation)가 빠르게 처리된다.

딥러닝 프레임워크(PyTorch, TensorFlow 등)는 GPU 연산을 기본 전제로 설계되어 있다.

 

 

3. GPU가 바꿔놓은 AI 산업의 판도

AI 붐의 이면에는 GPU의 발전이 있다.

특히 NVIDIA는 GPU를 단순한 그래픽용에서 AI 연산용으로 확장시키며 시장을 주도했다.

 

1). NVIDIA CUDA 생태계

2006년, NVIDIA는 GPU용 병렬 컴퓨팅 플랫폼 ‘CUDA’를 발표했다.

이후 개발자들은 GPU를 그래픽뿐 아니라 과학·AI 연산에도 활용할 수 있게 되었다.

이 결정은 AI 혁신의 토대를 마련했다.

 

2). 데이터센터의 핵심 자원으로 떠오른 GPU

오늘날 데이터센터의 가장 중요한 자원은 ‘서버 수’가 아니라 ‘GPU 수’이다.

ChatGPT나 Claude 같은 대규모 언어 모델(LLM)은 수만 개의 GPU를 통해 학습된다.

GPU가 곧 ‘AI 시대의 석유’라 불리는 이유다.

 

 

4. 차세대 칩셋 경쟁: TPU, NPU의 등장

GPU가 AI 시장을 장악했지만, 이제는 새로운 경쟁자가 등장하고 있다.

TPU, NPU 같은 AI 전용 칩셋은 GPU의 병렬 처리 능력을 개선하면서 전력 효율을 극대화한다.

 

1). TPU (Tensor Processing Unit)

구글이 자체 설계한 AI 전용 칩으로, 텐서 연산에 최적화되어 있다.

특히 대규모 모델 학습에서 효율이 높고, 구글 클라우드의 핵심 인프라로 사용된다.

 

2). NPU (Neural Processing Unit)

모바일이나 엣지 디바이스용 AI 연산 칩이다.

스마트폰, 자율주행차 등 로컬 환경에서 AI 연산을 수행한다.

이는 GPU가 가지지 못한 ‘저전력+실시간’ 강점을 가진다.

 

 

결론 - AI 시대의 핵심 자원은 연산력이다

AI가 CPU 대신 GPU를 택한 이유는 단순히 속도 문제가 아니다.

AI의 본질이 병렬 연산 중심 구조이기 때문이다.

GPU는 수천 개의 코어를 통해 동일 연산을 병렬로 수행하며, AI 학습의 효율을 극대화한다.

그리고 이제 GPU는 단순한 하드웨어가 아니라, AI 산업의 성장을 좌우하는 핵심 인프라로 자리 잡았다.

 

결국, AI의 미래는 ‘누가 더 많은 GPU를 확보하느냐’에 달려 있다.

CPU가 ‘지능’을 설계한다면, GPU는 그 지능을 ‘현실로 구현’하는 시대이다.