GPU (Graphics Processing Unit)
GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 그래픽·영상 렌더링을 위해 만들어진 대규모 병렬 연산 장치이다. 하지만 딥러닝에서 핵심 연산인 행렬 계산에 매우 적합해 딥러닝·LLM·트랜스포머 모델 학습에 사실상 표준(AI 인프라의 기본) 장비로 사용된다. 특히 엔비디아(NVIDIA)의 GPU는 오늘날 AI 산업의 중심 기술로 평가된다.
Ⅰ. GPU란?
GPU는 수천~수만 개의 코어를 활용해 대량의 데이터를 동시에 처리하는 병렬 처리 프로세서이다. 이러한 구조는 딥러닝 모델에서 사용되는 행렬 곱셈·텐서 연산에 매우 잘 맞기 때문에 AI 연산의 사실상 표준 하드웨어로 자리 잡았다.
Ⅱ. GPU의 핵심 원리
- ① 대규모 병렬 처리 — 수천 개 코어로 연산을 동시에 수행
- ② 고속 행렬 연산 — CNN·Transformer 등 핵심 연산 가속
- ③ 메모리 대역폭 우수 — 고해상도 데이터·대형 모델 처리 최적화
- ④ CUDA·라이브러리 생태계 — 딥러닝 개발에 최적화된 소프트웨어 스택
GPU는 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 생태계(CUDA·cuDNN) 덕분에 AI 연구·산업에서 가장 널리 쓰이는 가속기다.
Ⅲ. 왜 중요한가?
- LLM 학습의 사실상 표준 — GPT·LLaMA·Gemini 대부분 GPU 기반
- NVIDIA H100·A100 — AI 산업을 지탱하는 핵심 하드웨어
- 폭넓은 호환성 — PyTorch·TensorFlow 등 모든 프레임워크 지원
- 개발자 생태계 — CUDA 기반 AI 가속 생태계 구축
Ⅳ. GPU의 발전
- Kepler → Maxwell → Pascal — 초기 AI 연구 시대
- Volta (V100) — AI 가속기 시대 시작
- Ampere (A100) — 대규모 모델 학습의 메인 장비
- Hopper (H100) — LLM 학습의 사실상 표준
- Blackwell (B100·B200 예정) — 초대규모 모델 시대 대비
Ⅴ. GPU vs TPU
| 구분 | GPU | TPU |
|---|---|---|
| 설계 목적 | 범용 병렬 연산 | 딥러닝 전용 텐서 연산 |
| 장점 | 높은 유연성·라이브러리 지원 | 대규모 학습 효율성·Tensor 최적화 |
| 사용 예 | 게임, 그래픽, ML 연구·학습·추론 | LLM·대규모 모델 학습 |
Ⅵ. 활용 분야
- LLM 학습 — GPT·Llama·Gemini·Claude 등
- AI 연구·산업 전반 — Vision, NLP, 멀티모달
- 고속 추론 — 이미지·음성·비디오 모델
- 실시간 렌더링 — 게임·영상 처리
Ⅶ. 요약
GPU는 대규모 병렬 연산에 특화된 프로세서로, 원래는 그래픽 렌더링용 하드웨어였지만 행렬·텐서 연산 성능 덕분에 현대 AI 연산의 사실상 표준 가속기가 되었다. 특히 NVIDIA GPU(H100·A100)는 LLM·트랜스포머 모델 학습에 필수적인 핵심 장비로 사용된다.