AI 학습에서 CPU와 GPU는 왜 성능 차이가 날까?

 

AI 학습을 하다 보면 CPU보다 GPU가 훨씬 빠르다는 것을 느낍니다.  왜 이런 차이가 발생하는지에 대해서 약간 깊게 들어가보고 싶어 찾아봤습니다. GPU가 빠른 이유는 바로 연산 방식의 차이(병렬 연산 vs. 직렬 연산) 때문입니다. AI 학습 시  GPU는 AI 학습 과정에서 수천 개수백만 개의 연산을 병렬로 수행할 수 있어 CPU보다 수십수백 배 빠른 속도를 제공합니다. 이번 글에서는 CPU와 GPU의 차이를 이해하고 AI 학습에서 GPU가 왜 중요한지 알아보려합니다.

 

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CPU vs. GPU의 연산 방식 차이

① CPU (Central Processing Unit)

CPU는 직렬 연산(Serial Processing) 중심으로 설계되어 있습니다. 소수의 강력한 코어(일반적으로 4~64개)를 사용하여 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 방식입니다.

• 특징:
  • 높은 클럭 속도를 가지고 있어 단일 연산을 빠르게 수행 가능
  • 다양한 작업(멀티태스킹, 논리 연산, OS 운영 등)을 효과적으로 처리
  • 캐시 메모리를 활용하여 빠른 데이터 접근
  • 제어 로직이 복잡하여 유연성이 높음

② GPU (Graphics Processing Unit)

GPU는 병렬 연산(Parallel Processing) 중심으로 설계되어 있습니다. 수천 개의 작은 연산 유닛(코어)을 활용하여 대량의 연산을 동시에 수행합니다.

• 특징:
  • 많은 수의 연산 코어를 활용하여 병렬 처리가 가능
  • 행렬 연산과 벡터 연산을 효과적으로 수행
  • CUDA(엔비디아), ROCm(AMD) 같은 병렬 연산 라이브러리를 활용 가능
  • 딥러닝, 과학 연산, 시뮬레이션 등에 최적화됨

 

 AI 학습에서 CPU와 GPU의 성능 차이

AI 학습에서 가장 많이 수행되는 연산은 행렬 곱셈(Matrix Multiplication)과 벡터 연산(Vector Operations)입니다. 이 연산들은 병렬 연산에 매우 적합하므로 GPU에서 훨씬 빠르게 수행됩니다.

📌 (ex) CPU vs. GPU 연산 비교

• CPU: 16개의 연산을 수행하려면 순차적으로 실행(Serial Processing) → 16번의 연산 필요
• GPU: 16개의 연산을 동시에 실행(Parallel Processing) → 한 번에 끝남

항목	CPU	GPU
연산 방식	직렬 연산(Serial)	병렬 연산(Parallel)
코어 개수	4~64개	수천 개
클럭 속도	높음 (3~5GHz)	상대적으로 낮음 (1~2GHz)
연산 최적화	복잡한 로직 처리, 범용 컴퓨팅	단순한 연산을 대량으로 처리 (행렬 연산)
AI 학습 속도	상대적으로 느림	매우 빠름 (수십~수백 배 차이)
적용 분야	데이터 전처리, 모델 서빙, 추론	딥러닝 학습, 병렬 연산 작업

 

 

📌 결국 AI 학습에서는 속도가 핵심입니다. 오늘 내용을 한 줄로 정리하자면 [CPU는 정밀한 연산에 강하지만 대규모 병렬 연산이 필요한 딥러닝에서는 GPU가 압도적인 성능을 제공합니다.] 라고 정리 할 수 있겠네요.