GPU의 의미와 개념에 대해 알아봅시다.
GPU 의미 및 개념 이해
GPU(Graphics Processor Unit)는 컴퓨터의 그래픽 처리 장치로 대량의 데이터를 한번에 처리할 수 있는 ‘병렬 처리’ 방식의 반도체를 말한다. GPU(Graphics Processor Unit)는 게임, 동영상, 3D 그래픽, 멀티미디어 등의 그래픽 처리 작업에 특화된 장치입니다. GPU는 CPU(중앙처리장치)돕기 위해 엔비디아 주식회사에서 만든 컴퓨터 그래픽 카드의 핵심 칩입니다. GPU는 그래픽 카드나 메인보드에 장착됩니다. GPU도 CPU와 마찬가지로 고도의 회로설계 기술이 필요한 반도체이다. 데이터 처리량이 늘어나면 열이 발생하므로 방열판이나 냉각팬으로 덮어 열을 식혀준다. GPU(그래픽 처리 장치)는 원래 여러 그래픽 작업을 동시에 처리하는 데 최적화된 장치로 만들어졌지만, 병렬 처리가 가능한 반도체 특성으로 인해 현재는 인공지능(AI) 컴퓨터의 핵심 부품으로 사용되고 있습니다. GPU는 이제 컴퓨터 그래픽으로 사용됩니다. 카드뿐만 아니라 4차 산업혁명핵심 인공지능(AI) 분야핵심부품으로 각광받으며 수요가 크게 증가했습니다. 자율주행차 필드, 클라우드컴퓨팅 분야 등 대용량 데이터 처리와 병렬처리가 필요한 모든 분야에서 활용도가 더욱 높아질 것으로 전망된다.
GPU 의미 및 개념 설명
GPU(Graphics Processor Unit)는 대량의 데이터를 동시에 병렬 처리할 수 있는 반도체 장치를 말하며, 동시에 여러 그래픽 작업을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 현재는 인공지능(AI)의 핵심 구성요소로 활용되고 있다. GPU(그래픽 처리 장치)는 “그래픽 처리 장치”라고 합니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 컴퓨터 하드웨어 중 그래픽 카드나 메인보드 등에서 그래픽 관련 작업을 수행합니다. 처리를 담당하는 반도체 칩입니다. GPU는 CPU(중앙처리장치)와 마찬가지로 정보 처리를 목적으로 만들어진 대표적인 비메모리 반도체다. GPU는 CPU처럼 정보를 저장하는 용도로 사용되는 메모리 반도체가 아니다. GPU는 컴퓨터의 중앙 처리 장치인 CPU(중앙 처리 장치)에서 그래픽 작업으로 인해 발생할 수 있는 병목 현상을 해결하기 위해 만들어진 구성 요소입니다. 3D 그래픽 등 고급 그래픽 관련 처리 작업은 CPU 단독으로 처리하기에는 너무 과중하기 때문에 GPU가 그래픽 처리 및 연산을 CPU를 보조하도록 구성됐다. GPU는 CPU보다 빠르게 2D 또는 3D 그래픽을 처리할 수 있습니다. GPU는 원래 게임이나 그래픽 작업을 처리하기 위해 설계됐지만, 병렬 처리가 가능한 구조로 인해 이제는 인공지능(AI) 컴퓨터의 핵심 구성요소가 됐다. 널리 사용되는 반도체로 등장했습니다. GPU는 작업을 여러 부분으로 나누어 동시에 처리합니다. 인공지능(AI)또는 기계 학습그리고 딥러닝 현장에서 활발히 활용되고 있습니다. GPU(그래픽 처리 장치)는 이제 과학, 공학, 인공지능, 딥러닝 등 대규모 데이터 처리와 병렬 처리가 필요한 분야에 사용되고 있습니다. GPU는 1999년 NVIDIA가 컴퓨터 게임의 3D 이미지 데이터를 처리하기 위해 처음 개발했습니다. 효율적인 공정을 위해 개발된 반도체입니다. 엔비디아는 1999년 8월 GPU라는 이름으로 새로운 그래픽 카드를 처음 선보였다. GPU는 엔비디아가 1999년 지포스 그래픽 카드를 선보였을 때 처음 사용한 이름이다. GPU가 탄생한 덕분에 그래픽에 대한 부담을 대폭 줄일 수 있었다. CPU에서 처리하고 이전에 CPU에서 처리했던 변환을 수행합니다. GPU가 변환 및 라이트닝과 같은 작업을 처리하므로 CPU는 다른 작업에 집중할 수 있습니다. GPU의 경우 CPU와 마찬가지로 처리량을 늘리면 열이 발생하므로 CPU와 마찬가지로 방열판이나 냉각팬이 필요하다. 현재 GPU는 전 세계 GPU 시장 점유율의 90% 이상을 차지하는 엔비디아(NVIDIA)가 제조하고 있다. 솔로 시스템입니다. 인공지능(AI)의 발전으로 인해 GPU에 대한 수요가 엄청나게 증가했고, 이에 따라 엔비디아는 유례없는 호황과 엄청난 성장을 경험하고 있습니다. NVIDIA는 GPU를 만드는 것 외에도 딥 러닝 학습을 더 빠르게 만드는 하드웨어인 딥 러닝 가속기를 개발하고 있습니다. GPU가 인공지능(AI) 컴퓨터의 핵심 부품으로 활용될 수 있는 이유는 병렬 처리 구조 때문이다. . GPU는 CPU에 비해 계산 정확도가 높지는 않지만 병렬 처리 구조로 인해 속도가 매우 빠릅니다.[GPU와 CPU의 비교]
CPU(중앙처리장치)의 경우 직렬 처리에 최적화된 1~8개의 코어로 구성된 반도체로, 명령을 받은 순서대로 데이터를 처리한다. 갑자기 많은 양의 데이터가 들어오면 병목 현상이 발생할 수 있습니다. . CPU(중앙 처리 장치)는 계산 정확도가 높지만 병목 현상으로 인해 처리 속도가 느려질 수 있습니다. CPU는 하나의 작업을 완료한 후 다음 작업을 처리합니다. GPU(Graphics Processor Unit)는 수백~수천 개의 코어로 구성된 구조를 갖고 있으며, CPU보다 더 많은 코어를 갖고 있어 엄청난 양의 데이터를 처리한다. 병렬구조로 동시에 처리가 가능하기 때문에 병목현상 없이 빠른 속도로 처리가 가능합니다. 이러한 특성으로 인해 GPU는 대량의 데이터를 처리해야 하는 인공지능 분야에 적합한 장치입니다. 예를 들어 8 손이 엄청난 속도로 한 점씩 점을 찍어 그림을 그리는 것보다 1,000개의 손이 동시에 점을 만들어 그림을 그리는 것이 더 빠르다는 원리다. GPU 제조 분야에서는 NVIDIA와 AMD 회사가 가장 유명합니다. 이를 GPU라고 합니다. 엔비디아가 1999년 지포스(GeForce) 그래픽카드를 시장에 처음 출시할 때 이 이름을 사용했지만, 지포스가 출시된 이후 AMD가 라데온(Radeon)이라는 그래픽카드를 출시하면서 경쟁이 시작됐다. NVIDIA와 AMD에서 만든 GPU는 CPU와 유사합니다. 아무런 도움 없이 스스로 3D 그래픽을 만들어 내는 도형에는 당시 획기적인 기술이었던 폴리곤 변환과 라이트닝 효과를 활용한 하드웨어 T&L 기능이 탑재됐다. 이를 바탕으로 양사는 멀티 GPU 기술로 그래픽 성능을 향상시키는 멀티 GPU 모드를 지속적으로 개발해 왔다. 새로운 GPU가 출시될 때마다 반도체는 더 미세하고 세밀한 공정을 거쳐 제조되므로 동일한 면적에 들어가는 트랜지스터의 수가 늘어납니다. 점차 증가해 왔습니다. 이를 통해 그래픽 처리 속도가 빨라집니다. 한 컴퓨터에 두 개 이상의 그래픽 카드를 사용하는 멀티 GPU 환경도 큰 인기를 끌었다. GPU는 메인보드에 내장된 내장 GPU 형태로도 존재합니다. 물론 이러한 내장 GPU는 고성능 그래픽이 필요한 게임에는 적합하지 않습니다. GPU는 CPU와 결합하여 CPU 내장 그래픽 프로세서를 만들 수도 있습니다. 즉 CPU 내부에 GPU를 탑재하는 것도 가능하다. GPU와 CPU를 결합한 반도체를 APU(Accelerated Process Unit)라고 합니다. APU는 CPU도 생산하는 AMD가 만든 가속 처리 장치입니다. GPGPU(General Purpose Computing on Graphics Processor Units)는 GPU 리소스를 사용해 그래픽 작업 이외의 범용 작업을 수행하는 반도체입니다. 인공지능(AI) 연구를 하려면 미국 반도체 기업인 엔비디아가 만든 A100이나 H100 그래픽카드가 필요하다. 인공지능 연구 규모가 크게 확대되면서 전 세계적으로 A100과 H100 그래픽 카드 부족 사태가 발생했다. 루빈은 6차세대 고대역폭 메모리 HBM인 HBM4를 8개 탑재한 차세대 GPU(그래픽 처리 장치)라고 밝혔다. 루빈(Rubin)은 고도의 병렬처리를 지원하고 대용량 데이터 처리와 빠른 컴퓨팅 능력을 자랑하는 차세대 GPU다. Rubin은 인공 지능(AI) 학습, 과학 연구, 게임, 그래픽, 가상 현실 및 자율 주행을 전문으로 합니다. 특히 실시간 데이터 처리 및 분석에 탁월한 성능을 보여주는 GPU이다. 루빈은 딥러닝 등 인공지능(AI) 분야에서 최고의 활약을 펼친다. 이미지 인식, 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 생성 AI 분야에 적합합니다. 높은 에너지 효율을 자랑하는 최신 아키텍처를 기반으로 설계되었습니다. 울트라 루빈(Ultra Rubin)은 12개의 HBM4를 탑재한 업그레이드된 차세대 GPU로 2027년 출시 예정이다.