한국어 번역:
title: "CPU vs GPU: AI에서의 차이점은 무엇인가?"
CPU vs GPU: AI에서의 차이점은 무엇인가?
소개: GPU 아키텍처 이해하기
급변하는 컴퓨팅 환경에서 그래픽 처리 장치(GPU)는 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML) 분야에서 핵심적인 구성 요소로 부상했습니다. 그렇다면 GPU란 무엇이며, 이 분야에서 왜 그토록 중요해졌는지 살펴보겠습니다.
GPU의 핵심은 이미지, 비디오 및 3D 그래픽 렌더링에 필요한 복잡한 수학적 계산을 처리하도록 설계된 특수 프로세서라는 것입니다. 그러나 GPU의 병렬 처리 기능은 과학 컴퓨팅, 암호화폐 채굴, 그리고 가장 중요하게는 AI와 ML 분야에서 광범위하게 활용되고 있습니다.
딥 러닝과 신경망의 발전은 GPU에 대한 수요를 촉발했는데, 이는 GPU의 고도로 병렬화된 아키텍처가 이러한 모델의 학습 및 실행에 필요한 막대한 계산 요구사항에 적합하기 때문입니다. 이 글에서는 GPU 아키텍처를 살펴보고, CPU와 비교하며, AI 혁명에서 GPU의 핵심적인 역할을 탐구해 보겠습니다.
GPU 아키텍처 개요: 병렬 처리를 위해 설계되다
GPU의 독특한 아키텍처는 CPU와 구별되며, 병렬 처리 기능을 가능하게 합니다. CPU는 범용 컴퓨팅을 위해 설계되어 직렬 처리에 뛰어나지만, GPU는 병렬 처리에 최적화되어 처리량에 초점을 맞추고 있습니다.
스트리밍 멀티프로세서: GPU 병렬 처리의 핵심
GPU의 병렬 처리 능력의 기반은 스트리밍 멀티프로세서(SM)에 있습니다. 각 SM에는 수백 개의 단순 코어가 포함되어 있어, GPU가 동시에 수천 개의 스레드를 실행할 수 있습니다. 이는 일반적으로 더 적은 수의 복잡한 코어를 가지고 직렬 처리에 최적화된 CPU와 대조됩니다.
GPU 아키텍처 다이어그램
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```여기는 한국어 번역입니다. 코드 부분은 번역하지 않았고, 주석만 번역했습니다.
| 스트리밍 |
| 멀티프로세서 |
| (SMs) |
+-----------+-----------+
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+-----------v-----------+
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| 공유 메모리 |
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+-------------v+ +v-------------+
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| L1 캐시 L1 캐시 |
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+-------------+ +-------------+
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v v
+-----------+-----------+
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| L2 캐시 |
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+-----------+-----------+
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v
+-----------------------+
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| 고대역폭 |
| 메모리 (HBM) |
| |
+-----------------------+
단일 명령어, 다중 데이터(SIMD) 개념을 사용하여 SM 내의 단순 코어는 동시에 여러 데이터 포인트에서 단일 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 이를 통해 GPU는 수백만 개의 픽셀에서 동일한 작업을 수행해야 하는 그래픽 렌더링과 같은 작업에 효율적으로 사용될 수 있습니다.
### 메모리 계층 구조: 고대역폭을 위해 최적화됨
수천 개의 코어에 데이터를 공급하기 위해 GPU에는 엄청난 양의 메모리 대역폭이 필요합니다. 이는 다음과 같은 메모리 계층 구조를 통해 달성됩니다:
- 고대역폭.여기는 한국어 번역본입니다:
광대역 메모리 (HBM): GPU에 데이터를 전송하고 받는 데 사용되는 넓은 인터페이스를 제공하는 스택형 메모리의 한 종류입니다.
- L2 캐시: 모든 SM에서 접근할 수 있는 더 큰 공유 캐시입니다.
- L1 캐시: 각 SM마다 자체적인 L1 캐시를 가지고 있어 자주 사용되는 데이터에 빠르게 접근할 수 있습니다.
- 공유 메모리: 동일한 SM 내의 스레드들이 서로 통신하고 데이터를 공유할 수 있는 빠른 온칩 메모리입니다.
이러한 메모리 계층 구조는 GPU가 코어를 바쁘게 유지하고 처리량을 최적화할 수 있도록 높은 대역폭을 제공하도록 설계되었습니다.
### CPU 아키텍처와의 비교
GPU는 병렬 처리를 위해 설계되었지만, CPU는 순차 처리와 범용 컴퓨팅에 최적화되어 있습니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다:
- 코어 수와 복잡도: CPU는 더 적은 수의 복잡한 코어를 가지고 있지만, GPU는 수천 개의 단순한 코어를 가지고 있습니다.
- 캐시 크기: CPU는 지연 시간을 줄이기 위해 더 큰 캐시를 가지고 있지만, GPU는 더 작은 캐시를 가지고 있으며 고대역폭 메모리에 더 의존합니다.
- 제어 논리: CPU는 복잡한 분기 예측 및 Out-of-Order 실행 기능을 가지고 있지만, GPU는 더 단순한 제어 논리를 가지고 있습니다.
이러한 아키텍처 차이는 CPU와 GPU의 서로 다른 우선순위를 반영합니다. CPU는 낮은 지연 시간과 단일 스레드 성능을 중요시하지만, GPU는 높은 처리량과 병렬 처리를 중요시합니다.
## GPU 병렬 처리: SIMT와 워프
GPU는 Single Instruction, Multiple Thread (SIMT)라는 고유한 실행 모델을 통해 엄청난 병렬 처리 능력을 달성합니다. 이 모델에서 스레드는 "워프" 또는 "웨이브프론트"라고 불리는 그룹으로 묶이며, 일반적으로 32개 또는 64개의 스레드로 구성됩니다. 워프 내의 모든 스레드는 동시에 동일한 명령을 실행하지만, 서로 다른 데이터에 대해 실행합니다.
이 실행 모델은 데이터 병렬 문제에 매우 적합합니다. 여기서 동일한 작업을 많은 데이터 포인트에 수행해야 합니다. 일반적인 예로는 다음과 같은 것들이 있습니다:
- 그래픽 렌더링: 화면의 각 픽셀은 독립적으로 처리될 수 있어 병렬 처리에 적합합니다.
- 딥 러닝: 신경망 학습에는 동일한 작업을 많은 데이터에 반복적으로 수행해야 합니다.여기는 한국어 번역본입니다:
대규모 데이터 세트에 대한 연산은 GPU의 코어에 걸쳐 병렬화될 수 있습니다.
SIMT 실행 모델과 워프 기반 처리를 활용하여 GPU는 데이터 병렬 작업에서 대규모 병렬 처리와 높은 처리량을 달성할 수 있습니다.
## GPU 컴퓨팅 및 GPGPU
GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 설계되었지만, 병렬 처리 기능으로 인해 범용 컴퓨팅에도 매력적이 되었습니다. 이에 따라 그래픽 처리 장치를 이용한 범용 컴퓨팅(GPGPU)이 등장했습니다.
GPGPU는 개발자들이 GPU의 힘을 그래픽 이외의 작업에 활용할 수 있게 해주는 프로그래밍 모델과 API의 개발로 가능해졌습니다. 일부 주요 GPGPU 플랫폼은 다음과 같습니다:
- NVIDIA CUDA: NVIDIA가 개발한 GPU 프로그래밍을 위한 독점 플랫폼.
- OpenCL: GPU, CPU, FPGA 등 이기종 플랫폼에서의 병렬 프로그래밍을 위한 오픈 표준.
이러한 플랫폼은 GPU 아키텍처의 저수준 세부 사항을 이해할 필요 없이 GPU에서 실행될 수 있는 병렬 코드를 작성할 수 있는 추상화와 라이브러리를 제공합니다.
GPGPU는 다음과 같은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다:
- 과학 컴퓨팅: GPU는 물리학, 화학, 생물학 등의 분야에서 시뮬레이션, 데이터 분석 등의 계산 집약적 작업에 사용됩니다.
- 암호화폐 채굴: GPU의 병렬 처리 기능은 비트코인, 이더리움 등의 암호화폐 채굴에 필요한 암호화 계산에 적합합니다.
- 기계 학습 및 AI: GPU는 깊은 학습 모델 학습 및 실행에 필요한 대규모 병렬 계산을 위한 플랫폼으로 자리잡았습니다.
GPGPU의 발전은 더 강력하고 유연한 GPU 아키텍처와 현대 컴퓨팅 시스템에서의 GPU와 CPU의 더 긴밀한 통합을 이끌어냈습니다.
## 기계 학습 및 AI에서의 GPU
최근 몇 년 간 GPU의 가장 큰 영향은 아마도 기계 학습 및 AI 분야에서 찾을 수 있을 것입니다.기계 학습 및 AI의 한국어 번역입니다. 코드의 경우 코드는 번역하지 않고 주석만 번역했습니다. 파일 시작 부분에 추가 주석은 없습니다.
### 딥 러닝 및 신경망
딥 러닝은 많은 계층의 인공 신경망을 훈련시키는 기계 학습의 한 부분입니다. 이러한 신경망은 데이터의 계층적 표현을 학습할 수 있어, 이미지 분류, 자연어 처리, 음성 인식과 같은 복잡한 작업을 수행할 수 있습니다.
딥 신경망 훈련은 대용량 데이터셋에 대한 행렬 곱셈 및 기타 연산을 수행해야 하는 계산 집약적인 작업입니다. 이 부분에서 GPU가 빛을 발합니다. GPU는 수천 개의 코어를 통해 이러한 연산을 병렬로 처리할 수 있어, CPU에 비해 훨씬 빠른 훈련 시간을 제공합니다.
딥 러닝을 위한 GPU의 주요 장점은 다음과 같습니다:
- 더 빠른 훈련 시간: GPU는 CPU에 비해 딥 신경망 훈련 시간을 크게 단축시켜, 연구자들이 더 큰 모델과 데이터셋을 실험할 수 있게 합니다.
- 더 큰 모델: 현대 GPU의 메모리 용량과 대역폭은 더 큰 규모와 복잡도의 신경망 훈련을 가능하게 하며, 이는 어려운 과제에서 더 나은 성능으로 이어질 수 있습니다.
- 확장성: 여러 GPU를 함께 사용하면 훈련을 더욱 병렬화할 수 있어, 더 큰 모델과 데이터셋을 다룰 수 있습니다.
GPU가 딥 러닝에 미친 영향은 매우 크다고 할 수 있습니다. AlexNet에서 GPT-3에 이르는 AI 분야의 최근 혁신들은 GPU의 대규모 병렬 처리 능력과 컴퓨팅 성능에 힘입은 바가 크습니다.
### AI를 위한 GPU 아키텍처
AI 분야의 GPU 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라, GPU 제조업체들은 기계 학습 워크로드에 최적화된 아키텍처를 설계하기 시작했습니다. 특히 NVIDIA는 Volta와 Ampere 아키텍처를 통해 이 트렌드를 선도하고 있습니다.
이러한 AI 최적화 GPU 아키텍처의 주요 특징은 다음과 같습니다:
- Tensor Cores: 행렬 곱셈 및 누적 연산을 가속화하는 전용 하드웨어 유닛.여기는 한국어 번역본입니다:
딥러닝 워크로드의 핵심이 되는 행렬 곱셈과 컨볼루션 연산을 위해 설계된 GPU입니다.
- 혼합 정밀도: FP16 및 BFLOAT16과 같은 낮은 정밀도 데이터 유형을 지원하여 정확도를 유지하면서 학습 및 추론 속도를 높일 수 있습니다.
- 더 큰 메모리 용량: NVIDIA A100에서 최대 80GB의 HBM2e 메모리를 제공하여 더 큰 모델을 학습할 수 있습니다.
- 더 빠른 상호 연결: NVLink와 NVSwitch와 같은 고대역폭 상호 연결을 통해 다중 GPU 시스템에서 GPU 간 통신 속도를 높일 수 있습니다.
이러한 아키텍처 혁신으로 GPU는 AI 및 딥러닝 워크로드를 위한 플랫폼으로서의 역할이 더욱 공고해졌습니다.
## GPU 아키텍처의 미래
AI, 그래픽스, 고성능 컴퓨팅의 발전에 힘입어 GPU 컴퓨팅에 대한 수요가 계속 증가함에 따라, GPU 아키텍처는 이러한 과제를 해결하기 위해 계속 발전할 것입니다. 주목해야 할 주요 트렌드는 다음과 같습니다:
### 병렬성과 특화 증가
GPU 제조업체는 더 많은 코어와 AI 및 그래픽스 워크로드를 위한 특화된 유닛을 포함하는 설계를 통해 병렬성의 한계를 계속 확장할 것입니다. NVIDIA의 Hopper 아키텍처는 Hopper Transformer Engine과 새로운 Thread Block Cluster와 같은 새로운 기능을 도입하여 병렬성과 효율성을 향상시켰습니다.
### CPU와의 더 긴밀한 통합
GPU가 컴퓨팅 워크로드의 핵심이 됨에 따라 GPU와 CPU 간의 더 긴밀한 통합이 요구될 것입니다. 이는 AMD의 APU와 같은 이기종 아키텍처나 Intel의 CXL과 같은 고대역폭 상호 연결을 통해 실현될 수 있습니다.
### 다른 아키텍처와의 경쟁
GPU가 AI 및 병렬 컴퓨팅을 위한 주도적인 플랫폼이었지만, 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 애플리케이션 특화 집적 회로(ASIC)와 같은 다른 아키텍처로부터 점점 더 많은 경쟁에 직면할 것입니다.여기는 한국어 번역본입니다:
### 지속 가능성과 에너지 효율성
GPU 컴퓨팅의 에너지 수요가 계속 증가함에 따라, 지속 가능성과 에너지 효율성에 대한 관심이 더욱 높아질 것입니다. 이는 칩 설계, 냉각 시스템, 전력 공급 등의 혁신과 더불어 더 효율적인 알고리즘과 소프트웨어로의 전환을 포함할 수 있습니다.
## 결론
GPU는 전문 그래픽 프로세서로 시작했지만, 오늘날 현대 컴퓨팅 환경의 핵심 구성 요소가 되었습니다. 게임, 시각화, 과학 컴퓨팅, 인공 지능 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
GPU의 병렬 아키텍처, 수천 개의 단순 코어와 높은 메모리 대역폭은 이러한 작업의 막대한 계산 요구 사항에 적합합니다. GPU 컴퓨팅에 대한 수요가 계속 증가하고 AI와 다른 분야의 발전에 힘입어, GPU 아키텍처는 계속 발전하고 혁신할 것입니다.
GPGPU의 등장, GPU의 딥러닝 영향, 전문 AI 아키텍처 개발, CPU와의 통합 강화 등을 통해 GPU 컴퓨팅의 미래는 밝습니다. 앞으로 GPU는 컴퓨팅의 미래를 형성하고 AI와 그 이상의 분야에서 새로운 돌파구를 열어갈 것입니다.