인공지능 / AI와 함께 떠오르는 GPGPU, GPU와 어떻게 다를까? | GPU vs GPGPU 차이점과 특징 소개

페이지 정보

작성자 LASCOM
댓글 0건 조회 2,379회 작성일 24-09-05 18:20

안녕하세요, 업계 최저가 GPU를 제공하는 글로벌커넥트입니다.

여러분, 인공지능, 빅데이터 영역이 관심을 받으면서 엔비디아의 주가가 크게 오른 것, 알고 있죠? 엔비디아는 GPU 시장의 절반 이상을 차지하고 있는 기업인데요,

Chat GPT와 같은 인공지능 챗봇, 생성형 AI의 핵심이 연산용 GPU에 있기 때문에 기업 명성이 함께 떠올랐습니다.

위의 예시 기사문과 같이 여러 콘텐츠에서 AI 산업의 핵심 키워드로 ‘GPU’ 와 ‘GPGPU’ 키워드가 함께 떠오르고 있습니다.

그렇다면 GPGPU가 무엇이길래 AI 시장을 선도하는 키워드로 자리 잡은 것일까요? 오늘은 GPU와 GPGPU의 정의와 차이점에 대해 설명드리겠습니다.

GPU, GPGPU 정의

GPU는 그래픽 처리 장치 (Graphics Processing Unit) 의 약자로, 컴퓨터 그래픽 및 영상 처리를 빠르게 수행하도록 설계된 특수한 전자 회로입니다.

초기 PC는 CPU가 그래픽 처리까지 모두 담당했으나, 게임, 동영상, 미디어, 3D 기술이 발전함에 따라 더욱 빠른 그래픽 처리 기술이 필요했습니다.

이에 다수의 코어를 활용하여 병렬 연산 처리가 가능한 GPU로 CPU의 한계를 극복할 수 있었습니다.

CPU는 성능이 뛰어난 소수의 코어로 운영 체제, 애플리케이션 실행 등 기본적인 컴퓨터 작업 등을 단일 처리하는 데 특화되어 있습니다.

반면 GPU는 수천 개의 코어로 구성되어 있으며 작업 병렬 처리가 가능하기 때문에 수많은 픽셀값을 동시다발적으로 계산해야 하는 그래픽 처리에 뛰어난 성능을 발휘합니다.

하지만 기존 GPU는 CPU에 비해 하나의 산술 논리 연산 장치(ALU) 성능이 떨어지기 때문에 복잡한 데이터 계산에는 적합하지 않습니다.

그렇기 때문에 그래픽 처리 이외의 다른 용도로는 사용되지 않았는데요, 이를 극복하고자 등장한 개념이 바로 GPGPU 입니다.

GPGPU는 General-Purpose GPU의 약자로, 기존의 GPU를 그래픽 처리뿐만 아니라 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석과 같은 범용 계산을 수행하는 데 사용하는 개념입니다.

일반 GPU의 코어 성능을 향상하고 다양한 연산 처리가 가능하게끔 만들어 현재 AI와 관련된 다양한 분야에서 활용되고 있는데요, 엔비디아 A100, H100 등의 모델이 GPGPU 개념을 활용한 고성능 범용 GPU의 예입니다.

GPGPU는 차세대 인공지능 기술을 선도하는 핵심 기술 중 하나로 데이터 잔 처리, 인공지능, 빅데이터 등 다양한 분야에 접목할 수 있습니다.

이에 인공지능, 머신러닝을 활용한 사업에 GPGPU의 확보는 필수라고 할 수 있습니다.

GPU, GPGPU 차이점

GPU는 주로 그래픽 연산을 위해 설계되었으나, GPGPU는 이러한 GPU를 그래픽 이외의 다양한 계산 작업에 활용한다는 점에서 차이가 있습니다.

뿐만 아니라 활용 분야, 프로그램, 메모리 접근 방식, 데이터 처리 최적화 방향 등 여러 방면에서 GPU와 구분되는데요, 아래는 GPU 와 GPGPU의 특징을 정리한 비교표인데요, 함께 살펴보겠습니다.

구분	GPU (Graphics Processing Unit)	GPGPU (General-Purpose GPU)
주요 용도	그래픽 렌더링 및 3D 게임, 그래픽 작업	범용 계산 작업 (AI/ML, 과학 계산, 데이터 분석 등)
설계 목표	그래픽 처리에 최적화된 아키텍처로, 픽셀 및 텍셀 연산을 빠르게 수행	범용 연산에 최적화된 설계로, 병렬 계산 작업에서 높은 성능을 발휘
병렬 처리 능력	그래픽 처리에 필요한 데이터 병렬성 최적화	다양한 데이터 병렬성 및 범용 계산 작업에 최적화
프로그램 가능성	제한적(그래픽 API에 의해 제어됨, 예: DirectX, OpenGL)	CUDA, OpenCL과 같은 범용 프로그래밍 언어를 통해 자유롭게 프로그래밍 가능
활용 분야	그래픽 렌더링, 비디오 처리, 게임 그래픽	인공지능, 머신러닝, 과학 시뮬레이션, 금융 분석, 빅데이터 처리 등
하드웨어 구조	그래픽 전용 코어(셰이더, 텍스처 유닛 등)가 포함된 구조	일반적인 계산에 활용할 수 있는 범용 코어 구조로 구성
메모리 접근	그래픽 메모리(RAM)에 최적화되어 빠른 데이터 액세스 제공	일반 메모리 액세스 패턴과 계산을 지원하여 복잡한 데이터 연산 처리 가능

위의 표에서 알 수 있듯이 GPU와 GPGPU 모두 다수의 코어를 활용한 병렬 처리가 특징이지만 사용 용도 (그래픽 작업 or 데이터 계산 작업) 에 따라 구분하고 있습니다.

기업에 맞는 맞춤형 GPU 서버 제공
GPU와 GPGPU 모두 제공합니다.

AI 관련된 서비스를 개발한다고 해서 무조건 GPGPU가 필요한 것은 아닙니다. 개발 진행 단계, 프로젝트 상황 등에 따라 적절한 GPU 서버를 구하고 활용하는 것이 중요한데요,

글로벌커넥트는 일반 그래픽 성능의 GPU부터 인공지능, 딥러닝 전용 GPGPU까지 모두 갖추고 있기 때문에 고객의 상황과 환경에 맞는 맞춤형 GPU 서버 제공이 가능합니다.

또한 클라우드를 기반의 서비스로 제공하기 때문에 원하는 기간만큼 GPU 서버 사용이 가능합니다.

압도적인 가성비	･ 최신 NVIDIA GPU를 타사 대비 가장 착한 가격으로 사용 가능
	･ 세계 각 리전에 충분한 GPU 인스턴스 공급으로 최소한의 레이턴시를 유지한 서비스 공급 가능
강력한 퍼포먼스	･ 사용량, 피크 시간에 따른 GPU 인스턴스 운영 가능
	･ 다양한 시나리오에서 스케일링을 포함한 안정적인 운영 제공
	･ GPU 가속화 솔루션을 활용하여 낮은 레이턴시와 빠른 훈련/추론 모델 구성
맞춤형 GPU서버 컨설팅	･ 서비스 목적에 따라 알맞는 GPU 스펙 추천 및 구성
	･ 일반 GPU 부터 사업용 GPU까지 공급 가능 (P4, T4, A10, V100,P100 , A100 등)
	･ GPU서버 초기 구축 컨설팅 지원
뛰어난 네트워크 성능	･ 연산 노드에 필요한 최적의 네트워크 성능 제공
	･ 강력한 스토리지로 컴퓨팅 및 렌더링 성능 극대화
	･ 고속 로컬 캐시, 울트라 클라우드 디스크, SSD 클라우드 디스크 연결 가능

글로벌커넥트를 통해 GPU 서버 컨설팅 및 구축을 원하신다면, 구하기 어렵거나 값비싼 GPU, GPGPU를 시장 최저가로 이용하고 싶다면 아래의 링크를 통해 글로벌커넥트로 문의하세요!

등록된 댓글이 없습니다.