AI 시대에는 왜 GPU를 사용하는 건가요?
AI 시대에는 왜 GPU를 사용하는 건가요?
엄연히 CPU가 컴퓨터에 사용중인데요...왜 엔비디아의 GPU가 대세 인지 궁금하네요.
6개의 답변이 있어요!안녕하세요. 김민규 과학전문가입니다.
GPU 의 가장 큰 장점은 수천 개의 코어로 구성되어 병렬로 처리한다는 점 입니다.
바로 이 장점 때문에 여러 명령을 동시에 처리할 수 있는 것 입니다.
안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다.GPU는 수백 개에서 수천 개의 작은 코어를 가지고 있어 동시에 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 이는 AI 알고리즘의 계산 집약적인 작업을 효율적으로 처리하는 데 도움을 줍니다. 병렬 처리 능력을 활용하여 대규모 데이터 세트의 학습, 신경망의 순전파 및 역전파, 이미지 및 음성 처리 등을 가속화할 수 있습니다.
안녕하세요. 김태경 과학전문가입니다.
흔히 알고 있는 CPU (Central Processing Unit)는 명령어가 입력되는 순서대로 데이터를 처리하는 직렬(순차) 처리방식에 특화된 구조를 가지고 있습니다. 반면, GPU는 수천 개의 코어로 이뤄져서 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리방식을 가지고 있습니다
안녕하세요. 이상현 과학전문가입니다.
Gpu는 cpu와 다르게 수천개의 코어가 병렬로 연결되어있어 명령어를 동시에 처리할 수 있기때문에, 많은 명령을 동시에 수행하는 ai작업에는 gpu가 더 적합합니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
AI 분야에서는 대량의 데이터와 복잡한 계산을 다루어야 하므로, 대규모 병렬 처리를 지원하는 하드웨어가 필요합니다. 이 때문에 GPU가 사용됩니다.
GPU는 주로 그래픽 출력을 처리하기 위해 설계되었지만, 병렬 처리 능력이 뛰어나기 때문에 AI 분야에서도 많이 사용됩니다. GPU는 CPU에 비해 많은 수의 코어를 갖고 있어, 동시에 많은 계산을 수행할 수 있습니다. 또한, 데이터의 병렬 처리를 지원하기 때문에, 딥러닝 등의 대규모 머신 러닝 모델을 훈련시키는 데에도 적합합니다.
안녕하세요. 김태헌 과학전문가입니다.
복잡한 AI 소프트웨어를 구현하기 위해서는 높은 성능의 하드웨어가 필수적이다. 자연어 처리나 머신 비전과 같은 AI 모델에서는 프로세서 병렬 연산 속도가 얼마나 빠르냐를 기준으로 성능을 구분한다. 그렇기 때문에 컴퓨터 그래픽을 빠른 속도로 처리하기 위해 만들어진 GPU의 차이가 AI에서 컴퓨팅 파워를 구분하는 기준으로 CPU보다 자주 언급되고 있다
