AI는 GPU를 사용한다고 하는데 그 이유는 무엇인가요?
AI는 GPU를 사용한다고 하는데 그 이유는 무엇인가요?
CPU보다 GPU가 최강이라고 하는데요...
이유가 궁금합니다.
9개의 답변이 있어요!안녕하세요. 과학전문가입니다.
cpu는 1개의 일을 빠르게 처리한다고 보시면 되고 gpu는 다수의 일을 조금 느리게 처리한다고 보시면 됩니다.
그러나 ai를 돌릴때는 중요한 연산을 하기보다 단순 연산을 많이하는게 주요해서 gpu가 그에 훨씬 맞는 프로세서라고 보시면 됩니다.
인공지능은 대부분 병렬 처리를 필요로 합니다. 병렬 처리란 여러 개의 작업을 동시에 처리하는 것입니다. 이 때, CPU는 병렬 처리에 취약합니다. 그러나 GPU는 대규모 데이터를 동시에 처리하는 능력이 뛰어나기 때문에 병렬 처리에 적합합니다. 따라서 AI 분야에서는 GPU를 많이 사용합니다. 또한, 딥러닝과 같은 복잡한 연산을 수행하는 경우에도 GPU의 성능이 뛰어나기 때문에 사용됩니다. 이러한 이유로 GPU는 AI 분야에서 필수적인 하드웨어 요소 중 하나입니다. CPU와 GPU는 각각 다른 역할을 수행하는데, CPU는 일반적인 계산에, GPU는 복잡한 계산에 특화되어 있습니다.
안녕하세요. 원형석 과학전문가입니다.
일반적으로 cpu에서는 GPU를 지원합니다.
대략 cpu는 연산장치.. GPU는 그래픽카드 연산장치라고 생각하시면 됩니다.
그러나.. 시대가 흘러가고 AI시대가 됨에 따라..
GPU의 연산체계가 바뀌게 되었습니다.
예를들면.. 과기에는 GTX 1080이라는 모델이 있었다고한다면..
현존에는 RTX 2080이라는 모델이 존재하게되었죠..
이 GTX와 RTX는 표현체계자체가 다릅니다. 또한 연산력도 다르구요..
cpu에 내장되어있는 기본 그래픽카드 연산체계는 표현력이 미비합니다.
때문에 추가적으로 외부 그래픽카드를 도입해야 멀티프로세스 방식의 게임이라던지..
3d 다차원의 그래픽 연산을 매우 스무스하게 연산하는것입니다.
더나아가.. 현제는 3d를 넘어선 가상세계를 표현하려면.. 그래픽카드의 우수한 광학적 연산체계를
발전시켜야 가능한일이라고 개인적으로 사료됩니다.
때문에 GPU는 그래픽을 우수하게 표현할수있는 연산장치쯤으로 생각하시고
다르게 보시면 좋겠습니다. 감사합니다.
안녕하세요. 이종민 과학전문가입니다.
AI에서 GPU가 주로 사용되는 이유는 크게 두 가지입니다.
첫째, AI는 주로 대규모 연산을 필요로 하기 때문입니다. 이러한 연산은 CPU보다 GPU가 더 효율적으로 처리할 수 있습니다. CPU는 일반적으로 직렬 처리 작업에 적합하며, 하나의 작업을 일렬로 처리합니다. 반면에 GPU는 대규모 연산을 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리 작업에 적합합니다. 예를 들어, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등의 AI 작업에서 수많은 데이터를 동시에 처리해야 하는데, 이를 병렬 처리하면 훨씬 빠른 처리 속도를 얻을 수 있습니다.
둘째, GPU는 대용량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 메모리와 함께 제공되기 때문입니다. GPU는 고밀도의 코어를 가지고 있으며, 대용량 데이터를 처리하기 위한 별도의 RAM과 함께 제공됩니다. 이는 대량의 데이터를 한 번에 처리하는 데 유리하며, 이러한 기능이 AI 연구에서 필요한 대규모 데이터 처리에 적합합니다.
CPU와 GPU 중에서 어떤 것이 "최강"인지는 사용 용도에 따라 달라집니다. CPU는 일반적인 컴퓨팅 작업에 더 적합하며, GPU는 병렬 처리가 필요한 대규모 데이터 처리 작업에 더 적합합니다. 그러나 최근에는 CPU와 GPU의 구성이 강화되어, CPU가 GPU의 일부 작업을 처리하고, GPU가 CPU의 일부 작업을 처리하는 등, 둘 간의 역할이 상호 보완적으로 이루어지고 있습니다.
안녕하세요. 김경욱 과학전문가입니다.
AI는 대규모 병렬 연산이 필요합니다. 딥러닝 모델을 학습하거나 추론하는 과정에서 매우 많은 수의 행렬 곱셈 연산이 수행됩니다. 이러한 대규모 병렬 연산은 GPU에서 더욱 빠르게 처리할 수 있습니다.
CPU는 보통 몇 개의 코어를 가지고 있으며, 각 코어는 몇 개의 스레드를 처리할 수 있습니다. 반면 GPU는 수천 개의 코어를 가지고 있으며, 모든 코어가 동시에 수천 개의 작업을 처리할 수 있습니다. 이러한 구조는 대규모 병렬 처리에 효율적이기 때문에, GPU는 대규모 데이터 세트를 처리하고 딥러닝 모델을 훈련하고 실행하는 데 매우 효율적입니다.
따라서, 딥러닝 등의 대규모 병렬 처리를 위해서는 GPU를 사용하는 것이 좋습니다. CPU와 GPU는 각각 다른 목적으로 설계되었기 때문에, 최강의 성능을 발휘하는 상황도 서로 다를 수 있습니다.
안녕하세요. 김경태 과학전문가입니다.
AI(인공지능) 모델 학습과 추론에는 매우 복잡한 수학 계산이 필요합니다. 이 계산은 고차원 텐서 연산이며, 매우 많은 수의 매개 변수를 처리해야 합니다. 이런 복잡한 계산은 CPU에서 수행할 경우 상당한 시간이 소요됩니다.
반면에 GPU는 대규모 병렬 처리를 수행하는 능력이 있습니다. GPU의 수많은 작은 코어는 동시에 많은 수의 작은 계산을 수행할 수 있습니다. 따라서 GPU는 대규모 데이터셋에서 AI 모델 학습에 필요한 병렬 처리 능력을 제공할 수 있습니다.
또한 GPU는 특별히 딥 러닝과 같은 심층 신경망(DNN) 모델에서 이점을 가지고 있습니다. 이러한 모델은 매우 깊고 넓은 신경망으로 구성되어 있으며 매우 많은 수의 매개 변수를 가지고 있습니다. GPU는 이러한 모델에서 매우 빠른 학습을 가능하게 하며, 추론도 빠르게 수행할 수 있습니다.
따라서, AI에서는 GPU가 CPU보다 더 많은 데이터를 처리하고 더 빠르게 학습 및 추론을 수행할 수 있는 이유 때문에 GPU를 사용합니다.
안녕하세요. 김학영 과학전문가입니다.AI에서 GPU를 사용하는 이유는 크게 두 가지가 있습니다.
첫째, GPU는 병렬처리에 적합합니다. AI에서는 대부분의 연산이 행렬 계산(Matrix Calculation)이며, 이는 병렬처리가 가능합니다. 그러나 CPU는 코어 수가 제한적이기 때문에 한 번에 처리할 수 있는 연산량이 제한됩니다. 따라서, 병렬처리에 능한 GPU를 사용하면 빠른 속도로 연산을 처리할 수 있습니다.
둘째, GPU는 고성능 연산에 적합합니다. AI에서는 대용량의 데이터를 처리해야 합니다. 이는 CPU의 캐시메모리 크기를 초과할 수 있습니다. 그러나 GPU는 CPU에 비해 메모리 용량이 훨씬 크기 때문에 대용량의 데이터 처리에 적합합니다.
따라서, AI에서 GPU를 사용하면 대규모 데이터 처리와 빠른 연산 속도를 동시에 처리할 수 있습니다. 그래서 AI 분야에서는 GPU가 중요한 역할을 하고 있습니다. 최근에는 AI에 특화된 GPU도 출시되어, 더욱 높은 성능을 내는 AI 분야에서는 GPU가 필수적인 부품이 되어가고 있습니다.
안녕하세요. 류경범 과학전문가입니다.
연산처리 능력 때문입니다.
CPU는 명령어가 입력되는 순서대로 데이터를 처리하는 직렬 처리방식에 특화된 구조를 가지고 있지만 GPU는 수천 개의 코어로 이뤄져서 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리방식을 가지고 있습니다.
이 때문에 GPU는 CPU보다 효율적인 코어로 구성되어 대규모 데이터를 병렬로 빠르게 처리할 수 있도록 최적화되어 있습니다.
간단히 다시 말씀드리면 CPU가 복잡한 연산을 처리하기 위해 연산 속도에 집중한 반면, GPU는 쉬운 작업을 대량으로 처리한다는 것에 특화되어 있습니다.
