알파고는 어떻게 탄생했을까? CPU vs GPU: 연산 방식 차이로 보는 AI 학습의 비밀

안녕하세요, 칩 3총사의 역할 분담(750번 글)을 재미있게 보셨기를 바랍니다!

오늘은 이어서, **인공지능(AI) 혁명**을 일으킨 가장 핵심적인 원동력, 바로 **GPU(그래픽 처리 장치)**에 대해 깊이 있게 알아보겠습니다. 겉보기엔 CPU와 비슷하지만, GPU가 가진 특별한 연산 방식 덕분에 AI는 비약적으로 발전할 수 있었습니다.

결론부터 말씀드리면, AI가 똑똑해지기 위한 **'학습'**은 CEO(CPU)보다는 수많은 일꾼(GPU)이 필요한 **'반복 훈련'**의 영역이기 때문입니다.

CPU는 **'직렬(순차) 처리'**에 최적화된 설계입니다. 마치 회사의 **CEO(사장님)**가 중요한 보고서를 **하나하나 검토**하며 최종 결정을 내리는 것과 같습니다.

코어(Core) 수: 코어(연산 장치)의 수가 **적지만** (4~16개), 하나하나가 매우 **강력하고 복잡**한 명령어 처리가 가능합니다.
처리 방식: 명령이 들어온 순서대로 **빠르게** 처리합니다. 한 번에 여러 일을 복잡하게 처리하기보다는, **하나의 일을 완벽하게** 끝내는 데 집중합니다.
적합한 작업: 운영체제 관리, 웹 브라우징, 워드 문서 작성 등 **다양한 종류의 명령**과 **복잡한 논리**가 필요한 작업.

GPU는 **'병렬 처리'**에 최적화된 설계입니다. 마치 **수천 명의 일꾼**이 하나의 큰 제품(예: AI 모델)을 만들기 위해 **단순하고 반복적인 작업**을 **동시에** 수행하는 **거대한 공장**과 같습니다.

코어(Core) 수: 코어의 수가 **매우 많습니다** (수백~수천 개). 각 코어의 성능은 CPU보다 낮지만, **모든 코어가 동시에** 작동하여 압도적인 처리량을 냅니다.
처리 방식: 수백만 개의 픽셀 색상을 계산하는 것처럼, **동일한 종류의 계산**을 **대량으로** 처리합니다.
적합한 작업: 그래픽 렌더링, 영상 편집, 그리고 **AI의 학습(Training)**처럼 단순한 행렬 계산을 **수없이 반복**해야 하는 작업.

인공지능, 특히 **딥러닝(Deep Learning)**은 기본적으로 **수많은 데이터**를 바탕으로 **'계산(행렬 곱셈)'**을 **수억 번 반복**하며 최적의 답을 찾아가는 과정입니다.

만약 CPU에게 이 작업을 맡긴다면, CEO가 수억 장의 시험지를 혼자 채점하는 것과 같아서 **수개월**이 걸릴 수 있습니다.

하지만 GPU는 수천 명의 일꾼들이 시험지를 나눠 받아 **동시에 채점**하므로, 학습 시간을 **며칠, 심지어 몇 시간**으로 단축시킵니다.

💡 핵심 요약: AI 학습은 **복잡한 논리(순차 처리)**보다는 **단순 반복(병렬 처리)**이 핵심이므로, **수많은 코어를 동시에 돌릴 수 있는 GPU**가 압도적으로 유리합니다.

이러한 GPU의 힘 덕분에 알파고 같은 AI가 빠르게 발전하고, 오늘날 수많은 AI 서비스가 가능해진 것입니다.

이제 AI 학습의 비밀은 GPU에 있다는 것을 아셨습니다. 하지만 최근에는 NPU라는 새로운 칩이 등장해 GPU의 역할을 대체하고 있습니다. 다음 시간에는 AI 서비스를 **가장 효율적**으로 구동시키는 **NPU**에 대해 집중 분석해 보겠습니다.

**[다음 이야기]** 내 손 안의 AI 비서 NPU는 왜 스마트폰과 자율주행차의 핵심이 되었나?: https://hjjo1.tistory.com/752
**[이전 이야기]** CPU, GPU, NPU의 기본 역할 분담: https://hjjo1.tistory.com/750

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