[5060 필수] GPU vs CPU 쉬운 비교: AI 시대, '만능 반장'과 '병렬 일꾼'의 차이점 분석 (엔비디아 26만장의 이유)

"GPU 26만장 확보!" 뉴스에서 자주 듣지만, 이 'GPU'가 우리가 쓰는 컴퓨터의 두뇌인 CPU와 어떻게 다른지 헷갈리실 수 있습니다.

이 글은 컴퓨터 용어 없이, **아주 쉽고 직관적인 일상 비유**를 통해 GPU의 핵심인 **'병렬 처리'** 능력을 설명하고, 왜 AI 시대에 GPU가 필수적인지 완벽하게 이해하실 수 있도록 돕겠습니다.

📰 목차: AI 시대의 두뇌 이해하기

CPU (중앙처리장치)는 '학교 반장'처럼 똑똑하고 다재다능합니다. 회사 회계 정리, 어려운 계약서 검토 등 복잡하고 논리적인 일을 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

CPU는 **하나의 복잡한 문제를 끝까지 깊이 있게 파고들어** 해결하는 데 최고입니다.

[비유] CPU는 **100개의 다른 종류의 편지**를 각각 다른 내용으로 써서 보내는 일을 합니다. 이 일은 순서(순차)가 중요하며, 반장(CPU) 혼자 차분히 하는 것이 가장 정확하고 오류가 적습니다.

GPU (그래픽처리장치)는 '수천 명의 단순 작업 일꾼'들입니다.

GPU 안에는 수천 개의 작은 코어(일꾼)가 들어있어, 복잡한 문제 해결 능력은 떨어지지만 **아주 단순하고 반복적인 일**을 동시에, 한꺼번에 붙어 처리하는 능력에서 CPU를 압도합니다.

[비유] GPU는 **100개의 똑같은 볼트 조이기**를 합니다. 일꾼 100명이 동시에 1개씩 처리하여 **순식간에** 끝냅니다. 작업은 단순해도 양이 방대할 때는 GPU의 **'병렬(동시) 처리'** 능력이 빛을 발합니다.

인공지능이 데이터를 학습하는 과정은 **수백만 개의 간단한 수학 계산**을 동시에, 무한히 반복하는 일입니다. 이 일은 복잡한 논리가 아닌, **압도적인 계산 속도**가 핵심입니다.

따라서 AI에게는 똑똑하지만 느린 **만능 반장(CPU)**보다, 빠르고 많은 **병렬 일꾼(GPU)**이 절대적으로 필요합니다. 이것이 바로 GPU가 AI 시대의 핵심이 되었고, 한국이 **GPU 26만장** 확보에 국가 역량을 집중하는 이유입니다.

구분	CPU (순차 처리)	GPU (병렬 처리)
처리 방식	순서대로, 복잡한 일 처리	동시에, 단순한 일 처리
AI 학습 적합성	비효율적	매우 효율적 (AI의 핵심)

GPU와 CPU의 차이를 명쾌하게 이해하셨다면, 이제 다음 단계입니다!

26만장 GPU 확보가 대한민국 경제, 정책, 그리고 주요 기업들(삼성, 현대차 등)에 미치는 종합적인 영향과 장기적인 전망을 지금 바로 확인해 보세요.