GPU 뜻, PC화면에 나타나는 이미지 처리를 위한 칩, 개념 자세히 알아보자

요즘 GPU와 관련된 내용이 뉴스기사에 많이 나오는 것 같은데요. 생성형 AI와 같은 빅데이터 기반 인공지능, 기계학습 분야에서는 GPU라는 부품을 빼놓을 수 없기 때문에 그런 겁니다. 이번 글에서는 PC화면에 나타나는 이미지를 처리하는 장치 GPU에 대한 개념과 간단한 구조와 메커니즘 정도를 알아보며 기초 상식을 길러보는 시간을 가져보겠습니다. 

 

 

예전에 GPU 관련 미국 주식에 대해 이야기 나눠본적이 있었는데요. GPU 제조는 진입장벽이 높기 때문에 업체들이 빠르게 바뀌거나 하지 않습니다. 특히 품질이 좋은 미국, 해외 기업들은 더더욱 그런 경향이 강한데요. GPU 의미와 함께 아래 글도 참고해 보시면 투자에 많은 도움이 되시리라 생각됩니다.

GPU 관련주 미국주식 TOP 10, 깔끔하게 정리

 

GPU란 무엇인가?

GPU(Graphics Processing Unit)는 컴퓨터 화면에 나타나는 이미지를 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 특수한 종류의 컴퓨터 칩인데요. 컴퓨터나 스마트폰, 태블릿에 표시되는 아이콘, 이미지, 비디오, 게임 및 그래픽 인터페이스 등 다양한 시각적 요소들이 있죠. GPU라는 것이 바로 이 시각적 요소들을 빠르게 생성하여 우리가 보는 화면이 부드럽고 자연스럽게 표시되도록 도와주는 역할을 하는 겁니다. 

 

컴퓨터는 크게 두가지 핵심 부품으로 나뉘는데 하나는 전체적으로 '뇌' 역할을 하는 CPU(Central Processing Unit)이며, 다른 하나가 바로  '예술가' 역할을 하는 GPU입니다. CPU는 일반적인 작업을 처리하고, GPU는 화면에 보여질 시각적 요소에 집중합니다.

 

GPU가 왜 만들어졌는가?

초창기 컴퓨터는 기본적인 계산을 수행하고 정보를 저장하는 데 중점을 두었었는데요. 하지만 날로 날로 기술이 발전하면서 컴퓨터가 그래픽을 생성하고 비디오 게임을 실행할 수 있는 요구가 증가했어요. 이렇게 되면 매우 많은 계산을 필요로 하는데, 일반 CPU만으로는 이를 효율적으로 처리하기 어려워지게 된 것입니다. 

이러한 배경에서 GPU가 등장하게 되었습니다.

 

GPU는 이미지 렌더링, 즉 화면에 나타낼 그래픽을 효율적으로 생성하는 작업을 전담할 수 있게 되었죠. 그 덕분에 CPU는 일반적인 작업을 처리하고 GPU는 그래픽 작업에 집중할 수 있게 되었고, 시간이 지나면서 GPU는 인공지능과 과학 연구 등 다양한 분야에서도 중요한 역할을 하게 된 것입니다.

 

GPU는 AI 활용에 주된 부품입니다.

 

GPU는 어떻게 작동하는가?

GPU의 작동 원리를 이해하기 위해 간단한 예를 들어보겠습니다. 나무 한 그루를 그림으로 그리는 작업은 혼자서 할 수 있지만, 10만 그루의 나무를 그리려고 한다면 혼자서는 너무 많은 시간이 걸릴 것입니다.

이때 CPU는 나무 한 그루씩 그릴 수 있지만, 10만 그루를 효율적으로 그리기에는 한계가 있습니다.

 

GPU는 작업을 작은 단위로 나누어 동시에 여러 계산을 병렬로 수행합니다. GPU의 각 부분이 화면의 아주 작은 부분을 동시에 처리하여 전체 이미지를 빠르게 완성합니다. 이러한 특징을 병렬 처리(Parallel Processing)라고 하며, 이것이 GPU의 핵심적인 장점입니다. 인공지능(AI) 구현을 위한 기계학습과 빅데이터 처리에도 바로 이러한 GPU기술이 들어간다고 보시면 됩니다. 

 

다양하게 활용되는 GPU

 

GPU의 내부 구조

GPU 내부에는 수많은 코어(cores)가 있습니다. 코어는 이미지를 생성하는 데 필요한 계산을 수행하는 작은 단위입니다. CPU가 보통 몇 개의 코어(일반적인 컴퓨터에는 4~12개)가 있는 것과 달리, GPU는 수천 개의 코어가 있어 대규모의 작은 작업을 동시에 수행하는 데 매우 유리합니다.

 

GPU 내부의 주요 구성 요소들은 다음과 같습니다.

• 메모리(VRAM): 비디오 램(VRAM)은 텍스처, 색상 등 이미지 세부 정보를 저장하는 데 사용되는 메모리입니다. VRAM은 일반 메모리(RAM)와 비슷하지만, 그래픽 작업에 최적화되어 있어 속도가 빠릅니다.
• 셰이더 유닛(Shader Units): 각 픽셀의 색상, 조명, 텍스처를 결정하는 작은 프로그램들입니다. 셰이더 유닛은 게임이나 3D 그래픽에서 빛과 그림자를 시뮬레이션하여 이미지를 더 현실감 있게 만듭니다.
• 냉각 시스템: GPU는 특히 게임이나 시뮬레이션 같은 무거운 작업을 수행할 때 많은 열을 발생시키므로, 온도를 안전하게 유지하기 위해 팬이나 액체 냉각 시스템이 장착됩니다.
• 프로세서 클럭 속도: GPU가 계산을 수행하는 속도를 측정하는 지표입니다. 클럭 속도가 높을수록 GPU가 더 빨리 작업을 수행할 수 있지만, 그만큼 더 많은 열이 발생합니다.

GPU의 구조에 대해 알아봐요

GPU의 종류

GPU는 목적에 따라 크게 내장형 GPU와 독립형 GPU로 나눌 수 있습니다.

1. 내장형 GPU: CPU에 내장된 형태로, 메인 메모리(RAM)를 공유합니다. 주로 노트북이나 기본적인 데스크탑 컴퓨터에 있으며, 영상 감상이나 인터넷 서핑 같은 일상적인 작업에는 사용할 수 있는 정도의 GPU이죠. intel HD630 이런 것들이 바로 내장형 GPU의 한 종류입니다. 고사양 게임이나 3D 렌더링에는 적합하지 않습니다.
2. 독립형 GPU: 독립된 유닛으로 자체 메모리(VRAM)와 처리 능력을 갖추고 있습니다. 독립형 GPU는 매우 강력하며, 게임용 컴퓨터, 고성능 데스크톱, 각종 고전력 연산 시뮬레이션을 위한 워크스테이션에서 사용됩니다. CPU와 별도로 작동하기 때문에 더 복잡한 작업을 처리할 수 있죠.

그래픽을 넘어선 GPU의 활용

위에서 언급한 대로 GPU는 원래 그래픽을 위해 설계되었지만, 많은 작은 작업을 동시에 처리할 수 있다는 특성 덕분에 다른 분야에서도 널리 활용되기 시작했습니다. 

• 게임: 아마 가장 많이 알려진 GPU의 용도일 것입니다. 현대 게임은 매우 정교한 그래픽을 갖추고 있으며, 이를 원활하게 실행하려면 강력한 GPU가 필요합니다. GPU가 없다면 게임 화면이 끊기거나 자연스럽지 않게 보일 수 있습니다.
• 기계 학습 및 인공지능(AI): 기계 학습은 컴퓨터가 패턴을 인식하도록 훈련시키는 작업으로, 이미지 인식이나 자연어 처리에 사용됩니다. GPU는 대규모의 계산을 처리하는 데 적합하기 때문에 인공지능 모델 학습 속도를 크게 높일 수 있습니다.
• 3D 모델링 및 애니메이션: 아티스트와 디자이너들이 3D 모델링, 애니메이션, 비디오 편집에 GPU를 사용합니다. 이 작업들은 현실적인 텍스처, 조명, 그림자를 생성해야 하므로 복잡한 계산이 필요하며, GPU가 이를 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 암호화폐 채굴: 비트코인 같은 암호화폐는 트랜잭션을 확인하기 위해 많은 계산 능력을 필요로 합니다. GPU는 병렬 처리 능력 덕분에 암호화폐를 채굴하는 데 자주 사용됩니다.
• 과학 연구 및 시뮬레이션: 과학자들은 날씨 패턴, 분자 구조, 천체 현상 등 다양한 시뮬레이션을 수행하기 위해 GPU를 활용합니다. GPU는 많은 계산을 동시에 처리할 수 있어, 정확하고 빠른 시뮬레이션을 가능하게 되었습니다.
• 증강 현실(AR)과 가상 현실(VR): AR과 VR은 현실 세계와 컴퓨터로 생성된 이미지를 결합하거나 완전히 새로운 가상 세계를 만드는 기술입니다. 두 기술 모두 빠른 이미지 처리가 필요하여 GPU가 중요한 역할을 합니다.

 

GPU 활용 사례

GPU 어떻게 선택할까?

GPU를 선택할 때는 자신의 필요에 따라 고려해야 할 요소들이 있습니다. 일반적인 작업만 할 예정

이라면 내장형 GPU로도 충분하지만, 게임을 하거나 3D 모델링, 시뮬레이션을 할 계획이라면 외장, 즉 독립형 GPU가 필요할 것입니다.

• 성능 요구: 게임이나 그래픽 디자인 같은 작업을 위해서는 VRAM이 많고 코어가 많은 GPU를 선택하는 것이 좋습니다. 고성능 GPU는 게임을 원활하게 실행하고, 복잡한 그래픽 디자인 작업을 처리할 수 있습니다.
• 호환성: GPU가 컴퓨터 케이스에 맞고, 머더보드와 호환되는지 확인해야 합니다. 무턱대고 고가의 GPU를 구매했다가 메인보드와 호환이 안되어 난처한 상황을 여러 번 봤습니다. 고성능 GPU는 더 많은 전력이 필요하므로 전원 공급 장치도 확인해야 합니다.
• 예산: 고성능 GPU는 가격이 높아 수백에서 수천 달러에 달할 수 있습니다. 예산에 맞는 GPU를 선택하는 것이 당연히 중요하겠죠, 대부분의 용도에 맞는 합리적인 가격대의 옵션이 있습니다.
• VRAM: 고해상도 그래픽이나 비디오 작업을 할 경우, VRAM 용량이 중요합니다. VRAM이 많을수록 더 많은 이미지 데이터를 한 번에 저장할 수 있어 고사양 작업에 유리합니다.
• 브랜드와 모델: 대표적인 GPU 브랜드로는 NVIDIA와 AMD가 있으며, 각각 다양한 모델을 제공합니다. NVIDIA의 ‘GeForce’ 시리즈와 AMD의 ‘Radeon’ 시리즈가 주로 게임 및 전문가용으로 사용됩니다.
•  

GPU의 미래

기술이 발전함에 따라 GPU는 점점 더 강력하고 효율적으로 발전하고 있습니다. 에너지 효율이 높은 GPU, AI나 과학 연구에 특화된 GPU 등 다양한 발전이 이루어지고 있습니다.

NVIDIA와 AMD 같은 기업들은 GPU를 더 빠르고 강력하게 만들기 위해 꾸준히 혁신을 거듭하고 있으며, 이를 통해 실시간 레이 트레이싱(게임의 조명을 더 현실적으로 만드는 방법)과 더 효율적인 AI 학습 등을 가능하게 하고 있죠. 

 

요약 및 결론

지금까지 GPU 개념과 구조에 대해 알아보았습니다.

 

GPU는 컴퓨터가 복잡한 그림이나 영상 같은 그래픽을 빠르게 그릴 수 있게 도와주는 장치예요. 컴퓨터의 핵심을 이루는 부품입니다. CPU는 일반적인 계산을 하고, GPU는 그래픽 작업을 맡아요. 또한 GPU는 동시에 여러 작업을 빠르게 해내는 특징이 있어서, 인공지능 훈련, 과학 연구 등에서도 사용돼요.

 

사람들이 많이 찾는 필수 상식

kodex미국반도체MV ETF, 분배금, 운용전략, 1분만에 살펴보자

 

미국 6g 관련주, 3가지만 기억하세요

 

팹리스 관련주 국내 TOP 5, 이것만 알면 된다

 

사이버 보안 ETF 7가지 알아보자 - 거인의 경제노트

 

BOTZ ETF, 고령화 현상의 또 다른 1가지 수혜주 - www.wealthassets.co.kr