GPU란?

AI 인프라: GPU란 무엇이고, 왜 이렇게 중요할까?

GPU의 핵심 개념, 쉽게 이해하기

"AI의 두뇌 역할을 하는 특별한 컴퓨터 칩"

GPU란 무엇인가요?

쉬운 비유: CPU가 뛰어난 수학천재 한 명이라면, GPU는 평범한 수학 실력을 가진 수천 명의 사람들이 동시에 계산하는 것과 같습니다.

CPU (일반 컴퓨터 프로세서)

• 소수의 강력한 연산 코어(2~64개)

• 복잡한 작업을 순차적으로 처리

• 마치 한 명의 천재가 복잡한 문제를 차례대로 해결하는 방식

GPU (그래픽 처리 장치)

• 수천 개의 단순한 연산 코어

• 간단한 계산을 동시에 대량으로 처리

• 마치 수천 명이 간단한 계산을 동시에 하는 방식

왜 AI에 GPU가 필수적일까요?

출처: https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-a-virtual-gpu/

1. 엄청난 계산량 처리 능력

실제 사례로 이해하기:

• CPU만 사용할 경우: 대형 AI 모델 학습에 몇 년 소요

• GPU 사용할 경우: 같은 모델을 며칠~몇 주 내에 학습 가능

2. 동시 다발적인 패턴 인식

일상 예시:

• 사진 속 고양이를 인식하려면 수백만 개의 픽셀을 동시에 분석해야 함

• GPU는 이 모든 픽셀을 병렬로 처리해 즉각 결과 도출

• CPU는 한 번에 하나씩 처리하므로 100배 이상 시간 소요

3. 비용 효율성

• GPU 한 대 가격: 수천만 원 ~ 수억원까지 다양

• 하지만 CPU만으로 같은 작업을 하면 수백 대가 필요해 오히려 더 비쌈

• 전력 소모도 GPU가 더 효율적 (같은 작업 기준)

주요 GPU 모델과 특징

주요 GPU모델로는 V100, A100, H100, 블랙웰이 있으며 갈수록 성능과 가격이 올라가게 됩니다.

모델명	아키텍처	출시년도	메모리	주요 특징	가격대(장당)	활용 사례 / 위치
V100	볼타 (Volta)	2017	16GB / 32GB	초기 AI 붐 주도, 딥러닝 연구 중심	1,000~1,500만원	구형, 여전히 활용
A100	앰페어 (Ampere)	2020	40GB / 80GB	V100 대비 최대 6배 성능, 기업용 주력	2,000~3,000만원	챗GPT 초기, 이미지 생성
H100	호퍼 (Hopper)	2022	80GB	A100 대비 3배 이상 성능, AI 가속기 탑재	4,000~5,000만원	최신 LLM, 고급 AI 연구
블랙웰	블랙웰(Blackwell)	2024 발표 2025 공급	미정 (예상)	H100 대비 2~3배 성능 (예상)	미정	초거대·멀티모달 AI 전망

*이해를 돕기 위한 영상