용어사전

GPU

[graphic processing unit]

그래픽카드의 핵심 부품으로, 대량의 그래픽 및 수치 연산을 고속으로 처리하는 고성능 장치.
멀티미디어 작업과 인공지능 연산에 필수적인 병렬 처리용 하드웨어다.

GPU는 원래 게임, 영상 편집 등에서 CPU를 보조하기 위해 개발된 장치로, 1999년 엔비디아가 ‘지포스’를 출시하며 본격적으로 알려졌다.
이후 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI) 구현에 탁월한 성능을 발휘하면서 주목받기 시작했다. 2010년, AI 전문가 앤드루 응은 GPU 12개가 CPU 2000개에 맞먹는 딥러닝 성능을 낸다는 사실을 확인했고, 2012년 이미지넷 대회에서는 알렉스 크리제브스키가 GPU를 이용한 사진 인식 모델로 큰 반향을 일으켰다.

CPU가 직렬 처리 방식으로 순차적 명령어 처리에 특화되어 있는 반면, GPU는 수백~수천 개의 코어를 통해 병렬 연산을 수행할 수 있어 대규모 데이터 학습에 효율적이다. AI 외에도 자율주행차, 기후 예측, 암호 해독 등 고속 데이터 처리 분야 전반에 활용되고 있으며, AI 산업의 성장과 함께 수요도 지속 확대되고 있다.

CPU가 붓 하나로 점을 정교하게 찍는 예술가라면, GPU는 수천 개의 붓을 동시에 움직여 단번에 그림을 완성하는 장인이다.

기술 발전 및 응용 (2020~2024년 기준)
2020년 이후 GPU는 인공지능과 과학 연산 분야에서 주력 장치로 자리 잡았다.
엔비디아의 A100 GPU(2020)는 Ampere 아키텍처를 기반으로 312 TFLOPs의 연산 성능을 달성하며 기존 대비 성능을 획기적으로 끌어올렸다.
이후 고대역폭 메모리(HBM), FlashAttention, Transformer 가속 기술 등이 도입되며 연산 효율이 비약적으로 향상되었다.
2022년부터는 실시간 레이 트레이싱, AI 추론 가속, 에너지 효율 최적화 기술이 GPU에 표준적으로 적용되기 시작했다.
2023~2024년에는 클라우드 기반 GPU 연산, 모듈형 GPU 설계 등 새로운 사용 패러다임도 빠르게 확산되고 있다.