gpu 란

💻 GPU란? (Graphics Processing Unit): 그래픽 처리 장치

GPU(Graphics Processing Unit)는 컴퓨터의 핵심 부품 중 하나로, 주로 **화면 출력과 관련된 연산을 전문적으로 처리**하는 장치입니다. 단순한 화면 처리를 넘어, 최근에는 **인공지능(AI) 연산, 딥러닝, 고성능 컴퓨팅** 분야에서 핵심적인 역할을 수행하며 그 중요성이 매우 커지고 있습니다. 💡

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1. GPU의 뜻과 역할

GPU는 CPU(중앙 처리 장치)와 더불어 컴퓨터의 연산을 담당하지만, 그 역할과 구조가 크게 다릅니다.

✅ GPU의 주요 역할

**그래픽 처리:** 컴퓨터 화면에 표시되는 2D/3D 이미지, 영상, 애니메이션 등 모든 그래픽 데이터를 빠르고 효율적으로 처리합니다.
**병렬 처리:** 특히 3차원 게임이나 복잡한 시뮬레이션에서 필요한 수많은 **동시 계산(병렬 연산)**에 특화되어 있습니다.

✅ CPU와의 차이점 (구조적 차이)

**CPU:** 소수의 강력하고 복잡한 코어를 가집니다. 복잡한 명령어를 **순차적(직렬)으로 처리**하는 데 최적화되어 있습니다. (전반적인 시스템 운영 담당)
**GPU:** 수천 개의 작고 단순한 코어를 가집니다. 단순한 계산을 **동시다발적(병렬)으로 처리**하는 데 최적화되어 있습니다. (그래픽, AI 연산 등 반복 작업 담당)

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2. GPU의 종류와 활용 분야

GPU는 크게 두 가지 형태로 구분되며, 그 활용 범위는 빠르게 확장되고 있습니다. 🚀

① 통합 그래픽 (내장 GPU, Integrated GPU/iGPU)

**특징:** CPU 칩셋 내부에 그래픽 처리 기능이 통합되어 있는 형태입니다.
**용도:** 별도의 그래픽 카드가 필요 없으며, 전력 소모가 적어 일반적인 문서 작업, 웹 서핑, 간단한 영상 시청 등에 주로 사용됩니다. (노트북, 저가형 데스크톱)

② 외장 그래픽 (독립형 GPU, Dedicated GPU/dGPU)

**특징:** 메인보드에 별도의 카드 형태로 장착되는 독립된 장치입니다. 자체적인 메모리(VRAM)를 가집니다.
**용도:** 고성능 3D 게임, 영상 편집, 그래픽 디자인, **인공지능(AI) 학습 및 추론** 등 높은 병렬 연산 능력이 요구되는 작업에 필수적입니다.

✅ 주요 활용 분야

**게임:** 고화질 및 고프레임의 3D 게임 구동
**AI 및 딥러닝:** 대규모 데이터셋 학습 및 신경망 연산 (GPU의 병렬 처리 능력이 최적화됨)
**가상화폐 채굴:** 과거 비트코인 등 복잡한 암호화 연산에 사용됨
**과학 및 공학 시뮬레이션:** 물리 연산, 날씨 모델링 등

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3. GPU 구매 시 주요 고려 사항

성능을 판단하는 주요 요소는 다음과 같습니다.

**제조사:** 주로 **NVIDIA (지포스)**와 **AMD (라데온)**가 시장을 주도하고 있습니다.
**VRAM (비디오 메모리):** GPU가 처리할 데이터를 임시 저장하는 공간입니다. 고화질 게임이나 AI 작업 시 용량이 클수록 유리합니다. (GB 단위)
**코어 수/쿠다 코어 수:** GPU의 연산 능력을 나타내는 중요한 지표입니다. (NVIDIA는 쿠다(CUDA) 코어라는 용어를 사용)
**성능 등급:** 모델 번호가 높을수록 (예: RTX 4080 vs RTX 4060) 성능이 좋습니다.

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❓ GPU Q&A

**Q: AI 시대에 GPU의 역할이 커진 이유는 무엇인가요?**
A: 딥러닝 학습은 수많은 데이터를 동시에 처리해야 하는 단순하고 반복적인 행렬 연산이 주를 이루는데, 이는 GPU의 **대규모 병렬 처리 구조**에 완벽하게 최적화되어 있기 때문입니다.
**Q: VRAM은 RAM과 다른가요?**
A: 네, VRAM은 GPU가 사용하는 전용 메모리이고, RAM은 CPU와 시스템이 사용하는 주기억 장치입니다. VRAM은 그래픽 데이터를 빠르게 처리하기 위해 일반 RAM보다 훨씬 빠릅니다.
**Q: 게임을 하지 않는데도 좋은 GPU가 필요한가요?**
A: 영상 편집, 3D 모델링, 고해상도 모니터 사용, 또는 딥러닝/AI 관련 작업을 한다면 고성능 GPU가 작업 속도와 효율을 크게 향상시키기 때문에 필요합니다.