그래픽 처리 장치 (GPU: Graphic Procesiing Unit)

GPU의 개념과 역사

예전에 1980년대초 여렀을 때 컴퓨터 XT가 사용되어진 시대에는 GPU도 없었고 사운드카드도 없었다. 더군다나 컴퓨터의 보조개념이였던 것이 이제는 CPU를 만드는 Intel회사이나 AMD회사까지 넘어섰으니 정말 미래는 알 수가 없는 것 같다. 그래픽 처리 장치(GPU)는 이제 컴퓨팅의 너무나 중요한 요소 중 하나로, 그래픽스와 이미지 처리에 특화된 하드웨어이다.
1980년 그때 NVIDIA와 ATI(AMD)와 같은 기업들이 그래픽 카드를 개발하면서 GPU 개념이 형성되었고, 1999년, NVIDIA의 GeForce 256이 최초의 GPU로 인정받았고, GeForce 256은 하드웨어 기반의 변환과 조명 기능을 제공하여 게임 그래픽의 품질과 성능을 향상시켰으며, 현대 GPU의 선구자로 보고 있어요. 지금도 NVIDIA의 제품이 거의 시장을 장악하고 가격도 너무 높게 책정되어 있어서 당분간은 소비자들의 주머니사정이 안좋을 것으로 보입니다. 경쟁회사가 좋고 저렴한 제품을 내놔서 가격이 많이 저렴해 줬으면 좋겠네요.

GPU의 발전

  1990년대 중반까지도 CPU가 복잡한 연산이나 3D등 많은 그래픽를 처리했으나, 게임산업이나 인공지능, 과학 계산, 가상현실(VR)까지 다양한 분야에서 CPU만 담당해서 처리할 수가 없게 되면서 GPU의 사용에 혁명을 일으키게 되었습니다. GPU는 초기에 주로 그래픽 처리에 사용되었지만, 그 역할은 점점 확장되어 현대에서는 아주 중요한 역할을 합니다. 이제 없어서는 안될 존재가 되었지요. 게임 산업에서는 GPU가 고해상도 그래픽과 현실적인 효과를 제공하여 게임 경험을 향상시켰고, 모던 게임은 높은 그래픽 요구 사항을 가지고 있으며, GPU는 이를 처리하는 주 역할을 합니다. 그리고 GPU는 과학 계산 및 기술 연구에 필수적입니다. GPU의 병렬 처리 능력은 고성능 컴퓨팅(Cluster, Supercomputer)에서 빅데이터 분석, 분자 모델링, 기상 예측, 핵심 시뮬레이션 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 또, 지금 가히 폭발적인 인공지능분야에서 딥러닝은 GPU의 핵심 역할을 합니다. 딥 러닝 모델 학습 및 추론은 대량의 행렬 연산을 요구하며, GPU는 이러한 계산을 가속화하여 AI 기술의 발전을 이끌고 있습니다.

GPU의 동작

GPU의 동작 원리는 병렬 처리에 기반하고 있습니다. GPU는 많은 작은 코어로 구성되어 있으며, 각 코어는 독립적으로 작업을 수행할 수 있고, 이것은 특히 그래픽 처리 및 과학 계산에서 유용합니다. GPU는 그래픽스나 계산 작업을 병렬로 처리하며, 대규모 데이터 세트에 대한 동시 처리를 가능하게 하고, 또한 GPU는 행렬 연산과 같은 수학적 작업에 특화되어 있어 딥 러닝과 같은 기계 학습 모델의 학습 과정을 가속화합니다. 게임에서는 GPU가 화면의 각 픽셀에 대한 계산을 동시에 수행하여 부드러운 그래픽과 높은 프레임 속도를 제공합니다. 이러한 병렬 처리 능력은 다양한 응용 분야에서 성능 향상을 이끌어냅니다.

 

  GPU를 보면서 하나 장만하고 싶은 생각이 들어요. 엔비디아의 거의 독점적인 시장구조가 언제 깨질지... 적어도 CPU처럼 Intel의 아성을 AMD가 상대하고 있지만 GPU는 여러회사제품이 있지만 우리나의 자동차산업처럼 거의 1등이 독점적이다시피한 상황입니다. 참 안타깝네요. 저가의 그래픽카드도 어느정도의 성늘을 보여주는 제품이 있었으면 하는 바램입니다. 후발주자여 화이팅해 주세요.!!!