CPU GPU 차이 및 관계(AI에 GPU가 쓰이는 이유 포함)

컴퓨터 성능을 논할 때 CPU GPU 차이를 이해하는 것은 기본입니다.
두 장치는 모두 연산을 담당하지만, 설계 목적과 처리 방식은 다릅니다.
이 글에서는 CPU와 GPU가 어떤 원리로 작동하며, 어떤 상황에서 각각이 효율적인지 표를 중심으로 살펴보겠습니다.

CPU GPU 차이 한눈에 보기

구분	CPU (Central Processing Unit)	GPU (Graphics Processing Unit)
역할	컴퓨터의 명령 처리와 전체 제어 담당	대량의 연산을 동시에 처리하는 전용 장치
코어 구조	소수의 고성능 코어 (4~16개 중심)	수천 개의 작은 코어로 구성
연산 방식	순차적(직렬) 처리 중심	병렬 처리 중심
장점	논리 연산, 시스템 제어, 복잡한 계산에 강함	대규모 데이터 처리와 그래픽 연산에 강함
적합한 작업	문서, 운영체제, 일반 프로그램	AI 연산, 그래픽, 영상, 3D 렌더링
전력 효율	낮은 소비 전력	높은 연산 성능 대비 전력 소모 큼
대표 제조사	인텔, AMD	엔비디아, AMD

GPU가 AI에 유리한 이유

GPU는 수천 개의 코어로 동시에 연산을 처리합니다.
AI 모델 학습에서 사용하는 행렬 곱셈이나 벡터 연산은 병렬 구조에서 훨씬 효율적입니다.
CPU는 연산 순서가 정해진 복잡한 작업에 강하지만, GPU는 단순 계산을 대량으로 반복할 때 더 빠릅니다.
그래서 AI 서버, 자율주행, 영상 처리 등에서는 GPU가 중심 역할을 맡습니다.

CPU와 GPU의 관계

CPU와 GPU는 경쟁이 아닌 협력 관계입니다.
CPU가 명령을 관리하고 데이터 흐름을 제어하면 GPU가 실제 연산을 담당합니다.
AI 서버나 고성능 컴퓨터는 두 장치를 함께 구성해 연산 속도와 효율을 높입니다.
최근에는 CPU와 GPU의 장점을 결합한 APU나, 인공지능 전용 TPU 같은 장치도 등장했습니다.

마치면서

CPU GPU 차이는 구조와 처리 방식의 차이에서 비롯됩니다.
CPU는 복잡한 제어에, GPU는 대량 연산에 강합니다.
두 장치는 서로 다른 영역을 담당하면서 함께 발전하고 있습니다.
효율적인 시스템은 두 부품의 조화를 통해 완성됩니다.