[AI] GPU(Graphics Processing Unit) vs CPU(Central Processing Unit) 알아보기 !!

GPU(Graphics Processing Unit)와 CPU(Central Processing Unit)는 컴퓨터 시스템에서 중요한 두 종류의 프로세서입니다.
각각의 설계 목적과 구조, 처리 방식이 다르기 때문에 사용하는 분야도 다릅니다.
아래에서 CPU와 GPU의 차이점을 구조, 기능, 성능, 사용처 등 다양한 관점에서 자세히 설명하겠습니다.

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✅ 1. 기본 개념

항목	CPU	GPU
전체 이름	Central Processing Unit	Graphics Processing Unit
역할	컴퓨터의 중앙처리장치, 전반적인 연산과 제어 수행	그래픽 처리 및 병렬 연산 전문화된 연산 장치
주 목적	복잡한 논리 연산, 분기 처리, 다양한 작업 처리	대량의 단순 계산을 동시에 빠르게 수행

✅ 2. 구조적 차이

항목	CPU	GPU
코어 수	보통 2~64개 정도의 고성능 코어	수백~수천 개의 단순 연산용 코어
구조	복잡한 제어 장치 + 고성능 계산 코어	단순한 연산 코어가 대량으로 병렬 처리 구조
캐시	큰 용량의 L1, L2, L3 캐시 존재 (속도 향상 목적)	상대적으로 작고 단순한 캐시 구조

🔍 구조 요약

• CPU는 복잡한 연산과 논리 판단을 빠르게 수행하도록 설계됨 → "뇌처럼 정밀한 작업에 특화"

• GPU는 동일한 연산을 반복하는 작업에 강함 → "근육처럼 단순 계산을 대량으로 빠르게 처리"

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✅ 3. 처리 방식 차이

항목	CPU	GPU
처리 방식	직렬 처리 (Sequential)	병렬 처리 (Parallel)
강점	다양한 연산, 조건문, 분기 처리 등 논리 기반 연산	반복되는 연산, 수치 연산, 벡터·행렬 처리
예시	프로그램 실행, 시스템 제어, 논리 판단	이미지 렌더링, AI 학습, 과학 연산 등

✅ 4. 성능 비교 (종류에 따라 다름)

항목	CPU	GPU
연산 속도	단일 연산에 매우 빠름	대량 연산 처리에 매우 빠름
유연성	다양한 종류의 작업 가능	제한된 작업에 특화
전력 소비	효율적이나 높은 성능에서는 전력 소비 큼	높은 연산력 대비 전력 소비도 높음

✅ 5. 사용 분야

CPU 주요 용도	GPU 주요 용도
운영체제 실행	그래픽 렌더링 (게임, 영상 처리 등)
애플리케이션 실행	딥러닝, 머신러닝
데이터베이스 처리	과학적 시뮬레이션
웹 브라우징, 문서 작업 등 일반 업무	블록체인 마이닝, 이미지/동영상 인코딩

✅ 6. 딥러닝/AI에서의 차이

• CPU는 모델을 실행하거나 디버깅할 때 사용됨 (로직 흐름 이해)

• GPU는 딥러닝 학습에 사용됨 (행렬 계산 다수 → 병렬 처리 최적화)

예시

• CPU: if, for, while 등의 논리문 처리가 빠름

• GPU: 수천 개의 픽셀, 수백만 개의 뉴런 연산이 필요한 경우 병렬 처리 강점

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✅ 7. 요약

항목	CPU	GPU
특성	범용 처리	병렬 처리 최적화
처리 능력	논리, 조건 분기 처리에 강함	대량의 수치 계산 처리에 강함
코어 수	적고 강력한 코어	많고 단순한 코어
주요 사용	운영체제, 일반 프로그램	게임, 그래픽, AI 연산
대표 제조사	Intel, AMD	NVIDIA, AMD

✅ 비유로 이해하기

비유	CPU	GPU
공장	숙련된 장인이 모든 공정을 하나하나 처리	수백 명의 노동자가 단순한 작업을 동시에 처리
요리	셰프 1명이 고급 요리를 만드는 과정	수백 명이 한 가지 요리를 반복적으로 만드는 방식

✅ 결론

• CPU는 모든 컴퓨터 시스템에서 중심 역할을 하는 장치로, 범용적이고 유연한 처리에 적합합니다.

• GPU는 특정 작업(특히 병렬 처리와 대량 계산)에 특화된 장치로, 게임, 영상, AI, 시뮬레이션 등에서 매우 강력한 성능을 발휘합니다.