GPU(그래픽 처리 장치)

GPU(그래픽 처리 장치)는 원래 디스플레이용 이미지, 동영상, 애니메이션의 생성 및 렌더링을 가속화하기 위해 설계된 특수 전자 회로입니다. 하지만 고도로 병렬화된 아키텍처 덕분에 대용량 데이터 블록을 동시에 처리하는 데 매우 효율적입니다. 이러한 기능 덕분에 GPU는 복잡한 모델을 훈련하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축하고 더욱 정교한 AI 솔루션을 개발할 수 있게 해주어 최신 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 핵심으로 자리 잡았습니다.

인공지능과 머신 러닝에서 Gpus의 역할

AI에서 GPU의 힘은 병렬 처리라는 개념으로 알려진 수천 개의 계산을 한 번에 수행할 수 있는 능력에서 비롯됩니다. 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 딥 러닝 모델은 수천 개의 작은 독립 작업으로 나눌 수 있는 수학적 연산을 기반으로 구축됩니다. AlexNet 아키텍처에 관한 논문과 같은 중요한 연구는 GPU에서 CNN을 훈련하는 것이 효과적이라는 것을 입증했습니다.

수천 개의 코어를 갖춘 GPU는 이러한 작업을 병렬로 실행할 수 있으므로 모델 훈련에 필요한 계산 시간을 몇 주 또는 몇 달에서 단 며칠 또는 몇 시간으로 대폭 단축할 수 있습니다. 이러한 가속화는 모델을 반복하고 다양한 아키텍처를 실험하며 광범위한 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하는 데 매우 중요합니다. 이러한 프로세서의 성능은 종종 FLOPS (초당 부동 소수점 연산)로 측정됩니다.

Cpus 및 Tpus와의 주요 차이점

GPU, CPU, 텐서 처리 장치(TPU) 는 모두 프로세서 유형이지만, 각기 다른 종류의 작업에 최적화되어 있습니다:

• CPU(중앙 처리 장치): 범용 컴퓨팅용으로 설계되어 순차적 작업과 시스템 운영 관리에 탁월합니다. CPU에는 짧은 지연 시간에 최적화된 강력한 코어가 몇 개 있습니다. 자세한 CPU와 GPU 비교를 읽어보세요.
• GPU(그래픽 처리 장치): 수천 개의 단순한 코어로 병렬 작업에 최적화되어 있습니다. 그래픽 렌더링이나 딥러닝 모델 훈련과 같이 여러 작업을 세분화하여 동시에 처리할 수 있는 작업에 이상적입니다. NVIDIA 및 AMD와 같은 제조업체의 GPU는 고성능 컴퓨팅(HPC)의 필수 요소입니다.
• TPU(텐서 처리 장치): 머신러닝 워크로드를 가속화하기 위해 Google에서 맞춤 설계한 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 입니다. 특히 텐서플로우와 같은 프레임워크 내에서 신경망(NN)에서 흔히 사용되는 대규모 행렬 계산에 매우 최적화되어 있습니다.

GPU는 병렬 작업을 위한 고성능과 다양한 애플리케이션을 위한 유연성 간의 강력한 균형을 제공하므로 많은 AI 개발자가 선호하는 선택입니다.

실제 애플리케이션

GPU 가속의 영향은 수많은 AI 애플리케이션에서 분명하게 드러납니다. 다음은 두 가지 대표적인 예입니다:

1. 자율 주행 차량: 자율 주행 자동차는 주변 환경을 인식하기 위해 다양한 센서에 의존합니다. GPU는 카메라와 LiDAR의 방대한 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 데 필수적입니다. GPU는 보행자, 다른 차량, 도로 표지판 등을 식별하여 차량이 중요한 주행 결정을 즉시 내릴 수 있도록 Ultralytics YOLO11과 같은 물체 감지 모델을 구동합니다. 이는 자동차 솔루션에서 최신 AI의 핵심 구성 요소입니다.
2. 의료 이미지 분석: 의료 분야에서 GPU는 MRI 및 CT와 같은 복잡한 의료 스캔의 분석을 가속화합니다. Nature 리뷰 임상 종양학 같은 저널에서 자세히 설명했듯이, 영상의학에서 AI의 역할은 점점 커지고 있습니다. GPU에서 실행되는 모델은 이미지 분할과 같은 작업을 수행하여 종양을 매우 정밀하게 묘사함으로써 방사선 전문의가 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 의료 분야에서 최신 AI의 초석이며 의료 이미지에서 종양을 감지하는 등의 애플리케이션에 사용됩니다.

에코시스템 및 사용

AI에서 GPU의 광범위한 채택은 성숙하고 견고한 에코시스템에 의해 강화됩니다. NVIDIA의 CUDA 플랫폼은 개발자가 범용 컴퓨팅을 위해 NVIDIA GPU의 성능을 활용할 수 있도록 하는 지배적인 병렬 컴퓨팅 프레임워크 및 프로그래밍 모델입니다.

PyTorch 및 TensorFlow와 같은 딥 러닝 프레임워크는 GPU 가속을 활용하도록 고도로 최적화되어 있어 이 하드웨어에서 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 개발 환경 설정은 Docker와 같은 컨테이너화 도구를 사용하여 간소화할 수 있습니다. 지침이 필요하면 Ultralytics Docker 빠른 시작 가이드를 참조하세요. 효율적인 모델 배포를 위해서는 대상 하드웨어에서 실시간 추론 속도를 극대화하기 위해 TensorRT 또는 OpenVINO와 같은 도구를 사용하여 추가 최적화를 수행해야 하는 경우가 많습니다. GPU 기능을 효과적으로 활용하도록 설계된 다양한 울트라 애널리틱스 솔루션을 살펴볼 수 있습니다. 데이터 세트에서 배포에 이르는 전체 워크플로우 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 간소화할 수 있습니다.