GPU (Graphics Processing Unit)

GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 디스플레이용 이미지, 비디오 및 애니메이션의 생성 및 렌더링을 가속화하도록 설계된 특수 전자 회로입니다. 그러나 고도로 병렬화된 아키텍처 덕분에 대용량 데이터 블록을 동시에 처리하는 데 매우 효율적입니다. 이러한 기능 덕분에 GPU는 현대 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML)의 핵심 동력이 되었으며, 복잡한 모델을 훈련하는 데 걸리는 시간을 획기적으로 단축하고 더욱 정교한 AI 솔루션 개발을 가능하게 했습니다.

AI 및 머신러닝에서 GPU의 역할

AI에서 GPU의 힘은 한 번에 수천 번의 계산을 수행하는 능력에서 비롯되며, 이는 병렬 처리라는 개념으로 알려져 있습니다. 심층 학습 모델(예: CNN(합성곱 신경망))은 수천 개의 더 작고 독립적인 작업으로 나눌 수 있는 수학적 연산을 기반으로 구축됩니다. AlexNet 아키텍처에 대한 논문과 같은 획기적인 연구는 GPU에서 CNN을 훈련하는 효과를 입증했습니다.

수천 개의 코어를 가진 GPU는 이러한 작업을 병렬로 실행하여 모델 훈련에 소요되는 계산 시간을 몇 주 또는 몇 달에서 단 며칠 또는 몇 시간으로 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이러한 가속은 모델 반복, 다양한 아키텍처 실험, 광범위한 하이퍼파라미터 튜닝에 매우 중요합니다. 이러한 프로세서의 성능은 종종 FLOPS(초당 부동 소수점 연산 횟수)로 측정됩니다.

CPU 및 TPU와의 주요 차이점

GPU, CPU 및 TPU(Tensor Processing Unit)는 모두 프로세서 유형이지만, 서로 다른 종류의 작업에 최적화되어 있습니다.

• CPU (중앙 처리 장치): 범용 컴퓨팅을 위해 설계되었으며 순차적 작업과 시스템 운영 관리에 탁월합니다. CPU는 낮은 지연 시간에 최적화된 몇 개의 강력한 코어를 가지고 있습니다. 자세한 CPU와 GPU 비교를 읽어볼 수 있습니다.
• GPU (Graphics Processing Unit): 수천 개의 단순 코어로 병렬 연산에 최적화되어 있습니다. 그래픽 렌더링 및 딥러닝 모델 훈련과 같이 분할하여 동시에 처리할 수 있는 작업에 이상적입니다. NVIDIA 및 AMD와 같은 제조업체의 GPU는 고성능 컴퓨팅 (HPC)의 주요 요소입니다.
• TPU (Tensor Processing Unit): Google에서 머신 러닝 워크로드를 가속화하기 위해 만든 주문형 특정 용도 집적 회로(ASIC)입니다. 이는 특히 신경망(NN)에서 TensorFlow와 같은 프레임워크 내에서 흔히 사용되는 대규모 행렬 계산에 매우 최적화되어 있습니다.

GPU는 병렬 작업에 대한 강력한 성능과 광범위한 애플리케이션에 대한 유연성 간의 균형을 제공하므로 많은 AI 개발자가 선호하는 선택입니다.

실제 애플리케이션

GPU 가속화의 영향은 다양한 AI 애플리케이션에서 분명하게 드러납니다. 다음은 두 가지 주요 예시입니다.

1. 자율 주행 차량: 자율 주행 자동차는 주변 환경을 인식하기 위해 센서 세트에 의존합니다. GPU는 카메라와 LiDAR에서 오는 대량의 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 데 필수적입니다. GPU는 객체 탐지 모델(예: Ultralytics YOLO11)을 구동하여 보행자, 다른 차량 및 도로 표지판을 식별하고 차량이 중요한 운전 결정을 즉시 내릴 수 있도록 합니다. 이는 현대적인 자동차 솔루션의 AI의 핵심 구성 요소입니다.
2. 의료 영상 분석: 헬스케어 분야에서 GPU는 MRI 및 CT와 같은 복잡한 의료 스캔 분석을 가속화합니다. Nature Reviews Clinical Oncology와 같은 저널에 자세히 설명된 대로 방사선학에서 AI의 역할이 커지고 있습니다. GPU에서 실행되는 모델은 이미지 분할과 같은 작업을 수행하여 종양을 높은 정밀도로 묘사하여 방사선 전문의가 더 빠르고 정확한 진단을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 현대 헬스케어 분야의 AI의 초석이며 의료 영상에서 종양 탐지와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.

생태계 및 사용법

AI에서 GPU의 광범위한 채택은 성숙하고 강력한 생태계에 의해 뒷받침됩니다. NVIDIA의 CUDA 플랫폼은 개발자가 범용 컴퓨팅을 위해 NVIDIA GPU의 성능을 활용할 수 있도록 지원하는 지배적인 병렬 컴퓨팅 프레임워크이자 프로그래밍 모델입니다.

PyTorch 및 TensorFlow와 같은 딥러닝 프레임워크는 GPU 가속을 활용하도록 고도로 최적화되어 있어 이 하드웨어에서 모델을 쉽게 훈련할 수 있습니다. 컨테이너화 도구(예: Docker)를 사용하여 개발 환경 설정을 간소화할 수 있습니다. 자세한 내용은 Ultralytics Docker 퀵스타트 가이드를 참조하십시오. 효율적인 모델 배포는 종종 TensorRT 또는 OpenVINO와 같은 도구를 사용하여 추가 최적화를 통해 대상 하드웨어에서 실시간 추론 속도를 최대화합니다. GPU 기능을 효과적으로 활용하도록 설계된 다양한 Ultralytics 솔루션을 살펴볼 수 있습니다. 데이터세트에서 배포에 이르기까지 전체 워크플로 관리는 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼을 사용하여 간소화할 수 있습니다.