[하드웨어 뜯어보기] CPU #17 - GPU와 CPU의 차이, 다른 방식으로 생각하는 또 다른 두뇌

“깊게 생각하는 두뇌 vs 넓게 생각하는 두뇌” - 두 지성의 공존

핵심요약
CPU는 한 번에 하나의 복잡한 일을 정확히 수행하는 두뇌,
GPU는 수천 개의 단순한 일을 동시에 수행하는 두뇌입니다.
즉, CPU는 ‘사색형 두뇌’, GPU는 ‘집단형 두뇌’라 할 수 있습니다.
이 두 구조는 서로 대립하지 않고, 오늘날 인공지능과 고성능 연산에서 협력적인 사고 구조를 이룹니다.

 

CPU and GPU

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1. 개념 설명 - “CPU는 사고, GPU는 실행”

CPU와 GPU 모두 연산 장치이지만, 그 사고 방식이 완전히 다릅니다.

구분CPUGPU

구분	CPU	GPU
목적	다양한 연산과 제어	대량 데이터 병렬 처리
구조	복잡한 제어 유닛, 적은 코어	단순한 제어, 수천 개의 코어
강점	논리적 사고, 순차적 연산	반복적 계산, 병렬 데이터 연산
비유	전략가 (Thinker)	실행가 (Executor)

 

CPU는 제어 중심의 복잡한 작업 - 예를 들어 OS 스케줄링, 데이터 흐름 제어, 논리 분기 - 에 적합합니다.
반면 GPU는 단순하지만 반복적인 수학적 연산을 대규모로 처리하는 데 특화되어 있습니다.

핵심 문장: CPU는 ‘한 명의 천재’, GPU는 ‘수천 명의 숙련된 장인’이다.

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2. 구조적 차이 - 두뇌의 해부 비교

1) 코어(Core)의 수

CPU는 4~16개의 강력한 코어로 구성되어 있고, 각 코어가 복잡한 명령을 처리합니다.
GPU는 수백~수천 개의 코어를 가집니다. 각 코어는 단순하지만 동시에 일을 나눠 처리합니다.

예:

• Intel Core i9: 16코어 (고성능 제어 중심)
• NVIDIA RTX 4090: 약 16,000개의 CUDA 코어 (병렬 연산 중심)

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2) 제어 유닛(Control Unit)

CPU는 분기(Branch) 와 예외 처리(Exception) 가 많은 프로그램을 효율적으로 관리하도록 설계되었습니다.
GPU는 이런 복잡한 제어를 거의 제거하고, 수천 개의 스레드가 동일한 명령을 다른 데이터에 적용하는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 구조를 택했습니다.

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3) 메모리 구조

CPU는 캐시 계층(L1~L3)이 정교하게 구성되어 있으며, 지연(latency)을 최소화하는 설계입니다.
GPU는 대규모 연산을 위해 고대역폭 메모리(HBM, GDDR) 를 사용하며, 대량의 데이터 스트리밍에 초점을 맞춥니다.

비유: CPU는 “정리된 노트북”, GPU는 “거대한 화이트보드”입니다.

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3. 비유하자면 - “사고형 두뇌 vs 집단형 두뇌”

CPU는 철학자처럼 깊이 생각하며 복잡한 논리를 해석합니다.
한 번의 결정을 내리기 전까지 수많은 제어와 조건을 검토하죠.

반면 GPU는 예술가나 군집 사고를 하는 생물처럼 하나의 명령을 수천 개의 손으로 동시에 수행합니다.
생각보다 반복이 중요하고, 복잡함보다 양이 승부를 가르는 세계입니다.

• CPU: "이 일을 어떻게 해결할까?"
• GPU: "이 일을 모두에게 나눠주자!"

핵심 문장: CPU는 ‘깊게 생각하는 두뇌’, GPU는 ‘넓게 생각하는 두뇌’다.

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4. 기술 발전 과정 - 협업의 역사

- 1990년대: 그래픽 전용 프로세서로서의 GPU

초기 GPU는 단순히 화면에 그림을 그리는 용도였습니다.
NVIDIA의 RIVA, ATI Rage 시리즈는 CPU의 그래픽 연산 부담을 줄이는 역할을 했습니다.

- 2000년대: 프로그래머블 셰이더(Shader)의 등장

DirectX 8과 OpenGL 2.0 시대부터 GPU가 프로그래머블 연산 장치로 진화했습니다.
이때부터 GPU는 단순한 렌더링 장치를 넘어 병렬 수학 계산기로 변신했습니다.

- 2010년대 이후: GPGPU (General-Purpose GPU)

NVIDIA CUDA, AMD ROCm, OpenCL 등이 등장하면서 GPU는 범용 계산용 프로세서로 확장되었습니다.
AI, 과학 계산, 기후 모델링, 블록체인, 자율주행 등 모든 고성능 연산의 중심에 서게 됩니다.

핵심 문장: GPU는 그래픽 칩에서 출발해, 인간의 ‘생각을 가속하는 두뇌’로 진화했다.

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5. 오늘날의 활용 - CPU와 GPU의 협업 구조

영역	CPU 역할	GPU 역할
AI 학습	데이터 정제, 스케줄링, 메모리 관리	행렬 곱, 백프로파게이션
과학 계산	시뮬레이션 제어	수치 해석 연산
그래픽 처리	API 호출 및 파이프라인 제어	픽셀·버텍스 연산
게임 엔진	물리 계산, 로직 처리	렌더링 및 셰이딩

현대 시스템에서는 CPU가 지휘자(Director), GPU가 오케스트라(Performer) 역할을 합니다.
CPU가 “무엇을 할지”를 계획하면 GPU는 “그걸 동시에 모두 실행”하죠.

핵심 문장: CPU와 GPU는 경쟁자가 아니라, 생각과 실행을 나누는 협력자다.

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6. AI와의 연결 - “뉴런처럼 생각하는 GPU”

딥러닝은 GPU의 병렬 처리 구조와 완벽히 맞물립니다.
뉴런(Neuron) 하나하나가 독립적이면서 동시에 작동하듯,
GPU의 수천 개 코어도 하나의 명령으로 대규모 벡터 연산을 수행합니다.

AI 학습에서는

• CPU가 데이터 흐름과 로직을 관리하고,
• GPU가 수백만 개의 곱셈·덧셈을 병렬로 처리합니다.

이 구조가 바로 뉴로모픽(neuromorphic) 사고의 초기 형태입니다.
인간의 뇌처럼 “다수의 단순한 연산 유닛이 협력하여 복잡한 사고를 만드는 방식”입니다.

핵심 문장: GPU는 인간의 ‘뉴런식 사고’를 가장 닮은 디지털 두뇌다.

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7. 요약

구분	CPU	GPU
철학	깊고 정밀한 사고	넓고 반복적인 사고
구조	적은 수의 강력한 코어	수천 개의 단순한 코어
강점	논리, 제어, 분기 처리	대규모 병렬 연산
비유	철학자, 전략가	장인, 집단 지성
관계	지휘자	연주자

요약 문장: CPU는 ‘논리의 두뇌’, GPU는 ‘병렬의 두뇌’이며, 두 구조의 협업이 현대 연산의 본질이다.

 

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8. 다음 편 예고

다음 편 에서는 이 두 뇌가 끊임없이 사고하면서 발생하는 열과 에너지를 어떻게 제어하고 식히는지를 다룹니다.
‘생각하는 두뇌의 생리학’을 탐구해봅니다.

 

다음 글 : [컴퓨터 과학] - [하드웨어 뜯어보기] CPU #18 - 전력 관리와 발열, 두뇌의 체온 조절

[하드웨어 뜯어보기] CPU #18 - 전력 관리와 발열, 두뇌의 체온 조절