컴퓨터 과학/GPU (3) 썸네일형 리스트형 [하드웨어 뜯어보기] GPU #43 - GPGPU와 AI 가속기 사고를 병렬화하는 두뇌그래픽 장치를 넘어서 모든 계산을 가속하는 범용 병렬 두뇌의 탄생핵심요약GPGPU는 GPU를 그래픽이 아닌 일반 계산(GPU Computing)에 사용하는 개념이다.수천 개의 코어를 활용해 거대한 병렬 연산을 처리한다.딥러닝의 핵심은 행렬 계산이고, 이는 GPU에서 가장 잘 맞는 작업이다.NVIDIA의 Tensor Core, Google TPU, Apple ANE 등 AI 가속기는 GPU의 철학을 더 고도화한 기술이다.현대 AI의 성장은 GPU, NPU 없이 불가능하다. 1. GPGPU란 무엇인가?핵심 문장: GPGPU는 GPU의 ‘병렬 처리 능력’을 그래픽이 아닌 모든 계산에 활용하는 기술이다. GPU는 원래 그래픽을 그리기 위해 만들어졌다. 하지만 GPU 내부의 구조-수천 개의 .. [하드웨어 뜯어보기] GPU #42 - GPU 파이프라인과 그래픽 처리 빛과 그림을 계산하는 시각 회로3D 모델이 화면 속 실사 같은 영상으로 바뀌기까지, GPU 내부에서 펼쳐지는 거대한 그림 연산의 여정핵심요약그래픽 파이프라인은 Vertex → Raster → Pixel → Output 단계로 진행된다.GPU는 수천 개의 셰이더 코어로 매 순간 빛·그림자·색을 계산한다.래스터화는 3D 공간을 2D 픽셀로 변환하는 핵심 과정이다.텍스처 유닛, ROP, Z-Buffer 등은 픽셀 품질과 속도를 좌우한다.현대 GPU는 고전적 그래픽 파이프라인을 유지하면서도 GPGPU에 최적화된 구조를 병행한다. 1. 그래픽 파이프라인이란 무엇인가?핵심 문장: GPU 파이프라인은 3D 세계를 2D 화면으로 번역하는 거대한 ‘시각 언어 변환기’이다. 게임·영화·UI·VR 환경의 모든 장면은 수많은.. [하드웨어 뜯어보기] GPU #41 - GPU의 기본 구조 병렬의 제왕, 또 다른 두뇌의 등장수천 개의 연산 유닛이 동시에 사고하며, 시각과 연산을 맡는 두 번째 두뇌핵심요약GPU는 “많은 일을 동시에 처리하는” 병렬 두뇌다.SM(Streaming Multiprocessor) 내부에 수십~수백 개의 코어가 존재한다.GPU는 Warp/Wavefront라는 단위로 스레드를 묶어 실행한다.거대한 레지스터 파일, 텍스처 유닛, L1/L2 캐시, 글로벌 메모리 구조로 이루어져 있다.CPU는 단일 작업을 빠르게 처리, GPU는 수천 개의 작업을 동시에 처리하는 구조다.1. GPU란 무엇인가?핵심 문장: GPU는 ‘수천 개의 손을 가진 두뇌’처럼 대량 병렬 작업을 처리하기 위한 특화 두뇌이다. GPU는 원래 그래픽 처리용으로 만들어진 프로세서였습니다. 픽셀 수천만 개를 동시.. 이전 1 다음
