AI 개발자가 GPU를 쓰는 진짜 이유 – CPU와 GPU의 차이

🤖 AI가 빠르려면 왜 GPU가 필요할까? 요리사와 알바로 쉽게 이해하는 병렬 처리 이야기

요즘 챗GPT, 이미지 생성 AI, 자율주행, 음성 인식까지… AI 기술이 세상을 바꾸고 있습니다.
그런데 AI를 실행하려면 꼭 따라붙는 말이 있죠.

“GPU가 있어야 돼요.”
“그래픽카드 성능이 좋아야 AI가 빨라요.”

그럼 도대체 왜 GPU가 그렇게 중요한 걸까요? 그리고 우리가 흔히 쓰는 CPU와는 어떤 차이가 있을까요?

오늘은 이걸 요리사와 알바에 비유해서 아주 쉽게 설명해보겠습니다.

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👨‍🍳 CPU는 ‘똑똑한 요리사 몇 명’

CPU는 우리가 평소 사용하는 컴퓨터, 노트북, 스마트폰의 두뇌예요.
이건 마치 능력 있는 요리사 몇 명이 일하는 주방이라고 생각하시면 됩니다.

• 요리사는 복잡한 요리도 금방 이해하고 잘합니다.
• 하지만 요리사 수가 많지 않아요. 보통 4~8명 정도입니다.
• 그래서 동시에 처리할 수 있는 작업 수가 적어요.

예를 들어, AI가 해야 할 일이 "1,000장의 사진을 보고 고양이 얼굴을 찾는 것"이라면,
요리사 몇 명이 한 장씩 차례로 살펴보는 구조입니다.
➡ 시간이 많이 걸릴 수밖에 없죠.

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👷‍♂️ GPU는 ‘단순작업에 특화된 알바 수천 명’

반대로 GPU는 수천 명의 아르바이트생이 동시에 일하는 구조예요.
알바들은 요리사처럼 똑똑하지는 않지만,
"사진 한 장에서 고양이만 찾기"처럼 반복적인 작업을 동시에 엄청나게 빠르게 할 수 있습니다.

1,000장의 사진을 보여주면,

• CPU는 요리사 4명이 차례차례 본다면,
• GPU는 알바 1,000명이 각자 한 장씩 동시에 처리해버립니다.

➡ 결과는?
CPU는 몇 초~몇 분이 걸릴 작업을 GPU는 몇 밀리초만에 끝낼 수 있어요.

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🤖 AI에서 이 병렬 처리가 왜 중요할까?

AI가 하는 일은 대부분 수많은 수학 계산이에요.

• "이 단어 다음엔 무슨 단어가 나올까?"
• "이 사진 속 고양이는 진짜 고양이일까?"
• "이 문장의 감정은 긍정일까, 부정일까?"

이런 질문들에 답하려면, 딥러닝 모델은 수백만 개의 숫자(파라미터)를 동시에 계산해야 해요.
여기서 병렬 처리 능력이 결정적인 역할을 하게 됩니다.

• CPU는 복잡한 논리는 잘하지만, 한꺼번에 많은 숫자를 처리하긴 어려워요.
• GPU는 수천 개의 숫자 계산을 동시에 처리하는 데 특화되어 있어요.

그래서 AI 개발자나 데이터 과학자들이 GPU를 찾는 거예요.

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🎯 CPU와 GPU의 핵심 차이 요약

항목                                CPU                                                                 GPU

목적	범용 계산, 분기 처리	대량 데이터 병렬 처리
코어 수	4~16개 수준	수백~수천 개 연산 유닛
병렬 처리	제한적	대규모 병렬 연산 가능
AI 성능	느리거나 제한적	빠르고 확장성 뛰어남

 

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🍳 다시 비유로 정리!

• CPU는 똑똑한 요리사 몇 명이 차례로 요리하는 주방
  • 복잡한 일은 잘하지만 동시에 처리하는 양은 작아요.
• GPU는 반복 작업을 빠르게 처리하는 알바 수천 명
  • 같은 일이라면 엄청난 속도로 처리할 수 있어요.

AI는 바로 이 “같은 작업을 반복해서 수백만 번 계산”하는 일이라서, GPU가 훨씬 빠른 겁니다.

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🧠 그래서 요즘 AI 컴퓨터에는 CPU보다 GPU가 중요해요

챗GPT, 자율주행차, AI 그림 그리기, 번역 앱…
모두 GPU 덕분에 실시간으로 동작할 수 있는 거예요.

AI 기술을 개발하거나 실행하고 싶다면, 꼭 알아야 할 기본 개념,