CPU와 GPU의 차이점

CPU와 GPU는 모두 연산 장치지만, 설계 목적과 강점이 다릅니다.

CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치)

역할: 컴퓨터의 두뇌. 운영체제 실행, 프로그램 제어, 논리·분기·입출력 관리 등 다양한 작업을 담당.

특징

코어 수 적음: 보통 수~수십개(고성능 서버 CPU도 수십개 수준).

복잡한 명령 처리: 분기(branch), 조건문, 운영체제 제어 등.

범용성: 웹 브라우징, 문서작성, 데이터베이스 처리 등 다양한 작업에 적합.

싱글 스레드 성능이 강력 → 순차적·복잡한 연산에 유리.

GPU (Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)

역할: 원래는 그래픽(이미지, 3D 렌더링) 연산을 빠르게 하기 위해 개발. 

현재는 병렬연산이 필요한 분야(인공지능, 과학연산, 빅데이터 분석 등)에서도 활용.

특징

코어 수 많음: 수천개 이상의 단순 연산 코어.

병렬 처리 최적화: 대량의 데이터를 동시에 처리 가능.

특정 연산에 특화: 행렬·벡터 연산, 반복 계산 등.

AI/머신러닝, 시뮬레이션, 영상 처리 등에 강력.

비유

CPU = 똑똑한 소수의 전문 인력 → 복잡하고 다양한 문제를 하나씩 해결.

GPU = 단순작업을 잘하는 수천명의 인부 → 같은 종류의 단순계산을 동시에 엄청나게 빠르게 처리.

정리하면,

CPU는 범용적이고 복잡한 연산에 강하고,

GPU는 병렬적이고 대량 데이터 연산에 강합니다.

CPU vs GPU 성능 차이

1. 기본구조 차이

구분            CPU                                                                                                     GPU

코어 수     수개 ~ 수십개                                                                                     수백 ~ 수천개

클럭속도   높음 (3~5GHz 수준)                                                                     낮음 (1~2GHz 수준)

설계목적   범용처리(운영체제, 분기, 제어, 다양한 소프트웨어 실행) 대규모 병렬연산(그래픽, 딥러닝, 시뮬레이션 등)

강점           단일 스레드 성능, 복잡한 논리처리                                            대량 데이터 병렬처리, 반복연산

2. 성능 비교 (예시)

연산 성능 (FLOPS 기준)

최신 CPU: 약 1~2 TFLOPS

최신 GPU (예: NVIDIA A100/H100): 약 20~60TFLOPS (FP32 기준), 텐서코어 활용 시 1000 TFLOPS 이상

즉, GPU는 CPU보다 수백배 이상 병렬연산 성능이 강함.

실제 응용성능 차이

작업                                                             CPU                               GPU

문서작성, 웹 서핑                                    ✔ 빠름                           ❌ 오버스펙

게임실행                                                     ✔ 가능(연산, AI 등)  ✔✔ 그래픽 처리 핵심

영상 렌더링                                               수시간                           수분 ~ 수십분

딥러닝 학습 (대규모 신경망)               몇주~몇달                    몇시간 ~ 몇일

과학시뮬레이션 (기후, 유체역학 등) 비효율적                     슈퍼컴퓨터에서 주로 수행