GPU와 CPU의 차이, 미래의 IT 기술(인텔, 엔비디아)

고등학교와 대학교를 거치면서 게임 세계의 지배자가 되고 싶은 상상을 참 많이 했습니다.

우리에게는 두가지 선택이 있었죠. 통수황 형님의 지포스냐 빛사수 누님의 라데온이냐

무일푼의 가난한 대학생은 가성비의 라데온을 품에 안고 누님 감사합니다를 주구장창 외쳤더랬죠.

그때는 이 그래픽카드가 지금 같이 눈부신 성장을 할거라고 상상도 못한채

낭만이 가득한 처절한 전장을 누비기만 했습니다.

 

오늘 좋은 기회가 있어 인공지능학과 교수님과 자리를 하면서

많은 얘기를 들으면서 완전 개 무식한 상태에서 약간 무식한 상태로 업그레이드 됐습니다^^

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클라우딩 컴퓨터, 인공지능(AI), 증강현실/가상현실(AR/VR), 자율주행

미래의 IT기술을 이야기할때, 단골 손님으로 등장하고 있는 친구들입니다. 특히, 자율주행은 테슬라를 극강의 저력을 가진 기업으로 평가받게 해주는 핫 아이템이죠.

 

자! 그렇다면 CPU와 GPU라는 비메모리 시장에서 왜 GPU가 부각되고 있는지?

앤비디아가 어떻게 인텔의 시가총액을 넘어서 전세계 반도체 기업 시총의 3위자리를 차고 앉았는지?

지금부터 시작해보도록 하겠습니다.

 

우선 명칭부터 살펴보겠습니다.

CPU 는 중앙처리장치, GPU는 그래픽처리장치로 불립니다. 둘은 연산장치(CORE)의 수와 배치가 다릅니다.

CPU의 경우, 소량의 고성능 코어를 탑재하여 복잡한 연산에 특화된 처리 방식을 택하고

GPU의 경우, 작은 코어를 수천 개를 탑재해 대량의 실시간 그래픽을 연산하는 처리 방식입니다.

무슨말인지 이해가 살짝 어려우시죠?

1,000가지를 처리해야 한다면

CPU는 1명의 천재가 1,000번을 처리하는 것이고

GPU는 천재는 아니지만, 1,000명이 분업을 해서 한방에 해결합니다.

 

오랜기간 CPU의 보조 역활을 하던 GPU는 암호화폐 채굴이 각광받던 2017년부터 미친듯이 수요가 증가합니다.

단순 연산을 코어 수로 밀어붙여서 엄청난 속도를 내기 때문에

범용성에서는 밀리지만, 단순반복의 엄청난 계산이 필요한 작업에는 CPU보다 월등한 속도를 냅니다.

조금 천박하게 바꾸면 '노가다'에서는 GPU가 CPU를 앞선다는 것이죠.

암화채굴을 계속되는 과정은 수학적인 연산의 노동을 반복하는 일입니다. 그래서 GPU가 월등히 유리한것이죠.

그럼, 이번에는 인공지능 분야로 넘어가보겠습니다.

인공지능은 데이터를 한꺼번에 받아들여서 그 수많은 데이터를 학습해야 합니다.

이런 것을 빅데이터를 '딥러닝' 또는 '머신러닝'한다라고 표현을 하는데요.

결국 몇개의 두뇌 밖에 가지지 못한 CPU보다

수천개의 코어로 나누어 처리하는 GPU가 속도면에서 압도적입니다.

 

12년도에 스팬퍼드 대학의 앤드류 응 교수가 CPU를 활용하여 '구글브레인' 신경망 시스템을 개발했습니다.

그당시 엔비디아의 황형님은 더 싼값에 신경망 시스템을 만들 수 있다 확언을 했습니다.

그리고 그것을 증명해 냅니다.

그결과는 놀라웠죠. CPU로 했을 경우 1,000대의 서버대수를 3대로 줄여버리고

비용은 50억에서 3천만원으로 감소시키는 미친 퍼포먼스를 보여준 것이죠.

 

AI 인식 성능을 겨루는 '이미지넷'이라는 글로벌 경진대회에서도

12년도 엔비디아의 GPU를 사용한 팀이 우승한 이래로

14년도 이후로는 참가팀 전원이 GPU를 사용하는 실정이니 그 차이는 말씀드리지 않아도 아시겠죠?

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그리고 한단계 더 나아간 엔비디아의 전략으로 인텔의 시총을 넘어섭니다.

 

AI 기술 시장을 장악한 후, 자연스럽게 데이터센터의 영역도 장악해버립니다.

기존의 CPU 기반의 데이터센터는 처리용량 증가를 하려면 서버를 추가하는 방법을 택해야 합니다.

하지만, GPU는 1개의 칩 내에서 서버를 나누어 쓰기 때문에 공간은 물론 비용까지도 엄청나게 절감하게 되죠.

 

올해 5월에 발표한 '엔비다아 A100' 고객을 보면

아마존, MS, 구글, 알리바바, 바이두, 텐센트

세계의 쟁쟁한 플랫폼 기업들이 모두 들어가 있으며

18년도에는 4천억원 규모의 데이터센터 매출액은 19년에는 9천억원에 달했고

올해는 1조 2천억 규모를 내다보고 있습니다.

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한편, 자율주행 분야에서는 GPU 칩만을 만드는 것이 아니라,

이전에 게임시장 장악을 위해 게임회사에 그래픽에 대한 기술을 지원을 나갔었던 것처럼

자율주행 AI칩셋은 물론 학습용 슈퍼컴퓨터에 자율주행 솔루션 까지 개발해 공급중입니다.

자율주행 칩을 공급받는 회사는

도요타, 폭스바겐 등 완성차 업체는 물론 선세 및 소프트웨어를 만드는 회사까지 200업체가 넘습니다.

우리나라 현차와 기술 협력관계에 있는 '포니.ai' 나 '카누'등도 자율주행 솔루션을 이용중이라고 하네요.

 

최근 다임러와의 협약을 통해 엔비디아는 자율주행 칩셋인 '오린'을 기초로 하여

자동차 설계부터 완성까지 함께 10년간 프로젝트를 진행해 자동차 업계로의 확장도 보여주고 있습니다.

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CPU 시장에는 인텔이라는 넘사벽이 존재하여 진입조차 하지않으려 했던 엔비디아는

CPU의 보조적인 역할로

게임 시장에서부터의 지배력을 늘려가다가

지금은 그 전략을 인공지능, 데이터서버를 넘어 자율주행에서 완성차로까지 진입 하는 모습을 보여주고 있습니다.

작년까지 인텔과의 시총격차는 천억불(120조)일 넘었지만 올해 그 격차를 줄이는 수준을 넘어 추월했고

반도체 시장의 2위인 삼성전자의 주가도 20조 안팎으로 추격중입니다.

 

앞으로 미래에 펼쳐질 IT 기술 아래 엔비디아의 성장은 당연해 보이는데요.

사실 여기서 끝내면 참 재미없는 이야기가 될 것 같습니다^^

다음편에서 진짜 교수님이 생각한 한단계 더 나아간 부분에 대한 이야기로 찾아오겠습니다.

근데 너무 어려워서 저도 공부하는데 제법 시간이 걸릴 것 같네요.