[브라우저 / 운영체제] CPU와 GPU의 차이점

CPU와 GPU는 둘 다 데이터를 읽어 들여 연산처리를 통해 답을 도출하는 기능을 수행하나, 이름과 구조에서 알수 있듯이 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)는 역할이 매우 다릅니다.

 

중앙 처리 장치(CPU, Central Processing Unit)

CPU는 입출력장치, 기억장치, 연산장치를 비롯한 컴퓨터 리소스를 이용하는 최상위 계층 장치입니다. 

-> 입력 받은 명령을 해석 / 연산 한 후, 이를 통해 결과 값을 출력 장치로 전달하는 컴퓨터의 주요 부품

명령어가 입력되는 순서대로 데이터를 처리하는 직렬 처리방식에 특화된 구조

 직렬처리 방식에 특화되어 있어 한 번에 한 가지의 명령어만 처리할 수 있으며 이는 여러 가지 이점이 있습니다. 

1. 클럭(동작속도)의 수치가 높으면 단일 작업을 빠르게 처리하는 데 유리합니다.

 2. 코어(핵심 회로)의 수가 많으면 멀티 태스킹 (다중작업)을 하거나 멀티코어 연산에 최적화된 프로그램을 구동하는데 이점이 있습니다.

3. 캐시 메모리(임시 저장소)의 용량이 넉넉하다면  큰 프로그램을 구동하거나  반복 처리 작업 시 작업 효율을 높일 수 있습니다

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그래픽 처리 장치(GPU, Grapical Processing Unit)

수천 개의 코어로 이뤄져서 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리방식

GPU는 비디오, 즉 픽셀로 이루어진 영상을 처리하는 용도로 탄생했습니다.

이때문에 CPU에 비해 반복적이고 비슷한, 대량의 연산을 수행하며 이를 병렬적으로(Parallel) 나누어 작업하기 때문에 CPU에 비해 속도가 대단히 빠릅니다.

영상, 렌더링을 비롯한 그래픽 작업의 경우 픽셀 하나하나에 대해 연산을 하기 때문에 연산능력이 비교적 떨어지는 CPU가 GPU로 데이터를 보내 재빠르게 처리합니다.

어플리케이션의 연산집약적인 부분을 GPU로 넘기고 나머지 코드만을 CPU에서 처리하는 GPU 가속 컴퓨팅은 특히 딥러닝, 머신러닝 영역에서 강력한 성능을 제공합니다.

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CPU와 GPU의 차이

(출처 : Cocount)

구분	CPU	GPU
코어수	1~8개	수백~수천개
코어별 속도	빠름	느림
연산처리방식	직렬	병렬
특징	1. 직,병렬 모두 가능하지만 병렬처리방식은 GPU보다 저조 2. 복잡한 연산을 순서대로 빠르게 집중	1. 많은수의 코어의 탑재로 그래픽 처리에 용의  2. 쉽고 단순한 작업을 병렬적으로 대량 처리하는데 특화

 

 

참고

https://brunch.co.kr/@grandmer/241

https://elice.io/newsroom/gpu_definition_and_exampless