1. CPU와 GPU는 무엇인가?
CPU는 중앙처리장치라고 불리며, 컴퓨터에서 기억, 해석, 연산, 제어를 맡고 있습니다. 컴퓨터의 두뇌라고 불릴 정도로 매우 중요한 역할을 하고 있습니다. 복잡하지만, 숫자가 적은 작업에 특화되어 있으며, 간단한 작업은 직접 처리하지만 어려운 작업을 지시하는 치사한 녀석입니다.
인텔에 따르면 CPU는 수백만개의 트랜지스터로 구축되어 여러 개의 프로세싱 코어를 갖추어 컴퓨터의 운영체제와 명령 및 처리를 하는 것이라고 합니다.
그에 비해 GPU는 그래픽을 처리하는 장치로 그래픽 카드를 구성하는 가장 중요한 요소입니다. 관련 기업으로 가장 유명한 곳은 엔비디아입니다. 거의 독점하고 있는 것과 마찬가지입니다. GPU라고 하면 병렬연산이 유명합니다. 3D게임 이나 특수효과처럼 복잡하지 않지만, 양이 압도적으로 많은 데이터들을 처리하므로 병렬연산을 하게 됩니다.
2. 최근에 GPU가 각광받는 이유
최근 엔비디아의 주가는 천장 높은 줄 모르고 계속해서 오르기만 하고 있습니다. 이러한 이유는 GPU덕분입니다. 우스개 소리로 마약보다 구하기 어렵다는 이야기가 나오고 있습니다. 대만계 미국인인 젠슨 황이 1993년에 엔비디아를 세우고 게임용 그래픽을 구현할 목적으로 그래픽 처리장치를 만들게 되었습니다. 등장 이후 20년 동안 CPU를 보조하는 역할에만 머물렀었는데 최근 GPU는 인공지능(AI) 시대에 메인으로 자리 잡았습니다.
CPU는 입력된 값을 하나하나 처리하지만 GPU는 병렬로 한번에 많은 값을 처리합니다. chat GPT를 비롯한 생성형 AI 시대가 열리면서 GPU가 본격적으로 관심을 받고 다양한 업체들이 AI사업에 뛰어 들면서 GPU의 값이 계속해서 오르는 현상이 벌어지고 있습니다.
그렇지만 GPU는 성능은 좋으나 최적의 효율을 가지고 있지는 못하다고 합니다. 우선 전력소모량이 어마어마합니다. 그리고 인공지능 개발에는 완전하게 좋은 반도체는 아닙니다. 이에 따라 기업들은 GPU를 뛰어 넘는 AI반도체 NPU를 개발에 돌입하였습니다.
3. AI반도체 NPU는 GPU를 뛰어넘을 것인가?
현재 GPU는 아성을 AI 반도체 NPU가 뛰어 넘을 수 있을 것인가에 대한 답은 ‘그렇다’로 볼 수 있습니다. GPU자체는 애초부터 그래픽 처리 용도로 만들어졌기에 AI연산에는 특화되어 있지 못한 것이 현실이라고 볼 수 있습니다.
이제부터는 AI에 적합한 반도체인 NPU를 개발하기 시작하였고, 조금씩 우리 삶에 도입되기 시작하였습니다. 우선 애플의 반도체 M2는 AI 연산에 최적화된 NPU입니다. 애플의 자체 반도체이며 인텔 반도체를 사용할 때보다 성능이 월등히 나아졌다는 평가를 받고 있습니다. 그리고 삼성전자의 갤럭시S23 안에 AP에도 NPU가 쓰인다고 합니다. 이외에도 다양한 분야에서 이미 NPU가 들어와서 성장하고 있습니다. 무엇보다 NPU의 목적은 전력과 비용 절감입니다. 효율성이 기업의 가장 최우선시되는 이해관계이기에 GPU의 비효율성을 극복하는 것이 우선입니다.
이에 우리나라 정부도 AI반도체 생산에 2030년 까지 82628262억 원을 투자할 계획이라고 밝혔습니다. 우리나라도 얼른 NPU생산을 효율적으로 완성시켜 엔비디아에 버금가는 기업이 나왔으면 좋겠습니다.
