머신 러닝을 위한 CPU와 GPU 비교

수백에서 수천 개의 처리 코어를 갖춘 그래픽 처리 장치(GPU)는 머신 러닝 모델 학습에 필요한 병렬 처리 및 부동 소수점 계산 유형에 탁월합니다. 그러나 일부 유형의 AI 모델에서는 CPU가 특히 가벼운 작업에 적합할 수 있습니다. 

원래 그래픽 렌더링용으로 설계된 GPU는 흔히 그래픽 카드라고 불립니다. 하지만 이 강력한 프로세서는 훨씬 더 많은 작업을 수행할 수 있습니다. 고속 연산 성능과 고급 병렬 처리 능력 덕분에 GPU는 로보틱, 고성능 컴퓨팅(HPC), 데이터 센터, 그리고 특히 인공 지능(AI) 분야에서 매우 선호되고 있습니다.

중앙 처리 장치(CPU)는 GPU만큼 강력하지는 않지만 모든 컴퓨터 시스템에서 가장 중요한 구성 요소입니다. 일반적으로 "컴퓨터의 두뇌"로 간주되는 CPU는 GPU(존재하는 경우) 관리를 포함하여 모든 고급 컴퓨터 관리 작업을 처리합니다.

대부분의 머신 러닝 작업에는 대규모 데이터 세트를 파싱하기 위해 더 강력한 프로세서가 필요하지만, 대부분의 최신 CPU는 일부 소규모 머신 러닝 애플리케이션에 충분합니다. GPU는 머신 러닝 프로젝트에 더 많이 사용되지만 수요가 증가하면 비용이 증가할 수 있습니다. 또한 GPU는 CPU보다 더 많은 에너지를 필요로 하므로 에너지 비용과 환경에 미치는 영향이 커집니다.

머신 러닝 프로젝트를 위한 프로세서를 선택할 때 CPU가 더 비용 효율적일 수 있지만 대부분의 보통 수준의 AI 프로젝트는 GPU의 병렬 처리의 이점을 누릴 수 있습니다. 

컴퓨터 과학에서 머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 인간이 자율적으로 작업을 수행하는 방식을 모방할 수 있도록 하는 특정 유형의 알고리즘을 연구, 연습, 적용하는 것을 말합니다. 머신 러닝이 가능한 컴퓨터는 더 많은 데이터에 노출될수록 반복을 통해 시간이 지남에 따라 성능의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

머신 러닝 알고리즘은 의사 결정 프로세스, 오차 함수, 모델 최적화 프로세스의 세 가지 기본 구성 요소로 나눌 수 있습니다.

1. 의사 결정 프로세스: 머신 러닝 시스템은 높은 정확도로 바람직한 결과를 제공하기 위해 교육받은 의사 결정을 내리도록 설계되었으며 사람의 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다. 의사 결정 프로세스는 어느 정도의 입력 데이터에 응답하고 예측 또는 분류의 형태로 응답을 공식화합니다.
2. 오차 함수: 머신 러닝 알고리즘이 결정을 내리면 정확도를 위해 자체 아웃풋을 평가합니다. 오차 함수는 아웃풋을 알려진 오류나 이전에 식별된 오류와 비교하여 해당 아웃풋이 만족스러운 정확도 기준을 충족하는지 판단할 수 있습니다.
3. 모델 최적화 프로세스: 머신 러닝 알고리즘의 결정적 특징은 실수로부터 '학습'하고 더 정확한 결과를 제공하기 위해 의사 결정 프로세스를 자동으로 조정하는 능력입니다. 모델 최적화 프로세스는 모델의 학습 자료에 있는 데이터 포인트를 사용하여 지속적으로 예측을 수행하고 평가합니다. 이 프로세스를 반복하면 시간이 지남에 따라 정확도가 향상되도록 모델을 자체 보정할 수 있습니다.

머신 러닝은 사용되는 알고리즘의 유형과 사용되는 데이터의 규모에 따라 크게 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다. 딥 러닝이라는 용어는 종종 머신 러닝과 혼용되어 사용되지만, 딥 러닝은 신경망의 하위 집합이고 신경망은 머신 러닝의 하위 집합입니다.

세 용어 모두 인공 지능(AI) 의 하위 집합으로 간주될 수 있으며, 모두 머신 러닝이라는 개념에서 언급될 수 있습니다. 하지만 다음과 같은 미묘한 차이점이 있습니다.

• 머신 러닝: 고전적인 머신 러닝은 알고리즘을 사용하여 과거부터 표면 패턴까지 분석한 다음 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없는 예측을 제공합니다. 이러한 유형의 머신 러닝은 원하거나 정확한 결과를 예측하는 능력을 향상시키기 위해 대규모의 데이터 세트를 지속적으로 업데이트되는 것을 필요로 합니다. 

• 신경망: 신경망은 엄청난 양의 데이터로 훈련되고 노드를 사용하여 인간 두뇌의 의사 결정 과정을 모방합니다. 신경망을 학습시킬 때 알고리즘은 입력 데이터를 데이터 세트와 비교하여 잠재적 오류에 대한 예측의 유효성을 확인합니다. 

• 딥 러닝: 신경망의 진화형인 딥 러닝이라는 용어는 3개 이상의 의사 결정 노드가 있는 신경망 모델을 사용하는 일종의 알고리즘 AI를 의미합니다.

최근 AI 기술의 발전으로 산업과 일상 생활에서 머신 러닝 애플리케이션이 확산되고 있습니다. 몇 가지 일반적인 머신 러닝 사용 사례는 다음과 같습니다.

• 음성 인식: 머신 러닝은 컴퓨터 음성 인식에 사용되어 자연스러운 음성 패턴을 식별하고 음성 명령의 함축된 의미를 해석합니다. 음성 인식은 스마트 스피커와 같은 툴 및 Siri와 같은 디지털 어시스턴트의 기반이 되는 기술입니다.

• 고객 서비스: AI 고객 서비스 챗봇과 같은 서비스는 머신 러닝을 사용하여 소비자의 고객 여정을 돕습니다. 예시로는 가상 에이전트를 활용한 전자 상거래 사이트, 메시징 봇, Slack 및 Discord와 같은 메시징 플랫폼의 자동화된 관리자 등이 있습니다.

• 추천 엔진: 선택지가 그 어느 때보다 많은 오늘날, AI 기반의 추천 엔진은 사용자 취향에 맞는 고품질의 제안을 제공하기 위해 정보를 선별해 줍니다. Google 또는 Bing과 같은 검색 엔진은 더 나은 검색 결과를 제공하기 위해 머신 러닝에 의존합니다. Spotify나 Netflix와 같은 미디어 플랫폼은 ML을 사용하여 소비자의 과거 선호도를 기반으로 새로운 프로그램이나 노래를 노출합니다.

• 로보틱 프로세스 자동화(RPA): 소프트웨어 로보틱이라고도 하는 로보틱 프로세스 자동화(RPA)는 지능형 자동화 기술을 사용하여 반복적인 수동 작업을 수행합니다.

• 사기 탐지: 은행 및 기타 금융 기관은 머신 러닝을 사용하여 사기 탐지를 통해 의심스러운 거래를 탐지할 수 있습니다. 지도 학습은 알려진 사기 거래에 대한 정보를 사용하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 이상 징후 탐지는 비정형적이고 추가 조사가 필요한 트랜잭션을 식별할 수 있습니다.

CPU와 GPU의 주요 차이점은 순차 처리와 병렬 처리의 방식에 있습니다. CPU는 명령을 처리하고 문제를 순차적으로 신속하게 해결하도록 설계되었습니다. GPU는 병렬 컴퓨팅의 이점을 활용하는 대규모 작업을 위해 설계되었습니다. GPU는 큰 문제를 동시에 해결할 수 있는 더 작은 문제들로 나누어 처리하는 데 능숙하기 때문에, 고부하 머신 러닝 애플리케이션에서 더 빠르고 효율적인 성능을 제공할 수 있습니다.

CPU는 기본 계산, 미디어 재생 및 웹 검색과 같은 일반적인 컴퓨팅 작업을 위해 설계되었습니다. 컴퓨터의 '두뇌'로서 이들은 컴퓨터의 하드웨어와 운영 체제의 원활한 작동에 필요한 모든 백그라운드 프로세스와 기능을 처리하기도 합니다. 

기능:

• 표준 구성 요소에는 데이터가 처리되는 하나 이상의 로직 코어, 메모리 장치, CPU 클럭 및 제어 장치가 포함됩니다. CPU는 작업을 순차적으로 처리하기 때문에, 더 많은 코어를 사용할수록 여러 프로세서에 문제를 분산시켜 멀티태스킹을 수행할 수 있습니다.

• CPU는 데이터를 순차적으로 처리하며 문제를 하나씩 빠르게 해결하지만, 처리 용량에는 한계가 있습니다. 대량의 데이터 세트는 심각한 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.    

• CPU에는 고속으로 실행되는 코어가 비교적 적습니다. 

장점:

• 범용 사용 사례를 위해 설계된 CPU는 일반 애플리케이션에 필요한 대부분의 계산 유형을 처리할 수 있습니다. 

• CPU는 컴퓨팅 장비의 기본 구성 요소입니다. 따라서 일반적으로 사용 가능하고 비용이 저렴하며 프로그래밍하기 쉽습니다. 

단점:

• 더 많은 코어를 갖추고 있더라도, 순차 처리 방식의 CPU는 병렬 처리가 유일한 성능 최적화 방법인 특정 유형의 문제에 대해서는 항상 GPU보다 느릴 수밖에 없습니다.

GPU는 원래 그래픽 렌더링용으로 설계되었지만, 2006년 Nvidia에서 GPU 프로그래밍 플랫폼 CUDA를 출시한 이후 개발자들은 이 강력한 프로세서를 위한 수많은 애플리케이션을 개발했습니다. GPU는 고화질 영상 콘텐츠를 렌더링하거나 방대하고 복잡한 데이터 세트를 처리하는 시스템의 성능을 강화하기 위해 CPU와 함께 사용됩니다.

기능:

• GPU는 병렬 처리에 최적화된 더 느린 속도로 실행되는 더 많은 코어로 설계되었습니다. GPU는 복잡한 문제를 순차적이 아닌 동시에 처리할 수 있는 수천 개의 작은 작업으로 나눕니다. 

장점:

• GPU의 병렬 처리 능력은 명령을 일괄 처리하여 틈새 계산을 매우 잘 실행할 수 있습니다. GPU 코어는 CPU 코어보다 느리지만 누적 병렬 처리는 순차적 대안보다 크고 복잡한 문제를 더 빠르게 해결할 수 있습니다. 

• GPU는 CPU보다 프로그래밍이 더 복잡하지만 Python 및 Tensorflow와 같은 널리 사용되는 머신 러닝 프로그래밍 언어 및 프레임워크에 최적화되어 있습니다. 

단점:

• GPU는 CPU보다 비싸고 쉽게 구할 수 없습니다.

• GPU를 프로그래밍하려면 몇 가지 전문 지식이 필요합니다. 

CPU와 GPU의 차이는 아키텍처, 처리 속도, 접근성이라는 세 가지 핵심 영역으로 나눌 수 있습니다.

1. 아키텍처: CPU는 데이터를 순차적으로 처리하기 위해 더 적은 수의 코어로 설계되었습니다. GPU는 일반적으로 병렬 처리를 위해 설계된 코어가 수백 개에서 수천 개 더 많습니다.
2. 처리 속도: CPU는 일반 작업과 최상위 작업을 빠르게 처리하도록 설계되었지만 머신 러닝에 사용되는 것과 같은 매우 큰 데이터 세트에서는 어려움을 겪습니다. GPU는 이러한 유형의 대규모 데이터 세트를 처리하도록 특별히 조정되었습니다. GPU는 대부분의 머신 러닝 애플리케이션에서 CPU보다 훨씬 뛰어난 성능을 보입니다. 
3. 접근성: CPU는 GPU보다 흔하고 구입 및 운영 비용이 저렴합니다. GPU는 프로그래밍을 위해 더욱 전문적인 훈련이 필요합니다. 그러나 GPU는 머신 러닝과 AI 사용 사례에서 흔히 사용되며, 강력한 라이브러리와 커뮤니티에서 지원을 제공합니다. 

CPU와 GPU는 모두 처리 장치입니다. 두 장치 모두 유사한 작업을 처리할 수 있지만, 특정 애플리케이션의 요구 사항에 따라 성능 차이가 나타납니다. 그리고 두 장치 모두 단일 유닛처럼 보일 수 있지만, 실제로는 각기 다른 유형의 연산을 수행하도록 설계되고 구성된 다양한 구성 요소들의 집합체입니다.

GPU보다 먼저 등장한 CPU는 노트북, 스마트폰부터 위성, 슈퍼컴퓨터에 이르기까지 모든 컴퓨터 시스템에서 가장 중요하고 기본적인 구성 요소입니다. 보이지 않는 관리자처럼, CPU는 입력과 요청을 읽고 해석하며, 계산을 수행하기 위한 명령을 내리고 컴퓨터 시스템의 모든 작업을 총괄합니다. 

GPU는 더 강력하지만 CPU를 대체하는 데 사용되지는 않습니다. 대신 보조 프로세서로서 GPU는 컴퓨터 시스템의 능력을 강화하는 데 사용됩니다. GPU를 사용하는 시스템에서도 CPU는 여전히 중요한 역할을 하며, GPU의 작업을 관리하고, 자원을 많이 소모하지는 않지만 컴퓨터의 기능에 필수적인 기타 모든 처리 작업을 담당합니다. 

대규모 데이터 처리에서 저성능 CPU를 사용하면 답답한 병목 현상이 자주 발생합니다. 컴퓨터 과학과 데이터 과학의 교차점에 존재하는 머신 러닝 알고리즘은, 딥 러닝 모델 훈련에 사용되는 방대한 데이터 세트 처리를 가속화하고 지연 시간을 줄이기 위해 종종 GPU에 의존합니다. 멀티 코어 CPU라도 GPU와 데이터를 처리하는 방식이 다르기 때문입니다. 

구조적으로 GPU 코어는 일반적으로 수천 개에 달하지만, 대부분의 일반 소비자용 CPU에는 1개, 2개, 4개 또는 6개의 코어만 포함되어 있습니다. 서버급 CPU에는 수백 또는 수천 개의 코어가 포함될 수 있지만 코어 수만으로 성능이 결정되지는 않습니다. 

멀티 코어 CPU는 단일 코어 CPU보다 멀티태스킹에 더 뛰어나지만 여전히 데이터를 순차적으로 처리합니다. GPU는 병렬 컴퓨팅이라는 프로세스를 통해 데이터를 다르게 처리합니다. GPU는 작업을 순차적으로 처리하는 대신, 문제를 구성 요소 단위로 나누고 수많은 코어를 활용하여 문제의 여러 부분을 동시에 처리합니다.

AI 시스템을 위한 컴퓨팅 비전 구현이나 생성형 AI 프로그램과 같은 고부하 작업의 경우, 병렬 컴퓨팅은 순차 처리보다 훨씬 뛰어난 성능을 발휘합니다.

병렬 처리 능력을 갖춘 GPU는 여전히 AI 프로젝트의 핵심 구성 요소입니다. 머신 러닝 분야에서 GPU는 머신 러닝 애플리케이션의 학습 시간을 단축시키고, 추론을 수행하고 유의미한 결과를 도출하기 위해 필요한 텐서 연산 및 행렬 곱셈과 같은 작업을 처리하는 데 사용됩니다.