GPU는 원래 그래픽을 처리하기 위해 만들어진 장치입니다. 이름 그대로 Graphics Processing Unit, 즉 ‘그래픽 처리 장치’라는 뜻이죠. 하지만 지금은 단순히 그래픽만 다루는 부품이 아니라, 대규모 계산을 빠르게 처리하는 핵심 컴퓨팅 장치로까지 발전했습니다.
GPU의 기본 개념은 ‘병렬 연산(parallel processing)’에 있습니다. 수천 개의 작은 연산 코어가 동시에 작동하면서, 한 번에 많은 계산을 처리할 수 있는 구조예요. 반면 CPU는 소수의 코어가 복잡한 명령을 순차적으로 처리하는 구조입니다. 그래서 CPU는 논리적 판단, 분기 처리, 운영체제 실행 등 복잡한 연산에 강하지만, 반복적이고 단순한 계산을 대량으로 수행해야 하는 작업에는 GPU가 훨씬 효율적입니다.
예를 들어, 그래픽에서 수백만 개의 픽셀을 동시에 계산해야 할 때, CPU는 픽셀 하나하나를 순서대로 처리하지만 GPU는 모든 픽셀을 동시에 처리합니다. 이 병렬 구조 덕분에 GPU는 인공지능, 딥러닝, 과학 계산, 데이터 분석 등에도 최적화된 장치로 평가받습니다.
최근 GPU가 각광받는 이유는 바로 이런 ‘병렬 처리 능력’이 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝과 완벽히 맞아떨어지기 때문입니다. 딥러닝은 수백만 개의 데이터와 수많은 행렬 계산을 반복적으로 수행하는 구조인데, GPU는 이 연산을 CPU보다 수십 배 빠르게 처리할 수 있습니다. 그래서 AI 학습용 서버나 자율주행, 슈퍼컴퓨터 등에서도 GPU가 기본 구성 요소로 들어가게 된 겁니다.
또 다른 이유는 GPU의 발전 속도와 생태계의 확장입니다. 엔비디아(NVIDIA), AMD, 인텔 등 주요 반도체 기업들이 GPU를 단순한 그래픽 칩이 아닌 범용 연산용(GPGPU) 프로세서로 발전시키고 있고, 이를 활용한 소프트웨어·플랫폼도 함께 성장하고 있습니다. 클라우드 서비스에서도 GPU 서버가 인공지능 학습과 고성능 계산의 표준이 되었고, GPU 가속 기술은 의료 영상 분석, 금융 데이터 예측, 자율주행 시뮬레이션 등 다양한 산업으로 퍼지고 있습니다.
결국 GPU가 요즘 각광받는 이유는 단순히 빠르기 때문이 아니라, 데이터 중심 시대에 필요한 계산 구조에 가장 잘 맞는 하드웨어이기 때문입니다. 대량의 데이터를 빠르게 계산하고, 인공지능과 시각화, 예측 모델에 활용되는 과정에서 GPU는 CPU와는 다른 방향으로 진화한 새로운 ‘두뇌’ 역할을 맡고 있습니다.