초코바

네, 맞습니다. "한 장"으로 표현하는 것이 일반적입니다.

"한 개"라고 해도 의미가 통하지 않는 것은 아니지만, 보통 얇은 판 형태의 부품이나 제품을 셀 때 "장"이라는 단위를 사용합니다. 그래픽 카드는 GPU 칩과 여러 부품이 부착된 얇고 넓은 기판(PCB) 형태이기 때문에, "그래픽 카드 한 장" 혹은 줄여서 "GPU 한 장"이라고 표현하는 것이 자연스럽고 흔합니다.

이러한 표현은 특히 여러 개의 그래픽 카드를 하나의 시스템에 장착하는 고성능 컴퓨팅 환경에서 자주 사용됩니다. 예를 들어, 딥러닝 서버를 구축할 때 "GPU 8장짜리 서버"라고 말하는 식이죠. 이는 시스템에 8개의 그래픽 카드가 설치되어 있다는 뜻입니다.

질문으로 개념잡기)

왜 1개 2개 이렇게 표현하지 않고 1장, 2장 이렇게 표현하나요?

우리말에는 사물의 형태나 종류에 따라 사용하는 단위가 다릅니다. '한 장, 두 장'이라는 표현은 이러한 언어 습관에서 비롯된 것입니다.

그래픽 카드를 "장"이라고 표현하는 이유는 다음과 같습니다.

1. 형태적 특성: 그래픽 카드는 얇고 평평한 판 형태의 부품인 PCB(인쇄 회로 기판) 위에 여러 칩과 부품들이 장착된 형태입니다. 이처럼 얇고 넓적한 물건을 셀 때는 "장"이라는 단위를 사용하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 종이 한 장, 유리 한 장, 널빤지 한 장 등과 같이 사용합니다.
2. 관습적인 용어: 컴퓨터 하드웨어 분야에서 오랫동안 사용되어 온 관용적인 표현입니다. 특히 서버나 워크스테이션처럼 여러 개의 그래픽 카드를 동시에 장착하는 환경에서 "8장짜리 서버"와 같이 여러 개를 한눈에 표현하기에 편리하고 자연스러운 표현으로 자리 잡았습니다.

물론, "그래픽 카드 1개, 2개"라고 말해도 의미 전달에는 문제가 없습니다. 하지만 해당 분야에서 통용되는 전문적인 또는 관습적인 표현을 사용함으로써 더 정확하고 자연스럽게 의사소통할 수 있습니다.

결론적으로, 그래픽 카드의 얇고 넓적한 형태 때문에 "장"이라는 단위를 사용하는 것이 관습적으로 정착되었기 때문입니다.

질문으로 개념잡기)

GPU개수가 아니라 그래픽카드 자체를 한장 이라고 표현하는거군요.

네, 정확하게 이해하셨습니다.

"GPU 한 장, 두 장"이라고 할 때, '한 장'은 그래픽 카드 자체를 의미하는 것이 맞습니다. GPU는 그래픽 카드의 핵심 칩을 가리키는 용어이지만, 관습적으로 그래픽 카드 전체를 통칭하여 "GPU"라고 부르는 경우가 많습니다.

따라서 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

• GPU: 그래픽 카드의 '두뇌' 역할을 하는 반도체 칩 (예: 엔비디아의 A100, H100 칩)
• 그래픽 카드: GPU 칩과 메모리, 냉각 장치 등이 포함된 하나의 완제품 부품
• 관습적 표현: 그래픽 카드의 얇고 평평한 형태 때문에 "그래픽 카드 한 장"을 줄여서 "GPU 한 장"이라고 흔히 부릅니다.

특히 딥러닝 서버처럼 여러 개의 그래픽 카드를 사용하는 환경에서는 "GPU 8장 서버"와 같이 '장'이라는 표현이 널리 쓰입니다.

참고)

"GPU 한 장, 두 장"이라는 표현은 정확히 말하면 "그래픽 카드(Graphics Card) 한 장, 두 장"을 의미하는 경우가 대부분입니다.

GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 카드의 핵심 부품인 반도체 칩을 가리키는 용어입니다. 쉽게 말해, GPU는 그래픽 카드에 들어가는 '두뇌'라고 할 수 있습니다.

그래픽 카드는 이 GPU 칩을 포함하여 다음과 같은 여러 부품으로 구성된 하나의 회로 기판입니다.

• GPU 칩: 실제로 복잡한 그래픽 연산을 수행하는 핵심 칩.
• VRAM(Video RAM): 그래픽 연산에 필요한 데이터를 저장하는 전용 메모리.
• PCB(Printed Circuit Board): 부품들을 연결하는 회로 기판.
• 냉각 솔루션(쿨러): GPU에서 발생하는 열을 식혀주는 팬이나 히트싱크.
• 출력 포트: 모니터와 연결하여 화면을 출력하는 단자(HDMI, DisplayPort 등).

따라서 우리가 보통 "GPU 한 장"이라고 말할 때에는 이 모든 부품이 통합된 그래픽 카드 전체를 의미하는 것입니다.

이러한 표현은 주로 딥러닝, AI 학습, 고성능 컴퓨팅 등 여러 대의 그래픽 카드를 병렬로 연결하여 사용하는 환경에서 흔히 사용됩니다. 여러 대의 그래픽 카드를 장착한 서버나 워크스테이션을 표현할 때, "GPU 8장짜리 서버"와 같이 말하는 것이죠.

 

 

아래 이미지는 그래픽 카드와 그 주요 구성 요소를 도식화한 것입니다.

 

이 그림에서 볼 수 있듯이, GPU는 중앙에 있는 작은 칩을 의미하며, 그래픽 카드는 이 칩을 포함한 전체 기판과 쿨러, 메모리 등을 모두 합친 완제품을 뜻합니다.

따라서 "GPU 한 장"이라는 표현은 이 전체 그래픽 카드를 의미하는 관용적인 표현입니다.

GPU는 왜 필요할까? 뇌로 비유해 보자!

우리가 학교에서 공부를 한다고 생각해 보세요.

• CPU (중앙처리장치)는 똑똑한 교수님이에요.
  • 교수님은 혼자서 아주 복잡하고 어려운 문제(예: 미분 방정식)를 깊이 있게 풀 수 있어요.
  • 하지만 한 번에 여러 학생의 숙제를 동시에 검사하는 건 느려요. 한 명씩 불러서 꼼꼼히 봐줘야 하니까요.
• GPU (그래픽처리장치)는 수백 명의 조교들이에요.
  • 조교들은 교수님처럼 아주 복잡한 문제를 혼자서 풀지는 못해요. (예: 미분 방정식은 못 풀지만, 덧셈/뺄셈 같은 간단한 계산은 잘해요.)
  • 하지만! 수백 명의 조교가 동시에 모여서 각자 간단한 계산을 빠르게 처리할 수 있어요. 예를 들어, 수백 명의 학생이 낸 덧셈/뺄셈 숙제를 동시에 검사하는 건 교수님보다 훨씬 빠르죠!

AI가 배우고 일하는 방식과 GPU의 역할

AI, 특히 딥러닝(Deep Learning)이라는 AI 기술은 어떻게 배우고 일할까요?

1. AI가 공부하는 과정 (학습):
   • AI가 '고양이' 사진을 보고 '고양이'라고 맞추도록 학습하려면, 수백만 장의 고양이 사진을 보고 이미지 속의 수많은 점(픽셀)들이 어떤 특징을 가지고 있는지, 그것들을 어떻게 연결해야 고양이라고 판단할 수 있는지를 배워야 해요.
   • 이 과정에서 AI는 엄청나게 많은 간단한 곱셈과 덧셈을 동시에, 수십억 번 반복해서 수행합니다. 마치 수백만 개의 간단한 숙제를 동시에 푸는 것과 같아요.
   • 여기서 GPU가 등장합니다!
     • CPU(교수님)는 한 번에 하나의 복잡한 문제(고양이 사진 한 장의 복잡한 특징 분석)를 잘 풀지만, 수백만 장의 사진을 동시에 처리하는 데는 한계가 있어요.
     • GPU(수백 명의 조교들)는 바로 이 수많은 간단한 곱셈과 덧셈을 동시에 처리하는 데 엄청나게 유리합니다. 수백, 수천 개의 '코어'(작은 계산기)들이 각각 다른 사진 조각의 간단한 계산을 동시에 해내기 때문에, AI가 수백만 장의 고양이 사진을 훨씬 빠르게 학습할 수 있게 되는 거죠.
2. AI가 일하는 과정 (추론):
   • AI가 학습을 마친 후, 이제 새로운 사진을 보고 '이건 고양이야!'라고 판단하는 과정(추론)에도 GPU가 사용될 수 있어요.
   • 예를 들어, 스마트폰에서 사진 앱이 자동으로 고양이 사진만 분류해준다고 해볼게요. 이 역시 AI가 실시간으로 수많은 사진을 빠르게 분석해야 하는 작업인데, 이 때도 GPU의 병렬 처리 능력이 빛을 발합니다. 수많은 사진의 특징을 동시에 확인해서 고양이를 찾아내는 거죠.

정리하자면:

• AI가 똑똑해지기 위해서는 엄청나게 많은 데이터를 가지고 수없이 많은 간단한 계산을 동시에, 빠르게 해야 합니다.
• CPU는 복잡한 계산에 강하지만, 동시에 여러 작업을 처리하는 능력은 GPU보다 떨어집니다.
• GPU는 복잡한 계산은 못해도, 수많은 간단한 계산을 동시에 처리하는 데 특화되어 있습니다.

그래서 AI 산업에서는 GPU가 마치 엔진과 같은 핵심적인 역할을 하는 겁니다. GPU가 없으면 AI 모델을 학습시키는 데 엄청나게 오랜 시간이 걸리거나, 아예 불가능할 수도 있습니다. 마치 수백만 개의 숙제를 수백 명의 조교가 아니라 한 명의 교수님만 처리해야 하는 상황과 같은 거죠!

다른 비유를 들어서 설명해서 정리한다면,

AI 산업에서 GPU가 왜 필수적인지, 그리고 GPU가 무슨 역할을 하는지 아주 쉽게 설명해 드릴게요.

1. GPU는 왜 필요한가? - '노가다'를 한 번에 해결하는 '만능 일꾼'

AI, 특히 딥러닝(Deep Learning)은 엄청나게 많은 계산을 필요로 합니다. 마치 수많은 벽돌을 쌓아 거대한 건물을 짓는 것과 같아요.

• CPU (중앙처리장치): 똑똑하고 능숙한 '장인' 한 명이라고 생각해 보세요. 벽돌을 하나하나 정교하게 쌓는 데는 탁월하지만, 속도는 느립니다. 하나의 작업에 깊게 집중해서 순차적으로 처리하는 데 최적화되어 있죠.
• GPU (그래픽처리장치): 수백, 수천 명의 '숙련된 일꾼들'이라고 생각하면 쉽습니다. 이들은 한 명 한 명은 CPU만큼 정교하진 않지만, 동시에 수많은 벽돌을 척척 쌓아 올릴 수 있습니다. 똑같은 작업을 엄청난 규모로 병렬 처리하는 데 특화되어 있어요.

결론적으로, AI는 벽돌을 '하나하나' 쌓는 것보다 '수천 개씩 동시에' 쌓는 작업이 훨씬 많기 때문에 CPU보다는 GPU가 훨씬 효율적입니다.

2. GPU의 역할 - AI를 학습시키고, 결과를 빠르게 내놓는 '가속기'

GPU는 AI의 두 가지 핵심 단계에서 결정적인 역할을 합니다.

역할 1: 학습 (Training) - '수많은 문제집을 한 번에 푸는 것'

AI 모델을 학습시키는 과정은, 마치 어린아이에게 수천만 장의 동물 사진을 보여주며 "이건 고양이", "이건 강아지"라고 가르치는 것과 같습니다.

• GPU가 없다면 (CPU만): 아이에게 사진을 '한 장씩' 보여주면서 "이건 고양이"라고 가르칩니다. 다음 사진, 또 다음 사진... 수천만 장을 보여주려면 몇 년이 걸릴 수도 있습니다.
• GPU가 있다면: 수천, 수만 명의 선생님이 '동시에' 수천, 수만 장의 사진을 학생들에게 보여주면서 "이건 고양이"라고 알려줍니다. 계산을 병렬로 처리하기 때문에, 몇 달 걸릴 작업을 며칠 만에 끝낼 수 있습니다.

요약: AI 모델 학습은 수많은 데이터를 한꺼번에 처리해야 하는 병렬 계산의 끝판왕입니다. GPU는 이 방대한 양의 계산을 동시에 처리함으로써 학습 시간을 획기적으로 단축시켜줍니다.

역할 2: 추론 (Inference) - '답변을 빠르게 찾아내는 것'

학습이 끝난 AI 모델은 실제 서비스에 투입되어 '추론'을 시작합니다. 예를 들어, 스마트폰 카메라 앱이 사람의 얼굴을 인식하거나, AI 챗봇이 질문에 답하는 것이 추론입니다.

• GPU가 없다면 (CPU만): 한 사람이 질문에 답을 하려고 머릿속의 지식을 '하나하나' 검색하는 것과 같습니다. 여러 사람이 동시에 질문하면, 한 명씩 순서를 기다려야 합니다.
• GPU가 있다면: 수천 명의 '전문가 팀'이 동시에 질문을 듣고, 각자 맡은 분야의 지식을 '동시에' 검색해서 빠르게 답을 조합합니다. 수많은 사용자의 요청에 실시간으로, 즉각적으로 반응할 수 있습니다.

요약: 추론 역시 여러 사용자의 요청을 동시에 처리해야 할 때가 많습니다. GPU는 여러 요청을 동시에 병렬로 처리하여 지연 시간 없이(실시간으로) 빠르고 정확한 답변을 제공합니다.

최종 정리

CPU는 '직렬 처리'에 강한 '만능 해결사'GPU는 '병렬 처리'에 특화된 '고속 병렬 계산기'

AI는 본질적으로 방대한 양의 병렬 계산을 필요로 합니다. 마치 수백만 개의 간단한 문제를 동시에 풀어야 하는 것처럼요. CPU는 이 문제를 하나하나씩 풀지만, GPU는 수천 개의 문제를 동시에 해결할 수 있기 때문에 AI 시대의 핵심 '가속기' 역할을 하는 것입니다. 이것이 바로 AI 산업에서 GPU가 필수적인 이유입니다.