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1. 시스템 반도체란?

시스템 반도체(System Semiconductor)는
👉 계산하고, 판단하고, 제어하는 역할을 하는 반도체입니다.

즉,
📌 기계나 전자제품의 ‘두뇌’ 역할을 하는 반도체입니다.

2. 쉽게 말하면

• 메모리 반도체 → “기억하는 역할”
• 시스템 반도체 → “생각하고 일하는 역할”

예시:

• 사람
  • 메모리 반도체 = 기억(노트, 암기)
  • 시스템 반도체 = 뇌(생각, 판단)

3. 시스템 반도체가 하는 일

시스템 반도체는 다음 일을 합니다:

• 계산하기 (연산)
• 명령 처리하기
• 신호 분석하기
• 기기 동작 제어하기

4. 대표적인 시스템 반도체 종류

① CPU (중앙처리장치)

• 컴퓨터, 스마트폰의 두뇌
• 모든 명령을 처리

② AP (애플리케이션 프로세서)

• 스마트폰용 CPU
• 예: 스냅드래곤, 엑시노스

③ GPU

• 그래픽, 영상 처리
• 게임, 영상, AI에 사용

④ MCU

• 가전제품, 자동차 제어용
• 예: 세탁기, 에어컨, 자동차 ECU

⑤ AI 반도체

• 인공지능 계산 전용
• 자율주행, 챗봇, 영상 인식

5. 어디에 쓰이나요?

시스템 반도체는 거의 모든 곳에 들어갑니다.

• 스마트폰 📱
• 자동차 🚗 (자율주행, 안전 시스템)
• 가전제품 🧺
• 공장 자동화 🏭
• 인공지능, 데이터센터 🤖

6. 한 줄 정의 (정리)

시스템 반도체란, 전자기기에서 계산·판단·제어를 담당하는 ‘두뇌 역할의 반도체’이다.

다시 정리해서 정리하면,

시스템 반도체는 데이터를 단순히 기억하는 것이 아니라, 사람의 뇌처럼 정보를 계산, 처리, 제어하는 반도체를 말합니다.

반도체는 크게 두 종류로 나뉘는데, 이를 우리 몸이나 공부하는 상황에 비유하면 이해가 아주 쉽습니다.

1. 쉽게 비유하기: "공부하는 학생"

• 메모리 반도체 (기억 장치): 학생의 '노트'입니다. 배운 내용을 잊지 않게 적어두고 저장하는 역할을 하죠. (예: DRAM, 낸드플래시)
• 시스템 반도체 (두뇌): 학생의 '머리'입니다. 노트를 보고 문제를 풀거나, 어떻게 행동할지 결정하고 명령을 내리는 역할을 합니다.

즉, 아무리 좋은 노트(메모리)가 있어도 머리(시스템)가 나쁘면 문제를 풀 수 없는 것처럼, 전자기기에서 실제 지능적인 작업을 수행하는 핵심 부위가 바로 시스템 반도체입니다.

2. 일상 속의 예시

우리 주변의 기기들 속에서 시스템 반도체는 각각 다음과 같은 이름으로 불립니다.

3. 왜 시스템 반도체가 중요한가요?

1. 다품종 소량 생산: 메모리는 규격화된 제품을 대량으로 찍어내지만, 시스템 반도체는 스마트폰용, 가전용, 자동차용 등 종류가 수만 가지입니다. 그래서 고도의 설계 기술이 필요합니다.
2. 부가가치가 높음: 똑똑한 머리를 설계하는 기술이기 때문에, 단순 저장 장치보다 가격이 훨씬 비싸고 이익이 많이 남습니다.
3. 미래 기술의 핵심: 자율주행, AI, 로봇 기술이 발전할수록 데이터를 똑똑하게 처리할 '시스템 반도체'의 중요성은 더욱 커지고 있습니다.

요약하자면: 메모리 반도체가 '창고(저장)'라면, 시스템 반도체는 그 창고의 물건을 꺼내서 무언가를 만들어내는 '공장장(처리)'이라고 생각하시면 됩니다!

간단히 정리)

SOC, CPU, GPU, AP 등 모두 다 시스템 반도체들이죠?

네, 정확합니다! 질문하신 SoC, CPU, GPU, AP는 모두 데이터를 처리하고 제어하는 역할을 하기 때문에 시스템 반도체(비메모리 반도체)라는 큰 카테고리 안에 포함됩니다.

이들의 관계를 더 명확하게 정리해 드릴게요.

1. 포함 관계 (계층 구조)

시스템 반도체는 가장 큰 개념이며, 그 안에 세부 부품들이 들어있는 구조입니다.

• 시스템 반도체 (가장 큰 범위): 데이터를 처리하는 모든 반도체.
  • 개별 모듈: CPU(연산 담당), GPU(그래픽 담당), NPU(AI 담당), Modem(통신 담당) 등.
  • 통합 칩 (SoC/AP): 위에서 말한 개별 모듈들을 하나의 칩에 합쳐놓은 형태.

2. 왜 다들 시스템 반도체라고 부를까요?

• CPU (Central Processing Unit): 컴퓨터의 두뇌로서 데이터를 처리하므로 시스템 반도체의 대표 주자입니다.
• GPU (Graphics Processing Unit): 그래픽 연산을 전문적으로 처리하는 시스템 반도체입니다.
• AP (Application Processor): CPU, GPU, 모뎀 등을 하나로 뭉쳐서 만든 스마트폰용 두뇌입니다. "칩 자체가 하나의 시스템(SoC)"이기 때문에 시스템 반도체의 정점이라고 불립니다.
• SoC (System on a Chip): "여러 기능을 칩 하나에 다 넣었다"는 설계 방식을 뜻하며, AP가 바로 대표적인 SoC입니다.

3. 한 줄 요약

"CPU와 GPU는 핵심 부품(모듈)이고, 그 부품들을 모아 시스템으로 만든 것이 AP(SoC)이며, 이 모든 것을 통틀어 시스템 반도체라고 부릅니다."

이해를 돕기 위한 질문)

시스템 반도체는 CPU 처럼 데이터를 처리 및 가공할 수 있는 메모리가 아닌 프로세스를 시스템 반도체라고 하는건가요?

네, 정확하게 짚으셨습니다! 말씀하신 대로 시스템 반도체는 데이터를 저장하는 '메모리'가 아니라, CPU처럼 데이터를 처리, 연산, 제어하는 프로세서 역할을 하는 반도체를 통칭하는 말입니다.

조금 더 명확하게 이해하실 수 있도록 핵심을 정리해 드릴게요.

1. "프로세서 = 시스템 반도체"인가요?

엄밀히 말하면 프로세서는 시스템 반도체의 가장 대표적인 종류 중 하나입니다. 시스템 반도체는 '정보를 처리하는 기능을 가진 모든 반도체'를 아우르는 아주 넓은 개념이고, 그 안에 CPU나 AP 같은 프로세서들이 포함되는 구조입니다.

2. 시스템 반도체의 구성 (종류)

시스템 반도체는 단순히 CPU만 있는 것이 아니라, 기능에 따라 다음과 같이 다양하게 나뉩니다.

3. 왜 '시스템' 반도체라고 부를까요?

단순히 연산만 하는 것이 아니라, 여러 가지 기능(연산, 제어, 변환 등)이 모여 하나의 '시스템'을 움직이게 만들기 때문입니다.

예를 들어, 스마트폰의 핵심인 AP(Application Processor) 안에는 CPU(연산), GPU(그래픽), 통신 모뎀, AI 연산 장치 등이 한데 모여 있습니다. 이 칩 하나가 스마트폰이라는 거대한 시스템을 통제하기 때문에 시스템 반도체라고 부르는 것입니다.

요약

• 메모리 반도체: 데이터를 담아두는 그릇 (DRAM, SSD)
• 시스템 반도체: 데이터를 요리하는 요리사 (CPU, GPU, 센서 등 모든 처리 장치)

질문하신 내용처럼 "데이터를 처리 및 가공하는 프로세스(프로세서) 중심의 반도체"가 바로 시스템 반도체의 핵심 정의가 맞습니다.

이해를 돕기 위한 두번째 질문 및 정리)

AP 안에는 cpu, gpu, 통신모뎀, ai연산장치 등 각각이 모여 하나의 시스템을 이루는 각각 모듈들이기 때문에 이 cpu, ap, mcu등을 시스템을 이루는 것이기 때문에 AP, CPU를 대표적인 시스템 반도체라고 하는 것이죠?

네, 정확합니다! 질문하신 내용이 시스템 반도체의 핵심을 완벽하게 관통하고 있습니다.

이해하신 내용을 바탕으로 조금 더 체계적으로 정리해 드릴게요.

1. 왜 이들을 '시스템' 반도체라고 부를까요?

과거에는 연산(CPU), 그래픽(GPU), 통신(Modem) 기능이 각각 별개의 칩으로 존재했습니다. 하지만 기술이 발전하면서 이 기능들을 하나의 칩 안에 집어넣기 시작했습니다.

• SoC (System on a Chip): 여러 가지 기능을 가진 모듈들을 하나의 칩에 담아, 그 칩 자체가 하나의 완성된 '시스템' 역할을 하게 된 것입니다.
• AP(Application Processor)가 바로 이 SoC의 대표적인 예입니다. 스마트폰이라는 복잡한 기기를 가동하기 위한 모든 핵심 기능을 칩 하나에 다 때려 넣었기 때문에 "시스템" 반도체라고 부르는 것이죠.

2. CPU와 MCU도 같은 맥락인가요?

네, 맞습니다. 다만 규모와 목적의 차이가 있을 뿐입니다.

• CPU (중앙처리장치): 컴퓨터라는 거대 시스템의 '중추'로서 데이터 처리를 총괄하기 때문입니다.
• MCU (Micro Controller Unit): 아주 작은 시스템 반도체입니다. 냉장고, 리모컨 같은 가전제품에서 온도 조절이나 버튼 입력 처리 같은 특정 '시스템'을 제어하기 위해 연산과 메모리 기능을 아주 작게 합쳐놓은 칩입니다.

3. 구조적 이해 (비유)

시스템 반도체를 하나의 '종합 행정 복지 센터'라고 생각하시면 쉽습니다.

• CPU 모듈: 복잡한 민원을 처리하는 민원실
• GPU 모듈: 건물의 조경과 디자인을 담당하는 미화부
• 통신 모뎀: 외부와 전화를 주고받는 통신실
• AI 연산장치(NPU): 반복되는 민원을 학습해서 자동 응답하는 AI 상담원

이 모든 부서(모듈)가 한 건물(칩) 안에 모여서 '주민 지원'이라는 하나의 시스템을 운영하기 때문에, 우리는 이 건물을 시스템 반도체라고 부르는 것입니다.

요약하자면

"단순히 데이터 저장만 하는 것이 아니라, CPU/GPU/NPU 같은 개별 모듈들이 모여 특정한 기능(시스템)을 수행하도록 설계된 모든 칩"을 시스템 반도체라고 이해하시면 완벽합니다.

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.