[이미지 촬영=대한민국청소년기자단 이준호 대학생기자]

몇 년 전까지만 해도 GPU의 중요성은 CPU와 같은 것들에 비해서 그렇게 크게 부각되지 않았었다. 고사양 게임을 즐기는 사람들이나 디자인같이 어느 정도 사양을 요구하는 사람들 사이에서만 관심을 받는 분야였지, 일반 대중들은 CPU 내부에 탑재된 내장 그래픽으로도 큰 불편함 없이 살아왔다. 그러나 GPU의 특성이 주목을 받게 되면서 현재 분위기는 매우 반전된 상태이다.

기본적으로 CPU와 GPU는 논리 프로세서의 묶음이라는 것에서 유사하다고 할 수 있다. 그러나 CPU는 개별 코어의 동작 속도가 매우 높은 반면, 하나의 칩을 구성하는 코어의 개수가 적다는 특징을 가진다. GPU는 이와 반대로, 속도는 다소 떨어지지만, 비교적 다수의 코어가 있다는 특징을 가진다.

이러한 특징이 크게 작용하는 분야가 바로 AI다. 오늘날의 인공지능은 딥 러닝이라는 기술에 기반하고 있는데, 이는 유사한 프로세스를 반복하여 연산함으로써 알고리즘을 형성하는 것이다. 여기서 알 수 있는 점은 병렬 연산에 강한 반도체가 딥 러닝에 적합하다는 것인데, 다수의 코어로 병렬 연산을 하던 칩이 바로 GPU인 것이다

이러한 분위기 반전은 기업들의 변화에서도 살펴볼 수 있다. 먼저 엔비디아는 이런 AI 기술을 더욱 강화하기 위해 자사의 제품에 ‘텐서 코어’라는 AI 관련된 데이터를 전담하여 연산할 수 있는 기술을 접목하였다. AMD는 기존의 GPU의 설계를 개선하는 한편, 삼성과의 합작으로 스마트폰 분야의 GPU까지 진출을 노리고 있다. 애플의 경우 아이폰 8 시리즈에 탑재된 A11 칩셋부터 독자 설계한 GPU를 탑재하였으며, 기존의 CPU 강자이자, GPU는 CPU에 내장된 내장 그래픽만 다루던 인텔마저 고사양 GPU 시장에 뛰어들고 있는데, 이는 인텔이 앞으로 진출하겠다고 선언한 AI, 자율 주행 기술 등에서 CPU만으로는 한계가 있기 때문으로 보인다.

우리나라의 기업은 이런 설계 역량에 있어서 다소 떨어진다는 것이 일반적인 평가이지만, 최근 삼성과 AMD의 합작 등 분위기를 반전시키려는 노력이 돋보이고 있다.

[대한민국청소년기자단 IT·과학부=2기 대학생기자 이준호]