안녕하세요! 분데데분입니다!

CPU, RAM, VGA를 다루었고 이번 시간에는 딥러닝에 중요한 GPU에 대해 알아봅시다!

지난 번 다루었던 VGA와 함께 생각해보면 좋을 듯 합니다.

[정보TALK] 지적 대화를 위한 컴퓨팅 지식 [지대컴지] - VGA

https://dacon.io/forum/406013

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`본 포스팅은 데이콘 서포터즈 `데이크루 1기'활동의 일환입니다.

GPU

(Graphic Processing Unit)

GPU는 컴퓨터 그래픽을 처리하는 장치입니다.

🔺 Image from codingworldnews.com

[구분]

GPU는 그래픽 처리 장치인데, VGA랑 헷갈리지 않게 차이부터 알아봅시다.

🔺 Image from 게사장블로그

GPU는 컴퓨터 그래픽을 처리하는 장치이며, 그래픽 카드(VGA)는 GPU와 쿨링 케이스, 외부 출력 포트 등을 포함하는 장치입니다.

[역사]

GPU는 원래는 이름 그대로 컴퓨터 그래픽의 요소를 처리하기 위해서 만들어진 개념입니다.

그러나 GPU가 병렬 연산에도 유용히 쓰인다는 게 알려지면서 관심을 끌기 시작했죠.

[구조]

• ALU(실제 연산 담당)

GPU는 그래픽과 같은 특화된 연산을 빠르게 수행하기 위해서 필요없는 부분을 과감히 지웠습니다.

CPU는 적은 수의 고성능 코어 몇 개와 보조장치로 이루어졌다면, GPU는 그냥 수백개의 코어를 결합한 구조입니다.

GPU는 직접 작업을 처리하기 어렵지만, 연산력을 높이는 데에는 특화되어 있습니다.

특정된 연산을 반복해야하는 딥러닝에는 GPU가 핵심 장치라 할 수 있습니다.

[GPGPU]

그래픽 가속 API(OpenGL, ...)과 같은 가속 API가 나오면서 그래픽 카드를 잘 제어하게 되었습니다.

단순 연산작업을 넘어 범용 목적의 병렬계산 프로세서(General Purpose Computing on Graphics Processing Units),

GPGPU가 대두되었으며 소프트웨어화를 위해서 NVIDIA 'CUDA' 기술이 나오게 됩니다.

(AMD는 Stream SDK과 유사합니다.)

🔺 Image from nvidia.com

[CUDA]

CUDA : Compute Unified Device Architecture의 약자이며

GPU에서 수행하는 병렬 처리 알고리즘을 C언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 NVIDIA의 GPGPU 기술입니다.

GPU 개발 툴이죠.

'CUDA는 왜 쓸까요?'

CUDA를 이용하면 CPU에서 순차적 처리 되던 많은 앙의 데이터를 GPU의 병렬 동시 처리 작업을 통해

고성능의 컴퓨터(Super computer)에서 가능했던 작업이 일반적인 데스크탑에서도 가능하게 됩니다.

• Hadoop, Spark -> CPU 기밥 병렬 처리
• CUDA -> GPU 기반 병렬 처리

[체크]

그럼 내 컴퓨터의 GPU를 확인해서 딥러닝의 최적화된 환경인지 체크해봅시다.

Window10 기준 WIN+R 키를 눌러 실행창을 불러와 'dxdiag'를 입력합니다.

그리고 '디스플레이1' 탭을 눌러 확인할 수 있습니다.

저의 그래픽 카드는 NVIDIA GeForce GT 520이네요.

GPU는 GeForce GT 520이구요.

(회사 컴퓨터가 오래되었군요..!)

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[정리 & 시사점]

이러한 GPU 기술이 인공지능과 가상화폐의 기반이 되는 블록체인 기술에 기여를 하고 있습니다.

CPU가 처리하던 복잡한 연산 작업을 대신하기 시작하죠.

수 천개의 CPU와 맞먹는 딥러닝 성능을 발휘한다는 사실이 발견되고,

빠른 속도로 구현할 수 있는 환경을 제공해줌으로써 코인 채굴, 자율주행 등의 산업혁명의 필수 제품이 되었습니다.

GPU, 산업과 시장에 적재적소 활용되어 더욱 큰 발전에 기여하는 모습이 기대됩니다.

-reference

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=skkim12345&logNo=221172807521

https://m.blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=crabbyreview&logNo=221364320138

http://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=133691