CPU와 GPU 비교

CPU와 GPU: 두 가지 모두를 활용1

중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)는 기본적인 컴퓨팅 엔진입니다. 그러나 컴퓨팅 요구가 변화하면서 CPU와 GPU의 차이점과 각각에 가장 적합한 워크로드가 무엇인지를 항상 명확하게 구분 지을 수 없게 되었습니다.

CPU가 적합한 작업과 GPU가 적합한 작업 알아보기

  • CPU와 GPU는 미래의 컴퓨팅 요구 사항을 충족하는 필수적인 역할을 수행할 수 있는 각각의 고유한 강점이 있습니다.

  • GPU는 통합 및 개별 GPU라는 형태로 제공되며 현대 인텔 제품에서 중요한 부분을 차지합니다.

  • CPU의 중요성은 유지되지만, GPU로부터 이점을 누리는 데이터 센터 워크로드의 수는 점점 증가하고 있습니다.

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기준

현대의 시스템은 딥 러닝 응용 프로그램, 대규모 병렬 처리, 고사양 3D 게이밍, 기타 까다로운 워크로드 등을 비롯하여 그 어느 때보다도 많은 작업을 수행해야 합니다. 중앙 처리 장치(CPU)와 그래픽 처리 장치(GPU)의 역할은 매우 다릅니다. CPU는 어느 용도로 사용됩니까? GPU는 어느 용도로 사용됩니까? 새로운 컴퓨터를 구매하고 사양을 비교할 때 각 장치의 역할을 아는 것이 중요합니다.

CPU란 무엇입니까?

수백만 개의 트랜지스터로 구축된 CPU는 여러 개의 프로세싱 코어를 갖추고 있으며 보통 컴퓨터의 뇌로 간주됩니다. CPU는 컴퓨터 및 운영 체제에 필요한 명령과 처리를 실행하므로 모든 현대 컴퓨팅 시스템에 필수적인 요소입니다. 또한, CPU는 웹 서핑에서 스프레드시트 제작에 이르는 프로그램의 실행 속도를 결정하는 데도 중요하게 작용합니다.

GPU란 무엇입니까?

GPU는 더 작고 보다 전문화된 코어로 구성된 프로세서입니다. 여러 개의 코어가 함께 작동하므로, 여러 코어로 나누어 처리할 수 있는 작업의 경우 GPU가 엄청난 성능 이점을 제공합니다.

CPU와 GPU의 차이점은 무엇입니까?

CPU와 GPU는 서로 공통점이 많습니다. 둘 다 아주 중요한 컴퓨팅 엔진입니다. 둘 다 실리콘 기반 마이크로프로세서입니다. 그리고 둘 다 데이터를 처리합니다. 하지만 CPU와 GPU는 아키텍처가 다르며 만들어진 용도가 다릅니다.

CPU는 다양한 워크로드, 특히 대기 시간이나 코어당 성능이 중요한 워크로드에 적합합니다. CPU는 강력한 실행 엔진으로서 코어 수가 적으며 개별적인 작업과 신속한 작업 처리에 이러한 코어를 집중합니다. 이 때문에 연속적인 컴퓨팅이나 데이터베이스 실행과 같은 작업에 적합합니다.

GPU는 특정 3D 렌더링 작업 속도를 단축하기 위해 개발된 전문 ASIC로 시작했습니다. 시간이 지나면서 이러한 고정된 기능의 엔진의 프로그래밍이 더욱더 수월해졌으며 융통성도 높아졌습니다. GPU의 주요 기능은 여전히 최신 인기 게임의 그래픽과 점점 생생해지는 비주얼이긴 하지만, 최근에는 범용적인 병렬 프로세서로도 발전하여 점점 더 다양한 응용 프로그램을 처리하고 있습니다.

통합 그래픽이란 무엇입니까?

통합 또는 공유 그래픽은 CPU와 동일한 칩에 탑재됩니다. 특정 CPU는 전용 또는 별도 그래픽에 의존하는 대신 내장 GPU를 제공할 수 있습니다.

통합 그래픽 프로세서는 여러 이점을 제공합니다. CPU와 통합으로 전용 그래픽 프로세서를 사용할 때보다 공간, 비용 및 에너지 효율이 높아집니다. 통합 그래픽 프로세서는 그래픽 관련 데이터 처리와 웹 탐색, 4K 영화 스트리밍, 캐주얼 게이밍과 같은 일반적인 작업 수행에 필요한 강력한 성능을 제공합니다.

이러한 접근 방식은 노트북, 태블릿, 스마트폰 및 일부 데스크탑과 같이 작은 크기와 에너지 효율이 중요한 장치에 가장 많이 채택됩니다.

딥 러닝 및 AI 가속화

현대에는 딥 러닝 및 인공 지능(AI)와 같이 점점 더 많은 워크로드가 GPU에서 실행됩니다. GPU 또는 기타 가속기는 신경망 계층 또는 2D 이미지와 같은 대규모의 특정 데이터 세트에 대한 딥 러닝 훈련에 적합합니다.

딥 러닝 알고리즘은 GPU 가속화 접근 방식을 채택하도록 발전했습니다. 가속화를 통해 이 알고리즘을 성능이 크게 향상되고 여러 가지 실제 문제에 대한 훈련을 최초로 실용적이고 실행 가능한 범위로 맞출 수 있게 되었습니다.

CPU와 CPU에서 실행되는 소프트웨어 라이브러리는 시간의 흐름에 따라 딥 러닝 작업을 더욱 원활하게 수행할 수 있도록 발전했습니다. 예를 들어 광범위한 소프트웨어 최적화와 최신 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서의 Intel® Deep Learning Boost(Intel® DL Boost)와 같은 전용 AI 하드웨어의 추가를 통해 CPU 기반 시스템은 딥 러닝 성능의 개선을 누렸습니다.

언어, 문자 및 시계열 데이터에 대한 고해상도, 3D 및 비이미지 기반 딥 러닝과 같은 다양한 응용 프로그램의 경우 CPU가 우수한 성능을 제공합니다. CPU는 현대의 그 어떤 GPU와도 비교할 수 없는 많은 메모리 용량을 지원하여 복잡한 모델 또는 딥 러닝 응용 프로그램(예: 2D 이미지 감지)에 필요한 성능을 제공합니다.

CPU와 GPU의 조합, 거기에 충분한 RAM을 더하면 딥 러닝 및 AI에 알맞은 테스트베드를 구축할 수 있습니다.

수십 년간 CPU 개발 분야를 선두해온 리더십

인텔은 1971년 단일 칩에 완전히 통합된 최초의 상용 마이크로프로세서인 4004를 도입한 이래로 CPU 혁신을 위한 오랜 역사를 쌓아왔습니다.

오늘날에는 인텔® CPU을 통해 잘 알려진 x86 아키텍처에서 사용자가 원하는 AI를 원하는 위치에 구축할 수 있습니다. 데이터 센터 및 클라우드에서의 고성능 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서에서 에지에서의 전력 효율적인 인텔® 코어™에 이르기까지, 인텔은 모든 요구 사항에 맞는 CPU를 제공합니다.

13세대 인텔® 코어™ 프로세서의 지능적인 성능

13세대 인텔® 코어™ 프로세서는 업계 최고의 도구로 더 빠른 Performance-core(P-core)와 더 많은 Efficient-core(E-core)의 성능 하이브리드 아키텍처를 활용하여 성능 및 멀티태스킹 기능을 극대화합니다.

인텔 Xe 아키텍처 기반 최초의 별도 GPU인 인텔® Iris® Xe 그래픽 또는 인텔® Iris® Xe MAX 전용 그래픽을 포함한 13세대 인텔 코어 프로세서 기반 노트북을 선택하십시오. 인텔® Iris® Xe MAX 전용 그래픽을 통해 얇고 가벼운 노트북에서 콘텐츠 제작 및 게이밍 향상을 위해 더욱 개선된 성능과 새로운 기능을 비롯한 혁신적인 발전을 경험할 수 있습니다.

인텔® Iris® Xe 그래픽에는 Intel® Deep Learning Boost 기반 AI가 탑재되어 사진 및 비디오 편집과 같은 콘텐츠 제작이 향상되며, 저전력 아키텍처로 배터리 수명이 늘어납니다.

인텔 개별 GPU

인텔은 세 가지 별도 GPU 옵션을 제공합니다.

인텔® Iris® Xe MAX 전용 그래픽은 노트북과 데스크탑을 위한 그래픽 카드 옵션을 갖춘 별도 GPU입니다. Xe 아키텍처를 기반으로, 향상된 콘텐츠 제작 및 게이밍을 위한 인텔® Arc™ 제어 센터와 같은 훨씬 더 많은 성능과 새로운 기능을 이용할 수 있습니다.

Intel® Data Center GPU는 AI, 렌더링, 분석 및 시뮬레이션과 같은 최신 기술을 지원하는 GPU입니다. 또한 데이터 센터 CPU에 강력한 병렬 처리 기능을 추가합니다.

최신 고성능 그래픽 솔루션 인텔® Arc™ 그래픽으로 눈을 뗄 수 없는 콘텐츠를 제작하고, 시청자의 마음을 사로잡고, 게임 환경을 강화하십시오. Xe HPG 마이크로 아키텍처로 구축된 인텔 Arc 그래픽은 노트북, 데스크탑 및 전문 워크스테이션을 위한 내장 머신 러닝, 그래픽 가속 및 광선 추적 하드웨어를 활성화합니다.

현대에는 CPU와 GPU의 성능을 비교하는 것은 무의미합니다. 다양한 컴퓨팅 요구 사항을 충족하기 위해서는 두 처리 장치를 조합하는 것이 그 어느 때보다도 중요합니다. 최적의 결과는 해당 작업에 적합한 도구를 사용할 때 비로소 얻을 수 있습니다.