왜 인공지능(AI)은 CPU보다 GPU를 필요로 할까?

AI 작업, 특히 딥 러닝에는 일반적으로 많은 양의 데이터를 처리하고 복잡한 수학 연산을 수행하는 작업이 포함됩니다. 

GPU(Graphics Processing Units)는 병렬 처리에 최적화되어 있기 때문에 이러한 계산을 가속화하는 강력한 도구로 부상했습니다.

GPU는 여러 계산을 동시에 수행할 수 있는 많은 소형 처리 장치로 설계되었습니다. 

반대로 CPU(중앙 처리 장치)는 단일 스레드 응용 프로그램 및 범용 컴퓨팅을 비롯한 광범위한 작업을 처리하도록 설계되었습니다.

많은 AI 응용 분야에서 사용되는 딥 러닝 모델은 상호 연결된 여러 계층의 뉴런으로 구성됩니다. 

각 뉴런은 입력에 대해 수학 연산을 수행하고 그 결과를 다음 계층으로 전달합니다. GPU는 여러 뉴런에서 이러한 작업을 병렬로 수행하여 이러한 계산을 가속화할 수 있지만 CPU는 작업을 하나씩 수행해야 하므로 성능이 느려집니다.

전반적으로 GPU는 딥 러닝 모델을 효율적으로 교육하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하므로 많은 AI 시스템의 필수 구성 요소가 됩니다.