CPU란?

 

CPU란?

아마 공대생이나 컴퓨터에 관심이 있는 사람이라면 한 번쯤은 CPU라는 것에 관심을 가져본 적이 있을 것이다.

나에게는 그저 클럭이 높으면 코어와 쓰레드의 수가 많으면 좋은 것이라 생각했다. 하지만 이제는 CPU를 넘어서 GPU, TPU와 같은 새로운 것들이 나오기 시작한다. 그래서 찾아보았다.

 

1. CPU란?

CPU는 ‘Central Processing Unit’의 약자로서,직역 하면 중앙처리장치(中央處理裝置)다. 단어 그대로, 컴퓨터의 정중앙에서 모든 데이터를 처리하는 장치라는 뜻이다. CPU는 컴퓨터의 두뇌에 해당하는 것으로서, 사용자로부터 입력 받은 명령어를 해석, 연산한 후 그 결과를 출력하는 역할을 한다. 그리고 이렇게 하나의 부품에 연산 장치, 해독 장치, 제어 장치 등이 집적되어 있는 형태를 일컬어 ‘마이크로프로세서(Micro-processor)’라고 한다. CPU와 마이크로프로세서는 거의 같은 의미로 쓰이는 일이 많다.

 

2. GPU란?

 

GPU라는 용어는 엔비디아(NVIDIA)사에서 1999년에 ‘지포스(GeForce)’라는 이름의 새로운 그래픽 컨트롤러(그래픽카드용 칩)을 내놓으며 처음 제창한 것이다. 지포스는 CPU의 도움 없이 자체적으로 폴리곤(3D 그래픽을 구성하는 도형)의 변형(Transform) 및 광원(Lighting)효과를 구사하는 기능, 이른바 ‘하드웨어(Hardware) T&L’을 갖추고 있었다. 이는 이전까지 사용했던 그래픽 컨트롤러와는 확연히 다른 개념이었기 때문에 이를 구분하고자 GPU라는 이름이 붙게 되었다. 그리고 지포스의 출시 후 1년이 지난 2000년, ATi(현재의 AMD)사에서 ‘라데온(Radeon)’이라는 GPU를 출시하게 되면서 양사의 경쟁이 본격화 된다.

 

GPU 기반 그래픽카드를 탑재한 PC는 3D 그래픽 성능이 크게 향상되기 때문에 게임을 한층 원활하게 구동할 수 있다. GPU의 개발로 인해 그래픽카드는 단순한 화면 출력 장치가 아닌 게임 성능 가속 장치로 성격이 변하게 된 것이다. 물론, 게임 외에도 컴퓨터 그래픽 디자인 부문에서도 GPU의 혜택을 입긴 했지만, 일부 전문가를 제외한 일반 대중에게 있어 GPU의 영향을 가장 극명하게 느낄 수 있는 작업은 바로 게임임을 부정할 수 없다.

 

3. TPU란?

 

Tensor Processing Unit의 약자.

구글에서 2016년 5월에 발표한 데이터 분석 및 딥러닝용 하드웨어이다. 벡터/행렬연산의 병렬처리에 특화되어 있으며 넘사벽급의 전성비를 자랑한다. 비결은 8비트 정수 연산을 활용하는 것이다. 이는 NVIDIA등에서도 실현한적 있다. 차이점이라면, TPU는 모델의 실행뿐만 아니라 학습 과정에도 8비트 정수 연산을 활용할 것으로 추정된다는 것. GPGPU에서 딥러닝에 필요한 것들만 남기고 나머질 다 빼버렸을 수도 있다. NVIDIA의 경우에는 P100과 같은 칩셋으로 16비트 부동소숫점 연산을 사용해 모델을 훈련시키고, P4/P40과 같은 제품을 통해 8비트 정수 연산을 활용해 모델을 실행하는 것을 이상적으로 보았다. 구글 엔지니어 블로그에 의하면 알파고도 GPU가 아닌 TPU상으로 구현되어 있다고 한다.

4. CPU, GPU, TPU의 차이점?

	CPU	GPU	TPU
ALU	1개	약 2,500개	약 30,000개
비고	*ALU 하나만으로 모든프로그램을 실행 가능	*일반적인 병렬처리가 가능하지만 ALU간의 정보교환을 위해 추가연산(메모리접근)이 필요	*행렬연산을 쉽게하기 위해 ALU위치별 용도를 미리 설계 *딥러닝에 유리

 

 

[참조]

 

GPU

 

[공유] CPU,GPU,TPU의 차이점

[그림출처]

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