머신러닝을 위한 CPU와 GPU 비교

CPU는 빠르고 순차적인 방식으로 많은 일반 작업을 처리할 수 있는 반면, GPU는 병렬 컴퓨팅을 사용하여 엄청나게 복잡한 문제를 여러 개의 작은 동시 계산으로 분해합니다. 따라서 기계 학습에 필요한 대규모 분산 계산 프로세스를 처리하는 데 이상적입니다.

이 기사에서는 CPU와 GPU의 차이점과 기계 학습, 신경망 및 딥 러닝을 사용한 각각의 애플리케이션을 비교해 보겠습니다 .

CPU란 무엇입니까?

중앙 처리 장치 또는 CPU는 산술, 논리 기능, I/O 작업과 같은 컴퓨터의 기본 명령을 처리하는 프로세서입니다. 일반적으로 컴퓨터 마더보드에 통합된 작지만 강력한 칩입니다.

CPU는 대부분의 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 명령을 해석하고 실행하기 때문에 컴퓨터의 두뇌로 간주됩니다.

CPU의 표준 구성 요소에는 하나 이상의 코어, 캐시, 메모리 관리 장치(MMU), CPU 클럭 및 제어 장치가 포함됩니다. 이 모든 기능이 함께 작동하여 컴퓨터가 동시에 여러 응용 프로그램을 실행할 수 있습니다.

코어는 모든 계산과 논리가 발생하는 CPU의 중앙 아키텍처입니다.

전통적으로 CPU는 단일 코어였지만 오늘날의 CPU는 성능 향상을 위해 2개 이상의 프로세서를 갖춘 멀티코어입니다. CPU는 멀티태스킹을 달성하기 위해 여러 코어에 작업을 나누어 순차적으로 작업을 처리합니다.

GPU란 무엇입니까?

GPU(그래픽 처리 장치)는 가속 계산을 사용하여 집약적인 고해상도 이미지와 그래픽을 렌더링하는 컴퓨터 프로세서입니다. 원래 컴퓨터에서 2D 및 3D 이미지, 비디오, 애니메이션을 렌더링하기 위해 설계되었지만 오늘날의 GPU는 대규모 분석 및 기계 학습을 포함하여 그래픽 처리를 훨씬 뛰어 넘는 응용 프로그램에 사용됩니다. 이러한 종류의 컴퓨팅을 흔히 "GPGPU" 또는 "범용 GPU"라고 합니다.

GPU는 CPU와 유사하게 작동하며 유사한 구성 요소(예: 코어, 메모리 등)를 포함합니다. 이들은 CPU에 통합될 수도 있고 분리되어 있을 수도 있습니다(즉, 자체 RAM이 있는 CPU와 분리되어 있을 수도 있습니다).

GPU는 병렬 처리를 사용하여 작업을 GPU의 수많은 프로세서 코어에 분산되는 더 작은 하위 작업으로 나눕니다. 이로 인해 전문적인 컴퓨팅 작업을 더 빠르게 처리할 수 있습니다.

GPU와 FPGA: 차이점은 무엇입니까?

CPU와 GPU: 차이점은 무엇입니까?

GPU와 CPU의 근본적인 차이점은 CPU는 순차적 작업을 빠르게 수행하는 데 이상적인 반면, GPU는 병렬 처리를 사용하여 더 빠른 속도와 효율성으로 작업을 동시에 계산한다는 것입니다.

CPU는 거의 모든 유형의 계산을 처리할 수 있는 범용 프로세서입니다. 여러 선형 명령어 세트 사이의 멀티태스킹에 많은 전력을 할당하여 해당 명령어를 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

CPU는 복잡한 계산에 대한 순차적 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있지만 광범위한 작업에 대한 병렬 처리에서는 효율성이 떨어집니다.

GPU는 특수한 계산을 처리하는 데 탁월하며 여러 데이터 포인트에서 작업을 병렬로 실행할 수 있는 수천 개의 코어를 가질 수 있습니다. 명령을 일괄 처리하고 방대한 양의 데이터를 대용량으로 푸시함으로써 CPU 성능 이상으로 작업 부하 속도를 높일 수 있습니다.

이러한 방식으로 GPU는 기계 학습, 데이터 분석 및 기타 인공 지능(AI) 애플리케이션과 같은 전문 작업에 엄청난 가속을 제공합니다.

GPU는 어떻게 작동하나요?

일반적으로 CPU에는 고속으로 실행되는 코어 수가 적은 반면, GPU에는 저속으로 작동하는 처리 코어가 많습니다. 작업이 주어지면 GPU는 이를 수천 개의 작은 하위 작업으로 나누어 순차적이 아닌 동시에 처리합니다.

그래픽 렌더링에서 GPU는 복잡한 수학적, 기하학적 계산을 처리하여 사실적인 시각 효과와 이미지를 생성합니다. 원활한 시각적 경험을 만들기 위해서는 초당 수백 번씩 이미지를 그리고 다시 그리는 지침을 동시에 수행해야 합니다.

GPU는 또한 여러 레이어를 렌더링하고 사실적인 그래픽에 필요한 복잡한 텍스처를 생성하기 위해 엄청난 양의 처리 능력이 필요한 복잡한 프로세스인 픽셀 처리를 수행합니다.

수백 또는 수천 개의 복잡한 계산이 필요한 기계 학습, AI 및 기타 작업에 GPU를 적합하게 만드는 것은 이러한 높은 수준의 처리 능력입니다. 팀은 작업을 수천 개의 작은 하위 작업으로 나누고 동시에 모두 처리할 수 있는 노드당 여러 GPU를 추가하여 고성능 컴퓨팅 클러스터로 컴퓨팅 용량을 늘릴 수 있습니다.

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머신러닝을 위한 CPU와 GPU 비교

머신 러닝은 알고리즘과 기록 데이터를 사용하여 사람의 개입이 거의 또는 전혀 없이 패턴을 식별하고 결과를 예측하는 인공 지능의 한 형태입니다. 기계 학습에서는 알고리즘의 정확도를 높이기 위해 대규모 연속 데이터 세트를 입력해야 합니다.

CPU는 데이터 집약적인 기계 학습 프로세스에 효율적인 것으로 간주되지 않지만 GPU를 사용하는 것이 이상적이지 않은 경우에는 여전히 비용 효율적인 옵션입니다.

이러한 사용 사례에는 병렬 컴퓨팅이 필요하지 않은 시계열 데이터와 같은 기계 학습 알고리즘과 임베딩 레이어에 많은 메모리가 필요한 교육용 추천 시스템이 포함됩니다. 일부 알고리즘은 GPU보다 CPU를 사용하도록 최적화되어 있습니다 .

데이터가 많을수록 기계 학습 알고리즘이 더 빠르고 효과적으로 학습할 수 있습니다. GPU의 기술은 고성능 그래픽 처리를 넘어 고속 데이터 처리와 대규모 병렬 연산이 필요한 용도로 발전했습니다. 결과적으로 GPU는 기계 학습과 관련된 복잡한 다단계 프로세스를 지원하는 데 필요한 병렬 처리를 제공합니다.

신경망용 CPU와 GPU

신경망은 인간 두뇌의 행동을 시뮬레이션하기 위해 엄청난 양의 데이터로부터 학습합니다. 훈련 단계에서 신경망은 입력할 데이터를 스캔하고 이를 표준 데이터와 비교하여 예측 및 예상을 형성할 수 있습니다.

신경망은 주로 대규모 데이터 세트를 사용하여 작동하므로 데이터 세트가 증가하면 훈련 시간도 늘어날 수 있습니다. CPU를 사용하여 소규모 신경망을 훈련하는 것이 가능하지만 CPU는 이러한 대용량 데이터를 처리하는 데 효율성이 떨어지므로 더 많은 레이어와 매개변수가 추가됨에 따라 훈련 시간이 늘어납니다.

신경망은 딥 러닝(3개 이상의 레이어로 구성된 신경망)의 기초를 형성하며 병렬로 실행되도록 설계되었으며 각 작업은 서로 독립적으로 실행됩니다. 이로 인해 GPU는 신경망을 훈련하는 데 사용되는 막대한 데이터 세트와 복잡한 수학적 데이터를 처리하는 데 더 적합해졌습니다.

딥 러닝을 위한 CPU와 GPU 비교

딥러닝 모델은 3개 이상의 레이어로 구성된 신경망입니다. 딥 러닝 모델은 원시 데이터에서 직접 학습할 수 있는 매우 유연한 아키텍처를 갖추고 있습니다. 대규모 데이터 세트로 딥러닝 네트워크를 훈련하면 예측 정확도를 높일 수 있습니다.

CPU는 작업을 한 번에 하나씩 순서대로 처리하기 때문에 딥러닝에 있어서 GPU보다 효율성이 떨어집니다. 입력 및 예측에 더 많은 데이터 포인트가 사용됨에 따라 CPU가 모든 관련 작업을 관리하기가 더 어려워집니다.

딥러닝에는 엄청난 속도와 고성능이 필요하며, 모든 작업이 한 번에 처리될 때 모델은 더 빠르게 학습합니다. GPU에는 수천 개의 코어가 있기 때문에 딥 러닝 모델 훈련에 최적화되어 있으며 CPU보다 최대 3배 빠르게 여러 병렬 작업을 처리할 수 있습니다.

차세대 AI 인프라로 머신러닝 강화

GPU는 오늘날의 기계 학습 애플리케이션 개발에서 중요한 역할을 합니다. 기계 학습 애플리케이션을 위한 GPU를 선택할 때 여러 제조업체 중에서 선택할 수 있지만 GPU 하드웨어 및 소프트웨어(CUDA)의 선구자이자 리더인 NVIDIA가 가장 앞장서고 있습니다.

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