[컴퓨터 아키텍처] - CPU와 GPU

CPU(중앙 처리 장치, Central Processing Unit)

• 컴퓨터의 '두뇌’ 역할
• 운영체제 실행, 사용자 명령 처리, 소프트웨어 제어 등 다양한 기능을 담당.

CPU 특징

• 제어 유닛
  • 명령어를 해석, 실행 신호 제어
  • 시스템 내의 다른 장치(메모리, 저장장치, 입력장치 등)와 통신
• 산술 논리 연산 장치(ALU, Arithmetic Logic Unit)
  • 산술 및 논리 연산 수행
• 캐시 메모리
  • CPU 내부에 위치
  • 빠른 데이터 접근 지원
• 멀티코어 지원
  • 여러 개의 코어를 통해 멀티태스킹 지원
• 순차적(직렬) 처리
  • 복잡한 연산을 효율적으로 처리

✅ 장점

• 다양한 작업 수행 가능
  • 범용적인 프로세서로, 모든 종류의 연산과 시스템 제어 가능
• 높은 단일 코어 성능
  • 복잡한 연산과 명령어 실행 속도가 빠름
• 운영체제 및 소프트웨어 최적화
  • 대부분의 소프트웨어가 CPU 기반으로 설계됨

❎ 단점

• 병렬 처리 성능 부족
  • 많은 데이터를 동시에 처리하는 데 한계가 있음
• 전력 효율성 문제
  • 고성능 코어일수록 높은 전력 소모

사용 예시

• 일반적인 컴퓨팅 작업(문서 작성, 웹 브라우징, 소프트웨어 실행)
• 운영체제 실행
• 소프트웨어 제어
• 멀티태스킹
• 데이터 베이스 관리

 

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GPU(그래픽 처리 장치)

• 그래픽 및 영상 처리에 최적화된 프로세서
• 수많은 작은 코어를 통해 병렬 처리를 수행

GPU 특징

• 병렬 처리
  • 많은 코어로 구성되어 동시에 많은 연산을 병렬 처리
• 특수 목적
  • 주로 그래픽 연산을 위해 설계
  • GPGPU(General - Purpose computing on Graphics Processing Units) 기술을 통해 일반적인 계산에도 사용
• 메모리 계층
  • CPU보다 큰 메모리를 가짐
  • 각 코어 당 작은 캐시 메모리를 갖고 있어 대규모 데이터 처리에 유리

✅ 장점

• 대량 데이터 처리에 최적화
  • 여러 코어를 활용한 병렬 연산 가능
• 그래픽 및 AI 연산 최적화
  • 이미지, 영상, 딥러닝 처리 속도가 빠름
• 고속 연산 가능
  • 행렬 연산, 벡터 연산 등에 강점

❎ 단점

• 범용 작업 수행 어려움
  • 일반적인 연산(예: 운영체제 관리)에는 적합하지 않음
• 높은 전력 소모
  • 많은 코어가 동시에 동작하여 전력 소비량이 높음
• 전용 하드웨어 필요
  • 고성능 GPU를 사용하려면 별도의 장비 필요

사용예시

• 3D 그래픽 및 영상, 해상도 그래픽 처리 (게임, 영화 제작)
• 인공지능(AI), 머신러닝, 딥러닝 연산
• 데이터 분석, 과학 시뮬레이션

 

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CPU VS GPU

CPU, GPU 차이

 

	CPU(중앙 처리 장치)	GPU(그래픽 처리 장치)
처리 방식	순차적(직렬) 처리 → 논리적 연산과 명령 실행에 최적화	병렬 명령 처리 → 다수의 연산을 동시에 처리
코어 구조	적은 수의 강력한 코어(몇개 ~ 수십개)	작은 코어 (수백 개 ~ 수천 개 )
주요 역할	운영체제 및 범용 소프트 웨어	특정 고성능 컴퓨팅 애플리케이션
메모리 사용량	일반적인 메모리 사용 (RAM, 캐시)	전용 메모리(GDDR) 사용
연산 속도	단일 코어 당 높은 처리 속도	대규모 데이터 병열 연산에 강점
전력 소비	전력 소비가 적음, 에너지 효율적임	많은 코어로 인해 전력 소비가 높을 수 있음

 

 

 

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출처

https://two-parks.tistory.com/52

CPU vs GPU 비교