[AI] 딥러닝 개발을 위한 CPU, GPU, 메모리 이해하기

딥러닝 개발자가 되기 위해서는 컴퓨터의 핵심 부품인 CPU, GPU, 메모리에 대한 이해가 필수입니다.

이 세 가지는 딥러닝 모델을 학습시키는 과정에서 각각 중요한 역할을 합니다.

본 포스팅에서는 이들을 쉽게 설명하고, 딥러닝에서 어떻게 활용되는지 알아보겠습니다.

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CPU (Central Processing Unit)

✅ 특징

CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하며, 모든 계산과 명령을 처리하는 핵심 부품입니다.

• 코어(Core): CPU의 작업 단위입니다. 코어가 많을수록 동시에 더 많은 작업을 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 4코어 CPU는 4개의 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.
• 클럭 속도(Clock Speed): CPU가 1초에 몇 번 작업을 처리할 수 있는지를 나타냅니다. 단위는 GHz(기가헤르츠)로, 3.5GHz CPU는 1초에 35억 번의 작업을 처리할 수 있습니다.
• 캐시 메모리(Cache Memory): CPU 내부에 있는 작고 빠른 메모리입니다. 자주 사용하는 데이터를 저장해 빠르게 접근할 수 있습니다.

✔️ GPU의 장점

데이터 전처리, 파일 로드, 기본적인 연산 등 다양한 작업을 수행할 수 있고, 복잡한 논리 연산에 강합니다.

 

❌ CPU의 한계

CPU는 다재다능하지만, 동시에 많은 작업을 처리하는 데는 한계가 있습니다. 특히 딥러닝에서는 수천, 수만 개의 계산을 동시에 해야 하기 때문에 CPU만으로는 부족합니다.

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GPU (Graphics Processing Unit)

✅ 특징

GPU(Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)는 그래픽 처리에 특화된 부품입니다. 원래는 게임이나 영상 렌더링을 위해 설계되었지만, 딥러닝에서 엄청난 성능을 발휘합니다.

• 코어 수: CPU보다 훨씬 많은 코어(수천 개)를 가지고 있어, 동시에 많은 계산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, NVIDIA의 고성능 GPU는 5000개 이상의 코어를 가지고 있습니다.
• 병렬 처리: GPU는 수천 개의 코어가 동시에 작업을 처리할 수 있어서 딥러닝에서 필요한 행렬 계산에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 이미지 처리에서 픽셀 단위의 계산을 동시에 처리할 수 있습니다.
• 텐서 코어(Tensor Cores): 최신 GPU에는 딥러닝을 위해 특화된 텐서 코어가 있습니다. 이 코어는 행렬 계산을 더 빠르게 처리할 수 있습니다.

✔️ GPU의 장점

GPU는 딥러닝 모델 학습에서 필수적입니다. 특히 행렬 곱셈(matrix multiplication)과 같은 복잡한 계산을 병렬로 빠르게 처리할 수 있습니다.

❌ GPU의 한계

GPU는 전력을 많이 소모하고, 고성능 GPU는 비용이 많이 듭니다. 또한, GPU만으로는 모든 작업을 처리할 수 없기 때문에 CPU와의 협력이 필요합니다.

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Memory

✅ 특징

메모리는 CPU와 GPU가 작업할 때 필요한 데이터를 임시로 저장하는 공간입니다. 메모리가 크면 더 많은 데이터를 한 번에 처리할 수 있어 성능이 향상됩니다.

• RAM (Random Access Memory): CPU가 작업할 때 필요한 데이터를 저장합니다. 전원이 꺼지면 데이터가 사라집니다.
• VRAM (Video RAM): GPU가 작업할 때 필요한 데이터를 저장합니다. 딥러닝 모델의 가중치와 배치 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.

✔️ Memory의 장점

빠른 데이터 접근이 가능하여 CPU와 GPU가 데이터를 기다리는 시간을 줄일 수 있습니다. 메모리가 크면 더 많은 데이터를 한 번에 처리할 수 있어 모델 학습 속도가 빨라집니다.

❌ Memory의 한계

메모리가 부족하면 CPU나 GPU가 데이터를 기다리느라 성능이 떨어지는 "병목 현상(Bottleneck)"이 발생할 수 있습니다. 특히 VRAM이 부족하면 Out of Memory(OOM) 오류가 발생할 수 있는데, 이로 인해 딥러닝 모델 학습이 중단될 수 있습니다.

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딥러닝에서의 활용

딥러닝 모델을 학습시키는 과정에서 CPU, GPU, 메모리는 다음과 같이 협력합니다.

1. 데이터 준비: CPU가 데이터를 읽고 전처리(예: 이미지 크기 조정, 정규화)를 합니다.
2. 모델 학습: GPU가 행렬 계산을 병렬로 처리하면서 모델을 학습시킵니다.
3. 메모리 관리: 데이터와 모델의 가중치를 RAM이나 VRAM에 저장합니다. 메모리가 크면 더 큰 배치(batch)로 학습할 수 있습니다.

🎯 배치(Batch)와 메모리

배치(Batch)는 한 번에 처리하는 데이터의 양입니다. 배치가 크면 학습 속도가 빨라지지만, 메모리를 더 많이 사용합니다.