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CPU 대 GPU: GPU가 딥 러닝에 더 적합한 이유는 무엇입니까?

플라톤에 의해 재발행
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개요

여러분 모두 CPU에 대해 잘 알고 계실 것이라고 확신합니다. GPU? 귀하의 대답이 '아니오'라면 이 기사는 귀하를 위한 것입니다!

기술의 발전과 함께 처리 시스템도 많이 발전하여 효율적인 사용을 위해서는 적시에 적절한 기술을 아는 것이 필요합니다. 이제 가장 많이 사용되는 두 가지 처리 시스템인 CPU와 GPU를 풀어보겠습니다.

귀하와 귀하의 친구가 각각의 노트북에서 Call of Duty라는 게임을 할 계획이라고 상상해 보십시오. 이제 당신은 그래픽 카드가 없는 Intel i7 프로세서가 장착된 노트북을 소유하고 있고 친구는 괜찮은 그래픽 카드가 장착된 i3 프로세서가 장착된 노트북을 소유하고 있습니다. 어떤 노트북이 더 나은 게임 경험을 제공할까요? GPU가 더 나은 작업을 수행할 것이라고 말하면 동의할 것입니다. 하지만 그 이유는 무엇입니까?

CPU 대 GPU에 대한 모든 것을 알아보려면 이 비디오를 확인하십시오!

[포함 된 콘텐츠]

차례

CPU와 GPU란?

CPU는 중앙 처리 장치를 의미합니다. 컴퓨터 프로그램이 실행하는 데 필요한 대부분의 명령 실행을 담당하는 범용 프로세서입니다. CPU에는 일반적으로 컴퓨터의 두뇌로 알려진 여러 처리 코어가 있을 수 있습니다. 운영 체제 실행에서 응용 프로그램 실행, 복잡한 계산 수행, 문서화, 영화 및 음악 재생, 웹 브라우징 등에 이르기까지 광범위한 작업을 처리하도록 설계된 범용 프로세서입니다.

기억해야 할 중요한 사항은 CPU가 순차적 처리를 수행한다는 것입니다. 예를 들어 설명하겠습니다. CPU는 전투기와 같으며 매우 빠르고 유연하지만 페이로드가 적습니다. 전투기는 작은 화물 블록 하나를 충분히 빠르게 운반할 수 있지만 수천 개의 화물을 옮기는 데는 몇 주가 걸릴 수 있습니다.

GPU는 Graphics Processing Unit의 약자입니다. 더 작고 더 특화된 많은 코어로 구성됩니다. 센터는 처리 작업을 여러 코어로 나누어 처리할 수 있을 때 동시에 작동하여 엄청난 성능을 제공합니다. 병렬 컴퓨팅의 도움으로 그래픽만 처리하는 특수 목적 프로세서입니다. 3D 그래픽 렌더링, 비디오 인코딩 및 디코딩, 사진 처리에 탁월합니다. GPU는 많은 병렬 컴퓨팅을 요구하는 게임이나 과학 시뮬레이션과 같은 작업에 특히 중요합니다. GPU 메모리 대역폭은 단위 시간당 메모리에서 송수신되는 정보의 양입니다. GPU 메모리는 GPU에서 사용하는 RAM입니다.

GPU의 범주

  • 통합 : 프로세서 내에 통합되어 내부 메모리를 사용합니다. 통합 GPU 시스템의 경우 RAM이 GPU 메모리로 사용됩니다.
  • 전용 : 전용 메모리가 있는 독립형 하드웨어입니다. 따라서 다음과 같은 리소스 집약적인 작업을 지원합니다. 깊은 학습, 하이엔드 게임 등 전용 GPU의 경우 독립형/전용 RAM이 GPU 메모리로 사용됩니다.

CPU의 종류

  • 인텔 코어 프로세서: 시장에서 가장 널리 사용되는 CPU 중 Intel의 Core 시리즈 프로세서는 데스크탑과 랩탑에서 자주 볼 수 있습니다.
  • AMD Ryzen 프로세서: AMD의 Ryzen 시리즈 CPU는 저렴한 가격으로 강력한 성능을 제공하며 Intel의 Core 시리즈 프로세서와 경쟁하기 위한 것입니다.
  • ARM 프로세서: ARM 프로세서는 스마트폰 및 태블릿과 같은 모바일 장치에서 널리 사용되며 에너지 효율적인 것으로 유명합니다.

GPU의 종류

  • NVIDIA GeForce 그래픽 카드: 게이머들 사이에서 인기 있는 NVIDIA의 GeForce 시리즈 그래픽 카드는 그래픽 집약적인 작업과 게임을 위한 뛰어난 성능을 제공합니다.
  • AMD 라데온 그래픽 카드: 플레이어들이 좋아하고 저렴한 비용으로 뛰어난 성능을 제공하도록 제작되었습니다.
  • 통합 GPU: 내장 GPU는 많은 CPU, 특히 모바일 장치용 CPU의 공통 기능입니다. 이러한 GPU는 전문 그래픽 카드의 용량이 부족하지만 많은 간단한 시각적 작업을 수행할 수 있습니다.
  • AI 전용 GPU: NVIDIA의 Tesla 시리즈와 AMD의 Radeon Instinct 시리즈는 AI 및 기계 학습 활동을 위해 독점적으로 만들어진 GPU의 두 가지 예입니다.

CPU 대 GPU의 주요 마케터

오늘날 시장에서 최고의 CPU 제조업체 중 두 곳은 Intel과 AMD입니다. 이제 GPU에 대해 이야기하면 업계에서 GPU를 제공하는 두 개의 주요 공급업체인 NVIDIA와 AMD가 있습니다.

CPU 대 GPU : 주요 차이점


다음 매개 변수에서 CPU와 GPU가 서로 어떻게 다른지 논의해 보겠습니다.

  •  처리 속도

    • CPU는 일상적인 일반 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 효율적인 컴퓨팅 성능을 컴퓨터에 제공합니다.
    • GPU는 병렬 컴퓨팅이 필요한 단순하지만 다중 계산을 처리하기 위한 특정 용도를 가지고 있습니다.

  •  컴퓨팅 아키텍처

    • CPU는 작업의 직렬 처리를 수행합니다. 즉, 시리즈에서 한 번에 하나의 작업을 수행합니다.
    • GPU는 병렬 처리를 수행합니다. 즉, 한 번에 여러 작업을 처리합니다.

  • 코어 수

    • CPU는 비교적 적은 수의 코어를 가지고 있지만 각각은 매우 효율적이고 강력합니다.
    • GPU에는 NVIDIA와 AMD가 개발한 독점 기술인 "CUDA 코어" 또는 "스트림 프로세서"가 있습니다.

CPU 대 GPU: 기계 학습에 더 적합한 것은 무엇이며 그 이유는 무엇입니까?

기계 학습은 CPU와 GPU를 사용하지만 딥 러닝 애플리케이션은 GPU를 더 선호하는 경향이 있습니다.

방대한 데이터 세트를 사용하는 머신 러닝에는 모델 교육 및 테스트가 수반됩니다. 수많은 레이어로 심층 신경망을 훈련시키는 것은 머신 러닝의 한 갈래인 딥 러닝 과정입니다. 심층 신경망을 훈련하는 동안 여러 동시 계산이 필요하며 GPU는 CPU보다 이러한 작업을 처리하는 데 더 효과적입니다.

CPU에 비해 ​​GPU는 훨씬 더 많은 수의 코어를 가지고 있어 더 많은 동시 계산이 가능합니다. 심층 신경망 훈련에는 수백만 번의 계산이 필요합니다. 따라서 이 병렬 처리는 프로세스 속도를 높이는 데 중요합니다. 행렬 곱셈과 컨볼루션은 GPU가 기계 학습에서 처리하도록 만들어진 계산 종류의 두 가지 예입니다.

GPU는 딥 러닝을 위한 업계 표준으로서 CPU를 대체했습니다. CPU가 기계 학습, 특히 계산 집약적이지 않은 워크로드에 여전히 사용되는 경우에도 마찬가지입니다.

결론

결론적으로 여러 단계의 기계 학습 프로세스에는 CPU와 GPU가 필요합니다. GPU는 대규모 딥 러닝 모델을 교육하는 데 사용되지만 CPU는 다음에 유용합니다. 데이터 준비, 특징 추출, 소규모 모델. 추론 및 하이퍼파라미터 조정을 위해 CPU와 GPU를 모두 활용할 수 있습니다.

따라서 두 처리 장치에는 각각 고유한 용도가 있으며 어떤 것이 언제 사용될 수 있는지 알아야 하는 것은 사용자입니다. 이 기사를 통해 CPU 대 GPU와 이러한 프로세서의 현명한 사용자를 알게 되었기를 바랍니다.

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