CPU와 GPU 차이점 및 역할 비교 총정리

CPU와 GPU 차이점 및 역할 비교 총정리하였습니다. CPU는 복잡한 연산과 제어 작업에 강력하고, GPU는 병렬 처리에 최적화되어 있는데요. 이 글에서 CPU와 GPU 역할에 대해서 비교하고 차이점에 대해서 자세히 알아보겠습니다.

GPU와 CPU 주요 차이점 비교 요약

구분	CPU	GPU
역할	컴퓨터의 두뇌로, 다양한 작업을 빠르게 수행 입출력장치, 기억장치, 연산장치를 총괄	비디오와 픽셀로 이루어진 영상을 빠르게 처리 CPU가 제어하며, 대량의 데이터를 빠르게 처리
코어 성능 및 수	고성능 코어 보통 2~16개로 구성	낮은 성능의 소형 코어 수천 개로 구성
전력 소비와 발열	전력 소비가 적으므로 발열이 적음	전력 소비가 많기 때문에 발열이 많음
설계 목적 및 특징	직렬 명령 처리를 위해 설계됨 복잡한 연산과 제어 작업에 적합	병렬 다중 처리를 위해 설계됨 반복적이고 대량의 연산에 적합
명령 처리 방식	순차 작업 처리 각 코어가 하나의 작업을 순서대로 수행	병렬 작업 처리 단일 작업을 여러 코어가 분담
용도	일반적인 계산, 알고리즘 분석 웹브라우징과 같은 사용자 인터페이스	고사양 그래픽 작업(게임, 3D 렌더링, 딥러닝) 영상 편집, 인공지능, 데이터 마이닝

자세한 내용은 아래에서 확인하세요.

GPU와 CPU 유사점

재료 및 주요 역할

CPU(중앙 처리 장치)와 GPU(그래픽 처리 장치)는 실리콘 기반의 마이크로프로세서로서, 컴퓨터 연산처리를 하는 핵심 장치입니다.

데이터를 처리하는 역할을 하기 때문에, CPU와 GPU는 코어, 메모리를 포함하여 유사한 하드웨어 구성 요소를 가지고 있습니다.

코어, 메모리와 같은 CPU 및 GPU 구성 요소에 대한 내용은 [CPU 성능지표 용어]에서 자세히 다루고 있습니다.

그러나, 핵심 용도는 다르기 때문에, CPU와 GPU는 아키텍처가 다르게 설계 되었습니다.

CPU와 GPU 차이점 비교

코어 수와 성능 차이

구분	CPU	GPU
코어 수	보통 2~16개 코어	보통 수천 개의 코어
개별 코어 성능	고성능 코어	낮은 성능의 소형 코어

보통 컴퓨터 PC에서 사용되는 CPU 의 코어는 2~16개 정도입니다. 쓰레드 수를 증가시켜 병렬 수행능력을 약 2~3배 정도 늘릴 수 있긴 한데요.

GPU의 경우 코어는 보통 3천개 이상의 수를 보유하고 있습니다. 엔비디아 2080 TI 의 경우 4,352 개의 코어를 갖고 있죠. CPU의 최대 병렬 수행 능력을 비교하더라도 약 200배 이상의 수행능력 차이가 발생합니다.

CPU와 GPU 주요 차이점은 개별 코어 성능과 코어의 개수 차이에서 시작됩니다. 어떻게 영향을 주는지 아래의 성능 차이와 처리방식을 보시죠.

전력 소모 및 발열 차이

구분	CPU	GPU
전력 소비	전력 소비가 적으며 에너지 효율적	많은 코어로 인해 전력 소비가 높을 수 있음
발열	상대적으로 적음 작은면적에 발열 집중	CPU보다 많음 넓은 면적에 발열 분산

전력 소모

CPU는 일반 작업에서 낮은 전력을 소비합니다. GPU 대비 코어수가 많지 않기 때문에 고성능 작업에서도 비교적 전력 소모가 낮습니다.

반면, GPU는 고성능 그래픽 및 병렬 처리 작업에서 매우 높은 전력을 소비합니다.

발열

CPU는 낮은 전력을 소비하므로 발열이 GPU 대비 적지만, CPU 작은 면적에 열이 집중되는 경향이 있습니다.

GPU는 높은 전력 소모로 인해 많은 열을 발생시키며, GPU 넓은 면적으로 열이 분산되지만 여전히 발열 관리가 중요합니다.

작업 처리 방식 차이

구분	CPU	GPU
설계 목적	직렬 명령 처리를 위해 설계됨	병렬 다중 처리를 위해 설계됨
명령 처리 방식	순차 작업 처리 각 코어가 하나의 작업을 순서대로 수행	병렬 작업 처리 단일 작업을 여러 코어가 분담
직렬 처리 능력	서로 다른 명령 세트 사이를 빠르게 전환 가능	상대적으로 낮음
병렬 처리 능력	상대적으로 낮음	대규모 동일한 데이터를 빠른 속도로 처리

CPU와 GPU 차이는 그 작업 처리 방식을 비교해보면 쉽게 알 수 있습니다.

CPU는 고성능 코어로 구성되어 있으므로, 서로 다른 명령 세트 사이를 빠르게 전환할 수 있습니다. 따라서 직렬 처리(순차 작업 처리)에 아주 강력합니다.

반면, GPU는 CPU 대비 저성능 코어로 구성되어 있어 순차 작업에는 약하지만 수천개의 소형 코어로 구성되어 있기 때문에 병렬 작업 처리에는 아주 탁월한 성능을 보여줍니다. 즉, GPU는 다른 명령 전환 처리 속도가 느리지만, 대규모 동일한 명령을 빠르게 처리할수 있습니다.

역할 및 용도 차이

구분	CPU	GPU
특징	– 복잡한 연산과 제어 작업에 적합	– 반복적이고 대량의 연산에 적합
역할	– 컴퓨터의 두뇌로, 다양한 작업을 빠르게 수행 – 입출력장치, 기억장치, 연산장치를 총괄	– 비디오와 픽셀로 이루어진 영상을 빠르게 처리 – CPU가 제어하며, 대량의 데이터를 빠르게 처리
용도	– 일반적인 계산, 알고리즘 분석 – 웹브라우징과 같은 사용자 인터페이스	– 고사양 그래픽 작업(게임, 3D 렌더링, 딥러닝) – 영상 편집, 인공지능, 데이터 마이닝
응용분야	– 범용 컴퓨팅 애플리케이션	– 고성능 컴퓨팅 애플리케이션

CPU와 GPU의 차이는 각각의 역할과 용도 측면에서도 확연하게 드러납니다.

CPU는 적은 수의 코어로 개별 작업을 집중적으로 처리하여 빠른 속도로 작업을 완료하는 데 탁월합니다. 이러한 이유로 연속적인 컴퓨팅이나 데이터베이스 작업에 적합하며, 운영 체제와 애플리케이션 실행에 필요한 다양한 컴퓨팅 작업을 효과적으로 처리합니다. 특히 웹 브라우징과 같은 대기 시간이나 코어당 성능이 중요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.

반면, GPU는 원래 게임과 애니메이션의 그래픽 렌더링을 위해 개발되었지만, 현재는 그 역할이 크게 확장되었습니다. 여전히 그래픽과 고해상도 게임 비주얼을 처리하는 데 중요한 역할을 하지만, 이제는 AI와 같은 다양한 응용 프로그램에서도 중요한 역할을 합니다.

GPU 활용이 더 중요한 작업 분야

GPU는 대규모 병렬 처리가 필요한 작업에 최적화되어 있어 특정 작업에서는 CPU보다 더 효율적입니다. 다음은 CPU보다 GPU를 사용이 더 유용한 분야입니다.

그래픽 렌더링: 3D 그래픽 디자인, 애니메이션, 비디오 게임 개발 등에서 GPU는 복잡한 그래픽을 빠르게 렌더링할 수 있습니다.
비디오 편집: 고해상도 비디오의 실시간 편집 및 렌더링 작업에서 GPU는 CPU보다 더 나은 성능을 발휘합니다.
과학적 시뮬레이션: 유체 역학, 분자 모델링 등 대규모 데이터 셋을 다루는 과학적 계산에서 GPU는 병렬 연산을 통해 처리 속도를 크게 향상시킵니다.
인공지능 및 머신러닝: 딥러닝 모델 훈련과 추론 작업에서는 GPU가 대량의 매트릭스 연산을 동시에 처리하여 학습 속도를 높입니다.
데이터 분석: 대규모 데이터 셋의 병렬 처리 및 분석 작업에서 GPU는 높은 성능을 제공합니다.
가상 현실 (VR) 및 증강 현실 (AR): 실시간 렌더링과 복잡한 그래픽 처리가 필요한 VR 및 AR 애플리케이션에서 GPU는 필수적입니다.
암호화폐 채굴: 암호화폐 채굴 작업에서 GPU는 병렬 연산을 통해 해시 계산 속도를 높여 효율적인 채굴을 가능하게 합니다.
의료 영상 처리: MRI, CT 스캔 등 의료 영상 데이터를 처리하고 분석하는 데 GPU가 빠른 연산 속도를 제공합니다.
기계 학습 모델의 추론: 특히 대규모 뉴럴 네트워크를 이용한 추론 작업에서 GPU는 더 빠른 응답 시간을 제공합니다.
데이터베이스 처리: GPU를 이용한 데이터베이스 쿼리는 대량의 데이터를 병렬로 처리하여 성능을 개선할 수 있습니다.

CPU와 GPU 역할 비교

과거와 현재의 CPU와 GPU 역할 변화

과거에는 모든 컴퓨터 작업, 특히 그래픽을 모니터에 표시하는 역할까지도 CPU가 처리했습니다. 하지만 최근에는 그래픽 처리는 주로 GPU가 맡고, CPU는 연산 중심의 작업에 집중하는 구조로 변화되었습니다.

즉, 중요한 계산 작업은 CPU가, 그래픽과 같은 복잡하고 부담스러운 연산 작업은 GPU가 담당하고 있습니다. CPU는 순차적 작업 처리에 유리하도록 발전해왔으며, GPU는 다수의 픽셀을 병렬로 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

GPU 역할의 확장

컴퓨터 그래픽과 애니메이션이 발전하면서 CPU가 처리하기 어려운 컴퓨팅 집약적 워크로드가 등장했습니다. 예를 들어, 비디오 게임의 애니메이션 구현을 위해서는 각각 고유한 색상, 광도, 이동 특성을 지닌 수천 개의 픽셀을 처리해야 했습니다. 당시 CPU의 기하학적 계산 능력으로는 이러한 요구를 충족시키기에 성능상의 한계가 있었습니다.

하드웨어 제조업체들은 멀티미디어 중심 작업을 오프로드하여 CPU 사용량을 줄이고 성능을 높일 수 있다는 점을 인식했습니다. 오늘날 GPU는 그래픽 처리뿐만 아니라 기계 학습 및 인공지능과 같은 컴퓨팅 집약적인 애플리케이션도 CPU보다 더 효율적으로 처리하고 있습니다.

CPU와 GPU 관련성

CPU와 GPU 차이를 이해했다면, CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)가 컴퓨터 시스템에서 각기 다른 역할을 수행하며 상호 보완적인 관계에 있다는 것을 알 수 있을 것입니다.

CPU는 시스템의 전반적인 논리적 연산과 작업을 처리하며, 운영체제 실행, 애플리케이션 로드 및 제어와 같은 복잡한 논리적 계산을 담당합니다. 반면, GPU는 대량의 데이터 병렬 처리가 필요한 그래픽 렌더링 및 계산 작업에 최적화되어 있습니다.

따라서, 두 장치는 서로 대체할 수 없는 기능을 가지고 있으며, 함께 작동함으로써 컴퓨터 시스템의 성능을 극대화합니다. CPU와 GPU는 각각의 특화된 기능으로 인해 현대 컴퓨터에서 필수적인 장치입니다.

CPU와 GPU 역할 비교 : 이해를 돕기 위한 비유

다음 비유를 통해 CPU와 GPU에 대해서 더 쉽게 이해할 수 있습니다. CPU와 GPU는 의사와 간호사의 관계라고 보면 될 것 같습니다.

대형 병원에서 수백 명의 환자를 진료해야 하는 경우, 심각한 환자의 수술과 같은 고급 의료는 의사가 맡고, 수술 또는 치료 후 간호나 가벼운 증상에 대한 응급처치 등은 간호사가 맡을 수 있습니다. 반복적이고 경미한 증상을 나타내는 환자들이 더 많기 때문에, 이를 간호사가 대응하는 반면, 의사는 더 복잡하고 중요한 의료 절차를 수행할 수 있습니다.

이러한 방식으로 병원의 전체 운영이 효율적으로 이루어질 수 있습니다. 마찬가지로, CPU는 복잡한 연산을 처리하고, GPU는 반복적이고 병렬 처리가 가능한 작업을 신속하게 처리하는 역할을 합니다.

GPU 성능 순위 참고 사항

CPU 성능 순위 참고 사항

CPU 성능 순위는 (데스크탑, 노트북)에 따라 다르고, 벤치마크 (패스마크, 시네벤치, 3D마크, 긱벤치)에 따라 달라집니다.

노트북 CPU 성능 순위

벤치마크 종류 별 노트북 CPU 순위를 정리하였습니다.

데스크탑 CPU 성능 순위

벤치마크 기준 별 CPU 순위를 정리하였습니다.

브랜드 CPU 성능 순위

긱벤치 기준으로 각 브랜드별 CPU 순위를 정리하였습니다.