GPGPU (General-purpose computing on graphics processing units)

★KEYWORD★
GPU의 범용 연산 /범용 그래픽 처리 장치 / CPU의 연산을 GPU에도 사용 / 연산 속도 향상 / 대량 계산 / 좋은 성능

GPGPU(General-Purpose computing on Graphics Processing Units, GPU 상의 범용 계산)는 일반적으로 컴퓨터 그래픽스를 위한 계산만 맡았던 그래픽 처리 장치(GPU)를, 전통적으로 중앙 처리 장치(CPU)가 맡았던 응용 프로그램들의 계산에 사용하는 기술이다. 이를 가능하게 한 것은 프로그램 가능한 층과 고정도 연산을 그래픽 파이프라인에 연결하는 것으로, 이를 통하여 소프트웨어 개발자들이 그래픽이 아닌 데이터에 스트림 프로세싱을 사용할 수 있게 된다.

 

 👉 CPU가 맡았던 연산을 GPU에도 사용해 연산 속도를 향상 시키는 기술
대량 계산에 최적화되어 있어 잘만 사용하면 성능을 몇 배로 끌어올릴 수가 있음
작업에 따라 다르겠지만 최소 두 배에서 몇 십, 몇 백배까지 성능 차이가 남

 

 

 

CPU란?

Central Processing Unit의 약자

컴퓨터의 중앙 처리 장치로 데이터를 고속으로 연산하고 처리하는 컴퓨터의 성능을 좌우하는 핵심 장치이고, 사람에 비유하면 두뇌의 역할을 한다.

코어의 개수만큼 동시에 프로그램을 실행하고, 다양한 연산 등을 엄청난 속도로 실행할 수 있다.

단일 연산 장치에서 엄청나게 빠른 속도로 연산을 수행한다.

 

GPU란?

Graphics Processing Unit의 약자

그래픽 처리 장치로, 영상이나 게임 등의 멀티미디어를 화면으로 출력하기 위한 그래픽 카드의 핵심 부품이다.

그래픽 처리를 최적화하기 위해 소수 점수 연산, 벡터 연산 위주의 경량 코어를 1,000 ~ 5,000개 동시 동작할 수 있도록 설계되어 있다. 

 

 

CPU와 GPU의 구조 차이

CPU

- 다양한 환경에서 작업을 빠르게 처리하기 위해 ALU와 같은 실제 연산을 처리하는 부분의 구조가 복잡하고, 각종 제어 처리 기능이 많다.

- 가능한 적은 명령어로 복잡한 기능을 처리하고자 하기 때문에 명령어 자체가 복잡할 수밖에 없다.

 

GPU

- 특화된 연산만을 처리하기 위해 제어 부분, 복잡한 구조 등을 과감히 버리고 다수의 성능이 적은 ALU만 존재한다.

- 단독으로 작업을 처리할 수는 없으며 CPU가 GPU를 제어한다.

- GPU 는 코어당 성능은 CPU 보다 낮지만 엄청 많아서 병렬적인 작업에 적합하다.

 

 

 

 

출처: 위키백과, 나무위키