Ep 39 그래픽 칩이 연 AI 가속 – GPU 병렬 처리 혁명
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- Playlist: PLSucJlr3QLmwDNCNogSICJ3dCUyD-_-_6
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그래픽 칩이 연 AI 가속 – GPU 병렬 처리 혁명
1. 개요
- 정의: 원래 게임 그래픽 렌더링용으로 설계된 GPU(Graphics Processing Unit)를 범용 계산(GPGPU)에 활용하여 딥러닝 학습 속도와 모델 규모를 획기적으로 향상시킨 기술 혁신
- 등장 시기: 2006~2011년, 딥러닝 르네상스 초기에 본격 도입
- 의미: 기존 CPU 연산의 한계를 넘어, 대규모 병렬 처리를 통해 깊고 복잡한 신경망 훈련을 실현
2. 배경 – CPU 시대의 병목
- CPU는 소수의 강력한 코어로 직렬 연산을 수행 → 대규모 행렬 연산에 비효율적
- 딥러닝은 수억~~수십억 번의 곱셈·덧셈을 요구 → 학습 시간 수일~~수주
- 제한된 연산 속도로 모델 깊이·데이터 규모·실험 주기 모두 제약
3. 핵심 아이디어 – 대규모 병렬 연산
- GPU는 수천 개의 간단한 코어로 구성 → 같은 연산을 동시에 실행
- **문제를 작은 블록(타일)**으로 나누어 병렬 처리 후 결합
- 합성곱, 행렬 곱, 활성화 연산 등 딥러닝 핵심 연산의 병렬화 최적
4. 구현 요소
- 미니배치 학습 – 데이터를 묶음 단위로 처리하여 메모리 효율·연산량 최적화
- GEMM/Conv 커널 최적화 – 행렬 곱과 합성곱을 GPU 구조에 맞게 구현
- CUDA/OpenCL 생태계 – GPU 프로그래밍 환경과 라이브러리 확립
5. 주요 성과
- 모델 깊이·폭 확장 가능 → 정확도 급상승
- 실험 속도 단축 → 연구 생산성·모델 혁신 속도 가속
- 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 전 분야에 GPU 가속 채택
6. 의의
- GPU 병렬 처리는 딥러닝을 실험실 프로토타입에서 산업적 규모로 확장시킨 촉매였다.
- 이 불씨가 2012년 이후 대폭발의 시대를 여는 점화점이 되었다.