GPU가 AI의 중심이 된 이유

CPU와는 무엇이 다른가

AI 인프라는 더 이상 CPU를 중심으로 설계되지 않는다.

오늘날 AI 데이터 센터의 핵심은 GPU 중심 연산 구조이며,
이 변화는 단순한 성능 차이가 아니라
연산 방식 자체의 전환에서 비롯되었다.

이 글에서는 왜 AI는 CPU가 아니라 GPU를 선택했는지,
그리고 GPU가 AI 연산에 최적화된 이유를 구조적으로 정리한다.

1️⃣ CPU는 왜 AI에 불리한가 ⚙️

CPU는 복잡한 명령을 순차적으로 처리하는 데 최적화된 프로세서다.

높은 단일 코어 성능
복잡한 제어 로직
범용 작업에 강점

하지만 AI 연산은 다르다.

AI는 수많은 연산을 동시에 반복 수행하는 구조를 가지며,
하나하나 똑똑한 판단보다는
대량의 단순 계산을 병렬로 처리하는 것이 핵심이다.

📌 즉, CPU는 “일 잘하는 사람 한 명”에 가깝고,

AI는 “같은 일을 동시에 처리하는 수천 명”을 필요로 한다.

이 지점에서 CPU는 구조적 한계에 부딪힌다.

출처 : AI 생성 이미지

🎥 아래 영상은 NVIDIA가 직접 설명하는 GPU 연산 구조다.
글로 보면 추상적인 개념이, 영상으로 보면 훨씬 직관적으로 이해된다.

2️⃣ GPU가 가진 구조적 강점 🧠

GPU의 개발 목적을 알고 있는가?

GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 설계된 프로세서다.
화면에 출력되는 그래픽은 수많은 픽셀을 동시에 계산해야 하며,
이를 위해 GPU는 처음부터 대량 병렬 처리를 전제로 만들어졌다.

하나의 픽셀을 계산하는 작업 자체는 단순하지만,
이 작업이 수십만·수백만 개 동시에 발생한다는 점에서
그래픽 연산은 본질적으로 병렬 연산의 집합이다.

이 구조를 구현하기 위해 GPU는 CPU와 달리
여러 개의 연산 유닛을 집적해
같은 연산을 동시에 처리할 수 있도록 설계되었다.

그리고 우연하게도, 이러한 GPU의 구조적 특징은
AI 연산의 요구 조건과 정확히 일치한다.

GPU의 핵심 특징

수천 개의 연산 유닛
대규모 병렬 처리 구조
단순 연산 반복에 최적화

AI 모델 역시 행렬 연산과 벡터 계산을
대량으로 반복 수행하는 구조를 가지며,
연산 하나하나의 복잡성보다
얼마나 많은 계산을 동시에 처리하느냐가 성능을 좌우한다.

📌 결국 GPU가 AI 연산에 유리한 이유는
AI를 위해 새로 만들어졌기 때문이 아니라,
원래 병렬 처리를 위해 태어났기 때문이다.

3️⃣ AI 연산은 ‘병렬성’의 싸움이다 🔁

AI 모델은수많은 행렬 연산과 벡터 계산으로 구성된다.

이 연산들은 서로 독립적인 경우가 많아
동시에 처리할수록 성능이 급격히 향상된다.

GPU는 이 구조에 맞춰:

연산을 쪼개고
동시에 처리하고
결과를 빠르게 합산한다

👉 이것이 바로
AI에서 GPU가 사실상 표준 연산 장치가 된 이유다.

출처 : AI 생성 이미지

4️⃣ GPU는 단독 부품이 아니다 🚨

중요한 점은 이것이다.

👉 GPU는 혼자서 완성되지 않는다.

AI 데이터 센터에서 GPU는 항상 다음 요소들과 함께 움직인다.

HBM: 데이터 공급
인터커넥트: GPU 간 연결
전력·냉각 인프라: 안정적 운용

GPU의 연산 성능이 아무리 높아져도
HBM이 받쳐주지 않으면 병목이 발생하고,
연결이 느리면 확장이 불가능, 인프라가 갖춰지지 않으면 동작할 수 없다.

📌 그래서 AI 시대의 GPU는
**‘부품’이 아니라 ‘연산 시스템의 중심’**이다.

🔎 정리: 왜 AI는 CPU가 아니라 GPU를 선택했는가

AI 연산은 정답을 ‘생각해내는 과정’이 아니라,
가능한 모든 경우를 동시에 계산해
가장 높은 확률을 선택하는 과정에 가깝다.

이 구조에서는 많은 연산을 한꺼번에 처리할 수 있는 GPU가
CPU보다 압도적으로 유리할 수밖에 없다.

기존 컴퓨터와 서버 인프라는
오랫동안 CPU 중심 구조에 맞춰 설계되어 왔고,
메모리·연결·확장 방식 역시 CPU를 기준으로 최적화되어 있다.

그래서 GPU가 AI의 중심 연산 장치가 되었음에도,
이를 제대로 활용하기 위해서는 GPU에 맞는 **전용 메모리(HBM)**와
여러 GPU를 하나의 연산 시스템으로 묶어주는
고속 인터커넥트가 필수 요소로 떠오르게 되었다.

👉 결국 AI 인프라는 GPU 하나로 완성되지 않는다.
GPU·HBM·인터커넥트가 결합된 구조 전체가
하나의 연산 유닛이 된다.

AI가 GPU를 필요로 하는 이유는 분명하다.
AI는 생각보다 계산에 특화된 기술이며,
그 계산을 가장 잘 수행할 수 있는 구조가 바로 GPU이기 때문이다.

🔗 관련 기업 공식 사이트 (참고용)

📌 다음 글 예고

다음 글에서는 GPU와 HBM을 하나의 시스템으로 묶어주는
**인터커넥트(NVLink / NVSwitch)**를 다룰 예정이다.

왜 AI 데이터 센터에서는 GPU를 하나씩 쓰지 않고
여러 개를 묶어 사용해야 하는지,
그리고 연결 속도가 곧 연산 성능이 되는 구조를 정리해본다.

AI 반도체란?

AI 반도체는 무엇이 다른가: 성능을 가르는 4가지 기준

HBM이 중요한 이유

HBM이 중요한 이유: AI 반도체 성능을 결정하는 4가지 구조적 차이

※ 본문에 언급된 기업들은 AI반도체를 설명하기 위한 예시일 뿐,
특정 기업에 대한 투자 권유나 매수·매도 의견이 아님을 밝힙니다.
투자 판단과 책임은 전적으로 개인에게 있습니다.

GPU가 AI의 중심이 된 이유, CPU (1) vs GPU(100)