GPU는 주로 그래픽 렌더링을 처리하는 장치이지만, 최근에는 병렬 연산 능력을 활용하여 머신러닝, 데이터 분석, 과학적 시뮬레이션 등 다양한 고속 연산 작업에서도 널리 사용되고 있다.
GPU는 원래 그래픽 렌더링을 위한 하드웨어 가속 장치로 설계되었지만, 최근에는 병렬 연산 능력이 강조되며 머신러닝, 데이터 분석, 과학 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.
GPU는 수백에서 수천 개의 간단한 연산 코어로 구성되며, 대량의 데이터를 동시에 처리하는 데 최적화되어 있다. 이러한 병렬 연산 구조 덕분에 대규모 연산이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다.
GPU는 여러 작업을 동시에 처리할 수 있는 강력한 병렬 처리 성능을 제공한다. 복잡한 수학적 계산이나 대규모 데이터셋을 처리할 때 CPU보다 훨씬 빠른 성능을 보인다.
GPU는 다수의 병렬 코어를 작동시키기 때문에 높은 전력을 소비한다. 특히 고성능 GPU는 CPU보다 훨씬 많은 전력을 사용할 수 있으며, 효율적인 전력 관리를 위한 기술이 중요하게 고려된다.
GPU는 병렬 연산을 수행하여 수많은 작업을 동시에 처리한다. 특히 이미지 처리, AI 연산, 대규모 데이터셋을 처리할 때 매우 효율적이다.
CPU와 GPU는 각기 다른 목적을 위해 설계되었다. CPU는 복잡한 단일 작업을 빠르게 처리하는 데 적합하고, GPU는 대규모 병렬 처리가 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 발휘한다.
최근 AI, 머신러닝, 비디오 게임, 데이터 분석 등에서 GPU의 활용도가 매우 높아지고 있다.
GPU 시장은 NVIDIA와 AMD가 주도하고 있으며, 최근에는 AI 연산을 위한 GPU가 주목받고 있다.