[상식]GPU가 무조건 CPU보다 낫다?

저는 단순히 CPU로 작업하는게 느리면 GPU로 하면 다 빠르겠다 라는 단순한 생각을 가지고 있었습니다.

하지만 작업의 특성에 따라 CPU활용이 더 효율적일수밖에 없다는것을 배웠습니다.

아래 그 내용을 공유합니다.

 

 

▶ from GPT ◀

 

좋은 질문입니다! 많은 사람들이 GPU가 빠르다는 사실을 알고 있지만, 모든 작업에서 GPU가 유리한 것은 아니라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. GPU는 매우 특화된 하드웨어로, 특정한 종류의 작업에서만 CPU보다 훨씬 더 빠릅니다. 하지만 일부 작업에서는 CPU가 더 효율적일 수 있습니다.

1. CPU와 GPU의 차이점

• CPU (Central Processing Unit):
  • 다목적 프로세서입니다. 모든 종류의 작업을 처리할 수 있습니다.
  • 일반적으로 코어 수는 적지만, 각 코어가 복잡한 작업을 고속으로 처리할 수 있습니다. 복잡한 조건문이나 논리적인 판단, 순차적인 데이터 처리에서 유리합니다.
  • 문자열 처리, 시스템 관리, 일반적인 애플리케이션 실행 등에서 효율적입니다.
• GPU (Graphics Processing Unit):
  • 병렬 처리에 특화된 프로세서입니다. 즉, 많은 연산을 동시에 처리할 수 있습니다.
  • 주로 단순하고 동일한 작업을 여러 번 반복하는 작업에 유리합니다. 수천 개의 코어를 사용하여 대규모 계산을 병렬로 수행합니다.
  • 이미지 처리, 수학적 연산, 딥러닝 모델 학습, 벡터/행렬 연산 등에서 빠릅니다.

2. 왜 GPU가 항상 더 빠르지 않은가?

GPU가 빠른 이유는 병렬 처리가 가능하기 때문입니다. 하지만 GPU가 병렬 처리에 적합한 작업(벡터/행렬 연산, 딥러닝 학습)에는 빠르지만, 모든 작업이 병렬 처리에 적합하지는 않습니다.

GPU가 빠를 때:

• 병렬 연산: 예를 들어, 이미지 처리를 할 때, 각 픽셀을 독립적으로 처리할 수 있습니다. 이런 경우 GPU는 여러 픽셀을 한꺼번에 처리할 수 있어 훨씬 빠릅니다.
• 대규모 벡터 및 행렬 연산: 딥러닝 학습 과정에서는 수천 개의 벡터와 행렬을 동시에 연산하는데, 이런 작업은 GPU가 뛰어납니다.

GPU가 빠르지 않을 때:

• 문자열 처리: 문자열 비교나 패턴 매칭 작업은 순차적으로 진행되는 경우가 많습니다. 즉, 한 부분을 처리한 후에 다음 부분을 처리해야 합니다. 이러한 작업은 병렬화가 어렵기 때문에 GPU를 사용해도 큰 이점을 얻지 못합니다.
• 복잡한 조건문: 복잡한 조건문이나 로직이 들어간 작업은 GPU보다 CPU에서 더 잘 처리됩니다. 왜냐하면 CPU는 복잡한 작업을 하나씩 처리하는 데 최적화되어 있기 때문입니다.

3. GPU가 빠르다고 느낄 때

GPU가 빠른 이유는 연산을 대규모 병렬 처리할 수 있기 때문입니다. 많은 데이터를 동일한 방식으로 동시에 처리할 때 GPU가 효율적입니다. 하지만 각각의 데이터에 대해 다른 처리가 필요하거나, 순차적으로 처리해야 하는 작업이라면, CPU가 더 효율적일 수 있습니다.

4. 실제 예시

• GPU에 적합한 작업:
  • 이미지 처리: 수백만 개의 픽셀을 동시에 처리 가능.
  • 딥러닝 학습: 수많은 데이터를 병렬로 처리하며 모델을 학습.
• CPU에 적합한 작업:
  • 텍스트 처리: 텍스트는 일반적으로 순차적으로 처리되어야 하며, 병렬 처리로 이점을 얻기 어렵습니다.
  • 시스템 관리, 애플리케이션 실행: 다양한 조건과 로직을 사용해 하나씩 처리하는 작업.

5. 어떤 작업을 GPU로 실행할 수 있는가?

당신이 하고 있는 텍스트 전처리 작업(정규식, 패턴 매칭, 문자열 비교)은 CPU에서 더 적합한 작업입니다. GPU로 이러한 작업을 실행하면 병렬처리가 어려워 오히려 성능이 나빠질 수 있습니다.

결론적으로:

• 텍스트 처리는 CPU에서 더 효율적입니다.
• GPU는 병렬 처리가 가능한 대규모 연산(딥러닝, 벡터 연산)에서 빠릅니다.
• 텍스트 작업에서 속도를 높이려면 코드 최적화(예: 병렬 처리, 효율적인 데이터 구조 사용)가 더 효과적입니다.

따라서 GPU가 항상 더 빠른 것은 아니며, 작업의 성격에 따라 CPU와 GPU 중 적합한 것을 선택해야 합니다!