AI 시대의 엔진, GPU를 이해하고 정부가 GPU 1만 장을 확보하려는 이유

 

 

 

 

4차 산업혁명 시대를 살아가는 우리에게 인공지능(AI)은 더 이상 낯선 존재가 아니다. 

챗봇, 음성비서, 자율주행차, 그리고 생성형 AI까지 다양한 형태로 우리의 일상과 산업에 깊숙이 스며들고 있다. 

 

그런데 이 AI가 제대로 작동하기 위해 반드시 필요한 핵심 부품이 있다는 사실을 아는가? 바로 GPU(그래픽 처리 장치)이다.

GPU는 원래 게임과 그래픽을 위한 장치로 개발되었지만, 오늘날에는 인공지능의 학습과 연산을 뒷받침하는 AI 시대의 엔진으로 떠오르고 있다. 

그만큼 GPU는 기술 경쟁의 핵심 자원이 되었고, 이를 확보하려는 세계 각국의 움직임도 매우 치열하다.

최근 대한민국 정부 또한 AI 인프라 확장을 위해 첨단 GPU 1만 장 확보에 나섰다는 소식이 전해졌다. 

이는 국내 기술 자립과 산업 경쟁력을 높이기 위한 중요한 정책적 결단이라 할 수 있다. 

 

이번 글에서는 GPU가 무엇인지, 왜 중요한지, 어떤 분야에서 활용되는지, 그리고 정부가 왜 GPU 확보에 나서는지를 구체적으로 살펴보려 한다.

 

 

 

AI 시대의 핵심 엔진, GPU란 무엇인가?
1. GPU의 정의와 역할
GPU는 'Graphics Processing Unit'의 약자로, 그래픽 처리 장치라고 불린다. 원래는 컴퓨터 그래픽과 이미지 처리를 전담하는 특수 목적의 프로세서로 개발되었으나, 현재는 대규모 병렬 연산을 처리하는 범용 연산 장치로 활용되고 있다.

CPU가 명령어를 순차적으로 처리하는 직렬 처리 방식에 특화되어 있다면, GPU는 수천 개의 코어를 통해 여러 명령어를 동시에 처리하는 병렬 처리 방식에 특화되어 있다. 이러한 구조 덕분에 GPU는 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있어, 인공지능, 머신러닝, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 수행하고 있다.


2. GPU의 구조와 동작 원리
GPU는 수천 개의 작은 코어로 구성된 매니코어(many-core) 아키텍처를 가지고 있다. 이 코어들은 단순한 구조를 가지면서 단일 명령으로 다중 데이터를 동시에 처리하는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 방식으로 동작한다. 반면, CPU는 코어 수는 적지만 복잡한 구조를 가지고 있으며, 순차적인 처리에 최적화되어 있다.
KakaoCloud Blog 카클로그

이러한 구조적 차이로 인해 GPU는 그래픽 처리나 행렬 연산처럼 대량의 데이터에 동일한 연산을 반복 적용하는 작업에서 CPU보다 훨씬 높은 성능을 발휘할 수 있다.
로마와세계사


3. GPU의 활용 분야
3.1. 그래픽 및 게임
GPU는 원래 그래픽 렌더링을 위해 개발되었으며, 현재도 게임, 3D 모델링, 비디오 편집 등에서 필수적인 역할을 하고 있다. 복잡한 그래픽을 실시간으로 처리하여 고해상도, 고프레임의 영상을 구현할 수 있게 해준다.
Amazon Web Services, Inc.

3.2. 인공지능과 머신러닝
딥러닝과 같은 인공지능 분야에서는 대규모의 데이터를 빠르게 처리하고 학습하는 것이 중요하다. 

 

GPU의 병렬 처리 능력은 이러한 요구에 부합하여, AI 모델의 학습과 추론 속도를 획기적으로 향상시킨다. 예를 들어, NVIDIA의 CUDA 기술은 GPU를 활용한 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하여, AI 연구와 개발에 큰 기여를 하고 있다.

3.3. 과학 계산 및 시뮬레이션
GPU는 복잡한 수학 계산을 빠르게 처리할 수 있어, 시뮬레이션, 유전자 분석, 금융 데이터 처리 등에서도 활용된다. 

 

예를 들어, 기후 모델링, 물리 시뮬레이션, 분자 구조 분석 등에서 GPU는 고성능 연산을 제공하여 연구의 효율성을 높인다.


3.4. 블록체인 및 암호화폐 채굴
암호화폐 채굴은 복잡한 해시 연산을 반복적으로 수행해야 하므로, 병렬 처리에 특화된 GPU가 적합하다. 

 

GPU는 CPU보다 훨씬 빠른 속도로 이러한 연산을 처리할 수 있어, 채굴 효율을 높이는 데 기여한다.


4. CPU와 GPU의 차이점
CPU는 다양한 작업을 빠르게 처리할 수 있는 범용 프로세서로, 복잡한 연산과 제어에 강점을 가지고 있다. 반면, GPU는 단순한 연산을 대량으로 동시에 처리하는 데 특화되어 있어, 반복적인 작업에서 높은 성능을 발휘한다.

예를 들어, 문서 작성, 웹 브라우징, 운영 체제의 기본 기능 등은 CPU가 담당하며, 그래픽 렌더링, 대규모 데이터 처리, AI 모델 학습 등은 GPU가 담당하는 것이 일반적이다.

 

5. 대한민국의 GPU 확보 노력
대한민국 정부는 국내 AI 생태계의 혁신을 목표로 첨단 GPU 1만 장 확보를 추진하고 있다. 

 

과학기술정보통신부는 2025년 5월 13일 제4차 AI컴퓨팅 인프라 특별위원회를 열고 '첨단 GPU 확보 추진방안'을 논의하였다. 

 

정부는 1조 4600억 원 규모의 추가경정예산을 편성하여, 연내 GPU 지원 착수를 목표로 민관 협력을 통해 GPU 구매, 구축, 사용에 이르는 전 주기 절차를 빠르게 추진할 계획이다.

또한, 클라우드 기업을 공모·선정하여 GPU 구매 등을 신속히 추진하고, 국가 AI컴퓨팅 센터를 중심으로 순차적으로 구축된 GPU를 활용하여 국내 산학연과 국가적 프로젝트 지원 등에 전략적으로 배분할 예정이다.

 

 

6. 결론
GPU는 그래픽 처리 장치로 시작하여, 현재는 인공지능, 과학 계산, 블록체인 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행하고 있다. 

 

그 병렬 처리 능력은 대규모 데이터 처리와 복잡한 연산을 효율적으로 수행할 수 있게 해주며, AI 시대의 핵심 엔진으로 자리매김하고 있다.

대한민국 정부의 첨단 GPU 확보 노력은 국내 AI 생태계의 경쟁력을 강화하고, 글로벌 AI 경쟁에서 우위를 점하기 위한 중요한 발걸음이다. 앞으로도 GPU의 발전과 활용은 더욱 확대될 것으로 기대된다.

 

 

 

 

 

 

 

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첨단 GPU 1만장 연내 확보, 국내 AI 생태계에 GPU 순차지원 추진