AI·데이터센터 시대의 심장
1. GPU 칩셋이란?
GPU(Graphics Processing Unit) 칩셋은 원래 게임·영상 같은 그래픽 연산을 빠르게 처리하도록 설계된 병렬 연산용 프로세서입니다. 그런데 이 구조가 대량의 숫자를 동시에 계산하는 AI·딥러닝·HPC(고성능 컴퓨팅)와 잘 맞으면서 지금은 “AI 시대의 심장”으로 불립니다.
요약하면 “CPU는 똑똑하게 하나씩, GPU는 단순하지만 엄청 많이 동시에” 처리하는 쪽이라고 이해하시면 됩니다.
2. CPU vs GPU 핵심 차이
| 구분 | CPU | GPU |
|---|---|---|
| 설계 목적 | 운영체제, 분기 많은 작업, 범용 처리 | 반복 연산, 대량 데이터 병렬 처리 |
| 코어 구조 | 소수의 고성능 코어 | 수백~수천 개의 경량 코어 |
| 강점 | 논리 연산, 조건분기, 직렬 처리 | 행렬·벡터 연산, 이미지·영상, AI 학습 |
| 대표 사용처 | 사무, 웹, 앱, 일반 서버 | AI 트레이닝, 3D 그래픽, 영상 렌더링, 데이터센터 |
최근에는 GPU를 범용 연산에 쓰는 GPGPU(General-Purpose GPU) 개념이 보편화되면서, “AI → GPU” 공식이 시장에서 거의 굳어졌습니다.
3. GPU 칩셋 내부 구조
GPU는 단순히 “그래픽카드” 하나로 끝나는 것이 아니라 그 안에 여러 연산 유닛과 메모리, 통신 구조가 들어 있는 작은 컴퓨팅 시스템입니다.
① 연산 코어
엔비디아는 CUDA 코어, AMD는 스트림 프로세서라는 이름을 씁니다. 이 수가 많을수록 병렬 연산 성능이 높습니다.
② AI 전용 코어
최근 GPU에는 행렬 곱셈을 아주 빠르게 해주는 Tensor Core(엔비디아 기준)가 들어갑니다. LLM 학습, 이미지 생성 같은 워크로드에서 큰 차이를 만듭니다.
③ 메모리·대역폭
고성능 GPU는 HBM, GDDR6X 같은 고대역폭 메모리를 씁니다. AI 학습은 “계산도 중요하지만, 계산할 데이터를 얼마나 빨리 가져오느냐”가 성능을 좌우하기 때문입니다.
④ GPU 간 연결
대형 AI 모델을 학습할 때는 GPU 한 장으로 안 되기 때문에 여러 장을 묶습니다. 이때 NVLink, InfiniBand 같은 초고속 인터커넥트가 필요합니다.
4. 주요 제조사와 대표 시리즈
현재 시장은 엔비디아가 AI용 GPU 칩셋에서 압도적인 선두이고, AMD·인텔이 뒤따르는 구조입니다.
① NVIDIA
- 게이밍: RTX 40 시리즈
- 데이터센터/AI: A100 → H100 → B100(블랙웰) 계열
- 특징: CUDA 생태계, Tensor Core, NVLink로 AI에 최적화
② AMD
- 게이밍: Radeon RX 시리즈
- AI/HPC: Instinct MI300 계열
- 특징: 경쟁력 있는 연산 대비 가격, 오픈 생태계
③ Intel
- GPU: Arc
- AI 가속: Gaudi 시리즈
- 특징: CPU+GPU 통합, 데이터센터 시장 진입 시도
이들 칩은 대부분 TSMC나 삼성 같은 파운드리에서 5nm~3nm 공정으로 만들어지며, SK하이닉스·삼성전자가 HBM을 공급해 전체 AI 서버 생태계가 완성됩니다.
5. AI·데이터센터에서 GPU가 중요한 이유
오늘날 대형 언어모델(LLM), 생성형 AI, 영상 생성, 추천 알고리즘은 모두 행렬 연산을 엄청나게 반복합니다. 이 연산을 가장 잘하는 칩이 GPU이기 때문에 “AI 데이터센터 = GPU 대량 탑재 서버”라는 공식이 생긴 것입니다.
- 성능 스케일링: GPU는 여러 장을 묶어 성능을 선형에 가깝게 올리기 쉽습니다.
- 소프트웨어 생태계: 파이토치·텐서플로우가 GPU에 최적화되어 있어 개발자들이 먼저 GPU를 선택합니다.
- 인프라 연쇄 투자: GPU가 늘면 전력, 냉각, 네트워크, 랙, 패키징까지 관련 산업이 같이 커짐 → 데이터센터 관련주와도 연결
6. 정리
정리하면 GPU 칩셋은 단순 그래픽 카드가 아니라, 병렬 연산을 위한 특화 프로세서이고 지금의 AI 붐, 데이터센터 투자, 고대역폭 메모리(HBM) 성장의 출발점에 있습니다.