AI 시대, 'GPU'가 금보다 비싼 이유 (2025년 10월 최신 팩트체크)

 

안녕하세요, IT 트렌드를 쉽게 알려주는 깡이서방입니다!

 

11월 3일 월요일, "AI가 세상을 바꾼다"는 말, 이제 정말 현실이 되었죠? 챗GPT에게 리포트를 쓰게 하고, AI로 그림을 그리는 시대. 그런데 이 모든 놀라운 AI를 움직이는 '심장'이 바로, 여러분의 컴퓨터에도 들어있는 'GPU(그래픽카드)'라는 사실, 알고 계셨나요?

2025년 10월 현재, 엔비디아(NVIDIA)의 AI 전용 GPU 'H100'은 "없어서 못 팔" 정도입니다. 1999년, 게임 그래픽을 위해 탄생했던 GPU가 어떻게 2025년 AI 시대를 지배하는 '엔진'이 되었을까요? 오늘은 "왜 AI는 GPU 없이는 1초도 작동할 수 없는지" 그 이유를 속 시원하게 알려드릴게요!

 

🤔 CPU vs GPU: 뭐가 다른데? (핵심: 병렬 처리)

AI 학습에는 왜 CPU가 아닌 GPU가 쓰일까요? '코어'의 개수를 보면 바로 이해됩니다.

구분	🧠 CPU (중앙 처리 장치)	💪 GPU (그래픽 처리 장치)
코어 수	적음 (4~32개)	매우 많음 (수천 개)
역할 비유	'천재 교수' 몇 명이 모여 복잡한 문제를 '순서대로' 푼다.	'초등학생' 수천 명이 모여 단순 계산 문제를 '동시에' 푼다.
AI 학습	부적합 (수백 년 걸림)	최적화 (10~100배 빠름)

AI 학습(딥러닝)은, 결국 수천만 개의 데이터를 '동시에' 계산하는 '단순 반복 작업'의 연속입니다. '천재 교수(CPU)'에게 1+1을 1억 번 시키는 것보다, '초등학생(GPU 코어)' 1만 명에게 1+1을 1만 번씩 '동시에' 시키는 것이 훨씬 빠르겠죠? 이것이 바로 '병렬 처리'이며, GPU가 AI 학습에 필수적인 이유입니다.

 

'GPU(H100)' (사진 : NVIDIA 블로그)

🔑 엔비디아(NVIDIA)의 '신의 한 수': CUDA

GPU가 '무기(하드웨어)'라면, 'CUDA(쿠다)'는 그 무기를 쓰는 '무술 비급(소프트웨어)'입니다. 2006년, 엔비디아는 "어? 우리 GPU를 게임 말고 다른 계산에도 쓸 수 있게 프로그래밍 언어를 공개하자!"라는 '신의 한 수'를 둡니다.

- CUDA가 왜 중요한가?: CUDA가 없었다면, 개발자들은 여전히 복잡한 그래픽 언어로 AI를 개발해야 했을 겁니다. 하지만 CUDA 덕분에 C++, 파이썬 같은 익숙한 언어로 GPU의 '병렬 처리' 능력을 쉽게 제어할 수 있게 되었죠.

- 엔비디아 제국의 완성: 10년 넘게 이 CUDA 생태계를 독점적으로 지원한 결과, 전 세계 모든 AI 개발 프레임워크가 '엔비디아 GPU + CUDA'를 표준으로 사용하게 되었습니다. AI를 개발하려면, 울며 겨자 먹기로 엔비디아 GPU(H100, A100 등)를 살 수밖에 없는 '독점 생태계'가 완성된 것입니다.

 

'RTX 4090'(게이밍/개인용) (사진 : NVIDIA 블로그)

🚀 3. H100 vs A100 vs 4090: 뭐가 다른가?

AI용 GPU는 목적에 따라 나뉩니다.

모델	용도	특징
H100 (데이터센터용)	챗GPT 같은 '초거대 AI' 학습	A100보다 6배 빠름. 현존 최강. (대당 5천만원 이상)
A100 (데이터센터용)	대기업/연구소의 AI 훈련	지난 몇 년간 AI 시장을 지배한 '워크호스'
RTX 4090 (게이밍용)	개인 개발자, 학생, 중소규모 AI	'가성비' 최고의 AI 학습용 GPU (24GB VRAM)

 

[요약]
2025년, GPU가 'AI의 엔진'이 된 이유는, 수천 개의 코어로 '병렬 처리'가 가능하기 때문입니다. AI 학습(딥러닝)은 수천만 개의 데이터를 '동시에' 계산해야 하므로, '순차 처리' 방식의 CPU보다 GPU가 10~100배 더 빠릅니다. 특히, 엔비디아(NVIDIA)가 GPU 프로그래밍 언어인 'CUDA' 생태계를 독점하면서, H100 같은 AI 전용 GPU가 '금'보다 귀한 필수 자원이 되었습니다.

 

💡 GPU Q&A 💡

Q1. '텐서 코어'는 뭔가요?

A. AI 학습에 '특화된' 코어입니다. AI는 '행렬(Matrix)'이라는 숫자판을 계산하는데, 일반 코어가 1+1을 한다면, '텐서 코어'는 이 행렬 계산(곱셈과 덧셈)을 '한 방에' 처리해버립니다. H100, A100, RTX 4090 등에 탑재되어 AI 학습 속도를 미친 듯이 끌어올리는 핵심 기술이죠.

Q2. '추론(Inference)'은 '학습(Training)'과 다른가요?

A. 네, 다릅니다! '학습'은 챗GPT를 만들기 위해 수천 개의 GPU로 몇 달간 공부시키는 과정(H100/A100 사용)이고, '추론'은 우리가 챗GPT에게 "오늘 날씨 어때?"라고 물어볼 때, AI가 '학습한 것을 바탕으로 답을 찾아내는' 실시간 서비스 과정입니다. 이 '추론' 작업에도 GPU가 필수적입니다.

Q3. 그럼 CPU는 이제 필요 없나요?

A. 아닙니다! 둘은 '협력' 관계입니다. AI 데이터센터에서 CPU는 '총감독' 역할을 합니다. 기본적인 명령어를 처리하고, 데이터를 GPU에게 '배달'해주며, GPU가 계산을 끝내면 그 결과를 받아 정리하는 역할을 하죠. CPU(감독)가 지시하면, GPU(일꾼)가 계산하는 구조입니다.

 

엔비디아 cuda(사진 : NVIDIA 블로그)

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