GPU

초기 그래픽 칩은 단순한 프레임 버퍼 관리와 비디오 RAM 제어 기능에 집중했다. 1970년대 후반부터 1980년대 초반에 등장한 텍스처 매핑이나 스프라이트 하드웨어 가속 기능은 주로 아케이드 게임기나 고가의 워크스테이션에 한정되었다. 개인용 컴퓨터 시장에서는 1980년대 중반 IBM PC 호환기종에 VGA 표준이 등장하면서 2D 그래픽 가속이 본격화되었다.

1990년대에 들어서면서 3D 그래픽 수요가 급증했고, 이를 처리하기 위한 전용 3D 가속기가 등장하기 시작했다. 1995년 3dfx Interactive사의 Voodoo Graphics는 독립적인 3D 가속 카드로 게임 산업에 혁명을 일으켰다. 이후 NVIDIA와 ATI Technologies (현 AMD)가 시장을 주도하며, 고정 기능의 파이프라인을 갖춘 GPU 개념을 정립해 나갔다. 1999년 NVIDIA가 출시한 GeForce 256은 최초로 'GPU(Graphics Processing Unit)'라는 용어를 공식적으로 사용한 제품으로, 하드웨어 T&L 변환 및 조명 기능을 통합했다.

2000년대 중반부터 GPU의 역할은 단순한 그래픽 렌더링을 넘어 범용 계산에 활용되는 방향으로 확장되었다. 이는 GPGPU 시대의 서막이었다. 연구자들은 셰이더 모델이 발전하며 프로그래밍 가능성이 높아진 GPU를 이용해 과학 계산을 시도했고, NVIDIA는 2006년 CUDA 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 발표하며 이 흐름을 공식화했다. 이로써 GPU는 수천 개의 간단한 코어를 통해 대규모 데이터 병렬 작업을 처리하는 고성능 컴퓨팅 장치로 진화하는 계기를 마련했다.

초기 GPU는 고정 기능 파이프라인을 사용하여 특정 그래픽 작업(기하 변환, 광원 처리, 래스터화 등)을 하드웨어적으로 처리했다. 이 시기의 대표적인 아키텍처로는 NVIDIA의 GeForce 256이 있으며, 최초로 'GPU'라는 용어를 공식적으로 사용했다. ATI의 Radeon 9700 시리즈는 DirectX 9와 프로그래머블 셰이더 모델 2.0을 완벽 지원하여 그래픽 품질과 유연성을 크게 향상시켰다.

2006년 NVIDIA가 발표한 쿠다(CUDA) 아키텍처는 GPU의 발전에 있어 근본적인 전환점이 되었다. 이 아키텍처는 범용 병렬 컴퓨팅을 위한 스트림 프로세서 배열을 도입하여, GPU를 GPGPU 작업에 활용할 수 있는 길을 열었다. 이후 등장한 펌미(Fermi) 아키텍처는 L1 캐시와 L2 캐시를 갖춘 통합 메모리 계층 구조, 향상된 ECC 메모리 지원으로 과학 계산 및 데이터센터 시장에서의 입지를 강화했다.

최근 아키텍처는 AI와 레이 트레이싱 가속에 집중하고 있다. NVIDIA의 앰퍼(Ampere)와 호퍼(Hopper) 아키텍처는 텐서 코어와 RT 코어를 강화하여 딥 러닝 훈련 및 추론과 실시간 레이 트레이싱 성능을 극대화했다. AMD의 RDNA 아키텍처는 게이밍 효율성에 중점을 두고 발전해 왔으며, RDNA 3에서는 칩렛 설계를 채택했다. Intel은 Xe 아키텍처로 GPU 시장에 재진입하며, 통합 그래픽부터 고성능 데이터센터 GPU까지 포괄적인 제품 라인업을 구축하고 있다.

GPU의 연산 능력은 수천 개의 작은 코어가 병렬로 작업을 처리하는 데서 비롯된다. 이 코어들은 제조사와 세대에 따라 스트림 프로세서(AMD), CUDA 코어(NVIDIA), Xe 코어(Intel) 등 다양한 명칭으로 불리지만, 모두 기본적으로 단순한 수학 연산을 동시에 처리하는 단위이다. CPU의 소수지만 강력한 코어와 달리, GPU는 수백에서 수천 개에 이르는 간소화된 코어를 집적하여 그래픽 렌더링이나 과학 계산과 같은 대규모 병렬 작업에 최적화되어 있다.

코어들은 더 큰 처리 단위로 묶여 구성된다. 예를 들어, NVIDIA의 아키텍처에서는 여러 개의 CUDA 코어가 하나의 스트리밍 멀티프로세서(SM)를 이루고, AMD의 아키텍처에서는 스트림 프로세서들이 컴퓨트 유닛(CU)을 구성한다. 이러한 블록은 자체적인 제어 유닛과 캐시 메모리를 공유하며, 하나의 블록 내 코어들은 동일한 명령어를 서로 다른 데이터에 적용하는 SIMD(단일 명령 다중 데이터) 방식으로 작동한다. 이 구조는 픽셀이나 정점 처리와 같이 동일한 연산을 반복해야 하는 작업에 매우 효율적이다.

스트림 프로세서의 수와 코어 구성은 GPU의 성능을 가늠하는 핵심 지표 중 하나이다. 일반적으로 코어 수가 많을수록 병렬 처리 능력이 높아지지만, 실제 성능은 코어의 클럭 속도, 메모리 대역폭, 아키텍처 효율성 등 다른 요소들과 복합적으로 결정된다. 최신 GPU는 그래픽 연산을 위한 전용 코어(예: 레이 트레이싱 코어)와 AI 연산을 위한 코어(예: 텐서 코어)를 추가로 통합하여 특정 작업의 가속 효율을 극대화하는 방향으로 발전하고 있다.

GPU의 메모리 계층 구조는 데이터 접근 속도와 용량 사이의 균형을 최적화하기 위해 설계된 다단계 시스템이다. 가장 빠른 메모리인 레지스터와 L1 캐시는 각 스트림 프로세서 코어 내부에 위치하여 즉시 사용할 데이터를 저장한다. 이어서 공유 메모리나 L2 캐시는 여러 코어가 공유하는 블록 내에서 데이터 교환을 위한 고속 통로 역할을 한다. 최상위 계층에는 모든 코어가 공유하는 대용량의 L2 캐시가 있으며, 이는 글로벌 메모리(GDDR 또는 HBM)에 대한 접근 횟수를 줄여 전반적인 처리 효율을 높이는 데 기여한다.

가장 큰 용량을 가지는 주 메모리는 GDDR SDRAM 또는 HBM으로 구성된다. GDDR 메모리는 높은 대역폭을 제공하기 위해 넓은 메모리 버스를 사용하는 전통적인 방식이다. 반면, HBM은 실리콘 관통 전극(TSV) 기술을 통해 프로세서 다이와 메모리 다이를 수직으로 적층하여 극히 짧은 거리에서 초고대역폭을 구현한다. HBM은 물리적 공간을 절약하면서도 GDDR 대비 월등한 대역폭을 제공하지만, 제조 비용이 높은 편이다.

이 계층 구조의 효율성은 데이터의 지역성 원칙에 크게 의존한다. 자주 사용되는 데이터는 가능한 한 프로세서 코어 가까운 빠른 메모리 계층에 유지된다. 따라서 GPU 컴퓨팅에서 알고리즘을 설계할 때는 데이터 재사용성을 높이고, 불필요한 글로벌 메모리 접근을 최소화하는 것이 성능 향상의 핵심이다. 메모리 대역폭은 종종 GPU 성능의 주요 병목 지점이 되므로, 계층적 설계는 이러한 제약을 완화하는 데 필수적이다.

GPU의 핵심 설계 철학은 SIMD와 SIMT라는 병렬 처리 모델에 기반을 둔다. CPU가 복잡한 제어 흐름과 낮은 지연 시간을 처리하는 데 최적화된 반면, GPU는 수천 개의 간단한 코어를 활용하여 동일한 명령어를 방대한 데이터 집합에 동시에 적용하는 데 특화되어 있다. 이 방식은 그래픽 파이프라인에서 삼각형 정점 변환이나 픽셀 색상 계산과 같이 동일한 연산이 반복적으로 수행되는 작업에 매우 효율적이다.

주요 병렬 처리 방식은 다음과 같다.

구체적인 실행 모델로, NVIDIA의 CUDA 아키텍처에서는 스레드, 워프, 스레드 블록, 그리드라는 계층 구조로 병렬성을 관리한다. 하나의 스트림 프로세서는 여러 스레드를 동시에 실행하며, 32개의 스레드로 구성된 워프 단위로 스케줄링되고 명령어를 처리한다. 이때 하나의 워프 내 모든 스레드는 동일한 명령어를 실행하지만(SIMT), 서로 다른 데이터를 처리한다. AMD의 GPU도 유사한 개념으로 컴퓨트 유닛 내에서 워프폰트를 통해 병렬 처리를 수행한다.

이러한 병렬 구조는 처리량을 극대화하지만, 분기 예측 실패나 메모리 접근 패턴 불일치와 같은 조건부 분기가 발생할 경우 성능 저하를 초래할 수 있다. 따라서 GPU에 최적화된 알고리즘은 데이터를 규칙적으로 정렬하고, 분기를 최소화하며, 메모리 접근을 조화롭게 만드는 데 중점을 둔다. 이러한 특성 덕분에 GPU는 GPGPU 분야에서 과학 계산, 딥러닝 학습, 암호화폐 채굴 등 대규모 데이터 병렬 작업을 처리하는 데 널리 활용된다.

통합 GPU는 CPU와 동일한 다이 또는 패키지 내에 통합된 그래픽 처리 장치를 의미한다. 주로 마더보드의 칩셋에 내장되거나, 최근에는 CPU 다이 자체에 직접 통합되는 형태로 발전했다. 이는 별도의 그래픽 카드(개별 GPU)를 필요로 하지 않아 시스템의 전력 소비, 발열, 비용 및 공간을 절감하는 장점을 제공한다. 통합 GPU는 기본적인 2D 그래픽 가속, 비디오 디코딩, 그리고 저사양 3D 그래픽 처리를 담당하여 일반적인 사무 업무, 웹 브라우징, 미디어 재생 등에 적합하다.

초기 통합 그래픽 솔루션은 성능이 매우 제한적이었으나, 기술 발전에 따라 그 성능이 크게 향상되었다. 특히 인텔의 HD 그래픽스, UHD 그래픽스, 아이리스 Xe 그래픽스 시리즈와 AMD의 APU에 내장된 Radeon 그래픽스, 그리고 애플 실리콘의 통합 GPU는 이전 세대의 엔트리급 개별 GPU에 필적하는 성능을 보여주기도 한다. 이들의 성능 향상은 더 많은 실행 유닛 또는 코어의 통합, 더 높은 동작 클럭, 그리고 시스템 메모리(RAM)와의 효율적인 대역폭 공유 기술 덕분이다.

통합 GPU의 주요 특징과 한계는 다음과 같다.

현대의 통합 GPU는 단순한 디스플레이 출력 장치를 넘어, 하드웨어 가속 비디오 인코딩/디코딩(예: H.264, HEVC), AI 추론 작업 지원, 그리고 GPGPU를 통한 간단한 병렬 계산 처리에도 활용된다. 이는 엣지 컴퓨팅 장치나 저전력 IoT 기기에서도 그래픽 및 컴퓨팅 성능이 요구될 때 중요한 역할을 한다.

개별 GPU는 메인보드의 확장 슬롯에 장착되는 독립형 그래픽 카드 형태를 지닌다. CPU와 별도의 PCB 위에 GPU 칩, 전용 비디오 메모리(VRAM), 전원 공급부 및 냉각 시스템이 통합되어 있다. 주로 PCI 익스프레스 슬롯을 통해 시스템과 연결되며, 모니터 출력 포트를 직접 제공한다. 높은 전력 소비와 발열을 수반하기 때문에 강력한 쿨링 솔루션과 별도의 전원 커넥터가 필요하다.

통합 GPU에 비해 월등한 연산 성능과 대용량의 전용 메모리를 갖추고 있어, 고해상도와 고프레임률의 3D 그래픽 렌더링에 필수적이다. 주로 고사양 PC 게임, 3D 모델링 및 렌더링, 영상 편집, 과학기술연산 등 전문적인 작업에 사용된다. 성능과 가격대는 보급형부터 고성능 엔트리, 그리고 최상위 플래그십 모델까지 매우 다양하게 구성된다.

개별 GPU 시장은 주로 NVIDIA의 지포스 시리즈와 AMD의 라데온 시리즈가 양분하고 있다. 주요 제품군은 다음과 같이 구분된다.

이러한 카드는 성능과 기능 면에서 지속적인 진화를 거듭하며, 레이 트레이싱이나 AI 업스케일링과 같은 최신 그래픽 기술을 구현하는 핵심 플랫폼 역할을 한다.

데이터센터 및 워크스테이션 GPU는 고성능 컴퓨팅, 인공지능 학습, 과학적 시뮬레이션, 전문적인 콘텐츠 제작 등 엔터프라이즈급 작업 부하를 처리하도록 설계된 제품군이다. 일반 소비자용 개별 GPU보다 훨씬 높은 연산 성능, 더 큰 메모리 용량, 향상된 안정성과 신뢰성, 그리고 ECC 메모리 지원이 특징이다. 또한 멀티 GPU 구성과 고대역폭 인터커넥트를 통한 대규모 병렬 확장을 위해 최적화되어 있다.

이들 GPU는 주로 NVIDIA의 Tesla (현재는 A100, H100 등의 데이터센터 GPU로 명칭 변경) 및 AMD의 인스팅트 시리즈와 같은 전용 라인업으로 제공된다. 워크스테이션 분야에서는 NVIDIA RTX A 시리즈나 AMD Radeon Pro 시리즈가 전문적인 CAD, 3D 렌더링, 비디오 편집 작업에 사용된다. 데이터센터용 GPU는 일반적으로 수동 냉각 방식의 블로워 타입 디자인을 채택하여 서버 랙에 고밀도로 장착할 수 있도록 하며, NVLink나 Infinity Fabric 같은 고속 상호 연결 기술을 지원하여 여러 GPU를 하나의 거대한 가속기로 결합한다.

주요 응용 분야는 다음과 같다.

이러한 GPU는 소프트웨어 스택 측면에서도 엔터프라이즈 환경에 맞춰진다. NVIDIA CUDA 플랫폼의 데이터센터용 라이브러리와 AMD ROCm 오픈 소스 플랫폼은 대규모 병렬 컴퓨팅 작업을 위한 도구와 프레임워크를 제공한다. 또한, 원격 관리, 모니터링, 다중 사용자 및 다중 가상 머신 간 GPU 리소스 분할을 지원하는 기능들이 포함되어 운영 효율성을 높인다.

NVIDIA는 개별 GPU 시장에서 가장 큰 점유율을 차지하는 선도 기업이다. 이 회사의 제품군은 주로 게이밍, 데이터센터, 전문가용 워크스테이션, 그리고 자율주행 등 다양한 시장을 목표로 세분화되어 있다.

게이밍 시장을 위한 주력 제품 라인은 지포스 시리즈이다. 이 시리즈는 성능과 가격대에 따라 등급이 구분된다. 예를 들어, RTX 40 시리즈에서는 RTX 4090이 최상위 모델이며, RTX 4080, RTX 4070, RTX 4060 등이 메인스트림 및 보급형 라인업을 구성한다. 각 모델은 레이 트레이싱과 AI 가속을 위한 전용 하드웨어인 RT 코어와 텐서 코어를 탑재하고, DLSS 기술을 지원한다. 이전 세대인 RTX 30 시리즈와 GTX 16 시리즈도 여전히 중요한 포지션을 차지한다.

데이터센터와 AI 연산 시장에서는 NVIDIA 테슬라 및 NVIDIA Hopper 아키텍처 기반의 제품군이 중심이다. H100, A100과 같은 가속기는 고성능 컴퓨팅과 대규모 머신러닝 모델 훈련에 사용된다. 전문가용 그래픽 작업을 위한 쿼드로 시리즈는 CAD, DCC 소프트웨어에 최적화된 드라이버와 안정성을 제공한다. 또한, 자율주행 플랫폼을 위한 NVIDIA 드라이브 시리즈와 로봇공학을 위한 NVIDIA Jetson 시리즈 등 임베디드 솔루션도 중요한 제품 포트폴리오를 이룬다.

AMD의 GPU 제품군은 Radeon 브랜드로 출시되며, 주로 게이밍 및 GPGPU 시장을 겨냥한다. 역사적으로 ATI 테크놀로지스를 인수하여 그래픽 사업부를 구성했으며, RDNA 및 GCN 아키텍처를 기반으로 한 제품 라인업을 보유하고 있다.

주요 게이밍 제품 라인은 다음과 같다.

데이터센터 및 워크스테이션 분야에서는 AMD 인스팅트 시리즈를 제공한다. 이 제품군은 CDNA 아키텍처를 사용하여 고성능 컴퓨팅과 머신러닝 워크로드에 최적화되어 있다. 대표적인 모델로는 AMD 인스팅트 MI300 시리즈가 있으며, CPU와 GPU를 단일 패키지에 통합한 APU 형태의 설계를 특징으로 한다.

소비자 시장에서 AMD는 FidelityFX Super Resolution과 같은 업스케일링 기술과 HYPR-RX 성능 향상 기능을 통해 경쟁력을 유지한다. 또한, AMD 프리싱크 기술을 통한 화면 티어링 방지 솔루션을 제공하며, 개방형 표준을 적극 활용하는 전략을 취하고 있다.

인텔은 주로 CPU 시장에서 강세를 보여왔으나, 통합 GPU 분야에서는 오랜 기간 동안 사실상의 표준을 구축해왔다. 대부분의 인텔 코어 프로세서에는 내장 그래픽인 인텔 HD 그래픽스 또는 인텔 아이리스 Xe 그래픽스가 포함되어, 기본적인 디스플레이 출력과 경량의 그래픽 작업을 처리해왔다. 그러나 2022년, 인텔은 고성능 게이밍 및 크리에이티브 시장을 목표로 한 독립형 GPU 제품군인 인텔 아크 시리즈를 출시하며 본격적으로 dGPU 시장에 진입했다. 초기 드라이버 및 호환성 문제를 겪었으나, 지속적인 소프트웨어 최적화를 통해 경쟁력을 강화하고 있다.

기타 제조사로는 퀄컴과 애플이 주목할 만하다. 퀄컴은 모바일 장치용 Adreno GPU로 유명하며, 스냅드래곤 시스템 온 칩의 핵심 요소로 자리 잡았다. 최근에는 Windows on ARM 노트북과 자동차 인포테인먼트 시스템을 위한 고성능 GPU 개발에도 주력하고 있다. 애플은 자사 Mac 컴퓨터와 iPad에 사용할 자체 설계 실리콘을 선보이며, 애플 M 시리즈 칩에 통합된 고성능 GPU를 탑재했다. 이 GPU는 메탈 API와 긴밀하게 통합되어 에너지 효율성과 크리에이티브 애플리케이션 성능에서 강점을 보인다.

또한, 이매지네이션 테크놀로지스는 PowerVR GPU 아키텍처로 유명하며, 주로 자동차, IoT, 임베디드 디스플레이와 같은 특수 분야에 공급한다. 이들 제조사는 NVIDIA와 AMD가 주도하는 고성능 게이밍 및 데이터센터 시장과는 차별화된 시장에서 경쟁하거나, 새로운 시장을 개척하며 GPU 생태계의 다양성을 만들어내고 있다.

레이 트레이싱은 빛의 물리적 거동을 시뮬레이션하여 사실적인 조명, 그림자, 반사, 굴절 효과를 생성하는 컴퓨터 그래픽 렌더링 기법이다. 이 기술은 가상의 광선을 카메라(시점)에서 발사하여 장면 내 물체와의 상호작용을 추적하는 방식으로 작동한다. 광선이 물체에 부딪히면, 그 물체의 표면 속성에 따라 광선이 반사, 굴절 또는 흡수되며, 이 과정이 여러 번 반복되어 최종 픽셀의 색상값이 결정된다. 이는 기존의 래스터화 기반 렌더링이 미리 계산된 정보와 근사치에 의존하는 것과 달리, 실시간으로 빛의 경로를 계산함으로써 현실에 가까운 시각적 결과를 만들어낸다.

초기에는 영화와 같은 오프라인 렌더링에만 사용되던 기술이었으나, NVIDIA가 2018년 RT 코어를 탑재한 튜링 아키텍처 GPU를 출시하면서 실시간 레이 트레이싱의 상용화 시대가 열렸다. RT 코어는 광선과 삼각형(물체의 기본 도형)의 교차 검사라는 특화된 연산을 가속화하여, 순수 스트림 프로세서만으로는 처리하기 어려운 실시간 성능을 가능하게 했다. 이후 AMD도 RDNA 2 아키텍처에서 레이 트레이싱 가속 기능을 도입하며 경쟁에 합류했다.

실시간 레이 트레이싱의 주요 렌더링 효과는 다음과 같다.

이러한 효과는 그래픽의 현실감을 극적으로 높이지만, 엄청난 계산량을 요구한다. 따라서 완전한 레이 트레이싱 렌더링보다는 기존 래스터화 기법과 혼용하거나, DLSS나 FSR 같은 AI 업스케일링 기술을 결합해 성능 부담을 줄이는 하이브리드 렌더링 방식이 일반적이다. 레이 트레이싱 기술은 게임을 넘어 건축 시각화, 영화 제작, 자동차 디자인 등 다양한 크리에이티브 및 시뮬레이션 분야에서 사실적인 가상 환경을 구축하는 핵심 도구로 자리 잡고 있다.

GPU의 AI 가속은 인공지능, 특히 딥 러닝 모델의 추론 및 학습 작업을 가속화하기 위해 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하는 기술이다. 초기에는 GPGPU를 통해 범용 계산에 활용되던 GPU가, 텐서 코어나 매트릭스 코어와 같은 전용 하드웨어 유닛의 등장으로 AI 워크로드에 특화된 성능과 효율을 제공하게 되었다.

주요 응용 사례로는 NVIDIA의 DLSS와 AMD의 FSR이 있다. 두 기술 모두 게임의 렌더링 성능을 높이기 위해 AI를 활용하지만, 접근 방식에 차이가 있다. DLSS는 초해상도 기술로, 게임 엔진에서 생성된 저해상도 이미지를 신경망을 통해 고해상도로 업스케일링한다. 이 신경망은 NVIDIA의 슈퍼컴퓨터에서 수천 개의 고품질 이미지로 학습되며, RTX 시리즈 GPU에 내장된 텐서 코어에서 구동된다. 반면, FSR은 주로 공간 업스케일링 알고리즘에 기반하며, 초기 버전은 AI 모델을 사용하지 않았다. 이후 FSR 2.0부터는 시간적 데이터를 활용하는 알고리즘으로 발전했으나, 여전히 범용 셰이더 코어에서 실행되어 다양한 GPU 브랜드에서 호환성을 제공하는 것이 특징이다[4].

AI 가속 기술은 게임 분야를 넘어 과학 연구, 자율 주행, 콘텐츠 생성 등 다양한 분야로 확장되고 있다. 예를 들어, 딥러닝 슈퍼 샘플링은 의료 영상 분석이나 과학적 시뮬레이션의 데이터 처리 속도를 높이는 데에도 응용될 수 있다. 이러한 발전은 GPU를 범용 연산 가속기에서 AI 시대의 핵심 전용 가속기로 진화시키는 중요한 동력이 되고 있다.

GPU 가상화는 하나의 물리적 GPU를 여러 개의 가상 머신이나 사용자가 공유할 수 있도록 하는 기술이다. 하이퍼바이저나 특수한 드라이버를 통해 GPU 리소스를 분할하고 각 가상 환경에 할당한다. 초기에는 단순한 화면 출력 공유에 가까웠지만, 현재는 vGPU (가상 GPU) 기술을 통해 각 가상 머신이 물리적 GPU의 성능을 직접적으로, 격리된 상태로 활용할 수 있다. 이는 데이터센터와 클라우드 환경에서 GPU 자원의 효율적인 활용과 보안 관리를 가능하게 한다.

클라우드 컴퓨팅 분야에서는 GPU as a Service 형태로 서비스가 제공된다. 사용자는 고성능 GPU가 탑재된 원격 서버를 필요할 때마다 임대하여 머신러닝 모델 학습, 3D 렌더링, 과학적 시뮬레이션 등 고연산 작업을 수행한다. 주요 클라우드 제공자들은 NVIDIA의 가상화 기술을 기반으로 한 인스턴스나, AMD 및 자체 개발 솔루션을 통해 다양한 등급의 GPU 컴퓨팅 서비스를 제공한다.

이러한 기술의 발전으로, 고가의 GPU 하드웨어를 직접 구매 및 유지 관리할 필요 없이, 유연하게 컴퓨팅 자원을 확장하거나 프로젝트별로 최적의 성능을 임대할 수 있는 환경이 조성되었다. 특히 대규모 인공지능 모델 학습이나 주기적인 렌더링 작업이 필요한 기업과 연구기관에게 필수적인 인프라가 되었다.

GPU는 현대 게이밍 및 엔터테인먼트 산업의 핵심 구성 요소이다. 고성능 개별 GPU는 실시간으로 복잡한 3차원 그래픽을 렌더링하여 게임의 시각적 충실도를 결정한다. 이는 고해상도 텍스처, 복잡한 조명과 그림자, 수많은 폴리곤으로 구성된 디테일한 캐릭터와 환경을 실시간으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 게임의 그래픽 품질과 프레임률은 주로 GPU의 성능에 직접적으로 좌우된다.

최근 게임 그래픽 기술의 발전은 GPU의 새로운 기능과 밀접하게 연관되어 있다. 레이 트레이싱은 빛의 물리적 거동을 시뮬레이션하여 사실적인 반사, 굴절 및 그림자 효과를 제공하는 기술이다. 이는 NVIDIA의 RT 코어와 같은 전용 하드웨어 가속을 통해 구현된다. 또한, AI 가속 기술을 활용한 DLSS 또는 FSR과 같은 업스케일링 기술은 낮은 해상도로 렌더링한 이미지를 인공지능으로 고해상도로 복원하여 성능을 크게 향상시키면서도 시각적 품질을 유지한다.

게임 이외의 엔터테인먼트 분야에서도 GPU의 역할은 확대되고 있다. 고해상도 비디오 스트리밍의 디코딩과 업스케일링, 가상 현실과 증강 현실 콘텐츠의 실시간 렌더링, 그리고 실시간 방송 시 그래픽 오버레이와 인코딩 처리에 GPU가 광범위하게 사용된다. 특히 방송 분야에서는 NVENC와 같은 GPU 내장 인코더가 CPU 부하를 줄이면서 고품질의 실시간 인코딩을 가능하게 한다.

이러한 기술 발전은 게임 개발자에게 더욱 풍부한 표현 도구를 제공하며, 최종 사용자에게는 이전에 불가능했던 수준의 몰입형 경험을 선사한다. 결과적으로 GPU는 단순한 그래픽 출력 장치를 넘어, 현대 디지털 엔터테인먼트 경험을 구축하는 플랫폼으로 진화하였다.

GPU는 과학 연구 및 시뮬레이션 분야에서 고성능 컴퓨팅의 핵심 요소로 자리 잡았다. 이는 GPU의 병렬 처리 능력이 대규모 수치 계산에 매우 적합하기 때문이다. 천체물리학에서는 은하 형성 시뮬레이션, 기후 모델링에서는 지구 기후 시스템의 복잡한 연산, 유체역학에서는 공기 흐름이나 연소 과정 분석 등에 GPU가 광범위하게 활용된다. 슈퍼컴퓨터의 연산 노드에도 수천 개의 GPU가 탑재되어, 기존 CPU만으로는 수개월이 걸리던 계산을 수일 만에 완료하는 성과를 낸다.

의학 및 생명과학 분야에서도 GPU의 역할은 지대하다. 단백질 접힘 시뮬레이션은 알츠하이머병이나 파킨슨병과 같은 질병 연구의 기초를 제공하며, 유전체 분석은 방대한 DNA 서열 데이터를 빠르게 처리하는 데 GPU 가속을 사용한다. 또한, 의료 영상 처리에서 MRI나 CT 스캔 데이터의 3차원 재구성 및 실시간 렌더링은 GPU 없이는 실현하기 어려운 기술이다.

다양한 과학 분야에서의 GPU 활용 예는 다음 표와 같다.

이러한 연구 활동은 GPGPU 프로그래밍 모델의 발전과 함께 확대되었다. 과학자들은 FORTRAN, C++, Python과 같은 언어와 CUDA, OpenCL, HIP 등의 플랫폼을 결합해 기존 시뮬레이션 코드를 가속화한다. 결과적으로, GPU는 실험적 접근이 어렵거나 비용이 매우 높은 극한 조건의 현상을 컴퓨터 내에서 구현하고 분석하는 데 필수적인 도구가 되었다.

머신러닝과 인공지능 분야는 현대 GPU의 가장 중요한 응용 분야 중 하나로 자리 잡았다. 초기에는 그래픽 처리 장치가 주로 3D 렌더링을 위해 설계되었으나, 그 핵심인 대규모 병렬 처리 능력이 행렬 연산과 신경망 학습에 매우 적합하다는 점이 발견되면서 혁신적인 변화가 시작되었다. GPU는 CPU에 비해 수천 개의 간단한 코어를 통해 동시에 많은 양의 데이터를 처리할 수 있어, 딥러닝 모델의 학습과 추론 과정을 획기적으로 가속시킨다.

GPU 가속은 인공신경망의 학습 시간을 기존 대비 수백 배에서 수천 배까지 단축시켰다. 이는 합성곱 신경망이나 트랜스포머와 같은 복잡한 모델 구조의 실용화를 가능하게 한 핵심 동력이다. 주요 AI 연구 및 상용화를 선도하는 기업들은 대규모 GPU 클러스터를 구축하여 모델을 학습시키고 있다. NVIDIA는 이 시장을 선도하며 CUDA 플랫폼과 텐서 코어 같은 전용 하드웨어를 도입했고, AMD 역시 ROCm 소프트웨어 스택과 매트릭스 코어로 대응하고 있다.

GPU의 AI 작업은 주로 두 가지 단계, 즉 모델 '학습'과 '추론'으로 나뉜다. 학습 단계는 방대한 데이터셋으로 모델을 훈련시키는 계산 집약적 과정이며, 고성능 데이터센터용 GPU가 주로 사용된다. 반면 추론 단계는 학습된 모델을 실제 서비스에 적용하여 결과를 생성하는 과정으로, 에지 디바이스나 클라우드 서버에서 보다 다양한 등급의 GPU가 활용된다. 아래 표는 두 단계의 주요 특징을 비교한다.

이러한 발전으로 인해 GPU는 AI 혁명의 물리적 기반이 되었으며, 생성형 AI, 대규모 언어 모델, 자율 주행, 의료 영상 분석 등 무수한 첨단 응용 분야의 실현을 뒷받침하고 있다.

크리에이티브 및 디자인 분야는 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 복잡한 시각적 작업을 실시간으로 처리하는 핵심 응용 분야 중 하나이다. 이 분야는 3D 모델링, 영상 편집, 시각 효과, 건축 시각화, 제품 디자인 등 광범위한 작업을 포함한다. 고성능 GPU는 이러한 소프트웨어에서 렌더링, 시뮬레이션, 필터 적용 등의 작업 속도를 획기적으로 향상시켜 창작자의 워크플로우를 가속화한다.

주요 크리에이티브 소프트웨어들은 GPU 가속을 적극적으로 활용한다. 예를 들어, 오토데스크 마야나 블렌더 같은 3D 애니메이션 툴은 뷰포트에서의 실시간 조작과 최종 레이 트레이싱 렌더링 모두에서 GPU의 성능을 의존한다. 어도비 애프터 이펙트나 다빈치 리졸브 같은 영상 편집 및 색보정 소프트웨어도 효과 적용, 트랜스코딩, 노이즈 제거 과정에서 GPU의 병렬 연산 능력을 사용하여 처리 시간을 단축한다. CAD 소프트웨어 역시 복잡한 어셈블리 모델을 실시간으로 회전하고 와이어프레임을 표시할 때 GPU의 성능이 결정적이다.

이러한 작업을 위해 전문가들은 종종 NVIDIA Quadro(현 NVIDIA RTX A 시리즈)나 AMD Radeon Pro 같은 워크스테이션용 GPU를 선택한다. 이 제품들은 일반 게이밍 GPU와 비교해 특정 프로페셔널 애플리케이션에 대한 검증된 드라이버 안정성, 더 큰 비디오 메모리, 그리고 ECC 메모리 지원 등의 기능을 제공하여 대용량 데이터를 다루는 크리에이티브 작업에서 신뢰성을 보장한다[5]. 결과적으로, GPU는 단순한 그래픽 출력 장치를 넘어, 디지털 콘텐츠 창작의 생산성을 결정하는 핵심 연산 엔진 역할을 한다.

GPU의 성능을 평가하는 지표는 크게 연산 성능, 메모리 성능, 그리고 실제 응용 프로그램에서의 성능으로 나눌 수 있다. 각 지표는 GPU의 설계 목적과 사용 사례에 따라 중요도가 달라진다.

연산 성능을 나타내는 대표적인 지표로는 FLOPS(초당 부동소수점 연산 횟수)가 있다. 이는 주로 과학 계산이나 인공지능 학습과 같은 고성능 컴퓨팅 작업의 이론적 성능을 측정한다. 텐서 코어나 RT 코어와 같은 전용 하드웨어 유닛의 존재와 성능도 중요한 평가 요소가 된다. 메모리 성능은 대역폭(GB/s)과 지연 시간으로 평가되며, 대용량 데이터를 빠르게 처리해야 하는 작업에 핵심적이다. 메모리 용량(GB) 역시 고해상도 텍스처를 사용하는 게임이나 대규모 데이터셋을 다루는 모델 학습에서 성능을 좌우하는 주요 요소이다.

실제 응용 성능은 벤치마크 소프트웨어나 게임을 통해 측정된다. 게이밍 분야에서는 초당 프레임 수(FPS)가 가장 직관적인 지표이며, 평균 FPS, 1% 로우 프레임, 프레임 타임의 일관성이 실제 체감 성능을 평가한다. 크리에이티브 작업에서는 3D 렌더링이나 비디오 인코딩 소프트웨어의 작업 완료 시간이 중요한 기준이 된다. 또한, 성능 대비 전력 효율(성능 per 와트)은 모바일 장치나 데이터센터 운영 비용 관점에서 점차 중요해지고 있는 지표이다.

GPU의 성능을 객관적으로 측정하고 비교하기 위해 다양한 벤치마크 도구가 사용된다. 이러한 도구는 일반적으로 특정 워크로드(예: 게임 장면 렌더링, 컴퓨트 작업 실행)를 실행하고, 초당 프레임 수(FPS), 작업 완료 시간, 전력 소비량 등의 지표를 기록하여 점수화한다.

주요 벤치마크 도구는 다음과 같이 분류할 수 있다.

벤치마크 결과는 테스트 환경(드라이버 버전, 운영체제, 시스템 사양)에 크게 영향을 받기 때문에, 공정한 비교를 위해서는 가능한 한 동일한 조건에서 수행된 결과를 참고해야 한다. 또한, 단일 벤치마크 점수보다는 사용 목적에 맞는 여러 도구의 결과를 종합적으로 검토하는 것이 바람직하다.

GPU 시장은 장기간 NVIDIA와 AMD의 양강 구도가 지속되어 왔다. 특히 고성능 개별 GPU 및 데이터센터 시장에서 엔비디아의 점유율이 압도적이다. 이는 CUDA 생태계와 텐서 코어를 활용한 AI 가속 분야에서의 선점 효과가 크게 작용한 결과이다. AMD는 Radeon 제품군을 통해 게이밍 시장에서 경쟁력을 유지하며, 인피니티 캐시와 같은 자체 기술을 발전시키고 있다.

2020년대 초반부터 Intel이 Arc 시리즈로 개별 GPU 시장에 재진입하면서 경쟁 구도에 새로운 변수가 추가되었다. 인텔은 초기에는 주로 중저가 제품 라인에 집중했으나, 기술을 축적하며 점진적으로 제품 포트폴리오를 확장하고 있다. 이로 인해 게이밍 및 크리에이티브 워크스테이션 시장에서 선택지가 다양해지는 효과가 나타났다.

시장 부문별로 경쟁 양상은 뚜렷하게 차이를 보인다. 데이터센터 및 AI 시장은 엔비디아의 독주 상태에 가깝다. 반면, 개인용 컴퓨터의 게이밍 GPU 시장은 상대적으로 경쟁이 치열한 편이다. 여기에는 AMD의 Ryzen 프로세서와 GPU를 결합한 APU의 성장도 영향을 미쳤다. 모바일 및 통합 GPU 시장에서는 Apple이 자체 설계한 Apple Silicon SoC의 성능 향상으로 주목받고 있다.

클라우드 게이밍과 가상 워크스테이션 서비스의 확대는 GPU 공급 방식에도 변화를 주고 있다. 사용자가 직접 고성능 GPU를 구매하는 대신 클라우드 서비스를 구독하는 형태가 늘어나면서, AWS, Google Cloud, Microsoft Azure 같은 클라우드 제공업체들의 GPU 수요가 중요한 시장 동력으로 부상했다. 이들은 주로 엔비디아의 데이터센터용 GPU를 대량으로 도입하지만, 점차 AMD와 인텔의 제품도 선택지를 고려하고 있다[6].

차세대 GPU의 발전은 단순한 성능 향상을 넘어 병렬 처리의 효율성 극대화와 전력 효율 개선, 그리고 AI와의 융합에 초점을 맞추고 있다. 칩렛 설계와 고대역폭 메모리의 결합은 물리적 크기와 생산 수율의 한계를 극복하면서도 메모리 대역폭을 획기적으로 높이는 핵심 기술로 자리 잡았다. 또한, 광추적과 같은 고사양 렌더링 기술의 실시간 적용을 위해 전용 RT 코어와 AI 가속기의 역할은 더욱 중요해지고 있으며, 신경망 가속은 그래픽 업스케일링을 넘어 애플리케이션 전반의 성능과 효율을 혁신하는 기반이 되고 있다.

향후 발전 방향은 클라우드 게이밍과 메타버스와 같은 새로운 컴퓨팅 패러다임에 대응하는 형태로 진화할 전망이다. 이를 위해 가상화 기술과 저지연 스트리밍을 위한 하드웨어적 지원이 강화되고 있으며, 양자 컴퓨팅 연구와의 접점에서 GPU가 양자 시뮬레이션의 가속기 역할을 수행하는 연구도 진행 중이다. 한편, 반도체 공정 미세화의 물리적 한계가 가시화됨에 따라, 3D 적층 기술과 새로운 소재(예: 실리콘 카바이드)를 활용한 패키징 혁신이 성능과 전력 효율을 동시에 개선할 차세대 솔루션으로 주목받고 있다.