자 다섯번째 키워드인 GPGPU를 알아보겠다.

GPGPU 라는건 대충 단어만 보면 GPU를 연상시킨다.
하지만 들어본적도 없고, 사용도 당연히 해보지 않았기 때문에 지금부터 알아 볼 것이다.

GPGPU가 뭐에요?

위 사진은 GPU의 이미지를 가져왔다.

우선 GPGPU는 "General-Purpose Computing on Graphics Processing Units" 의 약자로,
그래픽 처리 장치인 GPU를 사용하여 일반적인 컴퓨팅 작업을 수행하는 기술을 의미한다.
이 기술은 GPU의 병렬처리 능력을 활용하여 복잡한 계산 작업을 가속화하고 성능을 향상 시킨다고 한다.

GPGPU를 사용하면 CPU만을 사용하는 것보다 빠른 계산 속도를 얻을 수 있으며, 이는 대량의 데이터를 처리하거나
병렬 처리가 필요한 작업에서 특히 유용하다고 한다.
GPGPU는 GPU를 사용하여 일반적인 컴퓨팅 작업을 가속화하고 효율화하는 기술이다.

이해한 바로는 GPU의 장점을 활용하여 많은 연산이 들어가는 기술에 접목하여 사용하는 기술로 이해가 된다.

자 그러면 어느 분야에서 사용이 되는지 알아보았다.

GPGPU는 어디서 쓰이나요?

다양한 자료들을 찾아본 결과 크게 5가지로 알아보았다.

1. 고성능 계산: 과학 및 엔지니어링 분야에서 수치 시뮬레이션, 복잡한 모델링 및 시뮬레이션, 대규모 데이터 처리 등에
   GPGPU를 사용하여 계산 속도 향상

2. 기계 학습 및 딥 러닝: 딥 러닝 알고리즘은 대량의 데이터와 복잡한 연산을 필요하는데, GPGPU를 사용하여
   이러한 연산을 가속화하면 학습 및 추론 속도 향상

3. 빅 데이터 처리: 대규모 데이터 집합을 처리하고 분석하는 데 GPGPU를 사용하여 병렬 처리를 통해 처리 시간단축

4. 암호 해독 및 보안: 암호 해독, 해시 함수, 보안 알고리즘 등과 관련된 작업에서 GPGPU를 사용하여
   더 빠른 암호 해독 및 보안 처리 수행

5. 가상 현실 및 시뮬레이션: 가상 현실 환경 및 시뮬레이션에서는 실시간 그래픽 렌더링 및 물리적 모델링을 위해
   GPGPU를 활용하여 현실적인 경험 제공

정리를 하자면 다양한 영역에서 성능을 향상 시키고 효율성을 극대화 하기 위해 사용되는 것 같다.

GPU와의 차이점은 뭐에요?

우선 이것을 설명하려면 GPU가 뭘하는 장치인지 알아야 하는데, 그래픽처리를 위한 장치라고 생각하면 된다.

차이점은 목적을 보면 뚜렷하게 알 수 있다.

• GPU: 주로 그래픽 처리를 위해 설계되었다. 3D 그래픽 렌더링, 비디오 디코딩, 게임 그래픽 처리 등과 같은 그래픽 관련 작업에 중점을 둔다.

• GPGPU: 반면에 일반용 컴퓨팅을 위한 그래픽 처리 장치로, 복잡한 계산 작업을 수행하기 위해 사용된다. 이들은 데이터 병렬 처리, 과학 및 엔지니어링 응용 프로그램, 기계 학습, 딥 러닝 등의 작업에 중점을 둔다.

결론 - 느낀 점

각각 키워드를 공부하며 새로움을 느끼게 된다.
'오 이런게 있어?', '아 이런데서 쓰이는 거구나' 하면서 새롭게 알게되는것이 재밌고 흥미롭다.
물론 내가 이해한 정보나 인터넷의 정보가 일부분 틀릴 수 있는데, 이런 기술들을 알고 다가가는 것 자체가 재미있어서
꾸준히 글을 이어 나갈 것 같다.