CS | CPU vs GPU

🥔 CPU란? (Central Processing Unit)

CPU는 컴퓨터의 두뇌다. 대부분의 일반적인 연산, 제어 흐름, 입출력 작업 등을 담당한다.

✅ 특징

• 소수의 코어 (2~16개)

• 복잡한 명령 처리 능력 (branch, jump 등)

• 직렬 처리에 최적화

• 낮은 지연시간(Latency)에 초점

| CPU는 빠르게 다양한 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점을 가진다.

🥔 GPU란? (Graphics Processing Unit)

GPU는 본래 그래픽 처리용으로 만들어졌지만, 현재는 병렬 연산에 특화된 범용 연산 유닛(GPGPU)으로 발전했다.

✅ 특징

• 수백~수천 개의 코어 (ex. 3070: 5888 CUDA cores)

• 단순 연산의 대량 병렬 처리에 특화

• 높은 처리량(Throughput)에 초점

• 딥러닝, 과학 계산, 영상 처리 등에 강점

| GPU는 같은 연산을 수천 개 병렬로 돌리는 데 탁월하다.

🥔 비교 요약표

항목	CPU	GPU
목적	범용 연산 (General-purpose)	병렬 연산 (Parallel processing)
코어 개수	적음 (2~16)	많음 (수백~수천)
처리 방식	직렬 처리 (Sequential)	병렬 처리 (Parallel)
강점	빠른 응답, 다양한 명령 처리	대량의 동일한 연산 반복 처리
활용 분야	OS, 웹 브라우저, 게임 로직	그래픽 렌더링, 딥러닝, 시뮬레이션 등
지연 시간	낮음	높을 수 있음
처리량	낮음	높음

🥔 언제 CPU를? 언제 GPU를?

상황	적합한 프로세서
조건문, 로직 분기, 입출력 중심 연산	✅ CPU
대용량 이미지 처리, 행렬 곱, 딥러닝	✅ GPU
웹 서버, DB 관리, 시스템 제어	✅ CPU
과학 시뮬레이션, 머신러닝 모델 학습	✅ GPU

최근 시스템은 CPU와 GPU를 조합해서 사용한다.

• CPU -> 작업 분배, 로직 처리
• GPU -> 병렬 연산 수행