GPU 메모리 CPU 메모리 다름? 완전 별개?

네, GPU 메모리와 CPU 메모리는 완전히 별개입니다. 다음은 두 메모리의 주요 차이점입니다:

역할과 위치:

CPU 메모리 (RAM): 주로 시스템에서 실행되는 모든 일반적인 작업을 처리하는 데 사용됩니다. CPU가 프로그램을 실행할 때 데이터를 처리하고, 시스템 전체에서 사용되는 임시 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.
GPU 메모리 (VRAM): 그래픽 처리 장치(GPU)가 필요한 데이터를 저장하는 공간입니다. 딥러닝 모델 학습 시에는 주로 모델 가중치, 입력 데이터, 중간 결과 등이 저장됩니다.
용량:

CPU 메모리는 일반적으로 수 GB에서 수십 GB까지 용량이 큽니다.
GPU 메모리는 상대적으로 적습니다(보통 4GB에서 24GB 정도). 최신 고성능 GPU는 더 큰 메모리를 갖추고 있지만, 여전히 CPU 메모리보다 작습니다.
연결과 사용:

CPU와 GPU는 서로 다른 메모리 풀을 가지고 있기 때문에, 데이터를 GPU로 전송하려면 명시적으로 메모리 전송이 필요합니다. PyTorch나 TensorFlow 같은 라이브러리에서 tensor.to('cuda') 같은 명령어를 사용하는 이유가 여기에 있습니다.
GPU 메모리에 올라가는 데이터는 CPU에서 준비되며, CPU에서 데이터를 GPU로 보내는 데 시간이 걸릴 수 있습니다.
메모리 관리:

CPU는 운영체제에서 자동으로 메모리 관리를 처리합니다.
GPU 메모리는 사용자가 명시적으로 할당하고 해제해줘야 하며, 그렇지 않으면 메모리 누수가 발생할 수 있습니다.
속도:

GPU 메모리는 대규모 병렬 처리를 지원하도록 설계되었으며, 메모리 대역폭이 높아 그래픽 및 과학 계산에 최적화되어 있습니다.
CPU 메모리는 상대적으로 속도가 느리지만 다양한 일반적인 작업을 처리할 수 있습니다.
따라서 GPU와 CPU는 각자의 메모리를 관리하고, 서로 독립적으로 동작합니다. 다만, GPU에서 연산을 하려면 CPU 메모리에 있던 데이터를 GPU 메모리로 전송해야 하며, 이때 전송 속도나 데이터 크기에 따라 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.