CPU와 GPU의 차이점

CPU

CPU의 구성

1. 연산 논리 장치 (ALU, Arithmetic Logic Unit):
   ALU는 CPU에서 기본적인 산술 및 논리 연산을 수행하는 핵심 구성 요소입니다. 이 장치는 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등의 사칙연산 뿐만 아니라, AND, OR, NOT 등의 논리 연산도 처리합니다. ALU는 컴퓨터가 명령을 실행할 때 필요한 계산을 담당하며, 모든 연산 작업의 중심에 위치합니다.

2. 제어 장치 (CU, Control Unit):
   제어 장치는 CPU의 "뇌" 역할을 하며, 프로그램 명령어를 해석하고 실행을 지시하는 역할을 합니다. CU는 CPU의 다른 구성 요소와 시스템 메모리 간의 데이터 흐름을 관리하며, 특정 작업을 수행하기 위해 필요한 데이터와 명령어를 올바르게 조정하고 전달합니다. 이는 CPU가 명령어를 순차적으로 처리하고, 시스템 전체가 조화롭게 동작하도록 하는 데 필수적입니다.

3. 레지스터:
   레지스터는 CPU 내부에서 데이터를 임시로 저장하는 매우 고속의 메모리 공간입니다. 연산에 필요한 데이터와 명령어의 주소를 저장하며, 이 데이터는 매우 빠른 속도로 접근할 수 있어 CPU의 처리 효율성을 크게 향상시킵니다. 레지스터는 작은 용량을 가지지만, CPU가 가장 자주 참조하는 중요한 데이터를 저장하는 중요한 역할을 합니다.

4. 캐시 메모리:
   캐시 메모리는 자주 사용되는 데이터를 일시적으로 저장하여 CPU의 접근 속도를 향상시키는 역할을 합니다. CPU와 메인 메모리 간의 속도 차이를 줄이기 위해 설계된 이 메모리는 L1, L2, L3의 세 가지 레벨로 구분됩니다.

• L1 캐시는 CPU 코어에 가장 가까이 위치하여, 가장 빠른 속도로 데이터를 제공할 수 있습니다.
• L2 캐시는 L1 캐시보다 약간 느리지만, 더 많은 데이터를 저장할 수 있습니다.
• L3 캐시는 여러 코어가 공유하는 캐시로, 가장 큰 용량을 가지며, CPU와 메인 메모리 간의 데이터 전송 속도를 높이는 데 중요한 역할을 합니다.

CPU 명령어 처리 과정 설명

1. 명령어 페치 (Fetch):
   명령어 페치는 CPU가 메모리에서 실행할 명령어를 가져오는 단계입니다. 이 단계에서 프로그램 카운터(Program Counter, PC)는 다음에 실행할 명령어의 메모리 주소를 가리킵니다. CPU는 프로그램 카운터가 가리키는 위치에서 명령어를 가져오고, 이후 프로그램 카운터는 자동으로 다음 명령어의 주소를 가리키도록 증가합니다. 이 과정은 CPU가 순차적으로 명령어를 처리할 수 있도록 해줍니다.

2. 명령어 해석 (Decode):
   명령어가 페치된 후, CPU는 해당 명령어를 해석하여 어떤 작업을 수행할지 결정합니다. 제어 장치(Control Unit)는 이 명령어를 해석하고, 명령어가 요구하는 작업을 수행하기 위해 필요한 연산을 준비합니다. 이 단계에서 명령어의 종류(예: 산술 연산, 메모리 접근, 제어 흐름 명령 등)와 필요한 자원(ALU, 레지스터, 메모리 등)을 파악합니다.

3. 명령어 실행 (Execute):
   명령어가 해석된 후, ALU(Arithmetic Logic Unit)는 명령어에 따라 실제 연산을 수행합니다. 예를 들어, 산술 연산 명령어라면 덧셈, 뺄셈 등의 연산이 ALU에서 실행됩니다. 이 단계에서 CPU는 명령어에 지정된 작업을 실행하며, 필요한 경우 메모리나 레지스터에서 데이터를 가져와 연산에 사용합니다.

4. 결과 저장 (Writeback):
   연산이 완료되면, 그 결과는 레지스터나 메모리에 저장됩니다. Writeback 단계에서 CPU는 연산 결과를 적절한 위치에 기록하며, 다음 명령어를 실행하기 위해 준비합니다. 또한, 프로그램 카운터는 다음에 실행할 명령어를 가리키도록 업데이트됩니다. 이 과정은 명령어 처리의 마지막 단계로, CPU가 연속적인 작업을 처리할 수 있도록 도와줍니다.

GPU

• 기초
  https://makenow90.tistory.com/62

• 작동원리

CPU와 GPU의 차이

구분	CPU	GPU
주요 역할	일반적 연산작업 및 제어	그래픽 렌더링 및 병렬 연산
연산 유형	직렬 연산 (순차적으로)	병렬 연산 (동시에 여러 개의 연산)
코어 수	일반적으로 4~16개	수백 ~ 수천 개 이상
클럭 속도	높음 (3~5 GHz)	상대적으로 낮음 (1~2 GHz)
처리 효율성	고속 직렬 연산에 최적화, 복잡한 연산 및 제어에 효과적	병렬 연산에 최적화, 단순 연산을 대규모로 처리
발열	발열량 상대적으로 적음	발열이 많음, 고성능 냉각 시스템 필요
사용 사례	운영체제 실행, 애플리케이션 실행, 시스템 제어 및 관리	3D 그래픽 렌더링, 머신 러닝 및 딥러닝, 비디오 처리 및 게임

차이가 생기는 구조적 이유

1. 코어 구성 및 설계

   • CPU:

     • 소수의 고성능 코어: CPU는 일반적으로 소수의 매우 강력한 코어(보통 416개)를 가지고 있습니다. 각 코어는 복잡한 작업을 처리할 수 있도록 설계되어 있으며, 높은 클럭 속도(35 GHz)로 작동합니다.
     • 복잡한 제어 로직: CPU 코어는 각종 제어 로직과 분기 예측, 파이프라인 등 복잡한 연산과 제어를 수행할 수 있는 기능을 갖추고 있습니다. 이는 직렬 처리에 적합하며, 복잡한 명령어 세트와 다양한 작업을 효율적으로 처리할 수 있도록 합니다.
     • 큰 캐시 메모리: CPU는 L1, L2, L3 캐시와 같은 다층 캐시 메모리를 갖추고 있어, 자주 사용되는 데이터를 매우 빠르게 접근할 수 있습니다. 이는 직렬 작업을 빠르게 처리하는 데 기여합니다.

   • GPU:

     • 수많은 단순 코어: GPU는 수백에서 수천 개의 단순한 코어로 구성됩니다. 각 코어는 비교적 단순한 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되어 있으며, 낮은 클럭 속도(1~2 GHz)로 작동합니다.
     • 병렬 처리에 최적화된 구조: GPU의 코어는 매우 간단한 제어 로직을 가지고 있으며, 동시에 많은 연산을 병렬로 처리할 수 있도록 최적화되어 있습니다. 이러한 구조는 대규모 데이터 세트나 반복적인 계산 작업에서 높은 성능을 발휘합니다.
     • 메모리 대역폭: GPU는 고속 메모리(GDDR 메모리)를 사용하여 대량의 데이터를 빠르게 전송하고 처리할 수 있습니다. 이는 그래픽 처리나 병렬 계산에서 중요한 역할을 합니다.

2. 연산 및 처리 방식

   • CPU:

     • 직렬 연산에 강점: CPU는 순차적으로 명령어를 처리하며, 복잡한 제어 흐름을 관리하는 데 뛰어납니다. 이는 운영체제 관리, 애플리케이션 실행, 시스템 제어와 같은 다양한 작업에서 중요한 역할을 합니다.
     • 멀티태스킹: CPU는 여러 작업을 빠르게 전환하며 처리하는 멀티태스킹에 최적화되어 있습니다. 이는 제한된 수의 코어에서 다양한 종류의 작업을 효율적으로 처리하는 데 적합합니다.

   • GPU:

     • 병렬 연산에 강점: GPU는 대규모 병렬 연산에 특화되어 있습니다. 수천 개의 코어가 동시에 연산을 수행할 수 있어, 이미지 렌더링, 딥러닝 모델 학습, 과학 계산 등에서 매우 높은 성능을 발휘합니다.
     • 동일한 연산의 반복 처리: GPU는 동일한 연산을 대량의 데이터에 반복적으로 수행해야 하는 작업에서 특히 유리합니다. 이는 머신 러닝, 그래픽 처리, 비디오 인코딩 등에서 병렬 연산을 통해 성능을 극대화합니다.

3. 응용 분야의 차이

   • CPU:

     • CPU는 복잡한 연산, 제어 흐름 관리, 멀티태스킹이 필요한 작업에 적합합니다. 운영체제, 애플리케이션 실행, 웹 브라우징, 데이터베이스 관리 등 다양한 일반적인 컴퓨팅 작업에서 사용됩니다.

   • GPU:

     • GPU는 대규모 데이터 처리, 그래픽 렌더링, 딥러닝 모델 학습 등 병렬 처리 능력이 필요한 작업에 적합합니다. 특히, 딥러닝에서의 행렬 곱셈, 벡터 연산, 비디오 처리, 3D 렌더링 등에서 주로 사용됩니다.

   결론

   CPU와 GPU는 각기 다른 구조적 설계로 인해 특정 작업에 최적화되어 있습니다. CPU는 복잡한 제어와 직렬 연산에 최적화된 반면, GPU는 다수의 단순 코어로 구성되어 있어 대규모 병렬 연산에 최적화되어 있습니다. 이 차이로 인해 CPU는 다양한 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점을 가지며, GPU는 동일한 작업을 대량의 데이터에 병렬로 처리하는 데 강점을 가집니다.