GPU가 처음 만들어졌을 때는 그래픽, 특히 3D 렌더링을 빠르게 처리하기 위한 용도였어요. 그런데 시간이 지나면서 GPU가 인공지능이나 데이터 분석, 과학 계산 같은 분야에서도 점점 많이 쓰이게 됐죠. 이유는 단순합니다. GPU의 구조 자체가 대규모 연산을 동시에 처리하는 데 아주 유리하기 때문이에요.
CPU는 몇 개의 코어로 순차적으로 일을 처리합니다. 반면 GPU는 수천 개의 작은 코어가 동시에 움직이면서 한 번에 엄청난 양의 계산을 병렬로 처리할 수 있습니다. 그래픽에서 픽셀 수천 개를 동시에 연산하는 게 GPU의 본래 목적이었는데, 이게 딥러닝이나 수학적 행렬 연산에도 똑같이 적용되는 구조였던 거예요. 인공지능 학습 과정에서는 데이터를 수없이 반복해서 곱하고 더하는 행렬 계산이 핵심인데, GPU가 이 부분을 훨씬 빠르게 처리할 수 있는 겁니다.
이 구조적 특성 덕분에 GPU는 인공지능 모델 훈련, 특히 딥러닝 네트워크의 학습 속도를 획기적으로 높였어요. 과거에는 며칠 걸리던 모델 학습이 GPU 병렬 연산 덕분에 몇 시간으로 줄어들기도 합니다. 그래서 엔비디아나 AMD 같은 GPU 기업들이 단순 그래픽용 칩 제조사에서 인공지능 컴퓨팅 기업으로 사업 방향을 확장하게 된 이유도 여기 있어요.
데이터 분석에서도 GPU는 큰 데이터를 빠르게 처리하는 데 쓰입니다. 예를 들어 대규모 통계 연산이나 머신러닝 기반 분석은 많은 수학 연산을 필요로 하는데, GPU의 병렬 처리 능력이 CPU보다 훨씬 효율적이에요. 금융 리스크 분석, 자율주행 시뮬레이션, 유전체 데이터 분석처럼 대량의 숫자 계산이 필요한 분야에서 GPU의 활용이 급격히 늘어난 이유가 이겁니다.
그리고 최근에는 GPU가 단순히 계산 속도만 빠른 게 아니라, 메모리 대역폭도 넓고 연산 효율이 좋다는 점 때문에 클라우드 컴퓨팅 환경에서도 핵심 자원으로 자리 잡았습니다. 구글 클라우드, 아마존 AWS, 마이크로소프트 애저 같은 곳에서 GPU 서버를 제공하는 이유도 이 때문이에요.
결국 GPU가 다양한 분야에서 쓰이는 이유는 그 구조가 ‘병렬 연산에 특화되어 있기 때문’이고, 그 덕분에 인공지능, 빅데이터, 과학연산처럼 복잡하고 계산량이 많은 작업을 훨씬 빠르고 효율적으로 처리할 수 있기 때문입니다. 앞으로는 GPU뿐 아니라 이런 특성을 더 발전시킨 TPU, NPU 같은 전용 칩도 계속 등장하면서, 데이터 중심 기술의 핵심은 점점 더 하드웨어 구조에 달릴 가능성이 큽니다.