GPU 는 뭐고 CPU는 뭔가 ? 흔하지만 모르고있던 사실

 

이번포스팅은

#CPU와 #GPU의 차이

GPU 공급 대란

전세계의 대응을 알아보겠습니다

 

컴퓨터나 전자기기의 사양을 살펴보다 보면 자주 듣게 되는 단어, CPU와 GPU.

최근에는 AI 열풍과 함께 GPU의 중요성이 특히 더 부각되고 있습니다.

이 글에서는 CPU와 GPU의 차이부터, 현재 글로벌 GPU 공급 대란 상황,

그리고 이에 대응하는 세계 각국과 한국의 움직임까지 한눈에 정리해드립니다.

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1. CPU vs GPU, 무엇이 다른가요?

 

CPU (Central Processing Unit)

컴퓨터의 ‘중앙 처리 장치’, 일종의 두뇌 역할

복잡하고 다양한 명령을 유연하게 처리

운영체제 실행, 문서 작업, 프로그램 실행 등 일상 작업에 핵심

 

GPU (Graphics Processing Unit)

원래는 그래픽 처리용으로 설계된 장치

수천 개의 작업을 동시에 수행하는 병렬 처리에 특화

최근에는 AI 학습, 영상 렌더링, 고성능 연산 작업에 필수

쉽게 말하면?

 

구분	CPU	GPU
역할	똑똑한 사무직 직원	수백 명의 단순 작업자
강점	다양한 일을 유연하게 처리	반복 계산을 매우 빠르게 처리
사용 예시	인터넷, 워드, 앱 실행	AI, 딥러닝, 게임 그래픽

 

2. GPU 공급 대란, 왜 일어났을까?

 

최근 인공지능(AI), 특히 생성형 AI와 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서

이에 필요한 고성능 GPU 수요가 폭발적으로 증가했습니다.

엔비디아의 최신 AI용 GPU(H100 등)는 2025년까지 예약 마감

기업, 연구소, 스타트업들이 GPU를 구하지 못해 AI 개발에 차질

GPU 가격이 폭등하고, 공급자는 한정적

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3. 현재 GPU 공급 기업은 누구?

 

엔비디아(NVIDIA): 세계 GPU 시장의 80% 이상 점유. AI 연산용 GPU 공급 1위

AMD: 게임·그래픽용 GPU에서 강자, 최근 AI 시장 진출 확대

인텔(Intel): 기존 CPU 강자에서 GPU 시장 진출 중

애플, 테슬라, 구글 등도 자체 칩 개발 중이지만 범용 GPU 시장은 여전히 엔비디아 중심

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4. 세계 각국의 대응

미국

고성능 GPU 수출을 제한하는 수출 규제 발표 (중국 등 대상)

AI 반도체 자립과 #TSMC·#삼성파운드리 투자 확대

중국

미국의 GPU 수출 제한으로 자체 GPU 개발 강화

하지만 기술 격차와 설계 인프라 부족으로 속도 더딤

유럽·일본

자국 AI 연구기관을 위한 GPU 공동 클러스터 구축

AI 인프라 국산화 지원 확대

 

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5. 한국의 대응은?

 

GPU 확보 전략

#과학기술정보통신부 는 올해 중 고성능 GPU 1만 장 확보 예정

내년 상반기까지 8,000장 추가 확보 → 국가 AI 컴퓨팅센터 조기 개소

 

연구 지원

국내 산·학·연 연구자들에게 GPU 기반 컴퓨팅 자원 지원 확대

AI 모델 개발 환경을 넓혀 AI 생태계 확장 목표

 

국산 AI 반도체

리벨리온, 사피온 등 스타트업 중심으로 국산 AI 칩 개발 중

아직은 GPU 학습 성능 한계로 해외 제품 의존도 높음

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6. 정리하며

CPU는 다양한 작업을 두루 처리하는 '두뇌'

GPU는 복잡한 계산을 반복 수행하는 '연산 근육'

출처 입력

AI 시대가 본격화되며 GPU의 중요성은 날로 커지고 있으며,

이제는 단순한 그래픽 처리 장치를 넘어, 국가 경쟁력의 핵심 인프라가 되고 있습니다.

한국도 이에 발맞춰 정부, 기업, 연구소가 함께 대응에 나서고 있으며,

향후 GPU 확보와 AI 반도체 기술력 확보는 국가 전략의 중심이 될 것입니다.