GPU와 렌더링의 관계: GPU가 하는 일

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오늘날 컴퓨터와 모바일 기기에서 3D 그래픽은 게임, 영화, 디자인, 웹 등 다양한 분야에 사용되고 있다. 3D 그래픽을 빠르고 현실감 있게 처리하려면 강력한 연산 능력이 필요한데, 이를 돕는 장치가 GPU다. 이번 글에서는 GPU와 CPU의 차이점, GPU가 3D 그래픽을 처리하는 방식, 그리고 엔비디아와 인텔의 전략과 AI가 GPU를 활용하는 방식에 대해 알아보겠다. 또한 이러한 발전이 WebGL 같은 웹 기술에 어떤 영향을 미치는지도 살펴보겠다.

 

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1. 2024.11.05 - [개발자일기/3D 웹 세상] - 웹에서의 3D 그래픽

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1.  GPU란 무엇일까?

GPU는 Graphics Processing Unit의 약자로, 그래픽 데이터를 빠르게 처리하기 위한 전용 장치다. 3D 그래픽이나 고화질 영상처럼 시각적 효과가 중요한 작업에서는 GPU가 화면에 이미지를 빠르게 생성하고 표시하는 데 중요한 역할을 한다.

쉽게 말해 우리가 컴퓨터에서 고화질 게임을 할 때, 화면에는 수많은 3D 객체와 픽셀이 존재한다. GPU는 이 수많은 픽셀의 색상과 위치를 빠르게 계산하여, 게임이 끊김 없이 실행될 수 있도록 돕는다고 볼 수 있다.

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2.  CPU와 GPU의 차이점: 왜 GPU가 필요한가?

CPU와 GPU는 모두 연산을 처리하는 장치지만, 그 방식에는 큰 차이가 있다. CPU(Central Processing Unit)는 주로 복잡한 논리 연산이나 시스템 제어를 담당하며, 한 번에 하나의 작업을 처리하는 데 뛰어나다. CPU는 몇 개의 고성능 코어로 구성되어 있어 매우 복잡한 연산도 처리할 수 있다. 반면에 GPU는 수천 개의 작은 코어로 구성되어 있어, 수많은 연산을 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리에 특화되어 있다.

• CPU: 강력한 소수의 코어로 구성되어 직렬 처리에 강하다. 복잡한 논리적 연산을 하나씩 수행하는 데 적합하다.
• GPU: 다수의 작은 코어로 구성되어 병렬 처리에 강하다. 많은 양의 데이터를 동시에 처리해야 하는 그래픽 연산에 적합하다.

 

아래는 이를 간단히 설명한 유튜브 영상이다.

 

CPU와 GPU의 차이를 쉽게 잘 설명하고 있다.

 

병렬 처리의 중요성

GPU의 병렬 처리 능력은 3D 그래픽 처리에서 특히 유용하다. 예를 들어, 게임 화면에서 수백만 개의 픽셀이 실시간으로 바뀌어야 할 때, CPU는 순차적으로 계산하기 때문에 느려질 수 있다. 하지만 GPU는 동시에 여러 픽셀을 계산하여 빠르게 처리할 수 있다. 이런 이유로 고화질 그래픽이나 실시간 3D 그래픽을 다룰 때는 GPU가 매우 유리하다.

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3.  GPU의 역할과 WebGL의 발전

WebGL은 웹 브라우저에서 3D 그래픽을 처리할 수 있는 중요한 기술이다. WebGL이 등장하면서 웹에서도 복잡한 3D 그래픽을 실시간으로 렌더링할 수 있게 되었고, 이는 웹 경험에 큰 변화를 가져왔다. WebGL의 발전에서 GPU의 역할은 매우 중요한 요소였는데, WebGL은 GPU의 연산 능력을 이용해 고성능 3D 그래픽을 구현하기 때문이다.

WebGL 이전: CPU 기반 그래픽 처리의 특징과 한계

WebGL이 등장하기 전, 컴퓨터 그래픽은 주로 CPU를 통해 처리되었다. CPU는 다양한 연산과 시스템 제어를 수행하는 장치로, 3D 그래픽 같은 시각적인 데이터를 처리할 때도 중요한 역할을 했다. 하지만 CPU는 복잡한 그래픽 연산을 빠르게 처리하기에는 여러 한계가 있었다.

1. CPU는 직렬 처리에 최적화되어 있음: CPU는 소수의 고성능 코어로 구성되어 있어, 복잡한 연산을 순차적으로(직렬로) 처리하는 데 강점이 있다. 하지만 수많은 픽셀과 객체를 동시에 처리해야 하는 3D 그래픽에서는 병렬 처리 능력이 매우 중요하다. CPU는 여러 작업을 동시에 수행하는 병렬 처리에 제약이 있어, 복잡한 그래픽을 실시간으로 표현하기에는 속도가 느렸다.
2. 그래픽 처리에 필요한 연산량이 과다: 3D 그래픽을 화면에 렌더링하려면 객체의 위치, 색상, 조명, 그림자 등 수많은 요소를 계산해야 한다. 이러한 작업은 픽셀 단위로 이루어지기 때문에 매우 많은 계산이 필요하다. CPU는 일반적으로 여러 프로그램을 동시에 관리하는 장치이기 때문에, 그래픽 연산에 전념할 수 없어 복잡한 그래픽을 빠르게 처리하는 데 어려움이 있었다.
3. 높은 전력 소모와 발열 문제: CPU가 고성능 그래픽 연산을 담당하면 많은 연산이 연속적으로 발생하면서 전력 소모가 증가하고, CPU 발열 문제도 심각해진다. 특히, 3D 게임이나 고해상도 영상처럼 많은 연산을 요구하는 작업에서는 CPU가 지나치게 과부하가 걸리기 쉬웠다.

 

아래 영상은 실제 엔비디아에서 GPU와 CPU를 비교설명하기 위해 진행했던 퍼포먼스 영상이다.

 

진짜 파격적인 퍼포먼스이지 않은가!! 역시 엔비디아답다

 

 

이러한 한계 때문에 WebGL 이전의 그래픽은 주로 정적인 이미지나 단순한 2D 애니메이션에 한정되어 있었고, 고화질의 3D 그래픽을 실시간으로 렌더링하는 것은 어려웠다. 이에 따라 CPU는 시스템 제어와 논리적 연산에 집중하도록 하고, 3D 그래픽 처리의 한계를 해결하기 위해 GPU가 점차 그래픽 연산에 활용되기 시작했다.

WebGL과 GPU의 관계

WebGL은 웹 브라우저가 직접 GPU를 사용하여 3D 그래픽을 처리할 수 있게 만든 기술이다. GPU는 수많은 픽셀과 3D 객체를 동시에 연산할 수 있는 병렬 처리 능력을 갖추고 있어, 고성능의 그래픽을 빠르게 처리할 수 있다. WebGL은 이 GPU의 성능을 웹 브라우저에서도 활용할 수 있도록 설계되었기 때문에, GPU의 발전이 곧 WebGL의 성능 향상에 직접적으로 기여하게 된다.

WebGL과 GPU의 기술적 원리

WebGL은 OpenGL ES 2.0을 기반으로 만들어졌으며, 웹 페이지에서 GPU를 제어할 수 있는 API를 제공한다. WebGL은 주로 다음과 같은 기술을 통해 GPU와 상호작용한다:

1. 버텍스 셰이더(Vertex Shader): WebGL의 버텍스 셰이더는 3D 객체의 좌표를 계산하고 화면에 맞게 변환하는 역할을 한다. GPU의 연산 능력을 통해 객체의 3D 좌표를 2D 화면에 투영하는 복잡한 수학적 계산을 빠르게 처리할 수 있다.
2. 프래그먼트 셰이더(Fragment Shader): 프래그먼트 셰이더는 화면에 표시되는 각 픽셀의 색상을 계산하는 역할을 한다. GPU는 병렬로 수많은 픽셀을 동시에 처리할 수 있기 때문에, WebGL을 통해 고화질의 색상과 텍스처를 빠르게 적용할 수 있다.
3. 버퍼(Buffer)와 텍스처(Texture): WebGL은 버퍼와 텍스처를 GPU에 저장하여, 그래픽 데이터를 빠르게 불러오고 렌더링할 수 있다. 예를 들어, 3D 객체의 표면 질감을 표현하는 텍스처 이미지를 GPU에 저장해 두면, GPU가 이 텍스처를 객체에 바로 적용하여 렌더링 시간을 줄일 수 있다.

* 셰이더란??

셰이더(Shader)는 그래픽 처리에서 각 픽셀, 버텍스(꼭짓점), 텍스처 등의 색상, 위치, 형태를 계산하고 조작하는 작은 프로그램이다. 셰이더는 GPU에서 실행되며, 그래픽 데이터를 실시간으로 연산해 화면에 표시되는 이미지를 제어한다. WebGL에서는 주로 버텍스 셰이더와 프래그먼트 셰이더가 사용되며, 각각 객체의 위치와 색상을 처리하여 최종적으로 3D 장면을 화면에 그리는 중요한 역할을 한다.

버텍스 셰이더와 프래그먼트 셰이더는 각각 3D 객체의 위치와 픽셀 색상을 제어하여, 3D 그래픽이 화면에 표시될 때의 형태와 시각적인 효과를 만드는 데 기여한다.

 

GPU의 발전이 WebGL에 미친 영향

GPU가 발전하면서 WebGL의 성능과 활용 가능성도 크게 향상되었다. 초기의 WebGL은 비교적 단순한 그래픽에 적합했지만, 고성능 GPU의 등장과 함께 WebGL은 더 복잡하고 사실적인 그래픽을 구현할 수 있게 되었다. 예를 들어, VR(가상 현실)이나 AR(증강 현실) 같은 고사양 그래픽 기술도 WebGL과 GPU 덕분에 웹에서 구현할 수 있는 수준에 이르렀다.

 

GPU와 WebGL의 실시간 렌더링

WebGL은 GPU의 연산 능력을 바탕으로 실시간 렌더링을 가능하게 한다. 실시간 렌더링은 3D 객체의 움직임, 색상 변화, 빛의 반사와 그림자 생성 등을 즉각적으로 화면에 표시하는 것을 의미한다. 예를 들어, 게임에서 캐릭터가 움직일 때 배경이 실시간으로 바뀌거나, 웹에서 상호작용할 수 있는 3D 콘텐츠가 부드럽게 움직이는 것은 GPU의 성능 덕분에 가능해진 것이다.

 

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WebGL의 미래: GPU 발전에 따른 WebGL의 가능성

GPU의 발전은 앞으로도 WebGL의 가능성을 확대할 것이다. 더 빠르고 효율적인 GPU가 개발됨에 따라, WebGL은 더 높은 품질의 그래픽을 실시간으로 렌더링할 수 있게 되고, 더 복잡한 물리 효과나 빛 반사, 굴절 같은 현실적인 표현도 가능해질 것이다. 특히, 엔비디아나 AMD 같은 GPU 제조사들이 WebGL과 같은 웹 그래픽 기술을 최적화하기 위해 노력하고 있어, 웹에서도 영화 수준의 3D 그래픽을 경험할 날이 머지않아 다가올 것으로 기대된다.

 

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4.  GPU와 CPU의 전략 차이와 엔비디아와 인텔의 주가 역전

GPU 이야기가 나왔으니, 요즘 항상 같이 등장하는 GPU와 AI에 관련된 이야기를 간단히 해보자.

최근 몇 년간 AI(인공지능) 기술이 급격히 발전하면서 GPU 제조사인 엔비디아(NVIDIA)와 CPU 제조사인 인텔(Intel)의 시장 상황은 큰 변화가 있었다. AI는 수많은 데이터를 빠르게 처리해야 하며, 이 과정에서 GPU의 병렬 처리 능력이 AI 학습과 추론 작업에 매우 유리하다는 점이 부각되었다. 이에 따라 엔비디아와 같은 GPU 제조사들은 AI에 최적화된 GPU를 개발하고 있으며, 이러한 기술적 강점 덕분에 엔비디아의 주가는 최근 몇 년간 급격히 상승해 인텔의 시가총액을 넘어서는 성과를 달성하게 되었다.

엔비디아와 인텔의 주가 역전 배경

1. 엔비디아의 AI GPU 시장 집중: 엔비디아는 AI의 핵심 기술로 자리 잡은 딥러닝과 머신러닝 학습에 특화된 GPU를 개발하고 있다. 엔비디아의 A100과 H100 같은 고성능 GPU는 AI 모델을 학습할 때 필요한 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었으며, 데이터 센터와 클라우드 서비스 기업들에서 큰 수요를 보이고 있다. 엔비디아는 이러한 수요를 기반으로 AI와 데이터 센터 분야에서 점유율을 확대하면서 주가가 크게 상승했다.
2. 인텔의 대응: 인텔은 여전히 CPU 시장에서 강세를 보이고 있지만, AI 연산과 관련해서는 GPU만큼의 효율성을 제공하지 못한다. 이를 보완하기 위해 인텔은 AI 전용 프로세서와 AI 가속기를 개발하는 데 집중하고 있지만, GPU 기반의 병렬 연산에 특화된 엔비디아와 비교하면 여전히 뒤처진 상황이다. 이로 인해 인텔은 전통적인 CPU 시장 외에 AI와 데이터 센터 시장에서는 다소 주춤한 모습을 보이며 엔비디아와의 격차가 벌어지고 있다.

AI를 위한 GPU 개발에 관련된 주요 기업들의 전략

AI 기술이 급격히 성장하면서, AI에 특화된 GPU와 메모리 반도체 개발이 중요한 산업 트렌드로 자리 잡았다. 이에 따라 엔비디아뿐만 아니라 AMD, SK 하이닉스, 마이크론 같은 기업들도 AI 기술을 지원하는 반도체 개발에 박차를 가하고 있다. 각 기업의 주요 전략을 살펴보자.

1. 엔비디아(NVIDIA): 엔비디아는 AI 학습과 추론에 최적화된 GPU뿐 아니라, AI 소프트웨어 플랫폼도 개발 중이다. 엔비디아는 자사 GPU의 성능을 극대화하기 위해 CUDA와 같은 소프트웨어 플랫폼을 제공하여 AI 연구자와 개발자들이 엔비디아 GPU에서 더 쉽게 AI 모델을 구축할 수 있게 돕고 있다. 이러한 하드웨어와 소프트웨어 통합 전략 덕분에 엔비디아는 AI 시장에서 확고한 입지를 다지고 있다.
2. AMD: AMD도 AI와 데이터 센터 시장을 겨냥한 고성능 GPU와 가속기를 개발 중이다. AMD는 인텔과 달리 이미 GPU를 보유하고 있어, 이를 AI와 머신러닝에 맞게 최적화하는 방식으로 시장 점유율을 확대하려 하고 있다. AMD는 특히 하이엔드 GPU인 Radeon 시리즈를 통해 엔비디아의 경쟁자로 떠오르고 있으며, 일부 데이터 센터와 클라우드 서비스에서 AMD의 GPU를 도입하고 있다.
3. SK 하이닉스와 마이크론: AI 연산에는 GPU뿐 아니라 대용량 메모리 반도체가 필수적이다. SK 하이닉스와 마이크론은 이러한 메모리 수요에 맞춰 고성능 메모리를 개발하고 있으며, 특히 SK 하이닉스는 HBM(고대역폭 메모리) 개발에 집중하고 있다. HBM은 AI GPU에 장착되어 대량의 데이터를 빠르게 읽고 쓰는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 기술 덕분에 SK 하이닉스는 AI 붐에 따라 메모리 수요가 증가하며 주가가 상승하는 성과를 보였다.
   • HBM의 역할: HBM은 일반 메모리보다 훨씬 더 빠르게 데이터를 전송할 수 있어, 대규모 AI 모델을 학습하는 데 필요한 데이터 전송 속도를 크게 개선해준다. AI 기술이 확산될수록 고속 메모리에 대한 수요도 함께 증가하기 때문에, HBM 기술에 주력하는 SK 하이닉스는 향후 AI 시장에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
4. 마이크론: 마이크론 역시 AI와 고성능 컴퓨팅을 위한 메모리 솔루션에 집중하고 있다. 최근에는 AI에 특화된 고속 메모리 제품을 개발하여 데이터 센터와 클라우드 서비스 공급업체에 공급하고 있으며, AI와 자율 주행, IoT 등 다양한 영역에서 메모리 수요가 증가하고 있다.

AI와 GPU, WebGL에 미치는 영향

AI를 위한 GPU와 메모리 반도체의 발전은 웹 기반 그래픽 기술인 WebGL에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다. 현재 WebGL은 주로 실시간 3D 그래픽을 웹에서 구현할 수 있는 기술로, GPU의 성능이 향상될수록 더욱 정교하고 몰입감 있는 3D 그래픽이 가능해진다. AI와 결합한 WebGL의 미래는 다음과 같은 가능성을 포함한다:

• 더 나은 그래픽 품질: AI와 GPU가 발전하면서 WebGL을 통해 더욱 현실적이고 사실적인 3D 그래픽을 웹에서 구현할 수 있다.
• 실시간 사용자 맞춤형 그래픽: AI가 사용자 행동을 실시간으로 학습하여, 사용자가 관심 있어 하는 3D 콘텐츠를 자동으로 추천하고 렌더링할 수 있다.
• 인터랙티브한 웹 경험: AI와 WebGL을 결합하여 사용자의 행동에 즉각 반응하는 몰입감 높은 웹 경험을 제공할 수 있다. 예를 들어, 웹 게임에서 사용자의 선택에 따라 실시간으로 변하는 환경이나 그래픽 효과를 구현할 수 있다.

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5. AI와 GPU: 왜 GPU가 AI에 중요한가?

AI(인공지능) 기술에서는 대규모의 데이터 연산을 반복하는 과정이 필요하다. 예를 들어, AI가 이미지에서 사물을 인식하거나 자연어를 처리하려면 수백만 개의 데이터를 빠르게 분석하고 처리해야 한다. 이러한 작업을 수행하는 과정에서 GPU의 병렬 처리 능력은 필수적이다. GPU는 다수의 코어를 통해 데이터를 동시에 처리할 수 있어 AI 모델 학습에 최적화된 구조를 갖추고 있다. 이로 인해 엔비디아와 같은 GPU가 AI 연구소와 데이터 센터에서 널리 사용되며, AI 기술의 발전과 함께 GPU의 수요 역시 꾸준히 증가하고 있다. 아래에서 AI가 GPU를 사용하면서 얻게 되는 주요 장점들을 구체적으로 살펴보겠다.

1) 병렬 처리와 대규모 연산

AI 모델 학습에는 수많은 수학적 연산이 필요하다. 특히 딥러닝을 비롯한 신경망(Neural Network) 학습 과정에서는 매트릭스(행렬) 연산이 핵심적이다. AI 모델은 이미지나 텍스트 데이터를 **여러 층(layer)**을 통해 학습하면서 데이터를 분석하고, 그 속의 패턴을 찾아낸다. 이 과정에서 각 층을 지날 때마다 수십만 개 이상의 **가중치(Weight)**와 **편향(Bias)**을 조정하게 된다.

GPU는 병렬 처리에 특화된 장치로, 각 코어가 행렬의 요소를 동시에 계산할 수 있는 구조를 갖추고 있다. 수천 개의 작은 코어로 이루어진 GPU는 이러한 행렬 연산을 병렬로 수행할 수 있어 CPU에 비해 훨씬 빠르게 연산을 완료할 수 있다. 예를 들어, 수백만 개의 픽셀로 이루어진 이미지를 처리할 때 GPU는 각 픽셀의 연산을 동시에 수행하여 학습 시간을 크게 줄여준다.

2) GPU의 내부 로직: SIMD와 병렬 처리

GPU는 SIMD(Single Instruction, Multiple Data) 아키텍처를 사용하여, 하나의 명령어로 다수의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 구조를 갖추고 있다. SIMD는 이미지나 텍스트 데이터처럼 큰 데이터셋을 병렬로 처리하기에 이상적이다.

예를 들어, 256x256 픽셀 이미지를 학습하는 AI 모델의 경우, CPU는 각 픽셀을 순차적으로 처리하지만, GPU는 모든 픽셀을 동시에 읽고 색상과 밝기 값을 계산할 수 있다. 각 코어가 독립적으로 픽셀을 병렬로 처리하기 때문에 CPU보다 훨씬 빠르게 대규모 연산을 수행할 수 있다.

3) 딥러닝 학습에서의 가중치 업데이트와 GPU의 역할

딥러닝 모델 학습에서는 데이터가 여러 층을 거치며 각 층의 **가중치(Weight)**가 조정된다. 가중치는 AI 모델이 데이터 속 패턴을 학습하기 위해 조정하는 중요한 값으로, 입력 데이터에 따라 지속적으로 변경된다. 예를 들어, 100개의 뉴런을 가진 층이 있고, 각 뉴런이 100개의 가중치를 가지고 있다면, 총 1만 개 이상의 연산이 필요하게 된다. 이러한 가중치 조정은 연산량이 매우 많기 때문에, GPU의 병렬 처리 덕분에 빠르게 수행할 수 있다. 이는 AI 모델의 학습 속도를 크게 향상시키며, 효율적인 학습 과정을 가능하게 한다.

4) AI 모델 학습 속도의 가속화

AI 모델 학습은 방대한 데이터를 반복적으로 처리하기 때문에, CPU만 사용할 경우 학습 시간이 매우 길어질 수 있다. 그러나 GPU는 다량의 데이터를 동시에 처리할 수 있어 CPU에 비해 학습 속도가 수십 배 이상 빠르다. 특히 이미지나 영상 데이터를 학습할 때, GPU의 병렬 처리 덕분에 모델 학습 시간이 크게 단축된다. 예를 들어, 수십 시간이 걸리던 학습을 GPU를 통해 몇 시간으로 단축할 수 있다.

GPU의 연산 능력 덕분에 AI 모델은 빠르게 학습을 완료하고, 연구와 개발 속도를 높일 수 있게 된다. 이는 AI 연구소나 기업에서 GPU를 필수적인 장비로 사용하는 이유이기도 하다.

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AI는 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 효율적으로 학습하고, 방대한 데이터를 처리할 수 있다. 이는 GPU의 구조가 AI 모델의 연산에 최적화되어 있기 때문이다. 이러한 GPU의 발전 덕분에 AI와 WebGL 같은 3D 기술이 결합해 더 현실적인 웹 그래픽 경험을 제공할 수 있을 것이다.

 

다음 글에서는 3D 그래픽을 웹에서 쉽게 구현할 수 있도록 돕는 Three.js에 대해 알아보겠다. Three.js가 WebGL을 활용해 3D 그래픽을 어떻게 더 쉽게 다룰 수 있게 해주는지, 그리고 Three.js의 기본 개념과 사용법을 함께 살펴보자.