그림 15-6을 보면 알 수 있듯이, GPU에는 어떤 식으로 처리할 것인지를 결정하고(Control Unit) 계산을 처리하는 부분(ALU)이 CPU에 비해 상대적으로 많이 있습니다. 물론 처리할 수 있는 능력은 CPU보다 떨어지지만 그 수가 많아, 많은 계산을 동시에 수행하므로 빠른 속도를 나타낼 수 있는 것이죠. 즉, CPU와 달리 GPU는 단순한 계산을 동시에, 그리고 순식간에 할 수 있다는 장점이 있습니다.
그림 15-6 | GPU 내부
딥러닝 또한 간단하지만 많은 문제를 해결해야 하므로 GPU를 사용하기 시작했습니다. 또한, GPU가 계산 성능이 좋긴 하지만 복잡한 문제를 빠르게 해결할 수 없기 때문에 CPU와 GPU를 적절히 사용하는 것이 중요합니다.
물론 이러한 GPU를 인공 신경망에 사용하기 위해서는 여러분의 컴퓨터에 GPU가 설치되어 있어야 합니다. 하지만 우리가 사용하고 있는 환경인 코랩에서는 구글의 GPU와 TPU를 무료로 사용할 수 있습니다.
잠깐만요
TPU는 무엇인가요?
TPU(Tensor Processing Unit)는 텐서를 처리하기 위해 만들어진 처리 장치입니다. 텐서는 텐서플로 라이브러리에서 사용하는 데이터를 의미합니다. 구글은 이러한 텐서플로라는 머신러닝 라이브러리를 구체적으로 처리하기 위해 자체적으로 TPU를 개발했습니다.