비슷한 용어, CPU VS. GPU VS. APU

학창 시절, 컴퓨터 시간 또는 정보 과학 시간에 가장 첫 수업으로 배우는 것은 수업을 하시는 선생님들마다 차이가 있겠지만 아무래도 컴퓨터의 기본적 구조에 대해서 배울 것입니다. 중앙처리장치, 주기억장치, 보조기억장치, 입출력장치 등의 용어는 관심이 없더라도 한 번쯤은 들어본 용어일 것입니다. 하지만 컴퓨터 구매를 위해 조금만 더 알아보자고 하면, 클럭이 무엇인지, CPU랑 비슷하게 생긴 GPU, APU라는 용어가 뭔지 헷갈리기만 합니다.

 

그런 상황에서 이번 글은 -PU로 끝나는 컴퓨터 용어에 대해 작성하고자 합니다. CPU에 대해서는 한 번 다뤄지만, 비슷해 보이는 용어인 GPU와 비교도 해보며 조금 더 자세히 다뤄보려 합니다. 우선 빠른 진행을 위해서 PU에 대해 간단하게 알아봅시다. PU는 프로세싱 유닛(Processing Unit), 처리 장치라는 것을 말해줍니다. 컴퓨터에서 명령에 따라 계산을 수행하고, 결과를 출력하는 작업을 담당하는 장치인 것이죠. 따라서 -PU라는 용어들은 모두 앞쪽에 붙는 글자에 따라 용도나 특징이 달라지지만, 모두 처리 장치 범주에 들어간다는 것을 알 수 있습니다.

 

범용 연산, 컴퓨터의 대뇌 CPU : Central Processing Unit

CPU는 Central PU, 즉 중앙처리장치인데요. 이름처럼 컴퓨터의 작업에서 시스템 전체를 제어하는 장치힙니다. 여러분이 마우스나 키보드와 같은 입력장치로 내린 명령을 해석하고 연산하여 결과를 모니터, 스피커 등의 출력장치로 전달하는 일련의 과정을 통제합니다. 시스템 전체를 제어하는 만큼 CPU는 컴퓨터 시스템의 두뇌라고 부르며, 컴퓨터 가격에서 가장 큰 부분을 차지하는 부품입니다.

 

CPU의 세부 사항을 살펴볼 때는 클럭(동작속도)과 코어(핵심회로) 수, 캐시 메모리(임시 저장소)를 보는데요. 클럭의 수치가 높을수록 단일 작업을 빠르게 처리할 수 있으며, 코어의 수가 많을수록 멀티태스킹(다중작업)을 하는 것에 유리합니다. 캐시 메모리가 큰 경우는 매우 복잡한 계산식을 사용하는 프로그램과 같은 덩치가 큰 프로그램을 구동하거나 반복적인 작업을 처리하는 것의 효율을 높일 수 있습니다.

 

클럭이란 용어를 짧게 설명하면 디지털 회로의 전기 진동수를 의미합니다. 전기가 흐르지 않는 0인 상태와 흐르는 1의 상태가 얼마나 빠르게 전환되는가를 나타내는 수치인 것이죠. 위에서도 말씀드린 것처럼 클럭의 수치가 높아질 수록 빠른 작업 속도를 볼 수 있기 때문에 이전에는 CPU 시장에서 높은 클럭을 추구했지만, 전기적인 속도를 빠르게 하기 위해서는 많은 전력을 소비해야 했기 때문에 요즘 들어서는 클럭 수를 높이는 것보다 코어의 수를 많게 해 성능을 높이고 있습니다. 광고 등에서 많이 들어보셨을 듀얼코어, 쿼드코어, 헥사, 옥타코어 등이 바로 그것이죠.

 

또한 바뀌고 있는 것은 CPU의 구성 뿐만 아니라, CPU를 사용하는 시장 바뀌고 있는데요. 여러 컴퓨터 과학 기술이 발전하고, 이론이 발전하게 되면서 컴퓨터로 하는 모든 작업을 CPU로 했던 이전과는 달리, 특정 작업에 특화된 외부 PU를 사용하게 됩니다. 이전에는 CPU로 구동시켰던 게임이나 그래픽 작업을 지금은 GPU라는 그래픽 프로세서로 작동시키는 것이 바로 그런 모습의 대표이죠. 그리고 Graphic PU 외에도 APU(Accelerated PU)라는 프로세서가 등장했습니다.

 

그래픽 연산, GPU : Graphics Processing Unit

 

컴퓨터(PC)에서 그래픽 데이터를 모니터로 전송하는 부품을 그래픽카드라고 하는데요. 과거에는 CPU의 처리 결과를 그대로 모니터에 출력할 수 있게 변환해 주는 변환기에 불과했습니다만 동영상, 사진 등 각종 멀티미디어 콘텐츠들, 특히나 게임에서 복잡한 연산을 요구하는 3D 그래픽이 본격적으로 사용되게 되며 CPU 만으로 해결하는 것에 한계가 생기게 되었습니다.

 

이를 해결하기 위해 1990년대 중반, 고속 그래픽 처리에 특화된 전용 프로세서가 탑재되게 되고, 이후 NVIDIA사와 AMD에 합병되게 되는 ATi사와 같은 그래픽카드를 전문적으로 연구/개발하는 회사들이 등장하게 됩니다.

 

매우 좋은 성능의 CPU만 사용하는 것보다, CPU의 성능이 조금 떨어지더라도 고성능의 GPU를 탑재하는 것이 더 빠르고 향상된 그래픽 처리능력을 가진다는 것이 확연히 드러나게 되면서, 컴퓨터 시장에서는 CPU와 GPU를 모두 포함하는 것이 당연시 되게 되었습니다. 또한 최근에 이르러서는 그래픽 처리뿐 아니라 범용 연산에도 GPU의 빠른 속도를 사용할 수 있도록 'GPGPU(General Purpose compuuting on Graphics Processing Units)'라는 기술이 주목을 받고 있습니다.

 

CPU+GPU, 통합 프로세서 APU : Accelerated Processing Unit

여러 개의 부품을 하나로 합치면 전체 구조를 단순화하기 수월하고, 각각을 사용할 때보다 적은 전력을 사용하는 등 제품 단가와 사용 단가를 낮출 수 있는 장점이 있습니다. 이미 중요 부품인 CPU에 그래픽 작업을 위한 GPU가 함께 주요 부품이 되고 나서, 큰 공간과 높은 소비전력을 필요로하는 GPU를 수월하게 사용하기 위해서는 GPU 자체 연구 외에도 이런 방법이 필요하게 되었습니다.

 

물론 초기에는 그래픽 처리 능력을 메인보드에 내장해 그래픽 카드 자체를 사용하지 않는 방법을 선택했지만 비용절감의 효과만 있었을 뿐 실제 성능에서는 좋은 평가를 받지 못하면서 GPU 문제의 해결은 CPU와 GPU의 융합에 초점이 맞춰졌습니다. 그래서 2000년대에 들어와서는 본격적으로 두 PU 간의 융합을 추진하면서 GPGPU의 효율을 높이는 것을 목표로 했습니다. 그리고 이 PU에는 '성능 가속 프로세서'라는 APU(Accelerated Processing Unit)이라는 이름이 붙게 되죠.

 

현재 판매중인 CPU+GPU 통합 프로세서 제품들은 여러분이 많이 들어보셨을 Intel의 i3/i5/i7 시리즈와 AMD의 A4/A6/A8/A10 시리즈 등이 있습니다. 각각은 HD그래픽스 GPU와 라데온 GPU를 내장하고 있는데 인텔은 자산의 통합프로세서를 APU라고 부르진 않지만 위키피디아와 컴퓨터 과학 논문에서는 APU의 사례로써 다뤄지고 있습니다.