1. CPU (Central Processing Unit)

- 컴퓨터 시스템의 전반적인 작동을 제어하는 '두뇌' 역할. 운영 체제 실행, 프로그램 관리, 다양한 명령 해석 등 복잡하고 다재다능한 작업을 수행.

- 복잡한 문제를 신속하고 정확하게 해결하기 위해 명령어를 입력된 순서대로 하나씩 처리(순차연산)

- 소수의 강력한 코어(예: 4~16개)를 가지고 있으며, 각 코어는 매우 정교하고 빠르게 작업을 처리.

- 복잡한 문제를 혼자서 빠르고 정확하게 푸는 수학 교수에 비유할 수 있습니다.

2. GPU (Graphics Processing Unit)

원래는 고속의 그래픽 렌더링(화면에 그림을 그리는 작업)을 위해 설계. 

- 현재는 대규모 병렬 연산이 필요한 인공지능(AI), 머신러닝, 과학 계산 등에 널리 활용. 

- 쉽고 간단한 동일한 유형의 계산을 수백, 수천 개의 작은 코어를 이용해 동시에 빠르게 처리

- 데이터 세트가 GPU 코어로 유입되어 모두 동시에 해결. 

- 간단한 산수 문제를 동시에 대량으로 푸는 수천 명의 초등학생에 비유. 

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수많은 변수를 가진 방정식을 하나하나 풀어야 하는 게 CPU의 역할이라면 방정식의 계수만을 모아 모아서 한번에 행렬연산을 촤르륵~~~~~

3D 그래픽의 골격을 이루는 단위인 점(Vertex)가 모여서 다각형(Polygon)이 되고, 다각형(Polygon)이 모여서 메시(Mesh)가 된는데 이들은 크기와 방향만 가진 벡터이며 이는 행렬단위의 기본요소가 되므로 GPU로 좌르륵~~~하는 것이 속도와 효율면에서 더 좋다고 합니다. 이렇게 행과 열로 나누어 계산하는 것이 병렬처리인가요? (전문가들 댓글 좀 부탁합니다.)

병렬 처리(Parallel Processing) : 하나의 큰 문제를 여러 개의 작고 독립적인 작업으로 나눈 뒤, 여러 처리 장치(코어)를 이용해 이 작업들을 동시에 처리하는 방식.​​

요약:

CPU : 소수 정예의 강력한 코어로 복잡한 작업을 순차적으로 빠르게 처리합니다.

GPU : 수많은 작은 코어로 단순하고 반복적인 작업을 동시에(병렬로) 대량 처리합니다.

참 쉽죠?