그래픽 전용 부품, GPU 성능과 스펙 정리
[MHN 문화뉴스 김종민] 컴퓨터 성능을 판단할 때 가장 중요한 것은 CPU지만, '그래픽 카드'의 중요성도 간과할 수 없다. 특히 게이머, 디자이너라면 컴퓨터 구매시 그래픽 카드를 고려해야한다. CPU와 함께 컴퓨터 성능을 크게 좌우하는 그래픽 카드에 대해 알아보자.
■ CPU와 GPU, 그래픽 카드란?
컴퓨터의 성능에 있어 가장 결정적인 것은 CPU다. CPU는 중앙처리장치로, 우리가 명령하는 모든 작업을 처리하고 연산하는 역할을 한다. CPU는 연산-제어부와 레지스터(메모리)로 구성되는데, 전자는 명령을 처리하고, 후자는 처리할 명령을 전달하는 역할을 한다. CPU는 연산 속도가 빨라 복잡한 명령을 처리하는 용도로 쓰인다.
그래픽 카드와 GPU는 비슷하게 취급되지만 다르다. 엄밀히는 GPU가 그래픽 카드에 내장된다. 그래픽 카드에는 GPU 외에도 다른 부품들이 있다. 그 중에서 GPU는 그래픽 카드의 'CPU' 역할을 한다.
GPU는 그래픽 처리 장치로 그래픽 연산에 특화된 부품이다. 원리 자체만 놓고 보면 CPU와 같지만, CPU가 복잡한 연산을 처리하기 위해 연산 속도에 집중한 반면, GPU는 '쉬운 작업을 대량'으로 처리한다는 것이 차이점이다.
쉬운 예시로는 멀티 코어 CPU와 GPU를 비교할 수 있다. 멀티 코어 CPU란, 한 칩 내에 여러 코어가 들어있는 CPU다. 코어는 연산을 실행하는 '뇌'다. 이렇게 만든 이유는 성능 향상 때문이다. 단일 CPU의 계산 속도 성능 향상이 한계에 부딪히자, 생산자들은 CPU 여러 개를 아예 한 칩에 모아 넣었다. 마치 여러 일꾼을 고용한 것과 비슷하다.
GPU는 이를 극대화해, 아예 수백-수천 명의 일꾼이 있는 경우다. 다만 이 일꾼들은 CPU에 비해서 단순한 작업 밖에는 처리하지 못한다. 단순하지만 동시에 여러 계산을 해야하는 작업에 적합하다. 따라서 작업의 유형에 따라 CPU와 GPU의 처리 성능이 차이가 있다. CPU는 복잡한 일을 처리하기 위해 빠른 속도로 승부하는 반면에, GPU는 단순하고 양 많은 일을 동시에 처리하는 데 특화됐기 때문이다.
화면에 그래픽을 표시하기 위해서는 픽셀 단위로 많은 정보를 동시에 처리해야 한다. 이들 그래픽 데이터 정보는 단순하지만 많은 벡터 연산으로 구성되기 때문에 GPU가 특화된 영역이다.
CPU로도 그래픽 연산은 물론 가능하고, 실제로 과거의 PC나 그래픽 카드가 따로 구비되지 않은 컴퓨터는 CPU로 그래픽 연산을 처리한다. 다만 이 경우 GPU에 비하면 효율성이 떨어진다. 최근에는 GPU 역시 복잡한 정보까지 처리할 수 있도록 '일꾼 수' 뿐 아니라 일꾼들의 역량(연산 속도)도 향상되는 추세다.
그래픽 카드는 이런 GPU를 포함해, 메모리와 외부 입력 포트, 쿨러 등으로 구성된다. 메모리는 CPU의 레지스터와 마찬가지로 연산을 잠시 저장하는 장소다. GPU 메모리에 대해서는 관심이 상대적으로 적었으나 대용량 정보를 처리하면서 제조사들도 메모리를 신경 쓰는 추세다. 외부 입력 포트는 그래픽 카드에서 처리한 내용을 모니터로 송출하기 위한 포트다. 쿨러는 발열을 줄여주는 냉각 장치다.
■ 그래픽 카드 성능 보는 방법은?
전 세계적으로 GPU를 생산하는 회사는 셋 정도다. 엔비디아(NVIDIA), AMD, 인텔(Intel) 셋 중 전체 PC GPU에서는 인텔이 시장 점유율 1위, 독립 GPU 부품에서는 엔비디아가 1위다.
생산된 GPU를 다른 부품과 함께 구성해 '그래픽 카드'를 판매하는 회사는 많다. 그렇지만 엔비디아, AMD는 자체 GPU로 그래픽 카드를 판매하기 때문에 이들 제품을 '순정'으로 칭한다.
다만 인텔의 경우 GPU 제조사로서는 엔비디아와 AMD에 비교하기 무리라는 의견이 커뮤니티 등에서는 다수다. 인텔은 CPU 시장을 그간 독점하며, 판매되는 PC에 자사의 CPU 뿐 아니라 그래픽 카드까지 내장하도록 했다. 이 '내장 그래픽'은 엔비디아, AMD의 전문 그래픽 카드에 비해 성능이 뒤지는데다가, 인텔에서는 독립 GPU 부품을 거의 생산하지 않기 때문에 사실상 GPU 경쟁자는 엔비디아와 AMD로 볼 수 있다는 것이다.
엔비디아를 기준으로 그래픽 카드 성능을 파악해보자.
그래픽 카드를 보기 위해서는 우선 '모델명'과 '세대' 둘을 고려해야한다. 모델명은 애플의 아이폰 10, 아이폰 11처럼 제품군을, 세대는 얼마나 최신 공정으로 생산했는지를 의미한다.
엔비디아의 그래픽 카드 '지포스(GeForce RTX)'를 기준으로 모델은 RTX 20 시리즈와 RTX 30 시리즈 등으로 나뉜다. 20 시리즈는 숫자 네 자리의 앞이 20으로 시작하는 모델이고, 30 시리즈는 30으로 시작한다. 지포스의 경우 보통 20 시리즈보다는 30 시리즈의 성능이 우수하다.
뒤의 두 자리 숫자는 세대를 의미한다. 숫자는 클수록 최신형이다. 이를테면 RTX 3070과 RTX 3080은 둘 다 30 시리즈 모델이지만, RTX 3080이 더 최신 공정으로 생산됐다. 공정 기술의 발전으로 더 많은 소자를 집적할 수 있어, 최근 세대일 수록 코어 수가 많은 것을 확인할 수 있다.
20 시리즈라도 30 시리즈보다 늦은 세대인 경우 성능이 좋을 수도 있지만, 그럼에도 최우선 고려 사항은 모델명, 제품군이라는 의견이 많다.
제품군 세대 구분 뒤에 붙는 단어 'Ti'는 프리미엄 제품이다. 아이폰 12 pro처럼, 같은 시리즈 내에서도 좀 더 고성능 제품이라고 보면 된다.
'부스트 클럭'이란 코어의 연산 속도를 말한다. GPU도 결국 CPU처럼 연산을 하기 때문에, 연산의 속도가 빠를수록 당연히 좋다. CPU처럼 연산 속도에 특화된 것은 아니지만, GPU의 연산 속도도 주요 고려 대상이 된다.
'메모리 크기'는 CPU의 레지스터처럼 연산을 저장-전달하는 메모리의 용량이다. 연산 처리 속도와 양이 압도적일지라도, 그 전달하는 담을 수 있는 메모리 크기가 작다면, 속도는 결국 메모리에 맞춰 수렴한다. 그렇지만 대체적으로 그래픽 카드의 메모리는 제품군에 맞춰 충분히 확보된 경우가 많아, 주요 고려 대상까지는 아니라는 의견도 있다.
■ 인공지능 기술 발전으로 GPU 활용 극대화, 엔비디아와 AMD 주목
GPU는 인공지능 발전과 함께 떠올랐다. 인공지능은 '단순 계산'을 동시에 처리하는 작업이 필수적인데, 이를 '병렬 처리'라고 부른다. GPU는 이러한 '병렬 처리'에 특화돼, 인공지능 소프트웨어를 작동시키기 위해 필수적이다.
GPU 시장은 엔비디아와 AMD가 나누고 있으며 이들은 칩을 설계한 뒤 삼성전자-TSMC 등 파운드리 생산 업체에 외주를 맡긴다. 이들의 경쟁 및 생산이 한국 기업과도 무관하지 않은 이유다.
GPU 시장에서는 2020년 기준 엔비디아의 점유율이 80%에 육박한다. 다만 AMD 역시 '라데온 시리즈' 등 전문가용 그래픽 카드를 출시하며, 7나노 공정과 최신 레이 트레이싱(광선 추적 알고리즘) 등을 도입해 업계의 기대감을 불러모았다. AMD에서는 '플레이스테이션' 등에 사용되는 APU라는 부품도 개발하고 있는데, 이는 CPU와 GPU를 통합한 제품이다.
이처럼 GPU가 점차 주목 받음에 따라, GPU 공급과 수요 불균형도 자주 관측된다. 그래픽 카드 부품인 GPU와 메모리의 공급 부족으로 인해 가격이 급등하고 있다는 글을 온라인 커뮤니티 등지에서 최근에도 자주 볼 수 있다.
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