그림 그리던 칩이 왜 계산에 쓰일까?

그때 그곳

컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)는 똑똑한 일꾼 몇 명입니다. 복잡한 판단을 빠르게 하나씩 처리합니다.

그래픽 칩, 곧 GPU는 다릅니다. 화면의 픽셀 200만 개에 각각 색을 계산해줘야 하는데, 계산 자체는 단순합니다. 그래서 단순한 일꾼을 수천 명 넣어두고 동시에 시킵니다.

왜 이 질문이었나

2000년대 초, 몇몇 연구자가 이상한 시도를 했습니다. 그래픽 칩에게 그림 대신 다른 계산을 시켜본 겁니다.

방법이 괴상했습니다. 풀고 싶은 수식을 억지로 그림 그리기 문제로 위장해서 칩에 넘겨야 했습니다. 데이터를 텍스처 이미지인 척 포장하는 식이었죠.

그런데 결과가 빨랐습니다. 아주 많이 빨랐습니다.

2007년 엔비디아가 이 위장을 없앴습니다. 그래픽 칩에 직접 계산을 시킬 수 있는 도구를 내놓은 겁니다.

알아낸 것

왜 이것이 중요하냐면, 인공신경망의 계산이 정확히 그래픽 칩이 잘하는 종류이기 때문입니다.

신경망 학습은 거대한 숫자 표들을 곱하고 더하는 일의 반복입니다. 각각의 곱셈은 서로 상관이 없어서 동시에 해도 됩니다. 단순한 일을 어마어마하게 많이, 동시에 하는 것. 그래픽 칩이 태어날 때부터 하던 일입니다.

2012년 딥러닝이 폭발한 것도 이 도구가 있었기 때문입니다. 그리고 지금 데이터센터에 줄지어 선 것들, 전력 문제가 국가 의제가 된 이유도 여기서 시작합니다.

게임 화면을 그리려고 만든 칩이 인공지능의 심장이 되었습니다.