CPU, GPU, and TensorFlow

이 글은 CPU와 GPU의 근본적인 차이점을 설명하고, TensorFlow를 활용하여 GPU의 성능을 극대화하는 방법을 다룹니다. CPU는 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점을 가지지만, 파이프라이닝 기법을 통해 단순 작업의 병렬 처리를 늘려 시간당 생산량을 높이는 방식으로 작동합니다.

반면 GPU는 수천 개의 코어를 활용하여 대규모 병렬 연산을 효율적으로 수행하도록 설계되었습니다. TensorFlow와 같은 프레임워크는 이러한 GPU의 병렬 처리 능력을 활용하여 딥러닝 모델 학습과 같은 복잡한 계산을 가속화합니다.

글은 GPU의 병렬 처리 특성을 이해하고 TensorFlow에서 이를 효과적으로 사용하는 방법을 제시하여, GPU 활용도를 높이는 데 기여하고자 합니다.