CPU 특징이 복잡한 연산을 빠르게 처리할 수 있다면 GPU는 단순하지만 많은 연산을 한 번에 처리할 수 있습니다. CPU는 전문화된 학습을 받은 소수의 전문가라고 생각하고 GPU는 평범한 사람들 다수라고 생각한다면 좀 더 이해하기가 쉽습니다.
CPU (Central Processing Unit) 중앙처리장치
컴퓨터의 머리, 두뇌에 해당하는 부분인 CPU는 컴퓨터 안에서 가장 열심히 일을 합니다.
컴퓨터 구매 시 꼭 체크해야 하는 부분 중 하나인 CPU 성능 확인을 위한 요소로는 코어와 스레드, 클럭과 캐시 메모리가 있습니다.
코어 & 스레드
(1) 코어
우리가 컴퓨터를 사면 보게 되는 스펙들 중 4코어 8스레드, 6코어 6스레드 등이 있습니다.
● 코어는 중심, 핵심이란 뜻으로 CPU의 연산처리 장치입니다.
● 코어의 개수가 많을수록 많은 계산을 한 번에 처리할 수 있게 됩니다. 코어 1개 당 1개의 일을 처리한다고 생각하면 쉽습니다.
● 코어는 컴퓨터에 명령을 내렸을 때 동시에 일을 처리할 수 있는 개수입니다.
● 코어 개수가 많을수록 다량의 작업을 동시에 처리할 수 있기 때문에 성능이 우수하다고 할 수 있지만 멀티태스킹 능력이 높아지는 만큼 발열에 취약 해질 수 있다는 것도 염두 해야 합니다.
( 코어 개수가 늘어남 ⇒ 성능 향상 ⇒ 전력, 발열 심해짐. )
- 코어 1개 = 싱글 코어
- 코어 2개 = 멀티 코어
- 코어 4개 = 쿼드 코어
- 코어 8개 = 옥타 코어
▶ 코어는 주 코어와 보조 코어로 나누어집니다.
P 코어 (주 코어) + E 코어 (보조 코어)
● P 코어 : Performance Core
본래 기존의 코어를 의미하며 고 성능 작업을 담당하는 주 코어를 말합니다. 부하량이 높은 작업을 처리하기 때문에 전력 소모 역시 큽니다. P 코어 하나 당 2개의 스레드를 포함합니다.
● E 코어 : Efficient Core
P 코어를 좀 더 효율적으로 사용하기 위해 추가된 보조 코어로 저 성능 작업을 처리할 때 사용됩니다. 부하량이 낮은 작업을 처리하기 때문에 전력 소모가 P 코어 대비 낮습니다. E 코어 하나 당 1개의 스레드를 포함합니다.
(2) 스레드(Thread)
● ‘코어가 뇌라면 스레드는 손’에 비유
● 하나의 코어가 하나의 작업만을 담당하는 코어의 효율을 향상시키기 위해 나오게 된 기술인 스레드는 하나의 코어가 여러 개의 작업을 분산하여 빠르게 처리할 수 있도록 도와주는 역할을 합니다.
- 기존 : 한 개의 코어 ⇒ 1 스레드 ⇒ 1가지 일만 처리
- 현재 : 한 개의 코어 ⇒ 2 스레드 ⇒ 두 가지 작업을 동시 처리
● 한 개의 코어에는 하나의 스레드가 기본이지만 하이퍼 스레딩이라는 기술을 이용하여 코어 1개당 2개의 스레드로 작업할 수 있게 됩니다.
※ 코어와 스레드의 개수가 많을수록 성능이 우수한 CPU이며 그만큼 가격대가 높습니다. 다다익선이라고 하지만 무조건 높은 사양만 구매하기보다는 내가 작업하는 업무에 맞는 수준으로 구매하는 것이 가장 합리적입니다.
클럭 (Clock)
● 클럭 : 작업을 처리하는 속도의 척도
● 클럭 속도가 높을수록 CPU 속도가 빠릅니다.
● CPU가 초당 실행하는 속도를 GHz(기가헤르츠) 단위로 측정합니다.
● 적용되는 프로그램이 코어를 얼마나 사용하냐에 따라 따라 다중 코어 저 클럭보다 코어 개수가 적더라도 고 클럭인 CPU의 성능이 더 좋게 나오는 경우도 있습니다.
캐시 메모리
● CPU가 데이터를 불러올 때는 ssd 또는 하드디스크 저장 공간에서 불러오게 됩니다. 데이터를 불러올 때마다 ssd나 하드디스크까지 가서 찾는 수고를 덜기 위해 자주 사용하는 데이터의 경우 임시로 가까운 곳에 저장하게 되는데 그곳이 캐시 메모리입니다.
● 바로바로 불러올 수 있어 속도를 향상시켜준다는 장점은 있으나 캐시 메모리 용량은 한계가 있기 때문에 많은 양을 저장하기는 어렵습니다.
▶ 아래와 같이 비유를 들어보자면
마을에서 필요한 물품을 가져와야 할 때 냉장고에 구비되어 있다면 바로 사용할 수 있지만 그렇지 않다면 동네 창고에 가서 가지고 와야 합니다. 동네 창고에도 없다면 더 먼 대형 창고에 가서 필요한 물품을 가져와야 합니다.
자주 쓰는 물품을 항상 대형 창고까지 갔다 온다면 체력 소모 및 낭비가 심하기 때문에 많이 사용하는 빈도 수에 따라 가까운 곳에 놓고 쓰게 됩니다.
컴퓨터의 저장 공간도 이와 같습니다. 자주 쓰는 데이터는 가장 빨리 불러올 수 있는 캐시 메모리에 가끔 사용하는 데이터의 경우 하드 디스크에 저장함으로써 작업 효율을 높입니다.

ⓐ 냉장고 = 바로 쓸 수 있도록 자주 사용하는 물품을 넣어 놓는 곳 = 캐시 메모리
ⓑ 미니 창고 = 냉장고에 구비할 정도는 아니지만 어느 정도 사용 빈도수가 있는 물품을 넣어 놓는 곳 = RAM
ⓒ 대형 창고 = 가끔 사용하는 물품들을 저장해 놓는 곳 = 하드디스크
※ 메모리 종류
레지스터 (REGISTER)
캐시 메모리 (CACHE)
램 (RAM)
하드디스크, SSD
⇒ 위로 갈수록 속도는 빠르지만 용량이 작고 가격도 비싸집니다.
(레지스터가 가장 빠르고 가장 비쌈)
CPU와 GPU의 대표적 차이
GPU : Graphic Processing Unit
‘그래픽 처리 장치’라고 해석되는 GPU는 영상 정보를 처리하고 화면에 출력시키는 역할을 합니다. Cpu 와 Gpu 모두 데이터를 처리하는 일을 하지만 각각 고유의 특징이 있고 잘 처리할 수 있는 분야가 있습니다.

※ 쉽게 비유하면 아래와 같이 생각해 볼 수 있습니다.
● CPU : 박사님 1명, GPU, : 초등학생 100명
● CPU : 소수의 전문 처리 능력자, GPU : ‘다수의 간단 업무 수행자’
예시)
A 팀 : 박사님 1명
B 팀 : 초등학생 100명
① 문제 : 단순 사칙 연산(+,-) 100 문제가 주어졌을 때 누가 더 빠르게 문제를 풀 수 있을까요?
박사님이 아무리 빨리 푼다고 해도 1명이 100문제를 푸는 것과 100명이 100문제를 푸는 건 시간 싸움으로 이길 수 없습니다. 이런 경우에는 초등학생 100명 즉 GPU의 작업 방식이 효율적입니다.
② 문제 : 미적분 등의 심화된 수학 문제 100 문제가 주어졌을 때 누가 더 빠르게 문제를 풀 수 있을까요?
초등학생 1명이 1문제씩 푼다고 해도 심화 수학 문제를 풀 수 있는 확률은 거의 없습니다. 하지만 박사님은 시간이 조금 걸리더라도 다 풀어낼 수 있겠죠. 이런 경우는 CPU의 작업 방식이 더 효율적이게 됩니다.
※CPU와 GPU는 각각 고유의 장 · 단점을 가지고 있습니다. 처음 컴퓨터가 나왔을 때는 CPU가 월등하게 중요한 부분을 차지했지만 점점 더 멀티태스킹이 요구되고 영상 그래픽 발달이 이루어지며 한 번에 많은 일을 처리할 수 있는 GPU의 중요도가 높아지고 있습니다.