CPU와 GPU의 차이 및 역할 알아보기

IT 기기

CPU와 GPU의 차이 및 역할 알아보기

서호몬 2025. 3. 12. 10:44

안녕하세요. 서호몬 입니다 : )

노트북을 구매하려 하는데 GPU라는 용어가 보입니다.

CPU는 지금까지 많이 봐와서 너무나 잘 알고 있는 녀석이지만,

GPU는 무엇인지, CPU와 GPU의 차이, 그리고 CPU 없이 GPU만 있을 경우는 어떻게 되는지 상세히 정리해 보았습니다.

CPU와 GPU의 차이에 대해 명확히 모르신다면,

아래 내용을 읽고 이번 기회에 알아가시면 좋겠습니다.

CPU와 GPU는 모두 컴퓨터의 연산을 담당하는 프로세서이지만,

설계 목적과 처리 방식이 다릅니다.

1. CPU (Central Processing Unit, 중앙처리장치)

🔹 역할:

컴퓨터의 중앙 연산 장치로, 다양한 작업을 처리하는 멀티태스킹을 담당
논리 연산, 데이터 처리, 운영체제 관리 등 다양한 작업을 수행
적은 수의 강력한 코어를 이용하여 복잡한 연산을 빠르게 수행

🔹 구조적 특징:

코어(Core)의 개수는 적지만 개별 성능이 강력함 (예: 6~16코어)
**높은 클럭 속도 (GHz 단위)**로 복잡한 작업을 빠르게 처리
순차적(Serial) 연산을 주로 수행

🔹 주요 용도:

운영체제 실행, 웹 브라우징, 문서 작업
소프트웨어 실행, 프로그래밍 및 데이터 연산
게이밍(게임 로직 처리), 인공지능(AI) 학습 및 실행

💡 예시:

Intel Core i5, i7, i9 / AMD Ryzen 5, 7, 9
노트북이나 데스크톱의 기본적인 두뇌 역할

2. GPU (Graphics Processing Unit, 그래픽처리장치)

🔹 역할:

그래픽 및 영상 처리에 특화된 프로세서
대량의 연산을 동시에 수행할 수 있어 병렬 연산(Parallel Processing)에 강함
AI 연산, 3D 렌더링, 영상 편집, 게이밍 등에 필수적

🔹 구조적 특징:

수천 개의 코어를 가짐 (예: 1000~10,000개 이상)
개별 코어는 CPU보다 성능이 낮지만, 대량의 연산을 동시에 처리 가능
병렬 연산(Parallel Processing)에 최적화됨
주로 벡터 연산, 행렬 연산 등에 강점이 있음

🔹 주요 용도:

3D 그래픽, 게임 렌더링 (예: RTX, GTX 그래픽카드 사용)
영상 편집, 3D 모델링 (Adobe Premiere, Blender, AutoCAD)
딥러닝/AI 연산, 머신러닝 (TensorFlow, PyTorch)
암호화폐 채굴, 데이터 과학

💡 예시:

내장 GPU: Intel Iris Xe, AMD Radeon Vega (CPU에 포함)
외장 GPU: NVIDIA GeForce RTX 4060, AMD Radeon RX 7900 XT

3. CPU와 GPU의 핵심 차이점 정리

구분	CPU	GPU
역할	컴퓨터의 두뇌, 전반적인 연산 처리	그래픽·영상·병렬 연산 처리
연산 방식	직렬 연산 (순차적 계산)	병렬 연산 (동시 계산)
코어 개수	적음 (6~16개)	많음 (수백~수천 개)
작업 유형	복잡한 논리 연산, 멀티태스킹	대량의 그래픽, AI, 데이터 연산
용도	운영체제, 문서 작업, 프로그래밍	3D 게임, 영상 편집, AI 연산

4. 어떤 작업에서 더 중요한가?

✅ CPU가 중요한 작업

일반적인 컴퓨터 사용 (웹서핑, 문서 작성, 이메일)
프로그래밍 및 소프트웨어 개발
게임 실행 (게임 로직, AI 처리)
가벼운 영상 편집, 음악 편집

✅ GPU가 중요한 작업

게임 그래픽 렌더링 (고사양 게임, 3D 그래픽)
영상 편집, 애니메이션 제작 (4K 영상, Blender, After Effects)
AI 딥러닝, 머신러닝 (TensorFlow, PyTorch)
데이터 시각화, 과학 연산

5. 결론: CPU vs. GPU 선택 기준

일반적인 사용 (문서, 웹, 코딩, 가벼운 편집) → CPU가 중요
게임을 즐기거나 영상·3D 작업 → GPU가 중요
AI, 머신러닝, 데이터 분석을 한다면? → GPU 필수

📌 만약 AI 기능을 적극 활용하려 한다면 GPU 성능이 중요하며, 내장 GPU보다는 외장 GPU가 더 유리할 수 있습니다.

📌 일반적인 유튜브 Shorts 편집(캡컷) 정도라면 CPU 성능이 더 중요하며, 고급 AI 기능까지 활용하면 GPU도 영향을 미칠 수 있습니다.

그렇다면, 노트북에서 GPU만 사용해도 충분할까요?

👉 정답은 ❌ 입니다.

노트북에서는 CPU와 GPU가 모두 필요하며, GPU만으로는 충분하지 않습니다.

1. CPU와 GPU의 역할 차이

✅ CPU(중앙처리장치)

운영체제(OS) 실행, 웹 브라우징, 소프트웨어 구동
논리 연산, 데이터 처리, AI 연산 지원
멀티태스킹 관리 (여러 프로그램을 동시에 실행)

✅ GPU(그래픽처리장치)

3D 그래픽, 게임 렌더링
영상 편집, AI 연산 가속
머신러닝, 딥러닝, 데이터 병렬 연산

📌 즉, GPU는 특정 작업에서만 강력한 성능을 발휘하며, 노트북이 정상적으로 작동하려면 CPU가 필수입니다.

📌 CPU 없이 GPU만으로는 운영체제를 실행하거나 기본적인 프로그램을 구동할 수 없습니다.

2. GPU만 사용해서 부족한 이유

1️⃣ 운영체제 실행 불가

Windows, macOS, Linux 등 OS는 CPU를 기반으로 작동
CPU 없이 GPU만으로는 부팅이 불가능

2️⃣ 소프트웨어 대부분이 CPU 기반

MS Office, 웹 브라우저, 코딩 프로그램 등은 CPU 중심으로 실행
GPU 가속을 지원하는 프로그램(예: Adobe Premiere, Blender)도 기본적으로 CPU가 필요

3️⃣ GPU는 범용 연산에 최적화되지 않음

GPU는 병렬 연산(대량의 데이터 처리)에 최적화
하지만 일반적인 작업(문서 작업, 웹서핑, 운영체제 관리 등)에는 비효율적

3. GPU 중심 노트북의 활용 가능성

✅ GPU 성능이 중요한 경우 (CPU보다 GPU가 중요한 작업)

3D 모델링, 게임 개발, 영상 편집 (Blender, After Effects, DaVinci Resolve)
AI 학습, 머신러닝, 데이터 연산 (TensorFlow, PyTorch, Stable Diffusion)
고사양 게임 플레이 (Ray Tracing 지원, 3D 그래픽 처리)

✅ 하지만, CPU 없이 GPU만으로는 작업이 불가능

예를 들어, 게임 실행에도 게임 로직을 처리하는 역할은 CPU가 담당
GPU가 아무리 강력해도 CPU가 병목 현상을 일으키면 성능이 제한됨

4. 노트북에서 GPU가 중요한 경우 vs. CPU가 중요한 경우

작업 유형	CPU 중요	GPU 중요
일반적인 사용 (웹서핑, 문서 작업, 유튜브 시청)	✅	❌
코딩, 프로그래밍, 데이터 분석	✅	❌
영상 편집, 3D 모델링, 그래픽 디자인	✅	✅
AI 연산, 머신러닝, 영상 업스케일링	⚠️	✅
고사양 게임 (3D 그래픽, 레이 트레이싱)	⚠️	✅

📌 일반적인 사용에서는 CPU가 더 중요하며, 고성능 작업(게임, AI, 영상 편집)에서 GPU가 필요함

📌 최상의 성능을 원한다면 CPU와 GPU의 균형이 중요

5. 결론: 노트북에서 CPU와 GPU, 어떤 걸 더 중시해야 할까?

1️⃣ 일반적인 작업(웹서핑, 문서 작업, 코딩 등) → CPU가 더 중요 (GPU는 내장형으로 충분)

2️⃣ 영상 편집, 3D 작업, AI 연산 → CPU + GPU 성능이 모두 중요

3️⃣ 고사양 게임, 그래픽 작업 → GPU 성능이 더 중요하지만 CPU도 일정 수준 필요

👉 노트북에서는 CPU 없이 GPU만으로는 충분하지 않으며, CPU가 기본적으로 필수

👉 GPU는 특정 작업(게임, 그래픽, AI 연산)에 유리하지만, CPU와 조합해야 최상의 성능 발휘

그럼 반대로 GPU 없이 CPU만 있어도 될까요?

👉 정답은, 네, 가능합니다! 하지만 사용 목적에 따라 GPU가 필요할 수도 있습니다.

1. CPU만으로도 가능한 작업

✅ CPU만 있어도 충분한 경우 (GPU 불필요)

✔️ 일반적인 작업

웹 서핑, 유튜브 시청, 문서 작성 (MS Word, Excel, PowerPoint, 한글)
이메일 확인, 온라인 강의 시청
간단한 프로그래밍, 코딩, 데이터 분석 (Python, Excel, SQL)

✔️ 가벼운 영상 편집

FHD(1080p) 수준의 간단한 영상 편집 (캡컷, Movavi, Filmora)
GPU 없이도 CPU 내장 그래픽(Intel Iris Xe 등)이 지원 가능

✔️ 로우 스펙 게임

마인크래프트, 롤(LoL), 스타크래프트 같은 저사양 게임은 CPU 내장 그래픽으로 실행 가능

📌 결론: CPU 내장 그래픽(iGPU, Intel Iris Xe, AMD Radeon Vega 등)이 포함되어 있으면 GPU 없이도 일반적인 작업 수행 가능

2. GPU 없이 CPU만 사용하면 부족한 작업

❌ GPU가 반드시 필요한 경우 (CPU만으로 부족함)

🚀 영상 편집 & 3D 그래픽 작업

4K 영상 편집, DaVinci Resolve, Adobe Premiere 같은 고급 프로그램 사용
3D 모델링(Blender, AutoCAD, Maya)

🚀 고사양 게임

배틀그라운드, GTA 5, 사이버펑크 2077, 레드 데드 리뎀션 2 같은 고사양 게임
레이 트레이싱(RTX) 지원 게임

🚀 AI 연산, 머신러닝, 데이터 분석

딥러닝(TensorFlow, PyTorch)
Stable Diffusion, ChatGPT 모델 로컬 실행
대량의 데이터 연산을 위한 GPU 병렬 연산 활용

📌 결론: 그래픽 작업, 고사양 게임, AI 연산이 필요하다면 GPU 필수!

3. 노트북에서 CPU만 있어도 괜찮을까?

👉 네, 하지만 사용 목적에 따라 달라집니다.

💻 CPU 내장 그래픽(iGPU)이 있는 경우

✔️ 웹서핑, 문서작업, 코딩, 가벼운 게임 → CPU만으로 충분

✔️ 기본적인 영상 편집(1080p 이하) → 내장 그래픽으로 가능

🎮 고사양 작업이 필요한 경우 (전용 GPU 필요!)

❌ 3D 그래픽, 4K 영상 편집, 고사양 게임, AI 작업 → GPU 필수

4. CPU만 있는 노트북을 선택해도 될까?

✅ 가능한 경우

문서 작업, 유튜브, 가벼운 코딩, 일반적인 대학생/직장인 사용
FHD(1080p) 영상 편집, 저사양 게임

❌ 부족한 경우

4K 영상 편집, 3D 그래픽, 머신러닝, AAA 게임

📌 결론: CPU만 있어도 대부분의 일반 작업이 가능하지만, 전문적인 그래픽·AI·게임 작업을 한다면 GPU가 필수!

CPU & GPU에 대해 자주 묻는 질문 (FAQ)

1. CPU와 GPU의 가장 큰 차이는 무엇인가요?

**CPU(중앙처리장치)**는 컴퓨터의 두뇌 역할을 하며, 운영체제 실행, 프로그램 관리, 멀티태스킹 등을 담당합니다.
**GPU(그래픽처리장치)**는 대량의 그래픽 및 연산 작업을 처리하는 데 최적화되어 있으며, 주로 게임, 영상 편집, AI 연산에 활용됩니다.

2. 노트북에서 CPU만 있어도 충분한가요?

네, 웹서핑, 문서 작업, 가벼운 코딩, 일반적인 유튜브 시청 등 일반적인 작업에는 CPU만 있어도 충분합니다.
하지만 게임, 3D 모델링, 영상 편집, AI 작업 등을 하려면 GPU가 필요합니다.

3. 내장 GPU(Intel Iris Xe, AMD Radeon)와 외장 GPU(NVIDIA, AMD) 차이는?

내장 GPU는 CPU 안에 포함된 그래픽 기능으로, 저전력으로 가벼운 작업(문서, 유튜브, 가벼운 게임 등)에 적합합니다.
외장 GPU는 독립적인 강력한 그래픽 카드로, 고성능 게임, 4K 영상 편집, AI 작업 등에 필수적입니다.

4. CPU와 GPU 중 더 중요한 것은 무엇인가요?

일반적인 작업(문서 작성, 웹서핑, 코딩) → CPU가 더 중요
영상 편집, 3D 모델링, 고사양 게임 → CPU + GPU 둘 다 중요
딥러닝, AI 연산, 머신러닝 → GPU가 더 중요

5. CPU의 코어(core)와 쓰레드(thread)는 무엇인가요?

코어(Core): CPU 내부의 독립적인 연산 장치로, 코어가 많을수록 여러 작업을 동시에 처리 가능
쓰레드(Thread): CPU가 한 번에 처리할 수 있는 작업 단위 (가상 코어 개념, 하이퍼스레딩 지원 시 1코어 2쓰레드)

6. 노트북에서 GPU가 없으면 게임을 못하나요?

일부 저사양 게임(예: LoL, 마인크래프트)은 **내장 GPU(Intel Iris Xe, AMD Radeon)**로 실행 가능
하지만 **고사양 게임(배틀그라운드, GTA5, 사이버펑크 등)**은 외장 GPU가 필수

7. GPU가 AI 연산에서 중요한 이유는?

GPU는 **수천 개의 코어를 사용한 병렬 연산(Parallel Processing)**에 최적화되어 있어, 머신러닝·딥러닝·영상 AI 처리 속도가 훨씬 빠름

8. 노트북을 살 때 CPU와 GPU 중 어디에 더 투자해야 할까요?

일반 사용자: CPU가 중요한데, 내장 그래픽이 있는 CPU 선택
게임 & 영상 편집: CPU + 외장 GPU 모두 중요
AI, 딥러닝, 3D 작업: GPU 성능이 가장 중요

오늘은 CPU와 GPU의 차이에 대해 알아보았습니다.

결국 중요한 건 내가 어떤 용도로 사용할 것인가입니다!

일반적인 작업이면 CPU만으로 충분하고, 게임이나 영상 편집을 하려면 GPU가 필요합니다.

CPU는 컴퓨터의 두뇌, GPU는 시각적·연산적 작업을 위한 가속기 역할을 합니다.

필요에 맞게 적절한 조합을 선택하는 것이 성능과 효율을 극대화하는 핵심입니다.

더 궁금한 점이 있으시다면 언제든지 질문해주세요! 🔥

감사합니다.