[10초 요약] GPU 없이 AI 개발하는법 총정리

AI와 머신러닝, 딥러닝 분야에서 GPU는 강력한 학습 성능을 제공합니다. 특히 딥러닝 모델은 대규모 데이터를 처리하고 수많은 매개변수를 학습해야 하기 때문에, 연산 성능이 높은 GPU가 큰 도움이 됩니다. 하지만 모든 AI 학습이 반드시 GPU를 필요로 하는 것은 아닙니다. 이번 글에서는 GPU 없이도 AI 모델을 학습시킬 수 있는지, CPU만으로 가능한 경우와 그 한계, 효율적인 CPU 학습 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. GPU와 CPU의 차이점

먼저 CPU와 GPU의 차이를 이해해봅시다. CPU는 중앙처리장치(Central Processing Unit)로, 범용 컴퓨팅을 위해 설계된 프로세서입니다. CPU는 복잡한 작업을 순차적으로 수행하는 데 적합하며, 다양한 종류의 연산을 수행하는 데 유연하게 설계되어 있습니다.

반면, GPU(Graphics Processing Unit)는 그래픽 렌더링을 위해 설계된 장치로, 많은 코어를 가지고 있어 대량의 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다. AI 모델의 학습은 주로 벡터와 행렬 연산이 빈번하게 발생하기 때문에, 병렬 처리가 가능한 GPU가 딥러닝과 같은 대규모 연산 작업에서 유리합니다.

2. GPU 없이도 가능한 AI 작업

GPU가 AI 작업에 유리하긴 하지만, 모든 AI 모델 학습이 반드시 GPU를 요구하는 것은 아닙니다. 다음과 같은 경우에는 CPU만으로도 충분히 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다.

• 작은 데이터셋: 데이터의 크기가 작다면, CPU만으로도 충분히 모델을 학습시킬 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 손글씨 데이터셋인 MNIST는 28x28 픽셀의 작은 이미지로 구성되어 있어, CPU로도 비교적 빠르게 학습할 수 있습니다.
• 간단한 모델: 모델의 구조가 간단하고 파라미터의 수가 적다면, CPU도 효율적으로 연산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, SVM과 같은 기초적인 머신러닝 모델은 대규모 연산이 필요하지 않기 때문에 CPU로도 충분히 학습할 수 있습니다.
• 프로토타입 개발: 처음 모델을 설계하고 실험할 때에는 GPU가 없더라도 CPU를 사용해 프로토타입을 빠르게 테스트해볼 수 있습니다. 초기 실험에서는 모델이 잘 작동하는지 확인하는 정도로, 완벽한 성능을 요구하지 않기 때문에 CPU로도 충분히 검토할 수 있습니다.

이와 같은 경우에는 GPU 없이도 AI 모델을 학습시킬 수 있으며, CPU만으로도 실험적인 AI 모델을 개발할 수 있습니다.

3. GPU 없이 AI를 학습할 때의 한계

CPU만으로도 AI 모델을 학습할 수 있지만, 다음과 같은 한계가 존재합니다.

• 학습 속도: CPU는 GPU보다 연산 속도가 느리기 때문에, 대규모 데이터와 복잡한 모델의 학습 속도가 크게 떨어집니다. 예를 들어, ResNet이나 BERT와 같은 복잡한 딥러닝 모델을 CPU로 학습하면 몇 주 이상이 소요될 수도 있습니다.
• 병렬 처리 한계: GPU는 수천 개의 코어를 통해 대규모 데이터를 병렬로 처리할 수 있지만, CPU는 보통 수 개에서 수십 개의 코어를 가지고 있어 병렬 처리 능력이 제한적입니다. 이는 모델 학습 시 계산량이 많은 딥러닝 모델에서 특히 큰 영향을 미칩니다.
• 에너지 효율: CPU는 GPU보다 전력 소모가 높기 때문에, 장시간 학습 시 에너지 비용이 높아질 수 있습니다. 이는 특히 실무에서 모델을 대규모로 학습시키는 경우, 에너지 비용을 절감하는 데 불리할 수 있습니다.

따라서 CPU만으로도 AI 학습이 가능하지만, 모델의 복잡도와 데이터 양에 따라 학습 시간이 매우 길어질 수 있습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 여러 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

4. 효율적으로 CPU를 사용하는 방법

GPU 없이 CPU만으로도 효율적으로 AI 모델을 학습시킬 수 있는 방법이 몇 가지 있습니다.

4.1 데이터의 양 줄이기

데이터의 양이 많을수록 학습 시간이 길어지기 때문에, CPU로 학습할 때는 데이터 양을 줄이는 것이 좋습니다. 데이터를 줄이기 위해 샘플링(전체 데이터 중 일부만 사용)하거나 데이터 증강 기법을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 이미지 데이터의 경우 일부 데이터만 사용하고, 회전, 크기 조절 등으로 데이터를 다양하게 만들어 학습 시간을 단축할 수 있습니다.

4.2 배치 크기 조정

CPU로 학습할 때는 배치 크기를 조정하여 메모리 효율을 높일 수 있습니다. 배치 크기는 한 번에 학습하는 데이터의 양을 의미하며, 배치 크기를 줄이면 CPU 메모리 사용량이 줄어들어 모델 학습이 수월해질 수 있습니다. 다만, 배치 크기를 너무 작게 설정하면 학습 시간이 길어질 수 있으므로, 적절한 배치 크기를 설정하는 것이 중요합니다.

4.3 모델의 복잡도 줄이기

복잡한 모델은 더 많은 파라미터를 학습해야 하기 때문에 CPU로 학습 시 속도가 느려질 수 있습니다. 따라서 모델의 레이어 수를 줄이거나, 파라미터 수를 줄여서 모델을 단순화하는 것도 좋은 방법입니다. 예를 들어, CNN 모델의 경우 필터 수를 줄이거나, 모델의 깊이를 줄여 학습 시간을 단축할 수 있습니다.

4.4 하이퍼파라미터 튜닝

하이퍼파라미터를 튜닝하여 학습 속도를 높일 수 있습니다. 예를 들어, 학습률(learning rate)을 높여 초기 학습 속도를 높이거나, 에포크 수를 줄여 학습 시간을 단축할 수 있습니다. CPU로 학습할 때는 하이퍼파라미터를 적절히 조정하여 모델이 빠르게 수렴하도록 돕는 것이 중요합니다.

4.5 클라우드 서비스 활용

AWS, Google Cloud, Microsoft Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 고성능 CPU 서버를 제공하므로, CPU로 학습을 할 때 클라우드 서비스를 사용해 볼 수 있습니다. 클라우드 서비스를 사용하면 개인 컴퓨터보다 빠른 학습 속도를 기대할 수 있으며, 필요에 따라 GPU로 전환하는 것도 가능합니다.

5. GPU와 CPU 혼합 학습

GPU와 CPU를 혼합하여 학습을 수행하는 방법도 고려할 수 있습니다. 일부 단계(예: 데이터 전처리, 샘플링)는 CPU로 수행하고, 학습의 연산이 필요한 부분만 GPU를 사용하여 학습 시간을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 전처리 작업은 CPU로 처리하고, 모델 학습만 클라우드에서 GPU를 활용하여 수행하는 방식입니다. 이와 같은 방식은 비용 효율성과 속도 모두를 만족시킬 수 있습니다.

6. CPU 학습의 실제 사례

실제로 많은 데이터 과학자와 AI 연구자들이 CPU만으로 모델을 학습하는 경우가 있습니다. 특히 초기 프로토타입 개발이나, 간단한 예측 모델(예: 로지스틱 회귀, 선형 회귀)에서는 CPU로도 충분한 성능을 낼 수 있습니다. 예를 들어, 초보자가 머신러닝 모델을 학습하는 과정에서는 CPU로 MNIST 데이터셋이나 간단한 분류 모델을 학습하는 것이 일반적입니다.

또한, 특정 딥러닝 프레임워크에서는 CPU에서 작동할 수 있도록 최적화된 옵션이 제공됩니다. 예를 들어, TensorFlow와 PyTorch 모두 CPU에서의 학습을 지원하며, 하드웨어 환경에 따라 CPU 최적화를 위한 다양한 설정을 제공합니다.

결론

GPU가 AI 학습에 필수적인 요소는 아닙니다. GPU는 대규모 데이터와 복잡한 모델 학습을 크게 가속화해 주지만, 작은 데이터셋이나 간단한 모델, 그리고 프로토타입 단계에서는 CPU만으로도 충분히 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다. CPU 학습의 한계를 극복하기 위해 데이터 양을 조절하거나, 모델을 단순화하고, 배치 크기를 조정하는 등의 방법을 사용할 수 있습니다.