본문/내용
1. 서론
인공지능 기술은 현대 사회의 혁신을 주도하는 핵심 동력으로 자리 잡았으며, 그 영향력은 경제, 사회, 문화 등 전반적인 영역에서 뚜렷하게 나타나고 있다. 특히 딥러닝 기술의 발전은 인공지능 분야의 성장을 폭발적으로 가속화했으며, 과거에는 상상하기 어려웠던 수준의 지능적인 시스템과 서비스가 현실화되고 있다. 이러한 딥러닝 기술의 핵심은 대량의 데이터를 기반으로 복잡한 패턴을 학습하고 예측하는 능력에 있으며, 이를 위해서는 막대한 양의 연산 능력을 제공하는 고성능 컴퓨팅 자원이 필수적이다.
이러한 맥락에서 GPU(Graphics Processing Unit)는 딥러닝 모델 학습 및 추론에 있어서 핵심적인 역할을 수행하는 하드웨어로 부상했다. GPU는 원래 그래픽 처리를 위해 설계되었지만, 병렬 처리 능력이 뛰어나다는 장점 덕분에 딥러닝 연산에 최적화된 솔루션으로 각광받고 있다. CPU(Central Processing Unit)가 순차적인 작업 처리에 강점을 가지는 반면, GPU는 수천 개의 코어를 활용하여 병렬적으로 연산을 수행함으로써 딥러닝 모델 학습에 필요한 시간을 획기적으로 단축시킨다. 이는 대규모 데이터셋을 활용한 복잡한 딥러닝 모델 개발을…