CPU는 중앙처리장치로, 소수의 강력한 코어가 복잡한 명령을 순차적으로 처리하며 컴퓨터 전체를 제어하는 ‘두뇌’ 역할을 합니다. 반면 GPU는 수천 개의 작은 코어로 구성된 병렬 연산용 장치로, 원래는 그래픽 렌더링용이었으나 현재는 AI·머신러닝·빅데이터 분석 등 대규모 연산에 최적화되어 있습니다.

구조적으로 CPU는 다양한 작업을 유연하게 전환해 처리하고, GPU는 같은 연산을 대량의 데이터에 동시에 적용해 속도를 극대화합니다. CPU는 복잡한 논리·제어 중심, GPU는 단순 대량 계산 중심입니다.
역할 면에서는 CPU가 전체 시스템을 지휘하고, GPU는 실제 연산을 수행하며 두 장치는 경쟁이 아닌 협력 관계입니다. AI 학습에서는 CPU가 명령을 분배하고 GPU가 계산을 담당하죠.
비용 측면에서는 GPU가 고가이지만, 클라우드 GPU 임대 서비스 확산으로 경제성이 개선되고 있습니다. GPU는 대규모 병렬 연산에 효율적이고, CPU는 일반적인 사무나 서버 환경에서 여전히 효율적입니다.
산업별로 보면, AI·머신러닝 기업은 GPU 중심, 일반 사무·웹 기업은 CPU 중심, 영상 편집·엔지니어링 분야는 CPU+GPU 조합이 이상적입니다.
결국 중요한 건 ‘작업 구조와 투자 방식에 따라 달라진다’는 점입니다. GPU가 빠르다고 무조건 좋지도, CPU가 싸다고 항상 효율적이지도 않습니다.

따라서 하드웨어 선택 시
작업 구조,
데이터 증가 가능성,
전력·운영비용,
클라우드 활용 여부를 고려해야 합니다.

결론적으로 CPU는 범용성과 안정성, GPU는 속도와 확장성을 상징하며, 둘의 차이를 이해하는 것은 기술 선택을 넘어 ‘경쟁력’을 결정짓는 전략적 판단입니다.