AI 기술이 발전함에 따라 새롭고 향상된 AI 컴퓨팅 성능에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 컴퓨팅 성능이 어떻게 AI 운동을 발전시키고 있는지 살펴보세요.
AI 기술이 발전함에 따라 새롭고 향상된 AI 컴퓨팅 성능에 대한 필요성이 증가하고 있습니다. 컴퓨팅 성능이 어떻게 AI 운동을 발전시키고 있는지 살펴보세요.
인공 지능(AI)과 컴퓨팅 성능은 매우 밀접한 관계를 공유합니다. 컴퓨팅 성능은 컴퓨터 시스템이 작업을 처리하고 실행하는 데 도움이 되므로 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 관리하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 여기서 GPU가 등장합니다. GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 이미지 및 비디오 처리를 가속화하도록 설계되었지만 AI에 필요한 집중적인 데이터 처리 및 딥 러닝 작업을 관리하는 데 필수적이 되었습니다.
지난 몇 년 동안 우리는 AI의 발전이 기하급수적으로 성장하는 것을 보았습니다. 당연히 AI 하드웨어도 이러한 성장을 수용하고 따라잡아야 합니다. 한 연구에 따르면 2003년 이후 GPU 성능이 약 7,000배 증가했다고 합니다.
더 강력하고 빠르며 효율적인 하드웨어를 통해 연구원과 엔지니어는 점점 더 복잡한 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 인공 지능에 대한 증가하는 요구 사항을 충족하기 위해 AI 컴퓨팅 인프라가 어떻게 진화하고 있는지 이해해 보겠습니다.
AI 개발에서 GPU의 역할은 부인할 수 없습니다. 이러한 강력한 프로세서는 AI 모델의 학습 및 배포에 필요한 복잡한 계산 속도를 향상시킵니다. 기본적으로 GPU는 현대 AI 기술의 중추 역할을 합니다. 하지만 주목을 받는 것은 GPU만이 아닙니다.
AI 전용으로 제작되어 기존 칩과 경쟁하는 칩들이 등장하고 있습니다. 이러한 칩들은 AI가 작업을 훨씬 더 효율적이고 빠르게 수행할 수 있도록 처음부터 제작되었습니다. AI 컴퓨팅의 미래를 개선하기 위한 많은 연구와 노력이 이루어지고 있습니다. 많은 기업들이 AI 컴퓨팅 성능에 투자하고 있으며, 이는 2023년 전 세계 AI 하드웨어 시장 규모가 537억 1천만 달러로 평가되었고 2033년까지 약 4,735억 3천만 달러로 성장할 것으로 예상되는 이유 중 하나입니다.
최근 AI 하드웨어 발전이 화두가 된 이유는 무엇일까요? 특화된 AI 하드웨어로의 전환은 다양한 분야에서 AI 애플리케이션에 대한 요구가 증가하고 있음을 반영합니다. AI 솔루션을 성공적으로 구축하려면 하드웨어의 변화에 대한 인식을 통해 흐름을 앞서 나가는 것이 중요합니다.
주요 하드웨어 제조업체들은 차세대 하드웨어 개발에 박차를 가하며, 자체 개발, 전략적 파트너십 및 인수를 통해 성능과 효율성을 개선하고 있습니다.
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Apple은 외부 GPU 사용에서 AI 가속을 위한 신경 엔진이 탑재된 자체 M 시리즈 칩 개발로 전환하여 긴밀하게 제어되는 생태계를 강화했습니다. 한편, Google Tensor 프로세싱 유닛TPU 인프라에 막대한 투자를 계속하고 있습니다. TPU는 GPU보다 더 빠르게 작동하고 에너지를 적게 사용하도록 설계된 AI 칩으로, 대규모로 AI 솔루션을 학습하고 배포하는 데 적합합니다.
마찬가지로 AMD는 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 타깃으로 하는 Radeon Instinct 가속기 시리즈를 통해 AI 하드웨어 분야에 진출했습니다. 또한 Nvidia A100 및 H100 Tensor 코어 GPU와 같이 AI 워크로드에 최적화된 GPU를 개발하는 데 주력하고 있습니다. 최근 Arm 홀딩스 인수를 통해 다양한 모바일 디바이스를 구동하는 칩 아키텍처에 대한 통제력을 강화하는 것을 목표로 하고 있습니다.
이러한 기존 업체 외에도, 많은 스타트업과 연구 기관들이 새로운 AI 칩 아키텍처를 개발하고 있습니다. 예를 들어, Graphcore는 Intelligence Processing Unit (IPU)을 통해 희소 연산을 전문으로 합니다. Cerebras Systems는 극단적인 규모의 AI 워크로드를 위해 맞춤 제작된 대규모 칩인 Wafer Scale Engine을 제공합니다.
최근에 출시된 최신 AI 하드웨어를 살펴보겠습니다.
2024년 4월 9일, Intel Nvidia H100 GPU 뛰어난 성능을 자랑하는 최신 AI 칩인 가우디 3를 공개했습니다:
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가우디 3에 앞서 2024년 3월 18일, NVIDIA 최신 AI 플랫폼인 블랙웰을 출시했습니다. 이 플랫폼은 다양한 분야에서 획기적인 발전을 이루도록 설계되었으며 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
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한편, 여러 기술 대기업이 자체 서비스를 강화하기 위해 자체 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있습니다.
2024년 4월 10일, Meta는 최신 버전의 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)를 발표했습니다. Meta 데이터 센터에서 이미 운영 중인 이 2세대 칩은 컴퓨팅 및 메모리 대역폭 측면에서 더 나은 성능을 보이고 있습니다. 이러한 업그레이드는 Facebook 및 Instagram과 같은 플랫폼에서 순위 및 추천 엔진과 같은 Meta의 AI 애플리케이션 성능을 지원합니다.
마찬가지로 Google, Amazon, Microsoft 같은 다른 주요 기업들도 올해 맞춤형 실리콘 칩을 도입했습니다. 이는 비용 구조를 최적화하고 Nvidia 같은 타사 공급업체에 대한 의존도를 낮추기 위한 전략적 움직임입니다.
AI 하드웨어는 다양한 산업 분야에서 다양한 AI 솔루션을 지원합니다. 의료 분야에서는 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 영상 시스템을 강화하여 복잡한 작업을 처리하고 빠르고 정확한 진단을 위해 대량의 데이터를 효율적으로 처리합니다.
금융 기관은 AI 알고리즘을 사용하여 사기 탐지 및 투자 최적화를 위한 데이터를 분석합니다. 복잡한 금융 데이터 분석의 특성상 막대한 계산 작업을 효과적으로 처리할 수 있는 고급 하드웨어 기능이 필요합니다.
자동차 산업에서는 자율 주행 차량의 실시간 센서 데이터 처리를 지원합니다. 객체 탐지 및 충돌 방지와 같은 작업은 신속한 의사 결정과 승객 안전을 위해 강력한 처리 기능을 갖춘 고급 하드웨어로 뒷받침되어야 합니다.
소매업체는 AI 기반 추천 엔진을 사용하여 광범위한 고객 데이터를 분석하여 선호도를 예측하고 관련 제품을 제안함으로써 쇼핑 경험을 개인화하고 판매를 촉진합니다. 다양한 데이터 세트를 분석하고 개인화된 추천을 생성해야 하므로 실시간 응답과 향상된 사용자 참여를 위한 고급 하드웨어가 필요합니다.
소매점과 관련된 또 다른 예는 컴퓨터 비전을 사용하여 고객 행동을 모니터링하고 분석하는 것입니다. 소매업체는 고객이 매장 환경과 상호작용하는 방식을 이해하고 인기 상품을 파악하며 유동인구 패턴을 detect 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 매장 레이아웃과 제품 배치를 최적화하여 매출을 향상시킬 수 있습니다. 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 처리하려면 컴퓨팅 성능이 중요합니다. 움직임과 상호작용을 정확하게 추적하려면 강력한 하드웨어가 필요합니다. 하드웨어가 없으면 데이터 처리 속도와 정확성이 저하되어 고객 행동 분석의 효율성이 떨어집니다.
이것은 빙산의 일각에 불과합니다. 제조에서 농업에 이르기까지 AI 하드웨어는 어디에서나 볼 수 있습니다.
AI 하드웨어는 종종 대규모 작업을 처리하도록 구축됩니다. 전 세계 산업 분야에서 AI가 얼마나 광범위하게 구축되었는지 파악하기 어려울 수 있지만, 확장 가능한 AI는 적절한 하드웨어를 갖추는 데 달려 있다는 점은 분명합니다.
BMW와 NVIDIA 협업을 예로 들어보겠습니다. 연간 250만 대의 자동차를 생산하는 BMW의 운영 규모는 어마어마합니다. BMW는 품질 관리 및 예측 유지보수부터 물류 및 공급망 관리에 이르기까지 제조 공정의 다양한 측면을 최적화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.
이러한 요구를 충족하기 위해 BMW는 NVIDIA Quadro RTX 8000 및 RTX 기반 서버와 같은 고급 AI 하드웨어 솔루션에 의존하고 있습니다. 이러한 기술은 AI 배포를 더 쉽고 확장 가능하게 해줍니다.
AI 애플리케이션에 컴퓨팅 성능을 제공하는 것 외에도 선택한 AI 하드웨어는 모델 성능, 모델 변환 요구 사항, 배포 유연성 및 전반적인 정확성 측면에서 솔루션에 영향을 미칩니다. AI 모델을 훈련하고 테스트한 후에는 선택한 배포 플랫폼에서 실행될 형식으로 변환되는 경우가 많습니다.
하지만 모델 변환은 정확도 저하로 이어질 수 있으므로 미리 고려해야 합니다. ONNX (개방형 신경망 교환) 와 같은 통합 도구는 다양한 하드웨어 플랫폼에 AI 모델을 배포하기 위한 표준화된 형식을 제공할 수 있습니다. 이는 YOLOv8 같은 인기 있는 모델이 사용자 정의 학습된 모델을 다양한 배포 옵션에 맞게 다양한 형식으로 내보낼 수 있는 옵션을 제공하는 이유이기도 합니다.
첨단 AI 컴퓨팅 성능의 영향은 AI에만 국한되지 않고 에너지 분야에도 영향을 미치고 있습니다.
예를 들어 Meta의 고급 대규모 언어 모델(LLM) 인 LLaMA-3는 각각 24,576개의 Nvidia H100 GPU가 장착된 맞춤형 데이터센터 클러스터 2개를 사용하여 훈련되었습니다. 이러한 강력한 하드웨어 설정을 통해 Meta는 처리 속도를 높이고 에너지 소비를 40%나 크게 줄일 수 있었습니다. 이처럼 AI 하드웨어의 발전은 에너지 효율적 운영에도 기여하고 있습니다.
또한 Sam 알트먼과 같은 사람들이 참여하면서 AI와 에너지의 연관성이 더욱 주목받고 있습니다. OpenAI의 CEO로 잘 알려진 알트먼은 최근 원자력 에너지 회사 Oklo를 대중에게 공개했습니다. 혁신적인 핵분열 기술을 보유한 Oklo는 에너지 생산을 혁신하여 잠재적으로 AI 운영에 필수적인 데이터 센터에 전력을 공급하는 것을 목표로 합니다. 지난 몇 년 동안 Microsoft 공동 창업자인 빌 게이츠와 아마존의 창업자 제프 베조스도 원자력 발전소에 투자한 바 있습니다.
앞으로 AI 하드웨어의 미래는 특히 양자 컴퓨팅의 부상과 함께 큰 도약을 이룰 것으로 예상됩니다. 전문가들은 2030년까지 양자 컴퓨팅 시장이 거의 650억 달러의 가치가 있을 것으로 예측합니다. AI 모델의 복잡성이 증가함에 따라 특수 하드웨어는 잠재력을 최대한 발휘하는 데 매우 중요합니다. AI 전용 칩에서 양자 컴퓨팅 탐구에 이르기까지 하드웨어 혁신은 더욱 복잡하고 영향력 있는 AI 솔루션 개발을 주도합니다.
AI에 대해 더 자세히 알고 싶으시면 GitHub 저장소를 확인하고 커뮤니티에 참여해 보세요. 최신 블로그 게시물을 통해 포뮬러 원 레이싱 및 로봇 공학과 같은 다양한 분야에서 AI가 어떻게 적용되고 있는지 살펴보세요.
