컴퓨팅 성능이 AI 혁신에 미치는 영향 이해하기

인공지능(AI)과 컴퓨팅 성능은 매우 밀접한 관계가 있습니다. 컴퓨팅 성능은 컴퓨터 시스템이 작업을 처리하고 실행하도록 지원하므로 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터셋을 처리하는 데 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 이때 GPU가 중요한 역할을 합니다. GPU, 즉 그래픽 처리 장치는 원래 이미지와 동영상 처리를 가속하도록 설계되었지만, AI에 필요한 집약적인 데이터 처리 및 딥러닝 작업을 수행하는 데 필수적인 장치가 되었습니다.

지난 몇 년간 AI가 기하급수적으로 발전하는 모습을 지켜봤습니다. 이에 따라 AI 하드웨어도 성장에 발맞춰 발전해야 합니다. 한 연구에 따르면 GPU 성능은 2003년 이후 약 7,000배 향상되었습니다.

더 강력하고 빠르며 효율적인 하드웨어를 통해 연구자와 엔지니어는 점점 더 복잡한 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 인공지능에 대한 수요 증가를 충족하기 위해 AI 컴퓨팅 인프라가 어떻게 발전하고 있는지 알아보겠습니다.

AI 하드웨어: 관심이 커지는 분야#

AI 개발에서 GPU의 역할은 분명합니다. 이러한 강력한 프로세서는 AI 모델의 학습과 배포에 필요한 복잡한 계산을 가속합니다. 기본적으로 GPU는 현대 AI 기술의 핵심 기반입니다. 하지만 관심을 끄는 것은 GPU만이 아닙니다.

GPU와 경쟁하는 AI 전용 칩도 등장하고 있습니다. 이러한 칩은 AI 작업을 더욱 빠르고 효과적으로 수행하도록 처음부터 설계되었습니다. AI 컴퓨팅의 미래를 개선하기 위한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있습니다. 많은 기업이 AI 컴퓨팅 성능에 투자하고 있으며, 그 결과 전 세계 AI 하드웨어 시장은 2023년에 537억 1천만 달러의 가치를 기록했고 2033년에는 약 4,735억 3천만 달러로 성장할 것으로 예상됩니다.

최근 AI 하드웨어 발전이 화제가 된 이유는 무엇일까요? 전문화된 AI 하드웨어로의 전환은 여러 분야에서 AI 애플리케이션의 수요가 증가하고 있음을 보여 줍니다. AI 솔루션을 성공적으로 개발하려면 하드웨어 분야의 변화를 파악하고 앞서 나가는 것이 중요합니다.

AI 하드웨어 분야의 주요 기업#

선도적인 하드웨어 제조업체들은 자체 개발, 전략적 파트너십, 인수를 통해 성능과 효율성을 높이며 차세대 하드웨어 개발 경쟁을 벌이고 있습니다.

그림 1. AI 하드웨어 분야의 선두 주자.

Apple은 외부 GPU 사용에서 벗어나 AI 가속용 뉴럴 엔진을 탑재한 자체 M 시리즈 칩을 개발하며 긴밀하게 통제되는 생태계를 강화하고 있습니다. 한편 Google은 Tensor 처리 장치(TPU) 인프라에 대한 투자를 계속 확대하고 있습니다. TPU는 GPU보다 더 빠르고 적은 에너지를 사용하도록 설계된 AI 칩으로, 대규모 AI 솔루션의 학습과 배포에 적합합니다.

마찬가지로 AMD는 데이터 센터와 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 겨냥한 Instinct 시리즈 가속기를 통해 AI 하드웨어 시장에 진출했습니다. 또한 NVIDIA는 A100 및 H100 Tensor Core GPU와 같이 AI 워크로드에 최적화된 GPU 개발에 계속 주력하고 있습니다.

이러한 기존 주요 기업 외에도 많은 스타트업과 연구 기관이 새로운 AI 칩 아키텍처 개발에 나서고 있습니다. 예를 들어 Graphcore는 Intelligence 처리 장치(IPU)를 통해 희소 연산에 특화되어 있습니다. Cerebras Systems는 초대규모 AI 워크로드에 맞춰 설계된 대형 칩인 Wafer Scale Engine을 제공합니다.

최신 AI 하드웨어 발전#

최근 출시된 최신 AI 하드웨어를 살펴보겠습니다.

2024년 4월 9일, Intel은 최신 AI 칩인 Gaudi 3를 공개했습니다. Intel에 따르면 이 칩은 NVIDIA의 H100 GPU보다 성능이 뛰어납니다.

• 전력 효율은 두 배 이상 높고 AI 모델 처리 속도는 1.5배 빠릅니다.
• 마더보드에 번들로 장착하거나 독립형 카드로 사용하는 등 유연한 구성으로 제공됩니다.
• Meta의 Llama와 아부다비의 Falcon 등 다양한 AI 모델에서 성공적으로 테스트되었습니다. 이를 통해 Stable Diffusion과 음성 인식용 OpenAI Whisper를 포함한 여러 AI 모델의 학습 및 배포에 효과적임을 입증했습니다.

그림 2. Intel Gaudi 3.

Gaudi 3에 앞서 2024년 3월 18일, NVIDIA는 최신 AI 플랫폼인 Blackwell을 공개했습니다. 이 플랫폼은 다양한 분야의 혁신을 뒷받침하도록 설계되었으며 다음과 같은 특징이 있습니다.

• NVIDIA는 Blackwell이 "세계에서 가장 강력한 칩"이라고 주장합니다.
• 2080억 개의 트랜지스터와 10 TB/s의 칩 간 연결을 갖춘 듀얼 다이 GPU를 탑재해 데이터 센터 규모의 생성형 AI에서 성능과 효율의 새로운 기준을 제시합니다.
• Google Cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체는 생성형 AI, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 발전을 위해 Blackwell을 사용할 계획이라고 발표했습니다.

그림 3. NVIDIA Blackwell.

맞춤형 AI 칩의 부상#

한편 여러 기술 대기업은 자사 서비스를 지원하기 위해 자체 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있습니다.

2024년 4월 10일, Meta는 최신 Meta 학습 및 추론 가속기(MTIA)를 발표했습니다. 이미 Meta 데이터 센터에서 운영 중인 이 2세대 칩은 연산 성능과 메모리 대역폭 측면에서 향상되었습니다. 이러한 업그레이드는 Facebook 및 Instagram과 같은 플랫폼에서 순위 지정 및 추천 엔진을 비롯한 Meta의 AI 애플리케이션 성능을 뒷받침합니다.

그림 4. Meta의 최신 MTIA 버전입니다.

마찬가지로 Google, Amazon, Microsoft와 같은 다른 주요 기업들도 올해 자체 실리콘 칩을 선보였습니다. 이는 비용 구조를 최적화하고 NVIDIA와 같은 타사 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위한 전략적 움직임입니다.

AI 하드웨어는 어디에 사용되나요?#

AI 하드웨어는 다양한 산업 전반에서 여러 AI 솔루션을 지원합니다. 의료 분야에서는 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 영상 시스템을 구동하며, 복잡한 작업을 처리하고 대량의 데이터를 효율적으로 분석해 신속하고 정확한 진단을 돕습니다.

금융 기관은 데이터를 분석해 사기 탐지 및 투자 최적화에 AI 알고리즘을 활용합니다. 금융 데이터 분석은 복잡한 특성상 막대한 연산 작업량을 효과적으로 처리할 수 있는 고급 하드웨어 성능을 요구합니다.

자동차 산업에서는 자율주행 차량의 실시간 센서 데이터 처리에 AI 하드웨어가 사용됩니다. 객체 탐지 및 충돌 방지와 같은 작업에는 신속한 의사 결정과 승객 안전을 위해 강력한 처리 성능을 갖춘 고급 하드웨어가 필요합니다.

그림 5. 자율주행 차량의 핵심 컴퓨터.

소매업체는 부서별로 방대한 고객 데이터를 분석해 선호도를 예측하고 관련 제품을 추천함으로써, AI 기반 추천 엔진으로 쇼핑 경험을 개인화하고 매출을 높입니다. 다양한 데이터 세트를 분석하고 개인화된 추천을 생성하려면 실시간 응답과 사용자 참여 향상을 지원하는 고급 하드웨어가 필요합니다.

소매점과 관련된 또 다른 사례는 컴퓨터 비전을 사용해 고객 행동을 모니터링하고 분석하는 것입니다. 소매업체는 고객이 주변 환경과 상호작용하는 방식을 파악하고, 인기 제품을 식별하며, 방문객 동선 패턴을 감지할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 매장 레이아웃과 제품 배치를 최적화해 매출을 높일 수 있습니다. 대량의 비디오 데이터를 실시간으로 처리하려면 컴퓨팅 성능이 중요합니다. 이동 및 상호작용을 정확하게 추적하려면 강력한 하드웨어가 필요합니다. 이러한 하드웨어가 없으면 데이터 처리 속도와 정확도가 저하되어 고객 행동 분석의 효과가 떨어집니다.

이는 빙산의 일각에 불과합니다. 제조업부터 농업까지, AI 하드웨어는 어디에서나 찾아볼 수 있습니다.

컴퓨팅 성능으로 AI 확장하기#

AI 하드웨어는 대규모 작업을 처리하도록 구축되는 경우가 많습니다. 전 세계 산업에서 AI가 배포되는 규모를 파악하기는 쉽지 않지만, 확장 가능한 AI를 구현하려면 적합한 하드웨어를 갖추는 것이 중요합니다.

BMW와 NVIDIA의 협력을 예로 들어 보겠습니다. BMW는 연간 250만 대의 자동차를 생산하므로 운영 규모가 막대합니다. BMW는 품질 관리와 예측 유지보수부터 물류 및 공급망 관리에 이르기까지 다양한 제조 공정을 최적화하는 데 AI를 활용하고 있습니다.

이러한 요구를 충족하기 위해 BMW는 NVIDIA Quadro RTX 8000 및 RTX 기반 서버와 같은 고급 AI 하드웨어 솔루션을 사용합니다. 이러한 기술은 AI 배포를 더 쉽고 확장 가능하게 합니다.

컴퓨팅 성능이 AI 솔루션의 여러 부분에 미치는 영향#

AI 애플리케이션에 연산 성능을 제공하는 것 외에도, 선택한 AI 하드웨어는 모델 성능, 모델 변환 요구 사항, 배포 유연성 및 전반적인 정확도 측면에서 솔루션에 영향을 미칩니다. AI 모델은 학습과 테스트를 마친 후 선택한 배포 플랫폼에서 실행할 수 있는 형식으로 변환되는 경우가 많습니다.

그러나 모델 변환으로 정확도가 저하될 수 있으므로 이를 미리 고려해야 합니다. ONNX(개방형 신경망 교환)과 같은 통합 도구는 다양한 하드웨어 플랫폼에 AI 모델을 배포하기 위한 표준 형식을 제공할 수 있습니다. YOLOv8과 같은 인기 모델에서 사용자가 맞춤형 학습 모델을 다양한 형식으로 내보내 여러 배포 옵션에 대응할 수 있도록 한 이유도 여기에 있습니다.

에너지 효율은 AI 컴퓨팅의 미래에 필수적입니다#

고급 AI 컴퓨팅 성능은 AI에만 영향을 미치는 것이 아니라 에너지 부문에도 영향을 주고 있습니다.

그림 6. 지속 가능한 AI 하드웨어를 향해 나아갑니다.

예를 들어 고급 대규모 언어 모델(LLM)인 Meta의 Llama 3는 각각 NVIDIA H100 GPU 24,576개를 갖춘 맞춤형 데이터 센터 클러스터 2개를 사용해 학습되었습니다. 소프트웨어 개선과 함께 이러한 구성은 Llama 3의 학습 효율을 Llama 2 학습보다 약 3배 높였습니다. 따라서 AI 하드웨어의 발전은 에너지 효율이 높은 운영에도 기여하고 있습니다.

또한 Sam Altman과 같은 인물이 관여하면서 AI와 에너지 간의 연관성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. OpenAI의 CEO로 알려진 Altman은 최근 원자력 에너지 기업 Oklo를 상장했습니다. 혁신적인 핵분열 기술을 보유한 Oklo는 에너지 생산을 혁신하고, AI 운영에 필수적인 데이터 센터에 전력을 공급할 가능성을 모색하고 있습니다. 지난 몇 년 동안 Microsoft의 공동 창업자인 Bill Gates와 Amazon의 창업자인 Jeff Bezos도 원자력 발전소에 투자했습니다.

회로를 넘어#

앞으로 AI 하드웨어는 특히 양자 컴퓨팅의 부상과 함께 큰 도약을 이룰 것으로 예상됩니다. AI 모델이 복잡해짐에 따라 잠재력을 최대한 발휘하기 위해 특수 하드웨어가 중요해지고 있습니다. AI 전용 칩부터 양자 컴퓨팅 탐구에 이르기까지 하드웨어 혁신은 더 복잡하고 영향력 있는 AI 솔루션의 개발을 이끌고 있습니다.

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