AI 혁신에 대한 연산 능력의 영향 이해하기

인공지능(AI)과 컴퓨팅 파워는 매우 밀접한 관계를 맺고 있습니다. 컴퓨터 시스템이 작업을 처리하고 실행할 수 있도록 돕기 때문에 AI 애플리케이션에서 컴퓨팅 파워는 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 관리하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원을 필요로 하며, 바로 이 지점에서 GPU가 등장합니다. GPU(Graphics Processing Unit)는 원래 이미지 및 비디오 처리를 가속화하기 위해 설계되었으나, 이제는 AI가 요구하는 집약적인 데이터 처리와 딥러닝 작업을 관리하는 데 필수적인 요소가 되었습니다.

지난 몇 년 동안 우리는 AI 기술이 기하급수적으로 성장하는 것을 목격했습니다. 당연하게도, 이러한 성장에 발맞추고 뒤처지지 않기 위해서는 AI 하드웨어의 발전이 필요합니다. 한 연구에 따르면 GPU 성능은 2003년 이후 약 7,000배 증가했습니다.

더 강력하고 빠르며 효율적인 하드웨어는 연구자와 엔지니어들이 점점 더 복잡한 AI 모델을 개발할 수 있게 해줍니다. AI를 위한 컴퓨팅 인프라가 인공지능의 증가하는 수요를 충족하기 위해 어떻게 진화하고 있는지 살펴보겠습니다.

Link to this sectionAI 하드웨어: 커지는 담론#

AI 개발에서 GPU의 역할은 부정할 수 없습니다. 이러한 강력한 프로세서는 AI 모델을 학습하고 배포하는 데 필요한 복잡한 계산을 가속화합니다. 기본적으로 현대 AI 기술의 중추 역할을 수행합니다. 그러나 주목받는 것은 GPU뿐만이 아닙니다.

이제는 그들과 경쟁하는 AI 전용 칩이 등장하고 있습니다. 이러한 칩은 AI가 작업을 더 잘, 더 빠르게 수행하도록 돕기 위해 처음부터 새로 제작되었습니다. AI 컴퓨팅의 미래를 개선하기 위해 많은 연구와 노력이 이루어지고 있습니다. 많은 기업이 AI 컴퓨팅 파워에 투자하고 있으며, 이것이 2023년 AI 하드웨어 시장 규모가 537억 1천만 달러로 평가받고 2033년까지 약 4,735억 3천만 달러로 성장할 것으로 예상되는 이유 중 하나입니다.

왜 최근 AI 하드웨어의 발전이 화두가 되었을까요? 특화된 AI 하드웨어로의 전환은 다양한 분야에서 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영합니다. 성공적인 AI 솔루션을 구축하려면 하드웨어의 변화를 인지하여 앞서나가는 것이 중요합니다.

Link to this sectionAI 하드웨어의 주요 플레이어#

주요 하드웨어 제조사들은 내부 개발, 전략적 파트너십, 인수합병을 통해 성능과 효율성을 개선하며 차세대 하드웨어 개발 경쟁을 벌이고 있습니다.

그림 1. AI 하드웨어의 리더들.

Apple은 외부 GPU 사용에서 벗어나 AI 가속을 위한 뉴럴 엔진을 탑재한 자체 M 시리즈 칩을 개발하며 엄격하게 통제되는 생태계를 강화했습니다. 한편, Google은 Tensor Processing Unit(TPU) 인프라에 지속적으로 대규모 투자를 하고 있습니다. TPU는 GPU보다 빠르게 작동하고 에너지를 덜 소비하도록 제작된 AI 칩으로, 대규모 AI 솔루션을 학습하고 배포하는 데 매우 적합합니다.

마찬가지로 AMD는 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 겨냥한 Radeon Instinct 가속기 시리즈로 AI 하드웨어 분야에 진입했습니다. 또한 NVIDIA는 A100 및 H100 Tensor Core GPU와 같이 AI 워크로드에 최적화된 GPU 개발에 지속적으로 집중하고 있습니다. 최근 Arm Holdings를 인수한 것은 많은 모바일 기기를 구동하는 칩 아키텍처에 대한 통제력을 강화하기 위한 것입니다.

이러한 기존 강자 외에도 많은 스타트업과 연구 기관이 새로운 AI 칩 아키텍처에 도전하고 있습니다. 예를 들어, Graphcore는 IPU(Intelligence Processing Unit)를 통해 희소 연산(sparse computations)을 전문으로 합니다. Cerebras Systems는 극단적인 규모의 AI 워크로드를 위해 맞춤 제작된 거대한 칩인 Wafer Scale Engine을 제공합니다.

Link to this section최신 AI 하드웨어의 발전#

출시된 최신 AI 하드웨어를 살펴보겠습니다.

2024년 4월 9일, Intel은 NVIDIA의 H100 GPU보다 뛰어난 성능을 자랑하는 최신 AI 칩 Gaudi 3를 공개했습니다:

• 2배 이상의 전력 효율성과 1.5배 더 빠른 AI 모델 처리 속도.
• 마더보드 번들 또는 독립형 카드와 같은 유연한 구성으로 제공.
• Meta의 Llama 및 아부다비의 Falcon과 같은 다양한 AI 모델에서 성공적으로 테스트되어, Stable Diffusion 및 음성 인식을 위한 OpenAI의 Whisper를 포함한 다양한 AI 모델의 학습 및 배포에 대한 효능을 입증했습니다.

그림 2. Intel의 Gaudi 3.

Gaudi 3 이전인 2024년 3월 18일, NVIDIA는 최신 AI 플랫폼인 Blackwell을 발표했습니다. 이 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신을 주도하도록 설계되었으며 다음과 같은 특징을 갖추고 있습니다:

• NVIDIA는 Blackwell이 "세계에서 가장 강력한 칩"이라고 주장합니다.
• 2,080억 개의 트랜지스터를 갖춘 듀얼 다이 GPU와 10 TB/s의 칩 간 인터커넥트를 자랑하며, 데이터 센터 규모의 생성형 AI 분야에서 전력과 효율성의 새로운 기준을 세웠습니다.
• Google Cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체는 생성형 AI, 딥러닝 및 클라우드 컴퓨팅 서비스의 발전을 촉진하기 위해 Blackwell을 사용할 계획임을 발표했습니다.

그림 3. NVIDIA의 Blackwell.

Link to this section맞춤형 AI 칩의 부상#

한편, 여러 거대 기술 기업들은 자사 서비스를 강화하기 위해 자체 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있습니다.

2024년 4월 10일, Meta는 Meta Training and Inference Accelerator(MTIA)의 최신 버전을 발표했습니다. 이미 Meta의 데이터 센터에서 운영 중인 이 2세대 칩은 연산 및 메모리 대역폭 측면에서 더 나은 성능을 발휘합니다. 이러한 업그레이드는 Facebook 및 Instagram과 같은 플랫폼에서 랭킹 및 추천 엔진과 같은 Meta AI 애플리케이션의 성능을 지원합니다.

그림 4. Meta의 최신 MTIA.

마찬가지로 Google, Amazon, Microsoft와 같은 다른 주요 기업들도 올해 자체 실리콘 칩을 선보였습니다. 이는 비용 구조를 최적화하고 NVIDIA와 같은 제3자 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위한 전략적 조치입니다.

Link to this sectionAI 하드웨어는 어디에 사용되고 있을까요?#

AI 하드웨어는 다양한 산업 전반에 걸쳐 여러 AI 솔루션을 지원합니다. 의료 분야에서는 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 영상 시스템을 구동하며, 복잡한 작업을 처리하고 대용량 데이터를 효율적으로 처리하여 신속하고 정확한 진단을 지원합니다.

금융 기관은 AI 알고리즘을 사용하여 이상 탐지 및 투자 최적화를 위해 데이터를 분석합니다. 금융 데이터 분석의 복잡한 특성상 엄청난 컴퓨팅 워크로드를 효과적으로 처리하기 위해서는 고급 하드웨어 기능이 필요합니다.

자동차 산업에서는 자율주행 차량의 실시간 센서 데이터를 처리하는 데 도움을 줍니다. 객체 탐지 및 충돌 방지와 같은 작업은 빠른 의사 결정과 승객의 안전을 위해 강력한 처리 기능을 갖춘 고급 하드웨어가 뒷받침되어야 합니다.

그림 5. 자율주행 차량의 두뇌.

소매업체는 AI 기반 추천 엔진을 사용하여 쇼핑 경험을 개인화하고, 부서 전반의 방대한 고객 데이터를 분석하여 선호도를 예측하고 관련 제품을 제안함으로써 매출을 증대시킵니다. 다양한 데이터 세트를 분석하고 개인화된 추천을 생성해야 하는 필요성은 실시간 응답 및 향상된 사용자 참여를 위한 고급 하드웨어를 요구합니다.

소매 매장과 관련된 또 다른 사례는 컴퓨터 비전을 사용하여 고객 행동을 모니터링하고 분석하는 것입니다. 소매업체는 고객이 환경과 어떻게 상호 작용하는지 파악하고, 인기 있는 제품을 식별하며, 유동인구 패턴을 감지할 수 있습니다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 매장 레이아웃과 제품 배치를 최적화하여 매출을 향상시킬 수 있습니다. 컴퓨팅 파워는 대용량 비디오 데이터의 실시간 처리에 중요합니다. 움직임과 상호 작용의 정확한 추적은 견고한 하드웨어에 달려 있습니다. 그렇지 않으면 데이터 처리의 속도와 정확성이 저하되어 고객 행동 분석의 효율성이 떨어집니다.

이것은 빙산의 일각일 뿐입니다. 제조업에서 농업에 이르기까지 AI 하드웨어는 어디에서나 볼 수 있습니다.

Link to this section컴퓨팅 파워로 AI 확장하기#

AI 하드웨어는 종종 대규모 작업을 처리하도록 구축됩니다. 전 세계 산업 전반에 걸친 AI 배포의 규모를 파악하는 것은 어려울 수 있지만, 확장 가능한 AI는 적절한 하드웨어를 갖추는 것에 달려 있음이 분명합니다.

예를 들어 BMW와 NVIDIA의 협력을 살펴보겠습니다. BMW는 연간 250만 대의 자동차를 생산하며 운영 규모가 엄청납니다. BMW는 품질 관리와 예측 유지보수부터 물류 및 공급망 관리에 이르기까지 제조 프로세스의 다양한 측면을 최적화하기 위해 AI를 사용하고 있습니다.

이러한 요구 사항을 충족하기 위해 BMW는 NVIDIA의 Quadro RTX 8000 및 RTX 기반 서버와 같은 고급 AI 하드웨어 솔루션에 의존합니다. 이러한 기술은 AI 배포를 더 쉽고 확장 가능하게 만듭니다.

Link to this section컴퓨팅 파워는 AI 솔루션의 다양한 부분에 영향을 미칩니다.#

AI 애플리케이션에 컴퓨팅 파워를 제공하는 것을 넘어, 선택한 AI 하드웨어는 모델 성능, 모델 변환 요구 사항, 배포 유연성 및 전체적인 정확성 측면에서 솔루션에 영향을 줍니다. AI 모델이 학습 및 테스트되면 종종 선택한 배포 플랫폼에서 실행될 형식으로 변환됩니다.

그러나 모델 변환은 정확도 손실로 이어질 수 있으므로 미리 고려해야 합니다. ONNX(Open Neural Network Exchange)와 같은 통합 도구는 다양한 하드웨어 플랫폼 전반에서 AI 모델을 배포하기 위한 표준화된 형식을 제공할 수 있습니다. 이것이 YOLOv8과 같은 인기 있는 모델이 사용자에게 사용자 지정 학습 모델을 다양한 배포 옵션에 맞춰 여러 형식으로 내보낼 수 있는 옵션을 제공하는 이유이기도 합니다.

Link to this section에너지 효율성은 AI 컴퓨팅의 미래에 필수적입니다.#

고급 AI 컴퓨팅 파워의 영향은 AI에만 국한되지 않으며 에너지 부문에도 영향을 미치고 있습니다.

그림 6. 지속 가능한 AI 하드웨어를 향하여.

예를 들어, Meta의 LLaMA-3와 같은 고급 거대 언어 모델(LLM)은 각각 24,576개의 NVIDIA H100 GPU를 갖춘 맞춤형 데이터 센터 클러스터 2개를 사용하여 학습되었습니다. 이러한 강력한 하드웨어 설정을 통해 Meta는 처리 속도를 높이고 에너지 소비를 40%나 크게 줄일 수 있었습니다. 따라서 AI 하드웨어의 발전은 더욱 에너지 효율적인 운영에도 기여하고 있습니다.

또한 Sam Altman과 같은 인물들이 관여하면서 AI와 에너지 간의 관계가 더욱 주목받고 있습니다. OpenAI의 CEO로 알려진 Altman은 최근 핵에너지 기업 Oklo를 공개했습니다. 혁신적인 핵분열 기술을 보유한 Oklo는 에너지 생산을 변화시켜 AI 운영에 필수적인 데이터 센터에 전력을 공급할 가능성을 제시합니다. 지난 몇 년 동안 Microsoft의 공동 창립자인 Bill Gates와 Amazon의 창립자인 Jeff Bezos도 원자력 발전소에 투자했습니다.

Link to this section회로를 넘어서#

앞으로 AI 하드웨어의 미래는 특히 양자 컴퓨팅의 부상과 함께 큰 도약을 이룰 것입니다. 전문가들은 2030년까지 양자 컴퓨팅 시장 규모가 거의 650억 달러에 이를 것으로 예측합니다. AI 모델이 복잡해짐에 따라 잠재력을 최대한 발휘하려면 특수 하드웨어가 중요해집니다. AI 전용 칩에서 양자 컴퓨팅 탐구에 이르기까지 하드웨어 혁신은 더 복잡하고 영향력 있는 AI 솔루션 개발을 주도합니다.

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