컴퓨팅 파워가 AI 혁신에 미치는 영향 이해하기

인공지능(AI)과 컴퓨팅 파워는 매우 밀접한 관계가 있습니다. 컴퓨팅 파워는 컴퓨터 시스템이 작업을 처리하고 실행하도록 지원하므로 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 처리하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스를 필요로 하며, 이 지점에서 GPU가 활용됩니다. GPU, 즉 그래픽 처리 장치(GPUs)는 원래 이미지와 동영상 처리를 가속하기 위해 설계되었지만, 이제는 AI에 필요한 집약적인 데이터 처리와 딥러닝 작업을 관리하는 데 필수적인 요소가 되었습니다.

지난 몇 년 동안 AI의 발전이 기하급수적으로 성장하는 모습을 확인했습니다. 자연스럽게 AI 하드웨어도 이러한 성장을 수용하고 그 속도를 따라가야 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 증가에 대응하기 위해 AI 컴퓨팅 인프라가 어떻게 발전하고 있는지 살펴보겠습니다.

AI 하드웨어: 커지는 논의#

AI 개발에서 GPU의 역할은 부인할 수 없습니다. 이러한 강력한 프로세서는 AI 모델의 학습과 배포에 필요한 복잡한 계산을 가속합니다. 본질적으로 GPU는 현대 AI 기술의 중추 역할을 합니다. 하지만 주목받는 것은 GPU만이 아닙니다.

GPU와 경쟁하는 AI 전용 칩이 등장하기 시작했습니다. 이러한 칩은 AI가 작업을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 처음부터 설계되었습니다. AI 컴퓨팅의 미래를 개선하기 위해 많은 연구와 개발이 진행되고 있습니다. 많은 기업이 AI 컴퓨팅 파워에 투자하고 있으며, 이것이 글로벌 AI 하드웨어 시장이 2023년에 $53.71 billion 규모로 평가되었고 2033년에는 약 4,735억 3,000만 달러까지 성장할 것으로 예상되는 이유 중 하나입니다.

최근 AI 하드웨어의 발전이 논의의 주제가 된 이유는 무엇일까요? 특화된 AI 하드웨어로의 전환은 다양한 분야에서 증가하는 AI 애플리케이션의 수요를 반영합니다. AI 솔루션을 성공적으로 개발하려면 하드웨어에서 일어나는 변화를 파악하여 한발 앞서 나가는 것이 중요합니다.

AI 하드웨어의 주요 기업#

주요 하드웨어 제조업체들은 내부 개발, 전략적 파트너십, 인수를 통해 성능과 효율을 개선하며 차세대 하드웨어 개발 경쟁을 벌이고 있습니다.

그림 1. AI 하드웨어의 선도 기업.

Apple은 외장 GPU를 사용하는 방식에서 벗어나 AI 가속을 위한 뉴럴 엔진을 탑재한 자체 M 시리즈 칩을 개발하며 긴밀하게 통제되는 생태계를 강화했습니다. 한편 Google은 Tensor 처리 장치(TPU) 인프라에 대한 투자를 계속 확대하고 있습니다. TPU는 GPU보다 더 빠르게 작동하고 적은 에너지를 사용하도록 설계된 AI 칩이므로, 대규모 AI 솔루션의 학습과 배포에 적합합니다.

AMD 역시 Radeon Instinct 시리즈 가속기를 통해 AI 하드웨어 분야에 진출하여 데이터센터와 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 겨냥하고 있습니다. 또한 NVIDIA는 A100 및 H100 Tensor Core GPU와 같이 AI 워크로드에 최적화된 GPU 개발에 계속 집중하고 있습니다. 최근 Arm Holdings를 인수한 것은 여러 모바일 기기의 기반이 되는 칩 아키텍처에 대한 지배력을 높이기 위한 것입니다.

이러한 기존 주요 기업을 넘어 많은 스타트업과 연구 기관이 새로운 AI 칩 아키텍처에 도전하고 있습니다. 예를 들어 Graphcore는 Intelligence 처리 장치(IPU)를 통해 희소 계산을 전문으로 합니다. Cerebras Systems는 초대규모 AI 워크로드에 맞춰 설계된 거대한 칩인 Wafer Scale Engine을 제공합니다.

최신 AI 하드웨어의 발전#

최근 출시된 최신 AI 하드웨어를 살펴보겠습니다.

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

• 전력 효율은 2배 이상 높고 AI 모델 처리 속도는 1.5배 빠릅니다.
• 마더보드에 번들로 탑재하거나 독립형 카드로 사용하는 등 유연한 구성을 지원합니다.
• Meta의 Llama와 아부다비의 Falcon 같은 다양한 AI 모델에서 성공적으로 테스트되었으며, Stable Diffusion과 음성 인식을 위한 OpenAI의 Whisper를 포함한 여러 AI 모델의 학습 및 배포에서 효율성을 입증했습니다.

그림 2. Intel의 Gaudi 3.

Gaudi 3에 앞서 2024년 3월 18일 NVIDIA는 최신 AI 플랫폼 Blackwell을 소개했습니다. 이 플랫폼은 다양한 분야의 혁신을 지원하도록 설계되었으며 다음과 같은 기능을 제공합니다.

• NVIDIA는 Blackwell이 "세계에서 가장 강력한 칩"이라고 주장합니다.
• 2080억 개의 트랜지스터와 10 TB/s 칩 간 인터커넥트를 갖춘 듀얼 다이 GPU를 탑재하여 데이터센터 규모의 생성형 AI에서 전력과 효율성의 새로운 기준을 제시합니다.
• Google Cloud, Amazon Web Services, Microsoft Azure와 같은 주요 클라우드 서비스 제공업체들은 생성형 AI, 딥러닝, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 발전을 촉진하기 위해 Blackwell을 사용할 계획을 발표했습니다.

그림 3. NVIDIA의 Blackwell.

맞춤형 AI 칩의 부상#

한편 여러 기술 대기업이 자체 서비스를 구동하기 위한 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있습니다.

2024년 4월 10일, Meta는 Meta 학습 및 추론 가속기(MTIA)의 최신 버전을 발표했습니다. 이미 Meta의 데이터센터에서 운영 중인 이 2세대 칩은 컴퓨팅 성능과 메모리 대역폭 측면에서 더 나은 성능을 보이고 있습니다. 이러한 업그레이드는 Facebook과 Instagram 같은 플랫폼에서 순위 지정 및 추천 엔진과 같은 Meta의 AI 애플리케이션 성능을 뒷받침합니다.

그림 4. Meta의 최신 MTIA 버전.

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

AI 하드웨어는 어디에 사용될까요?#

AI 하드웨어는 다양한 산업 전반에서 여러 AI 솔루션을 지원합니다. 의료 분야에서는 MRI와 CT 스캔 같은 의료 영상 시스템을 구동하며, 복잡한 작업을 처리하고 대규모 데이터를 효율적으로 처리하여 빠르고 정확한 진단을 지원합니다.

금융 기관은 AI 알고리즘을 사용하여 사기 탐지와 투자 최적화를 위한 데이터를 분석합니다. 금융 데이터 분석은 복잡한 특성 때문에 막대한 컴퓨팅 작업량을 효과적으로 처리할 수 있는 고급 하드웨어 성능을 필요로 합니다.

자동차 산업에서는 자율주행 차량의 실시간 센서 데이터 처리에 AI 하드웨어가 사용됩니다. 객체 감지와 충돌 회피 같은 작업은 신속한 의사 결정과 탑승자 안전을 위해 강력한 처리 성능을 갖춘 고급 하드웨어의 지원을 받아야 합니다.

그림 5. 자율주행 차량의 두뇌.

소매업체는 AI 기반 추천 엔진을 사용하여 부서 전반의 방대한 고객 데이터를 분석하고 선호도를 예측하며 관련 제품을 제안함으로써 쇼핑 경험을 개인화하고 매출을 높입니다. 다양한 데이터 세트를 분석하고 개인화된 추천을 생성하려면 실시간 응답과 향상된 사용자 참여를 지원하는 고급 하드웨어가 필요합니다.

소매점과 관련된 또 다른 사례는 컴퓨터 비전을 사용하여 고객 행동을 모니터링하고 분석하는 것입니다. 소매업체는 고객이 주변 환경과 상호작용하는 방식을 파악하고, 인기 제품을 식별하며, 유동 인구 패턴을 감지할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 매장 레이아웃과 제품 배치를 최적화하여 매출을 높일 수 있습니다. 대규모 동영상 데이터를 실시간으로 처리하려면 컴퓨팅 파워가 중요합니다. 움직임과 상호작용을 정확하게 추적하려면 견고한 하드웨어가 필요합니다. 이러한 하드웨어가 없으면 데이터 처리의 속도와 정확도가 저하되어 고객 행동 분석의 효과가 떨어집니다.

이는 빙산의 일각에 불과합니다. 제조업부터 농업까지 AI 하드웨어는 모든 곳에서 활용되고 있습니다.

컴퓨팅 파워를 활용한 AI 확장#

AI 하드웨어는 대규모 작업을 처리하도록 설계되는 경우가 많습니다. 전 세계 산업에서 이루어지는 AI 배포의 규모를 파악하기는 어려울 수 있지만, 확장 가능한 AI는 적절한 하드웨어가 갖춰져 있어야 가능하다는 점은 분명합니다.

예를 들어 BMW와 NVIDIA의 협업을 살펴보겠습니다. BMW는 연간 250만 대의 자동차를 생산하므로 운영 규모가 방대합니다. BMW는 품질 관리와 예측 유지보수부터 물류 및 공급망 관리에 이르기까지 제조 공정의 다양한 측면을 최적화하는 데 AI를 사용하고 있습니다.

이러한 수요를 충족하기 위해 BMW는 NVIDIA의 Quadro RTX 8000과 RTX 기반 서버 같은 고급 AI 하드웨어 솔루션에 의존합니다. 이러한 기술은 AI 배포를 더욱 쉽고 확장 가능하게 만듭니다.

컴퓨팅 파워는 AI 솔루션의 다양한 부분에 영향을 미칩니다#

AI 애플리케이션에 컴퓨팅 파워를 제공하는 것 외에도, 선택한 AI 하드웨어는 모델 성능, 모델 변환 필요성, 배포 유연성, 전반적인 정확도 측면에서 솔루션에 영향을 미칩니다. AI 모델은 학습과 테스트가 완료되면 선택한 배포 플랫폼에서 실행할 수 있는 형식으로 변환되는 경우가 많습니다.

그러나 모델 변환은 정확도 손실을 초래할 수 있으므로 사전에 고려해야 합니다. ONNX (개방형 신경망 교환)과 같은 통합 도구는 다양한 하드웨어 플랫폼에서 AI 모델을 배포하기 위한 표준화된 형식을 제공할 수 있습니다. 이러한 이유로 YOLOv8과 같은 인기 모델은 여러 배포 옵션에 맞춰 사용자가 자체 학습한 모델을 다양한 형식으로 내보낼 수 있도록 지원합니다.

에너지 효율성은 AI 컴퓨팅의 미래에 필수적입니다#

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

그림 6. 지속 가능한 AI 하드웨어로의 전환.

예를 들어 고급 대규모 언어 모델(LLM)인 Meta의 LLaMA-3는 각각 24,576개의 NVIDIA H100 GPU가 장착된 두 개의 맞춤형 데이터센터 클러스터를 사용하여 학습되었습니다. 이러한 강력한 하드웨어 구성으로 Meta는 처리 속도를 높이고 에너지 소비를 40% 크게 줄일 수 있었습니다. 따라서 AI 하드웨어의 발전은 더욱 에너지 효율적인 운영에도 기여하고 있습니다.

또한 Sam Altman과 같은 인물의 참여로 AI와 에너지의 연관성에 대한 관심이 높아지고 있습니다. OpenAI의 CEO로 알려진 Altman은 최근 원자력 에너지 기업 Oklo를 상장했습니다. 혁신적인 핵분열 기술을 보유한 Oklo는 에너지 생산을 혁신하여 AI 운영에 필수적인 데이터센터에 전력을 공급할 가능성을 열고자 합니다. 지난 몇 년 동안 Microsoft의 공동 창업자인 Bill Gates와 Amazon의 창업자인 Jeff Bezos도 원자력 발전소에 투자했습니다.

회로를 넘어#

앞으로 AI 하드웨어의 미래는 특히 양자 컴퓨팅의 부상과 함께 크게 도약할 전망입니다. 전문가들은 2030년까지 양자 컴퓨팅 시장의 규모가 약 650억 달러에 이를 수 있다고 예측합니다. AI 모델이 더욱 복잡해짐에 따라 특화된 하드웨어는 잠재력을 최대한 발휘하는 데 핵심적인 요소가 됩니다. AI 전용 칩부터 양자 컴퓨팅 연구에 이르기까지 하드웨어 혁신은 더욱 복잡하고 영향력 있는 AI 솔루션의 개발을 이끌고 있습니다.

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