AI 기술이 발전함에 따라 새롭고 향상된 AI 컴퓨팅 성능에 대한 요구가 점점 더 커지고 있습니다. 컴퓨팅 성능이 어떻게 AI를 발전시키는 데 도움이 되는지 살펴보세요.
인공 지능(AI)과 컴퓨팅 성능은 매우 밀접한 관계를 공유합니다. 컴퓨팅 성능은 컴퓨터 시스템이 작업을 처리하고 실행하는 데 도움이 되기 때문에 AI 애플리케이션에 필수적입니다. 이러한 애플리케이션은 복잡한 알고리즘과 대규모 데이터 세트를 관리하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요하며, 바로 이 부분에서 GPU가 등장합니다. GPU 또는 그래픽 처리 장치는 원래 이미지 및 비디오 처리를 가속화하기 위해 설계되었지만 AI에 필요한 집약적인 데이터 처리 및 딥 러닝 작업을 관리하는 데 필수적인 요소가 되었습니다.
지난 몇 년 동안 우리는 AI의 발전이 기하급수적으로 성장하는 것을 보았습니다. 당연히 AI 하드웨어도 이러한 성장을 수용하고 따라잡아야 합니다. 한 연구에 따르면 GPU 성능은 2003년 이후 약 7,000배 증가했습니다.
더 강력하고, 더 빠르고, 더 효율적인 하드웨어를 통해 연구자와 엔지니어는 점점 더 복잡한 AI 모델을 개발할 수 있습니다. 증가하는 인공지능의 수요를 충족하기 위해 AI용 컴퓨팅 인프라가 어떻게 진화하고 있는지 알아보세요.
AI 개발에서 GPU의 역할은 부인할 수 없습니다. 이 강력한 프로세서는 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필요한 복잡한 계산의 속도를 높여줍니다. 기본적으로 최신 AI 기술의 중추 역할을 합니다. 하지만 GPU만이 주목받는 것은 아닙니다.
인공지능과 경쟁할 수 있는 인공지능 전용 칩이 등장하기 시작했습니다. 이러한 칩은 AI가 더 빠르고 더 나은 작업을 수행할 수 있도록 처음부터 다시 만들어집니다. AI 컴퓨팅의 미래를 개선하기 위해 많은 연구와 작업이 이루어지고 있습니다. 많은 기업이 AI 컴퓨팅 성능에 투자하고 있으며, 이는 2023년에 5371억 달러에 달했던 AI 하드웨어의 글로벌 시장 규모가 2033년에는 약 4735억 달러로 성장할 것으로 예상되는 이유 중 하나입니다.
최근 AI 하드웨어의 발전이 화두가 된 이유는 무엇인가요? 전문화된 AI 하드웨어로의 전환은 다양한 분야에서 AI 애플리케이션에 대한 수요가 증가하고 있음을 반영합니다. AI 솔루션을 성공적으로 개발하려면 하드웨어의 변화를 파악하여 앞서나가는 것이 중요합니다.
선도적인 하드웨어 제조업체들은 내부 개발, 전략적 파트너십, 인수를 통해 성능과 효율성을 개선하면서 차세대 하드웨어 개발에 경쟁적으로 나서고 있습니다.
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Apple은 외부 GPU 사용에서 AI 가속을 위한 신경 엔진을 갖춘 자체 M 시리즈 칩 개발로 전환하여 엄격하게 통제되는 에코시스템을 강화했습니다. 한편, Google 는 Tensor 처리 장치 (TPU) 인프라에 막대한 투자를 계속하고 있습니다. TPU는 GPU보다 더 빠르게 작동하고 에너지를 적게 사용하도록 설계된 AI 칩으로, 대규모로 AI 솔루션을 훈련하고 배포하는 데 적합합니다.
마찬가지로, AMD는 데이터 센터 및 고성능 컴퓨팅 애플리케이션을 타깃으로 하는 Radeon Instinct 가속기 시리즈와 함께 AI 하드웨어 분야에 진출했습니다. 또한, Nvidia 에서는 A100 및 H100 Tensor 코어 GPU와 같이 AI 워크로드에 최적화된 GPU 개발에 지속적으로 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 기관이 새로운 AI 칩 아키텍처에 도전하고 있습니다. 예를 들어 Graphcore는 인텔리전스 처리 장치(IPU)로 희소 연산에 특화되어 있습니다. Cerebras Systems는 극대화된 AI 워크로드에 맞춤화된 대규모 칩인 웨이퍼 스케일 엔진을 제공합니다.
최근 출시된 최신 AI 하드웨어를 살펴보겠습니다.
2024년 4월 9일, Intel 은 Nvidia 의 H100 GPU 보다 뛰어난 성능을 자랑하는 최신 AI 칩인 Gaudi 3 를 공개했습니다:
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가우디 3에 앞서 2024년 3월 18일, NVIDIA 에서는 최신 AI 플랫폼인 블랙웰을 소개했습니다. 이 플랫폼은 다양한 분야에서 획기적인 발전을 이룰 수 있도록 설계되었으며 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
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한편, 몇몇 거대 기술 기업들은 자사 서비스를 강화하기 위해 자체 맞춤형 AI 칩을 개발하고 있습니다.
2024년 4월 10일, Meta는 메타 트레이닝 및 추론 가속기(MTIA)의 최신 버전을 발표했습니다. 이미 메타의 데이터 센터에서 운영 중인 이 2세대 칩은 컴퓨팅 및 메모리 대역폭 측면에서 더 나은 성능을 제공합니다. 이러한 업그레이드는 Facebook과 Instagram과 같은 플랫폼에서 랭킹 및 추천 엔진과 같은 Meta의 AI 애플리케이션의 성능을 지원합니다.
마찬가지로 Google, Amazon, Microsoft 과 같은 다른 주요 업체들도 올해 맞춤형 실리콘 칩을 도입했습니다. 이는 비용 구조를 최적화하고 Nvidia 와 같은 타사 공급업체에 대한 의존도를 줄이기 위한 전략적 움직임입니다.
AI 하드웨어는 여러 산업 분야에서 다양한 AI 솔루션을 지원합니다. 의료 분야에서는 MRI 및 CT 스캔과 같은 의료 영상 시스템을 구동하여 복잡한 작업을 처리하고 대량의 데이터를 효율적으로 처리하여 신속하고 정확한 진단을 내립니다.
금융 기관은 AI 알고리즘을 사용하여 사기 탐지 및 투자 최적화를 위한 데이터를 분석합니다. 금융 데이터 분석의 복잡한 특성 때문에 엄청난 연산 워크로드를 효과적으로 처리하려면 고급 하드웨어 성능이 필요합니다.
자동차 산업에서는 자율주행 차량의 실시간 센서 데이터를 처리하는 데 도움이 됩니다. 물체 감지 및 충돌 방지와 같은 작업은 빠른 의사 결정과 승객의 안전을 위해 강력한 처리 능력을 갖춘 고급 하드웨어가 뒷받침되어야 합니다.
리테일러는 AI 기반 추천 엔진을 사용하여 여러 부서에서 방대한 고객 데이터를 분석하여 선호도를 예측하고 관련 상품을 제안함으로써 쇼핑 경험을 개인화하고 매출을 증대합니다. 다양한 데이터 세트를 분석하고 개인화된 추천을 생성하려면 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 감지할 수 있습니다. 이러한 결과를 바탕으로 매장 레이아웃과 제품 배치를 최적화하여 매출을 향상시킬 수 있습니다. 대용량의 비디오 데이터를 실시간으로 처리하려면 컴퓨팅 성능이 중요합니다. 움직임과 상호 작용을 정확하게 추적하려면 강력한 하드웨어가 필요합니다. 하드웨어가 없으면 데이터 처리 속도와 정확성이 저하되어 고객 행동 분석의 효율성이 떨어집니다.
이는 빙산의 일각에 불과합니다. 제조업에서 농업에 이르기까지 모든 곳에서 AI 하드웨어를 볼 수 있습니다.
AI 하드웨어는 대규모 작업을 처리하도록 구축되는 경우가 많습니다. 전 세계 산업에서 AI 배포의 규모를 파악하는 것은 어려울 수 있지만, 확장 가능한 AI는 올바른 하드웨어를 갖추는 데 달려 있다는 것은 분명합니다.
BMW와 NVIDIA 의 협업을 예로 들어보겠습니다. 연간 250만 대의 자동차를 생산하는 BMW의 운영 규모는 어마어마합니다. BMW는 품질 관리와 예측 유지보수부터 물류 및 공급망 관리에 이르기까지 제조 공정의 다양한 측면을 최적화하기 위해 AI를 활용하고 있습니다.
이러한 요구를 충족하기 위해 BMW는 NVIDIA 의 Quadro RTX 8000 및 RTX 기반 서버와 같은 고급 AI 하드웨어 솔루션에 의존하고 있습니다. 이러한 기술은 AI 배포를 더욱 쉽고 확장 가능하게 해줍니다.
AI 애플리케이션에 연산 능력을 제공하는 것 외에도 선택한 AI 하드웨어는 모델 성능, 모델 변환 요구 사항, 배포 유연성 및 전반적인 정확도 측면에서 솔루션에 영향을 미칩니다. AI 모델을 학습하고 테스트한 후에는 선택한 배포 플랫폼에서 실행할 수 있는 형식으로 변환하는 경우가 많습니다.
그러나 모델 변환은 정확도 저하로 이어질 수 있으므로 미리 고려해야 합니다. ONNX (오픈 신경망 교환 )과 같은 통합 도구는 다양한 하드웨어 플랫폼에 AI 모델을 배포하기 위한 표준화된 형식을 제공할 수 있습니다. 이는 또한 YOLOv8 같은 인기 있는 모델에서 사용자 정의 학습된 모델을 다양한 배포 옵션에 맞게 여러 가지 형식으로 내보낼 수 있는 옵션을 제공하는 이유이기도 합니다.
고급 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 학습되었습니다. 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.
게다가 알트만(Sam )과 같은 사람들이 참여하면서 AI와 에너지의 연관성이 더욱 주목받고 있습니다. OpenAI의 CEO로 잘 알려진 알트만은 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 빌 게이츠( Microsoft)의 공동 창업자 빌 게이츠와 아마존의 창업자 제프 베조스도 원자력 발전소에 투자한 바 있습니다.
앞으로 AI 하드웨어의 미래는 특히 양자 컴퓨팅의 부상으로 인해 큰 도약을 이룰 것입니다. 전문가들은 2030년까지 양자 컴퓨팅 시장의 가치가 650억 달러에 달할 것으로 예측하고 있습니다. AI 모델이 복잡해짐에 따라 그 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 특수 하드웨어가 중요해지고 있습니다. AI 전용 칩부터 양자 컴퓨팅 탐색에 이르기까지 하드웨어 혁신은 더욱 복잡하고 영향력 있는 AI 솔루션의 개발을 주도하고 있습니다.
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