AI에 많은 GPU가 필요한 이유

기존 CPU는 매우 다재다능하며 다양한 컴퓨팅 작업을 실행하는 데 탁월합니다. 순차적 작업, 운영 체제, 비즈니스 소프트웨어, 데이터베이스 및 기타 수많은 워크로드에 최적화되어 있습니다.

인공 지능은 다릅니다. 최신 AI 모델을 학습하고 실행하려면 엄청난 수의 수학적 연산을 동시에 수행해야 합니다. 이러한 유형의 워크로드는 기존 프로세서를 빠르게 압도합니다.

CPU는 여전히 AI 시스템의 필수 구성 요소이지만, 오늘날의 대규모 모델에 필요한 대규모 병렬 처리 기능을 효율적으로 제공할 수는 없습니다.

GPU는 원래 컴퓨터 그래픽을 렌더링하기 위해 개발되었습니다. 이미지를 렌더링하려면 수백만 개의 픽셀에서 동시에 유사한 계산을 수행해야 하므로 병렬 처리가 필수적입니다.

AI 워크로드는 이러한 특징 중 많은 부분을 공유합니다. 신경망은 수천 개의 처리 코어에서 동시에 분할할 수 있는 대규모 행렬 연산을 수행합니다.

GPU는 CPU보다 훨씬 더 많은 병렬 실행 유닛을 포함하고 있기 때문에 전반적인 효율성을 향상시키면서 AI 계산을 획기적으로 가속화할 수 있습니다.

AI 모델을 학습시키려면 방대한 데이터 세트를 처리하고 수십억 또는 수조 개의 매개변수를 조정해야 합니다. 이 과정에는 엄청난 컴퓨팅 리소스가 필요합니다.

대규모 언어 모델은 일반적으로 몇 주 또는 몇 달 동안 수백, 수천, 수만 개의 GPU로 구성된 클러스터를 사용하여 학습합니다.

GPU 가속이 없다면 오늘날의 많은 최첨단 AI 모델을 훈련하는 것은 경제적으로나 기술적으로 비현실적일 것입니다.

많은 사람이 GPU는 훈련에만 필요하다고 생각합니다. 실제로 추론에도 상당한 컴퓨팅 리소스가 소모됩니다.

사용자가 프롬프트를 제출하거나 이미지를 생성하거나 AI 어시스턴트와 상호 작용할 때마다 하드웨어는 수십억 개의 계산을 수행하여 응답을 생성해야 합니다.

AI 도입이 증가함에 따라 수백만 명의 동시 사용자에게 서비스를 제공하려면 여러 데이터센터에 분산된 방대한 GPU가 필요한 경우가 많습니다.

선도적인 AI 기업들은 엄청난 규모의 인프라를 운영합니다. 대규모 배포에는 초고속 네트워킹 기술을 통해 연결된 수천 개의 액셀러레이터가 포함되는 경우가 많습니다.

이러한 클러스터를 사용하면 AI 모델을 더 빠르게 학습하고, 더 많은 사용자에게 서비스를 제공하며, 수요가 많은 상황에서도 적절한 응답 시간을 유지할 수 있습니다.

이러한 인프라 투자는 GPU가 AI 업계에서 가장 전략적인 리소스 중 하나가 된 이유를 설명합니다.

미래의 하드웨어는 거의 확실하게 더 효율적이 될 것입니다. 특수 AI 가속기, 향상된 소프트웨어 최적화, 새로운 칩 아키텍처로 인해 주어진 워크로드에 필요한 하드웨어의 양이 줄어들 수 있습니다.

동시에 AI 모델은 계속해서 더 크고 성능이 향상되고 있습니다. 수요 증가는 미래 세대의 하드웨어가 달성할 수 있는 많은 효율성 향상을 상쇄할 수 있습니다.

당분간 GPU와 AI 가속기는 글로벌 AI 생태계의 핵심 구성 요소로 남을 것입니다.