2024 년, 인공지능(AI)은 챗지피티(ChatGPT; 이후 챗 GPT)와 같은 대화형 인공지능(Artificial Intelligence;
이후 AI), AI 기반 추천 시스템 등을 통해 우리 일상 속으로 더욱 깊숙이 파고들었다.
스마트폰 속 AI 비서는 우리의 목소리에 귀 기울이고, 넷플릭스(Netflix)는 취향 저격 영화를 추천하며, 심지어 AI 챗봇은 친구처럼 대화를 나누기도 한다.
이 모든 것이 AI 기술의 급격한 발전이 가져온 결과이며, 2024 년은 그 어느 때보다 혁신적인 AI 기술들이 등장한 해로 기록될 것이다
AI 반도체 전쟁, 더 똑똑해진 AI
AI 기술 개발의 핵심에는 AI 반도체 가 있다. 마치 인간의 두뇌처럼 정보를 처리하는 AI 반도체는 AI 의 성능을 좌우하는 핵심 요소이다.
엔비디아, 인텔, 삼성 및 SK 하이닉스와 같은 글로벌 기업들은 더 빠르고 효율적인 AI 반도체 개발에 몰두하며 치열한 경쟁을 벌이고 있다.
특히 엔비디아는 GPU 시장의 강자로, 압도적인 성능을 자랑하는 GPU 를 앞세워 AI 반도체 시장을 선도하고 있다.
뿐만 아니라 SK 하이닉스도 HBM 을 선도하며 엔비디아 GPU 성장을 함께 하고 있다. 이에 맞서 인텔은 퀄컴, 삼성 등과 함께 UXL 재단을 설립하여 오픈소스 기반의 AI 반도체 생태계를 구축하려는 시도를 하고 있다.
삼성전자는 GAA(Gate-All-Around) 기술을 적용한 3 나노 반도체를 세계 최초로 양산하며 AI 반도체 시장에서의 경쟁력을 높이고 있다.
AI 반도체 기술의 발전은 AI 의 성능 향상뿐만 아니라, 전력 소비 감소, 비용 절감 등 다양한 긍정적인 효과를 가져올 것으로 기대된다.
AI 반도체 제품 : GPU, TPU, NPU
AI 가속기는 클라우드 데이터센터부터 자율주행차, 스마트폰에 이르기까지 인공지능 기술이 활용되는 모든 영역에서 찾아볼 수 있다.
데이터센터에서는 GPU, TPU 등을 활용해 대규모 인공지능 모델을 학습하고, 클라우드 AI 서비스를 제공한다. 이를 통해 기업들은 자체적인 AI 인프라 구축 없이도 강력한 AI 기술을 활용할 수 있게 되었다.
자율주행차에는 차량용 AI 가속기가 탑재되어 실시간으로 도로 상황을 인식하고 주행을 제어한다.
수 많은 센서에서 들어오는 데이터를 실시간으로 처리하고 판단해야 하는 자율주행에는 AI 가속기가 필수적이다.
스마트폰, 스마트 스피커 등 우리 곁의 스마트 기기에도 NPU 같은 모바일 AI 가속기가 탑재되어, 음성 인식, 얼굴 인식 등의 로컬 AI 기능을 구현한다.
AI 가속기 덕분에 클라우드에 의존하지 않고도 개인 기기에서 AI를 활용할 수 있게 된 것이다.
GPU(Graphic Processing Uint) : 병렬 연산의 강자
① 탄생 배경
GPU는 원래 컴퓨터 게임이나 3D 그래픽 작업에서 화면에 영상을 빠르고 부드럽게 그려내기 위해 개발되었다.
그런데 GPU가 단순히 그래픽 처리에만 특화된 것이 아니라, 대규모 데이터를 동시에 처리하는 병렬 연산에 탁월한 성능을 발휘한다는 것이 알려지면서 인공지능 분야에서도 주목받게 되었다.
특히 딥러닝(Deep Learning) 같은 인공지능 기술이 발전하면서 GPU의 중요성은 더욱 커졌다.
② 주요 개념
GPU는 마치 공장에서 여러 개의 조립 라인이 동시에 작동하는 것처럼, 수많은 연산 코어를 동시에 가동해 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있다.
반면 중앙처리장치(CPU, Central Processing Unit)는 한 번에 하나의 작업을 처리하는데 보다 특화되어 있다.
이런 GPU의 병렬 처리 능력은 3D 그래픽 렌더링 같은 작업에 최적화되어 있지만, 인공지능에 필요한 대규모 데이터 연산에도 안성맞춤이었던 것이다.
이를 통해 GPU는 그래픽 처리를 넘어 인공지능의 핵심 부품으로 자리매김하게 되었다.
③ 주요 사례
딥러닝은 인공지능의 한 분야로, 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Artificial Neural Network)을 대규모 데이터로 학습시켜 스스로 문제를 해결하도록 한다.
이 과정에서 수많은 연산이 필요한데, GPU의 병렬 처리 능력이 크게 빛을 발한다.
예를 들어, 자율주행차가 도로를 주행하려면 카메라로 찍은 영상에서 보행자, 신호등, 다른 차량 등을 실시간으로 인식해야 한다.
이때 딥러닝 알고리듬을 사용하는데, GPU를 통해 방대한 영상 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있다.
만약 CPU만으로 이 작업을 처리하려고 한다면 엄청난 시간이 걸릴 것이다. 하지만 수천 개의 코어를 가진 GPU를 사용하면 몇 초 안에 처리가 가능하다.
이처럼 GPU는 딥러닝의 실용화에 결정적인 역할을 하고 있다.
④ 중요한 이유
GPU는 인공지능, 특히 딥러닝의 발전에 중추적인 역할을 하고 있다.
방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 GPU 덕분에 딥러닝 알고리듬의 학습 시간이 크게 단축되고, 더 복잡하고 정교한 인공지능 모델을 만들 수 있게 되었다.
실제로 딥러닝의 대표 격인 알렉스넷(AlexNet)이 2012년 이미지 인식 대회(ILSVRC, ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge)에서 압도적인 성적을 거둔 것도 GPU를 활용했기에 가능했다.
이는 학계와 업계에 큰 충격을 주었고, 이후 GPU를 활용한 딥러닝 연구가 폭발적으로 증가했다.
이처럼 GPU는 인공지능 기술의 상용화와 대중화를 가속화하는 원동력이 되고 있다. 이에 엔비디아(NVIDIA), AMD 등 GPU 제조사들도 인공지능 특화 GPU를 잇달아 내놓으며 치열한 경쟁을 벌이고 있다.
⑤ 주요 활용처
GPU는 딥러닝을 비롯한 다양한 인공지능 분야에서 활용된다. 자율주행, 의료 진단, 언어 번역, 이미지 및 음성 인식 등 인공지능 기술이 적용되는 거의 모든 영역에서 GPU의 역할이 크다.
예를 들어, 의료 분야에서는 자기공명영상(Magnetic Resonance Imaging; MRI), 컴퓨터단층촬영검사(Computed Tomography; CT) 등 의료 영상을 분석하여 질병을 진단하는데 GPU가 활용된다.
방대한 양의 의료 데이터를 GPU로 빠르게 처리함으로써 의사의 진단을 도와 의료의 질을 높일 수 있다.
금융 분야에서는 GPU를 통해 실시간으로 방대한 금융 데이터를 분석하고, 고객의 투자 성향에 맞는 포트폴리오를 추천하는 등의 서비스를 제공한다.
뿐만 아니라 빅데이터 분석, 과학 시뮬레이션 등 대규모 병렬 연산이 필요한 분야에서도 GPU가 널리 사용된다.
근래에는 게임용으로 개발된 고성능 GPU가 암호화폐 채굴에도 활용되면서 수요가 폭발적으로 증가하기도 했다.
이처럼 GPU는 우리의 다양한 영역에서 그 존재감을 발휘하고 있으며, 앞으로도 인공지능 시대를 이끄는 핵심 부품으로서 그 역할이 더욱 커질 전망이다.
NPU(Neural Processing Unit): 인공지능을 위한 작고 강력한 두뇌
① 탄생 배경
AI 기술이 점점 더 우리 삶 속으로 들어오면서 스마트폰, 사물인터넷(IoT, Internet of Things) 기기 등 소형 기기에서도 AI를 구동하는 것이 중요해졌다.
하지만 기존의 중앙처리장치(CPU)나 그래픽처리장치(GPU)는 크기가 크고 전력 소모가 많아 이런 작은 기기에는 적합하지 않았다.
이런 문제를 해결하기 위해, 작고 효율적으로 딥러닝 연산을 처리할 수 있는 NPU가 등장했다.
② 주요 개념
NPU는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망을 효과적으로 구동하도록 설계된 작은 AI 칩이다.
마치 뇌 속의 생각을 관장하는 작은 신경세포처럼, NPU는 스마트폰이나 IoT 기기 안에서 AI의 역할을 한다.
우리 뇌에 수많은 뉴런이 서로 연결되어 복잡한 생각을 처리하듯, NPU 내부에는 대량의 연산 유닛이 병렬로 연결되어 AI 연산을 수행한다.
NPU는 GPU나 CPU와 달리 딥러닝에 최적화된 구조를 가지고 있어, 더 적은 전력으로 AI 연산을 빠르게 처리할 수 있다.
③ 주요 사례
아침에 스마트폰으로 사진을 찍으면, NPU가 그 사진을 분석해 피사체를 인식하고 최적의 설정으로 보정해준다.
예를 들어, 풍경 사진을 찍었을 때 하늘은 더 파랗게, 녹음은 더 싱그럽게 보정되는 것이다.
또 스마트폰으로 외국어를 번역할 때도, NPU가 복잡한 언어 모델을 구동해 빠른 번역을 가능하게 한다. 한국어를 영어로 번역한다고 가정해보자.
NPU는 입력된 한국어 문장을 단어 단위로 분석하고, 이를 영어 단어로 변환한 뒤, 문법과 어순에 맞게 재배열하여 자연스러운 영어 문장을 만들어낸다.
한편, 스마트 스피커에 “오늘 날씨 어때?”라고 물으면 NPU가 그 음성을 분석해 사용자의 의도를 파악하고 날씨 정보를 알려준다.
이처럼 NPU는 우리 주변의 다양한 기기에서 AI 기능을 구현하는 데 핵심적인 역할을 하고 있다.
④ 중요한 이유
NPU는 AI 기술의 대중화와 실생활 적용에 핵심적인 역할을 한다. 작고 효율적인 NPU 덕분에 스마트폰이나 IoT 기기 같은 소형 기기에서도 강력한 AI 기능을 사용할 수 있게 되었다.
과거에는 AI 연산을 위해 기기에서 클라우드 서버로 데이터를 보내고, 연산 결과를 다시 받아오는 과정이 필요했다.
하지만 NPU는 기기 내에서 직접 AI 연산을 처리하므로, 클라우드 서버에 데이터를 보내지 않아도 된다.
이는 사용자의 프라이버시 보호에도 도움이 된다. 또한 NPU는 저전력으로 동작하기 때문에, 배터리 사용 시간이 길어지는 효과도 있다.
스마트폰에서 AI 기능을 사용해도 하루 종일 배터리가 갈 수 있게 된 것이다. NPU의 발전은 온디바이스AI 발전을 강화하며, 우리 일상 속 AI 활용을 더욱 가속화할 것으로 기대된다.
⑤ 주요 활용처
NPU는 스마트폰, 태블릿, 스마트 스피커, 드론 등 다양한 모바일 및 IoT 기기에 사용된다.
NPU 덕분에 이런 기기들은 사용자의 음성 명령을 이해하고, 사진과 동영상을 스마트하게 촬영 및 편집하며, 얼굴을 인식해 기기를 잠금 해제하는 등 다양한 AI 기능을 제공할 수 있게 되었다.
예를 들어, 최신 스마트폰들은 NPU를 활용해 야간 모드, 인물 사진 모드, 실시간 번역 등 다양한 AI 카메라 기능을 제공한다.
스마트 스피커는 NPU로 사용자의 음성 명령을 이해하고, 음악 재생, 스마트 홈 제어 등을 수행한다.
또 자율주행차의 객체 인식, 스마트공장의 이상 징후 감지 등 산업 현장에서도 NPU의 역할이 점차 커지고 있다. 앞으로 NPU는 우리 삶 곳곳에서 AI의 힘을 발휘하는 ‘작지만 강한 두뇌’로 활약할 전망이다.
TPU(Tensor Processing Unit): 딥러닝 가속을 위한 구글의 특별한 칩
① 탄생 배경
구글은 딥러닝(Deep Learning)을 활용한 다양한 서비스를 제공하면서, 기존의 중앙처리장치(CPU, Central Processing Unit)나 그래픽 처리 장치(GPU, Graphics Processing Unit)로는 감당하기 어려운 방대한 연산량과 데이터 처리의 한계에 부딪혔다.
이에 구글은 딥러닝에 최적화된 자체 칩을 개발하기로 결정하고, TPU를 만들어냈다.
TPU는 딥러닝의 핵심 연산인 행렬 연산(Tensor 연산)을 더욱 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 특별히 설계되었다.
② 주요 개념
TPU는 딥러닝을 위해 태어난 구글의 특별한 칩이다. 마치 특정 요리를 위해 개발된 전용 주방 도구처럼, TPU는 딥러닝이라는 특별한 작업을 위해 만들어졌다.
딥러닝은 수많은 데이터를 처리하고 복잡한 수학 연산을 수행해야 하는데, TPU는 이런 작업을 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있도록 도와준다.
어려운 수학 문제를 푸는데 있어, 일반 계산기로 풀 수도 있지만 공학용 계산기를 사용하면 훨씬 쉽고 빠르게 풀 수 있는 것처럼, TPU는 딥러닝을 위한 특화된 ‘공학용 계산기’라고 볼 수 있다.
구글은 TPU를 자사의 딥러닝 서비스에 적극 활용하여 성능을 크게 향상시켰다.
③ 주요 사례
우리가 구글 검색을 하면, 검색어와 관련된 수많은 웹페이지 정보를 순식간에 분석하여 가장 적절한 결과를 보여준다.
또 구글 번역기는 단어와 문장의 의미를 이해하고 다른 언어로 자연스럽게 옮겨준다. 이런 서비스의 핵심에는 딥러닝 기술이 있고, TPU가 그 딥러닝 알고리듬을 빠르고 정확하게 구동하는 역할을 한다.
마치 자동차 엔진이 휘발유를 연소시켜 동력을 만들어내듯, TPU는 데이터를 연산하여 딥러닝에 필요한 동력을 공급하는 셈이다. 실제로 TPU는 GPU 대비 15~30배 이상의 속도로 딥러닝 연산을 처리할 수 있다고 한다.
④ 중요한 이유
TPU는 딥러닝 기술의 상용화와 대중화에 중요한 역할을 하고 있다. 빠르고 효율적인 TPU 덕분에 대규모 딥러닝 모델을 실제 서비스에 적용하는 것이 가능해졌다.
또 TPU를 통해 딥러닝 연구와 개발에 필요한 시간과 비용을 크게 줄일 수 있게 되었다.
구글이 딥러닝의 핵심 기술 개발에 많은 기여를 한 것을 감안한다면, 이를 뒷받침한 TPU의 역할이 컸다는 점에 반발을 제기할 사람은 없을 것이다.
더 나아가 TPU는 단순히 기술 개발에 그치지 않고, 딥러닝이 우리의 일상생활에 성큼 다가설 수 있게 만드는 데에도 일조하였다.
구글의 TPU 성공 사례는 다른 기업들도 자체 AI 칩 개발에 뛰어들게 하는 계기가 되었다. 앞으로 TPU와 같은 전용 칩은 AI 기술 발전의 핵심 동력이 될 전망이다.
⑤ 주요 활용처
TPU는 구글 검색, 번역, 지도, 포토 등 구글의 다양한 서비스에서 딥러닝 기술을 구동하는 데 활용된다. 우리가 구글 서비스를 사용할 때마다, 보이지 않는 곳에서 TPU가 열심히 일하고 있는 셈이다.
또한 구글 클라우드를 통해 외부 개발자와 기업에게도 TPU가 제공되어, 다양한 딥러닝 프로젝트에 사용되고 있다. 의료 영상 분석, 자율주행차, 음성 인식 등 딥러닝이 적용되는 다양한 분야에서 TPU의 활약을 기대할 수 있다.
예를 들어, 의료 분야에서는 TPU를 활용해 방대한 의료 이미지 데이터를 분석하여 질병을 조기에 진단하는 시스템을 만들 수 있다.
한편, TPU의 등장으로 AI 칩 시장이 더욱 활기를 띠게 되었고, 다른 기업들도 경쟁적으로 AI 칩을 개발하고 있어 앞으로 TPU와 같은 특화 칩이 더욱 다양해질 전망이다.
이는 AI 기술의 대중화와 산업 전반의 혁신을 가속화할 것이다
