GPU가 AI 가속기라고?

AI 용어 중에서 AI 가속기라는 뜻이 있습니다.

 

AI에 앤비디아의 GPU가 주로 사용되는 데서 오는 오해

 

인공지능 전공자가 아니면서 주식시장에 관심이 많은 분들은 현재 AI를 구동하는 가장 중요한 반도체가 GPU라고 알고 있을 것입니다. 저 역시도 제대로 알기 전에는 그렇게 알고 있었습니다. 현재 가장 주목 받는 AI들이 반복적인 학습과 추론 과정에 GPU 특히 엔비디아 GPU를 사용하는 것이 사실이긴 합니다.

 

 

AI 가속기란?

 

그런데 AI의 운영에 사용되는 반도체를 AI accelerator, 한국어로 AI 가속기라고 부릅니다. 즉, 우리가 알고 있는 GPU 역시 AI 가속기의 일종입니다.

 

더 기술적인 측면에서 이야기 하자면, AI 가속기는 인공지능 연산을 빠르고 효율적으로 처리하기 위해 설계된 하드웨어입니다. 이러한 가속기는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 복잡한 계산을 수행하여 AI 모델의 학습과 추론 속도를 향상시킵니다. 

 

AI 가속기는 복잡한 데이터를 빠르게 처리하고, 실시간으로 의사결정을 내려야 하는 응용 분야에서 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 자율주행 자동차, 의료 영상 분석, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

 

 

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AI 가속기의 종류

 

AI 가속기는 종류가 많습니다. GPU(Graphic Processing Unit), NPU(Neural Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit, 구글이 개발 중인 NPU), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등이 있습니다.

1. GPU: 게임과 그래픽 작업에 주로 사용되던 GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나 AI 계산에도 매우 효과적입니다. 대규모 행렬 연산과 같은 AI 작업을 빠르게 처리할 수 있습니다. 그래픽용이 아닌 AI나 데이터서버용으로 사용되는 GPU를 기존 GPU와 구분하기 위해서 GPGPU라고도 부릅니다. General Purpose GPU라는 뜻으로 한국어로 바꾸면 범용 GPU 정도가 됩니다.
2. NPU: 신경망 처리 장치로, 인공 신경망을 효율적으로 처리하기 위해 특별히 설계된 하드웨어입니다. NPU는 딥러닝과 같은 AI 작업을 위해 최적화되어 있으며, 주로 스마트폰, 태블릿, IoT 장치와 같은 모바일 또는 임베디드 시스템에서 볼 수 있습니다. NPU가 진정한 AI용 반도체가 가까우나 아직은 본격적으로 GPU와 경쟁할 수 있는 수준으로 개발되지는 않았습니다.
3. TPU: 구글이 개발한 TPU는 특히 딥러닝 연산에 최적화되어 있습니다. TPU는 대량의 데이터를 빠르게 처리하며, 특히 텐서플로우와 같은 특정 프레임워크에 최적화된 연산을 제공합니다.
4. FPGA: 사용자가 필요에 따라 하드웨어 회로 자체를 프로그래밍할 수 있는 FPGA는 유연성이 뛰어납니다. 특정 작업에 맞춰 최적화할 수 있어, 특수한 목적의 AI 연산에 사용될 수 있습니다.

 

 

이렇듯 어떤 AI 가속기가 표준이라고 할 수 없는 상황입니다. AI가 발전하면서 다양한 가속기를 장착한 모델이 등장할 것입니다. 시장에서 옥석이 가려질 것으로 예상됩니다.

 

중요한 것은 GPU는 AI 가속기의 일종일 뿐이고, GPU만이 AI용 반도체가 되어야 한다는 것은 아니라는 점입니다.