AI 가속기와 GPU의 차이점은 무엇인가요?

AI 가속기는 그래픽 처리 장치(GPU)를 포함한 모든 하드웨어로, 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL) 모델, 자연어 처리 및 기타 인공 지능(AI) 작업의 속도를 높이는 데 사용됩니다.

하지만 AI 가속기라는 용어는 점점 더 AI 칩 중에서도 신경망 처리 장치(NPU)나 텐서 처리 장치(TPU)와 같은 특화된 칩을 지칭하는 데 사용되고 있습니다. 원래 이미지와 그래픽 렌더링을 위해 설계된 범용 GPU는 AI 가속기로 사용할 때 매우 효과적이지만, 그 외의 목적에 맞게 설계된 AI 전용 하드웨어는 에너지 효율성 향상, 더 높은 처리량, AI 작업 부하에 최적화된 다양한 이점을 통해 유사하거나 더 뛰어난 연산 성능을 제공할 수 있습니다.  

표준 중앙 처리 장치(CPU)는 선형 프레임워크에서 작동하여 한 번에 하나의 요청에 응답하고 종종 고성능 데이터 처리 요구 사항을 충족하는 데 어려움을 겪습니다. GPU는 다르게 설계되어 이러한 요청에 탁월합니다.

다수의 논리 코어를 가진 GPUs는 복잡한 문제를 여러 개의 작은 조각으로 나누어 동시에 해결하는 방법인 병렬 처리라는 전략을 사용합니다. 2006년 Nvidia에서 처음 개발한 CUDA API는 GPU의 인상적인 병렬 처리 성능을 실현했습니다. 이를 통해 프로그래머는 데이터 센터 최적화, 로보틱, 스마트폰 제조, 암호화폐 채굴 등과 같은 수천 가지 사용 사례에서 범용 처리를 위해 Nvidia GPU를 사용할 수 있습니다. 

GPU의 뛰어난 병렬 처리 능력은 대규모 언어 모델(LLM)이나 신경망 훈련과 같은 AI 작업에서도 매우 유용한 것으로 입증되었습니다. 그러나 수요가 증가하면 전력 소비도 증가합니다. 또한 고성능 GPU는 전력을 많이 소비하고 비용이 많이 들기로 악명이 높습니다. 

GPU는 대규모 데이터 세트 처리와 같은 AI 애플리케이션에 적합하지만, AI 모델에 사용하도록 특별히 설계된 것은 아닙니다. 그래픽 프로세서로서 평균적인 GPU는 그래픽 관련 작업에 일정량의 로직 코어를 할당합니다. 이러한 작업에는 비디오 인코딩 및 디코딩, 색상 값 계산 및 비디오 편집, 3D 모델링 및 게임과 같은 작업에 중요한 다양한 렌더링 프로세스가 포함됩니다. 그러나 AI 가속기 칩은 AI에 필요한 작업만 처리하도록 미세 조정되어 있습니다. 

일반적으로 GPU는 복잡하고 빠른 그래픽을 실시간으로 원활하게 렌더링하기 위해 매우 많은(압도적이진 않은) 데이터를 매우 빠르게 처리할 수 있어야 합니다. 따라서 GPU는 지속적이고 일관되게 높은 이미지 품질을 보장하기 위해 저지연 작업을 우선시합니다.

AI 모델에서 속도도 중요하지만, AI 데이터 세트는 일반적인 GPU 수요보다 훨씬 더 방대합니다. GPU와 달리 AI 가속기는 대역폭에 최적화되도록 설계되었기 때문에 일반적으로 에너지 효율성도 향상됩니다. 

GPU는 AI 가속기로 자주 사용되지만 GPU는 보다 전문화된 AI 가속기에 비해 최상의 옵션이 아닐 수 있습니다. 범용 GPU와 특수 AI 칩의 주요 차이점은 특수성, 효율성, 접근성 및 유틸리티입니다.

• 전문화: GPU는 고급 병렬 처리를 위해 설계되어 다양한 까다로운 작업에 맞게 용도를 변경할 수 있습니다. 그러나 비디오 및 그래픽 처리 작업에 특화되어 있으며 주로 이러한 목적으로 사용됩니다. 

• 효율성: GPU는 많은 양의 전력을 필요로 하는 것으로 알려져 있으며 리소스 효율적인 솔루션으로 간주되지 않습니다. 높은 전력 소비는 GPU 또는 GPU를 주요 프로세서 유형으로 의존하는 모든 작업의 확장성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 

• 접근성: GPU는 AMD, Nvidia 및 Intel을 비롯한 다양한 주요 제조업체에서 생산하며 수요 증가가 비용에 영향을 미칠 수 있지만 널리 사용 가능합니다. 수년 동안 시장에 출시되어 온 GPU는 기존 리소스로 구성된 강력한 커뮤니티를 활용하고 있으며 CUDA와 같은 프레임워크를 통해 쉽게 프로그래밍할 수 있습니다. 

• 사용 사례: GPU는 게임, 컴퓨터 애니메이션 및 비디오 처리에 가장 많이 사용되는 프로세서입니다. 병렬 처리 덕분에 데이터 센터, 암호화폐 채굴 및 일부 AI 사용 사례와 같이 대규모 데이터 처리가 필요한 다른 애플리케이션에도 적합합니다.

• 전문화: AI 가속기는 AI 작업에 특화되어 있으며 특정 유형의 AI 애플리케이션에 대해 더욱 전문화될 수 있습니다. AI 가속기는 AI와 관련이 없는 기능을 수행하는 시스템 내에서 가치를 제공할 수 있지만, AI 작업을 위해 설계되었으며 AI 작업에 가장 잘 적용됩니다.

• 효율성: AI 가속기는 매우 특정한 애플리케이션을 위해 설계되는 경우가 많으며 일반적으로 GPU보다 훨씬 효율적이기 때문에 비슷한 병렬 처리 능력을 제공하면서도 훨씬 적은 에너지 리소스를 필요로 합니다. AI 가속기는 그래픽 처리를 위해 GPU에서 사용하는 과도한 기능을 제거하여 신경망에 사용되는 짧고 반복적인 계산 및 AI 알고리즘과 같은 AI 작업에 최적화할 수 있습니다.

• 접근성: AI 가속기는 GPU보다 최신 제품이며 일반적으로 접근성이 떨어집니다. Google TPU(텐서 처리 장치)와 같은 독점적인 AI 가속기는 일반 시장에서는 사용이 제한적일 수 있습니다. 하지만 Pytorch와 오픈 소스 Tensorflow 같은 머신 러닝 커뮤니티에서는 점점 더 많은 툴과 리소스 라이브러리를 통해 AI 가속기에 대한 접근성을 높이고 있습니다. 

• 사용 사례: 보다 특화된 하드웨어인 AI 가속기는 GPU보다 활용 범위가 좁으며, 컴퓨팅 비전/이미지 인식, 자연어 처리, 자율 주행 차량과 같은 고부하 AI 작업에 주로 사용됩니다. 하지만 AI가 일상 생활에 점점 더 통합됨에 따라, 제조업체들은 NPU와 같은 AI 가속기를 노트북, 스마트폰과 같은 일반 소비자 전자기기에 점점 더 많이 탑재하기 시작했습니다.  

AI 애플리케이션의 경우, GPU는 스포츠카와 18륜 트럭 사이의 중간 지점에 있는 픽업 트럭처럼, 범용으로 활용하기에 적합한 균형 잡힌 솔루션이 될 수 있습니다. 18륜차는 스포츠카보다 느리지만 훨씬 더 많은 화물을 운반할 수 있습니다. 픽업 트럭은 어느 정도 화물을 운반할 수 있고 18륜 차량보다는 빠르지만, 스포츠카보다는 느립니다.

GPU는 픽업 트럭과 유사하지만, AI 애플리케이션의 우선순위에 따라 보다 특화된 차량이 더 적합한 것처럼, 더 전문화된 AI 칩이 선호될 수 있습니다.

그래픽 처리 장치(GPU)는 1990년대에 발명되었으며, 컴퓨팅이 텍스트 기반에서 벗어나 그래픽 운영 체제와 비디오 게임의 인기가 높아지기 시작하면서 CPU의 처리 부담을 줄이기 위해 고안되었습니다.

1950년대 초 현대 컴퓨터가 발명된 이후, CPU는 역사적으로 프로그램 실행에 필요한 모든 처리, 논리 연산, 입출력(I/O) 제어를 포함한 가장 중요한 연산 작업을 담당해 왔습니다.

1990년대에 접어들면서, 비디오 게임과 컴퓨터 지원 설계(CAD)는 데이터를 이미지로 변환하는 보다 효율적인 방식이 요구되기 시작했습니다. 이러한 과제는 엔지니어들이 병렬 처리가 가능한 독자적인 칩 아키텍처를 갖춘 최초의 GPU를 설계하게 만드는 계기가 되었습니다.

2007년 Nvidia가 GPU 프로그래밍 플랫폼인 CUDA를 도입한 이후, GPU 설계는 산업 전반에 걸쳐 그래픽 처리 이상의 다양한 용도로 활용되며 급속히 확산되었습니다. 그래픽 렌더링은 여전히 대부분의 GPU에서 가장 일반적인 용도이지만, 그 외의 활용도 또한 크게 증가했습니다.

GPU는 성능과 효율성 측면에서 수백 가지 종류가 있지만, 대다수는 다음 세 가지 주요 카테고리 중 하나에 속합니다.

• 디스크리트: 디스크리트 GPU(dGPU)는 시스템의 CPU와 분리되어 있는 독립적인 그래픽 처리 장치입니다. 별개의 개별 하드웨어인 dGPU는 대규모 비디오 편집 또는 고성능 게임과 같은 고급 애플리케이션에서 높은 성능을 발휘합니다. 

• 통합형: 통합 GPU(iGPU)는 시스템 인프라에 직접 내장되어 CPU와 결합된 형태로 구성됩니다. 통합 GPU는 성능 저하 없이 간소화된 인프라를 제공하며 노트북 및 휴대용 게임 콘솔에 자주 사용됩니다. 

• 가상형: 가상 GPU는 물리적 하드웨어 없이도 다른 유형의 GPU와 동일한 기능을 제공합니다. 가상 GPU는 가상화 소프트웨어를 사용하여 클라우드 기반 애플리케이션에 유용한 코드 기반 GPU를 생성합니다. 가상 GPU는 전용 하드웨어가 필요하지 않기 때문에 구현 및 유지 관리가 더 간단하고 저렴합니다. 

AI 가속기는 인공 지능 애플리케이션의 속도를 높이는 데 사용되는 모든 하드웨어를 의미하지만, AI 가속기는 가장 일반적으로 AI 모델과 관련된 특정 작업에 최적화된 특수 AI 칩을 의미합니다.

AI 가속기는 매우 특화된 하드웨어로 간주되지만, IBM, Amazon Web Services(AWS), Microsoft와 같은 기존 컴퓨팅 기업은 물론, Cerebras와 같은 스타트업에 의해서도 개발 및 활용되고 있습니다. AI가 성숙해지고 그 인기가 높아짐에 따라, AI 가속기와 이에 수반되는 툴킷도 점점 더 보편화되고 있습니다. 

최초의 전용 AI 가속기가 발명되기 전에 범용 GPU는 특히 고급 병렬 처리 능력으로 인해 AI 애플리케이션에서 자주 사용되었습니다. 그러나 수년에 걸쳐 AI 연구가 발전함에 따라 엔지니어들은 향상된 전력 효율성과 틈새 AI 최적화를 제공하는 AI 가속기 솔루션을 찾고 있습니다. 

AI 가속기는 성능과 전문성에 따라 다양하며, 일부 독점 기술은 특정 제조업체에만 독점적으로 제공되기도 합니다. AI 가속기의 대표적인 유형은 다음과 같습니다.

• GPU: 범용 AI 가속기로서 GPU는 강력한 병렬 처리 능력으로 높은 평가를 받고 있습니다. 그러나 에너지 소비가 많고 확장성이 떨어지는 문제가 있습니다. 

• 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA): FPGA는 특정 애플리케이션의 요구에 맞게 프로그래밍 및 재프로그래밍이 가능한 구성 가능한 프로세서 유형입니다. 이러한 유형의 칩은 새로운 애플리케이션 요구 사항을 충족하도록 개발 프로세스 전반에 걸쳐 사용자 정의하고 조정할 수 있으므로 프로토타입 제작에 매우 유용합니다. 

• 애플리케이션별 집적 회로(ASIC): ASIC은 특정 작업을 위해 설계된 맞춤형 칩입니다. ASIC은 일반적으로 고유한 기능에 맞게 맞춤 제작되기 때문에 대체로 성능과 전력 소비 모두에 최적화되어 있습니다. 

• 신경 처리 장치(NPU): NPU 아키텍처는 인간 두뇌의 신경 경로를 모방하고 데이터 흐름과 메모리 계층 구조의 우선순위를 지정하여 실시간으로 AI 워크로드를 더 잘 처리합니다.

• 텐서 처리 장치(TPU): TPU는 NPU와 유사한 형태의 Google에서 제작한 독자적인 AI 가속기로, 대부분의 AI 모델에서 공통적으로 사용되는 행렬 곱셈 등의 텐서 연산처럼 정밀도가 낮지만 연산량이 많은 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 대부분의 AI 가속기도 이러한 유형의 계산이 가능하지만 TPU는 Google의 TensorFlow 플랫폼에 최적화되어 있습니다. 

기성 GPU는 특정한 장점(예: 구매 용이성, 접근성 등)을 제공하긴 하지만, 보다 특화된 AI 가속기는 일반적으로 속도, 효율성, 설계라는 세 가지 핵심 영역에서 기존 기술보다 뛰어난 성능을 발휘합니다.

최신 AI 가속기, 심지어 GPU도 지연 시간이 짧은 대규모 데이터 처리에 있어서는 CPU보다 훨씬 빠릅니다. 자율 주행 차량 시스템과 같은 중요한 애플리케이션의 경우 속도가 매우 중요합니다. GPU는 CPU보다 우수하지만, 자율 주행 자동차에 사용되는 컴퓨팅 비전과 같은 특정 애플리케이션을 위해 설계된 ASIC은 훨씬 더 빠릅니다. 

특정 작업을 위해 설계된 AI 가속기는 전력 소모가 많은 GPU보다 에너지 효율이 100배에서 1,000배 더 높을 수 있습니다. 효율성이 향상되면 운영 비용이 크게 절감될 수 있으며, 더 중요하게는 환경에 미치는 영향을 훨씬 줄일 수 있습니다. 

AI 가속기는 이기종 설계로 알려진 칩 아키텍처 유형을 사용하여 여러 프로세서가 별도의 작업을 지원하고 고도로 발전된 병렬 처리를 통해 성능을 높일 수 있습니다. 

GPU는 그 자체로 AI 가속기로 간주되기 때문에 GPU의 사용 사례는 보다 전문화된 AI 하드웨어와 자주 겹칩니다. 시간이 지나면 GPU가 AI 애플리케이션에서 뒤처지는 것을 볼 수 있을지도 모릅니다.

다용도 GPU는 여전히 AI 및 기타 유형의 애플리케이션 모두에서 널리 사용되며 이는 의심할 여지 없이 계속될 것입니다. GPU는 다음을 포함하여 고급 병렬 처리가 필요한 다양한 애플리케이션에 사용됩니다.

• 인공 지능, 머신 러닝 및 딥 러닝: 새로운 종류의 AI 가속기가 언젠가 인공 지능 애플리케이션에서 GPU를 대체할 수도 있지만, GPU는 여전히 인공 지능 시스템 내에서 공동 프로세서로서 높은 가치를 유지할 가능성이 높습니다. 현재 GPU는 점점 더 방대한 데이터 세트 학습에 높은 속도를 요구하는 IBM의 클라우드 네이티브 AI 슈퍼컴퓨터 Vela와 같은 주요 AI 애플리케이션을 구동하고 있습니다. GPU는 신경망 훈련과 같은 머신 러닝 및 딥 러닝 애플리케이션에도 계속해서 가치를 제공하고 있습니다. 

• 블록체인: 제로 트러스트 블록체인 기술은 가상 원장에 거래를 기록하는 데 사용되며 비트코인과 같은 인기 있는 암호화폐의 기반이 됩니다. GPU의 고급 처리 능력은 블록체인 애플리케이션 내에서 여전히 매우 중요하며, 특히 원장 거래를 검증하는 "작업 증명" 작업과 관련하여 여전히 높은 가치를 지니고 있습니다. 

• 그래픽: 고성능 그래픽 렌더링이 필요한 애플리케이션은 GPU에 의존합니다. GPU는 게임, 비디오 편집 및 콘텐츠 제작을 포함한 주요 산업에서 없어서는 안 될 요소입니다. GPU는 3D 모델링, 일기 예보, 의료, 지진 및 지구물리 이미징과 같은 시각화 및 시뮬레이션 작업에서도 중요한 역할을 합니다. 

AI 기술이 발전함에 따라 특수 하드웨어가 점점 더 보편화되고 있습니다. 불필요한 기능을 버리면서 GPU의 병렬 처리 능력을 통합한 ASIC AI 가속기는 다음과 같은 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.

• 자율주행 차량: 데이터 처리가 가능한 전문 AI 가속기는 밀리초가 가장 중요한 자율주행 차량 시스템의 핵심 구성 요소가 되었습니다. AI 가속기는 카메라와 LiDAR 등의 입력 센서로부터 데이터를 수집하고 처리하여 자율주행 차량이 주변 환경을 해석하고 대응할 수 있도록 해줍니다. 

• 엣지 컴퓨팅 및 엣지 AI: 엣지 컴퓨팅과 엣지 AI는 애플리케이션과 컴퓨팅 파워를 사물인터넷(IoT) 디바이스와 같은 클라우드 기반 데이터 소스 가까이로 가져와 더 빠르고 안전한 연결을 가능하게 하는 인프라 프레임워크를 의미합니다. 클라우드 기반 AI는 보안 문제를 야기할 수 있으며, AI 가속기는 AI 모델을 로컬라이즈하여 민감한 데이터가 손상될 가능성을 줄여줍니다. 

• 생성형 AI: 생성형 AI 모델은 자연어 처리를 위해 AI 가속기를 사용하므로 AI 모델이 일상적인 대화 명령을 이해하고 챗봇과 같은 애플리케이션에서 쉽게 이해할 수 있는 응답을 생성할 수 있습니다.