AI 칩이란 무엇인가요?

제퍼디! 라는 퀴즈 프로그램에서 우승한 IBM Watson부터 OpenAI의 ChatGPT 출시, 자율 주행 차량 및 생성형 AI에 이르기까지 현재 AI의 잠재력은 무한해 보이며 Google, IBM, Intel, Apple , Microsoft 등 대다수 주요 기술 기업이 이 기술에 깊이 관여하고 있습니다.

그러나 AI가 더 복잡한 문제를 해결함에 따라 컴퓨팅 처리 및 속도에 대한 요구도 증가하고 있습니다. AI 칩은 고도로 정교한 AI 알고리즘의 요구를 충족하고 기존 중앙 처리 장치(CPU)로는 실행할 수 없었던 핵심 AI 기능을 지원하도록 설계되었습니다.

'AI 칩'이라는 용어는 광범위한 의미를 지니며 AI 작업에 필요한 까다로운 컴퓨팅 환경을 위해 설계된 다양한 종류의 칩을 포함합니다. 널리 사용되는 AI 칩의 예로는 그래픽 처리 장치(GPU), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 및 애플리케이션별 집적 회로(ASIC)가 있습니다. 이러한 칩 중 일부는 AI에 특화되어 설계된 것은 아니지만, 고급 애플리케이션을 위해 설계되었으며 많은 기능을 AI 워크로드에 적용할 수 있습니다.

AI 산업은 빠른 속도로 발전하고 있으며, 머신 러닝과 생성형 AI의 획기적인 발전이 거의 매일 뉴스에 보도되고 있습니다. AI 기술이 발전할수록 AI 칩은 대규모 AI 솔루션을 만들기 위해 반드시 필요한 요소가 되었습니다. 예를 들어, 기존의 CPU나 몇 년 전의 AI 칩을 사용하여 얼굴 인식 또는대규모 데이터 분석과 같은 최신 AI 애플리케이션을 제공하려면 비용이 상상할 수 없이 더 많이 듭니다. 최신 AI 칩은 더 빠르고, 더 성능이 뛰어나고, 더 유연하고, 더 효율적이라는 4가지 중요한 측면에서 이전 제품보다 우수합니다.

AI 칩은 이전 세대의 칩과 다른 더 빠른 컴퓨팅 방법을 사용합니다. 병렬 컴퓨팅이라고도 하는 병렬 처리는 크고 복잡한 문제나 작업을 더 작고 간단한 문제로 나누는 프로세스입니다. 이전 칩은 순차 처리라는 프로세스를 사용하기 때문에 한 계산을 완료한 후 다음 계산으로 이동하지만 AI 칩은 수천, 수백만, 수십억개의 계산을 동시에 수행합니다. 이 기능을 통해 AI 칩이 크고 복잡한 문제를 작은 문제로 나누고 동시에 해결함으로써 속도를 기하급수적으로 높일 수 있습니다.

AI 칩은 다른 제품보다 훨씬 더 높은 수준으로 사용자 정의할 수 있으며 특정 AI 기능 또는 학습 모델에 맞게 구축할 수 있습니다. 예를 들어, ASIC AI 칩은 매우 작고 프로그래밍이 가능하며 휴대폰에서 방위용 위성에 이르기까지 다양한 애플리케이션에 사용되고 있습니다. 기존 CPU와 달리 AI 칩은 일반적인 AI 작업의 요구 사항과 컴퓨팅 수요를 충족하도록 제작되었으며, 이러한 특징으로 AI 산업의 빠른 발전과 혁신을 촉진하는 데 도움이 되었습니다.

최신 AI 칩은 이전 세대보다 적은 에너지를 사용합니다. 이는 주로 칩 기술의 발전 덕분에 AI 칩이 이전 칩보다 작업을 더 효율적으로 분배하기 때문입니다. 저정밀 연산과 같은 최신 칩 기능 덕분에 AI 칩은 더 적은 수의 트랜지스터로 문제를 해결할 수 있으므로 에너지 소비를 줄일 수 있습니다. 이러한 친환경적인 개선은 데이터 센터와 같은 자원 집약적인 운영의 탄소 발자국을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI 칩은 매우 특정한 작업을 염두에 두고 특별히 설계된 경우가 많기 때문에 자연어 처리(NLP) 또는 데이터 분석과 같은 핵심 작업을 수행할 때 더 정확한 결과를 제공합니다. 의료처럼 속도와 정확성이 중요한 분야에 AI 기술이 적용되면서 높은 수준의 정밀도가 점점 더 중요해지고 있습니다.

AI 칩은 여러 가지 특성으로 AI 기술 발전에 중요한 역할을 하고 있지만, 이러한 강력한 하드웨어를 널리 채택하는 데에는 여러 가지 어려움이 있습니다:

이코노미스트에 따르면 대만 섬의 칩 제조업체는 전 세계 반도체 의 60% 이상과 최첨단 반도체의 90% 이상을 생산합니다.그러나 안타깝게도 심각한 공급 부족과 취약한 지정학적 상황이 성장을 제약하고 있습니다.¹

또한 세계 최대의 AI 하드웨어 및 소프트웨어 회사인 Nvidia는 AI 칩에 대해 거의 전적으로 Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation(TSMC)라는 회사에 의존하고 있습니다.  대만은 중국으로부터 독립을 유지하기 위한 투쟁을 계속 이어가고 있으며, 일부 분석가들은 중국의 대만 침공으로 인해 TSMC의 AI 칩 제조 능력이 완전히 차단될 수 있다고 추측했습니다.

개발자가 더 크고 강력한 AI 모델을 구축함에 따라 컴퓨팅 요구 사항은 AI 칩 설계의 발전 속도보다 더 빠르게 증가하고 있습니다. 기업에서 칩 알고리즘 효율성을 높이기 위해 인메모리 컴퓨팅, AI 알고리즘 강화 성능 및 제작과 같은 분야를 탐색하면서 AI 하드웨어의 개선이 이루어지고 있지만, AI 애플리케이션의 컴퓨팅 수요 증가만큼 빠르게 발전하고 있지는 않습니다.

성능에 대한 요구가 증가함에 따라 AI 칩의 크기가 커지고 작동하는 데 더 많은 양의 에너지가 필요해지고 있습니다. 최신 첨단 AI 칩에는 칩당 수백 와트의 전력이 필요하며, 이는 작은 공간에 전달하기 어려운 양의 에너지입니다. AI 칩에 전원을 공급하려면 전력 공급 네트워크(PDN) 아키텍처의 상당한 발전이 필요하며, 그렇지 않으면 칩의 성능이 영향을 받을 수 있습니다.

AI 칩이라는 용어는 반도체(일반적으로 실리콘)와 트랜지스터로 구성된 집적 회로 장치를 말합니다. 트랜지스터는 전자 회로에 연결되는 반도체 물질입니다. 회로를 통해 전류가 흐르고 켜지고 꺼지면서 디지털 디바이스에서 1 또는 0으로 읽을 수 있는 신호가 생성됩니다.

AI 칩과 같은 최신 장치에서는 켜짐 및 꺼짐 신호가 초당 수십억 번 전환되므로 회로가 다양한 유형의 정보와 데이터를 나타내는 이진 코드를 사용하여 복잡한 계산을 해결할 수 있습니다.

칩은 다양한 기능을 가질 수 있습니다. 예를 들어, 메모리 칩은 일반적으로 데이터를 저장하고 검색하고 로직 칩은 데이터 처리를 가능하게 하는 복잡한 작업을 수행합니다. AI 칩은 AI 워크로드에 필요한 대량의 데이터를 처리하는 로직 칩입니다.

트랜지스터는 일반적으로 일반 칩의 트랜지스터보다 작고 효율적이므로 처리 능력이 더 빠르고 에너지 발자국이 더 작습니다.

아마도 AI 칩의 여러 기능 중에서도 복잡한 학습 알고리즘의 해결 속도를 높이는 병렬 처리 기능보다 AI 워크로드에  더 중요한 기능은 없을 것입니다. 병렬 처리 기능이 없는 범용 칩과 달리 AI 칩은 한 번에 많은 계산을 수행할 수 있으므로 일반 칩으로는 훨씬 더 오래 걸리는 작업을 몇 분 또는 몇 초 만에 완료할 수 있습니다.

AI 모델 학습에 관련된 계산의 수와 복잡성으로 인해 AI 칩의 병렬 처리 기능은 기술의 효과와 확장성에 매우 중요합니다.

AI 칩은 여러 종류가 있고, 설계와 용도가 모두 다릅니다.

그래픽 처리 장치(GPU)는 비디오 카드, 시스템 보드, 휴대폰,  개인용 컴퓨터(PC) 등 다양한 디바이스에서 컴퓨터 그래픽 및 이미지 처리 속도를 높이기 위해 설계된 전자 회로입니다.

GPU 칩은 처음에는 그래픽 목적으로 제작되었지만 병렬 처리 능력으로 인해 AI 모델 학습에 없어서는 안 될 요소가 되었습니다. 개발자는 일반적으로 여러 개의 GPU를 동일한 AI 시스템에 연결하여 더 큰 처리 성능을 활용할 수 있습니다.

필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)는 전문적인 재프로그래밍 지식이 필요한 맞춤형 프로그래밍 가능 AI 칩입니다. 특정 애플리케이션을 위해 특별히 제작된 다른 AI 칩과 달리, FPGA는 일련의 상호 연결 및 구성 가능한 로직 블록을 특징으로 하는 고유한 설계를 갖추고 있습니다. FPGA는 하드웨어 수준에서 재프로그래밍이 가능하므로 더 높은 수준의 사용자 지정이 가능합니다.

신경 처리 장치(NPU)는 딥 러닝 및 신경망과 이러한 워크로드에 필요한 대량의 데이터를 위해 특별히 구축된 AI 칩입니다. NPU는 많은 양의 데이터를 다른 칩보다 빠르게 처리할 수 있으며 ChatGPT와 같은 인기 있는 애플리케이션을 위한 이미지 인식 및 NLP 기능과 같은 다양한 AI 작업을 수행할 수 있습니다.

애플리케이션별 집적 회로(ASIC)는 AI 애플리케이션을 위해 맞춤 제작된 칩으로, FPGA처럼 재프로그래밍할 수 없습니다. 하지만 AI 워크로드 가속화를 위해 특별히 설계되었기 때문에 일반적인 칩보다 뛰어난 성능이 뛰어납니다.

지구상에서 가장 빠르게 성장하는 기술 중 하나를 설계하고 구현하는 데 있어 중요한 하드웨어인 AI 칩은 여러 대륙과 산업에 걸쳐 다양한 사용 사례를 보유하고 있습니다. 스마트폰과 노트북에서 로보틱, 자율 주행 차량 및 위성과 같은 최첨단 AI 애플리케이션에 이르기까지 AI 칩은 모든 종류의 산업에서 중요한 구성 요소로 빠르게 자리 잡고 있습니다. 가장 널리 사용되는 애플리케이션은 다음과 같습니다.