AI 하드웨어란 무엇인가요?

대규모 언어 모델(LLM) 또는 신경망과 같은 AI 시스템은 머신 러닝(ML), 딥 러닝(DL) 및 기타 유형의 AI 알고리즘이 인간이 사고하고, 배우고, 문제를 해결하는 방식을 재현하기 위해 사용하는 대규모 데이터 세트 유형을 처리하기 위해 고대역폭 하드웨어를 필요로 합니다. 

일반적인 중앙 처리 장치(CPU)와 같은 범용 하드웨어는 대부분의 컴퓨터 작업을 수행할 수 있지만, AI 인프라는 훨씬 더 많은 계산 능력이 필요합니다. AI 개발 및 AI 훈련 관련 워크로드와 같은 대량 AI 워크로드의 경우, AI 가속기와 AI 칩과 같은 AI 하드웨어는 확장성 및 에코시스템 최적화에 더 적합한 특정한 최적화를 제공합니다.

업계가 빠르게 발전함에 따라 AI 혁신은 거의 매일 헤드라인을 장식하고 있습니다. AI 시대로 접어들면서 AI 하드웨어는 이러한 인상적인 애플리케이션을 뒷받침하는 중요한 인프라 구성 요소를 구성하고 있습니다.

예를 들어, 우리가 거의 당연하게 여기는 애플리케이션인 얼굴 인식은 AI 하드웨어에 크게 의존하여 작동합니다. 이 애플리케이션은 이미지를 로컬에서 처리하고, 승인된 이미지와 비교하고, 정상적인 변형을 인식하고 식별하여 휴대전화나 태블릿의 잠금을 해제해야 합니다. AI 하드웨어가 없다면 Face ID나 스마트 어시스턴트와 같은 기술은 실용성이 떨어지고 비용도 더 많이 들 것입니다.

AI 하드웨어의 주요 이점은 다음과 같습니다.

가장 일반적인 유형의 AI 하드웨어는 특수 CPU처럼 작동하는 고급 반도체 마이크로칩 프로세서인 AI 칩입니다. Nvidia, Intel, AMD와 같은 주요 제조업체 및 Cerebras Systems와 같은 신생 기업은 다양한 유형의 칩 아키텍처가 적용된 이러한 집적 회로를 설계합니다. 이렇게 하면 다양한 유형의 AI 솔루션에 더 적합한 회로를 만들고 에너지 효율성을 높이며 병목 현상을 줄일 수 있습니다.  

AI 하드웨어에는 실시간 컴퓨팅 결과를 제공하기 위한 저지연 상호 연결과 같은 다른 유형의 차세대 하드웨어도 포함되지만, AI 하드웨어의 두 가지 주요 카테고리는 프로세서와 메모리입니다.

그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 신경 처리 장치(NPU), 애플리케이션별 집적 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)와 같은 고성능 프로세서는 가장 일반적인 유형의 AI 하드웨어입니다. AI 칩과 같은 프로세서는 복잡한 AI 워크로드를 처리할 수 있는 컴퓨팅 성능을 제공합니다. 이러한 강력한 프로세서는 대부분 전력 소비가 높다는 단점이 있지만, AI 하드웨어의 지속적인 발전은 새로운 주기마다 에너지 효율성 개선을 추구하고 있습니다.   

• GPU: 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)는  추론과 훈련과 같은 AI 작업에도 적합한 병렬 처리를 사용합니다.

• ASIC: ASIC은 특정 애플리케이션에 맞게 설계 및 제조된 고도로 특수화된 프로세서입니다. 이러한 유형의 AI 칩은 AI뿐만 아니라 특정 AI 솔루션이 사용될 수 있는 모든 고유한 애플리케이션에 맞춤화되어 구축됩니다. 이러한 유형의 칩은 특정 애플리케이션에 맞춰 제작되었기 때문에 일부 대안만큼 유연하지 않으나, 같은 이유로 가장 최적화된 성능을 제공할 수 있습니다. 

• FPGA: 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)는  재프로그래밍 가능한 ASIC로 생각하면 됩니다. ASIC은 한 번 프로그래밍하면 변경할 수 없지만, FPGA는 사용하기 전에 프로그래밍해야 하며 반복적으로 다시 프로그래밍하고 조정할 수 있습니다. 이러한 유형의 칩은 매우 다용도로 활용할 수 있으며, 새로운 ASIC의 프로토타입을 제작하는 데 자주 사용됩니다. 

• NPU: 신경망 처리 장치(NPU)는  딥 러닝과 신경망을 특별히 개선하기 위해 구축된 ASIC의 한 유형입니다. NPU는 컴퓨팅 비전 및 자연어 처리(NLP)와 같은 데이터 집약적인 작업을 수행하는 데 사용됩니다.

• TPU: TPU는 애플리케이션에 일반적으로 사용되는 텐서 연산 처리를 위해 Google에서 설계한 독점적인 유형의 AI 가속기입니다. Google의 TPU는 대규모 언어 모델 및 생성형 AI를 학습하기 위해 특별히 제작되었습니다.

• WSE-3: 일부 벤치마크에 따르면 Cerebras Systems의 웨이퍼 스케일 엔진 3(WSE-3)는 유닛 하나에 90만 개의 AI 코어가 있는 가장 빠른 프로세서입니다. 모든 코어는 신속한 대규모 데이터 처리를 위해 초당 21페타바이트의 메모리 대역폭에 액세스할 수 있습니다. 

• Telum II: IBM의 첫 번째 AI 칩을 개량한 IBM® Telum II 프로세서는 특히 IBM® Spyre AI Accelerator와 함께 사용할 경우 AI 작업을 개선하도록 맞춤 제작되었습니다. 

메모리는 AI 지원 시스템을 포함한 대부분의 컴퓨터 인프라에서 중요한 역할을 합니다. 메모리 스토리지 아키텍처 및 장치는 AI 시스템이 AI 작업을 완료하는 데 필요한 데이터와 명령에 빠르게 액세스할 수 있도록 합니다. 시스템의 메모리 용량과 속도는 성능 능력에 직접적인 영향을 미칩니다. 메모리가 부족하면 AI 워크로드뿐만 아니라 모든 시스템 운영이 느려지거나 저해되는 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

그러나 모든 메모리가 동일하게 생성되는 것은 아니며, 모든 메모리 유형에는 고유한 위치가 있지만 일부는 특정 및 일반 AI 애플리케이션에 더욱 최적화되어 있습니다. AI 시스템 내에서 서로 다른 유형의 메모리는 AI 프로세스의 각기 다른 부분에 함께 사용되는 경우가 많으며, 고유한 프로젝트 또는 운영 수요에 따라 구체적인 요구 사항이 있습니다. 

• RAM: AI와 일반 컴퓨팅에 사용되는 주요 메모리 유형인 랜덤 액세스 메모리(RAM)는 활성 작업을 위한 빠르고 일시적인 data storage를 제공합니다. RAM은 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있어 실시간 처리에 적합하지만, 제한된 용량과 높은 변동성으로 인해 대규모 AI 운영에 적합하지 않습니다. 

• VRAM: 비디오 RAM(VRAM) 은 특히 GPU에 사용되는 특수 RAM 유형입니다. VRAM은 복잡한 AI 작업에 적합한 향상된 병렬 처리를 제공하지만, 일반 RAM에 비해 용량이 적으면서도 더 많은 비용이 소요될 수 있습니다. 

• HBM: 원래 고성능 컴퓨팅에 사용하기 위해 개발된 고대역폭 메모리(HBM)는 처리 장치 간 빠른 데이터 전송을 위해 설계되었으며, 이는 AI 애플리케이션에 매우 유용합니다. HBM의 속도는 높은 가격을 수반할 수 있지만, 이러한 유형의 고속 메모리는 AI 애플리케이션에 최적의 선택입니다. 

• 비휘발성 메모리: 휘발성 메모리는 데이터를 유지하기 위해 지속적인 전력을 필요로 하지만, 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 및 하드 디스크 드라이브(HDD)와 같은 비휘발성 메모리는 유지보수나 전력 공급 없이도 장기 스토리지를 제공합니다. 비휘발성 메모리는 클럭킹 속도가 RAM이나 VRAM보다 훨씬 느리기 때문에 활성 데이터 전송에 좋은 옵션은 아니지만, AI 시스템에서는 데이터를 장기간 보존하는 데 유용합니다. 

AI 하드웨어의 사용 사례는 AI 자체만큼이나 광범위하고 광범위합니다. AI 기술이 고급 그래픽 처리 및 고성능 컴퓨팅의 하드웨어를 차용한 것처럼 이러한 기술은 이제 AI 하드웨어를 사용하여 자체 성능을 개선하고 있습니다. AI 하드웨어는 데이터 센터부터 패스트푸드 드라이브스루에 이르기까지 모든 애플리케이션에 유용합니다.

실제로 여러분은 이 글을 읽는 데 AI 하드웨어를 사용하고 있을 수 있습니다. AI 칩은 음성 인식 및 사진 편집과 같은 모바일 AI 작업의 성능을 향상시키는 데 사용되는 Apple 및 Google과 같은 제조업체의 노트북 및 모바일 장치에 점점 더 많이 사용되고 있습니다. AI 하드웨어는 이러한 많은 작업을 로컬에서 처리할 수 있을 만큼 강력하고 컴팩트하게 성장하여 대역폭을 줄이고 사용자 경험을 개선하고 있습니다.  

이외에도 AI 하드웨어는 클라우드 컴퓨팅 인프라의 귀중한 구성 요소가 되고 있습니다. AI를 지원하는 엔터프라이즈급 GPU 및 TPU는 어마어마하게 비쌀 수 있으나, IBM, Amazon, Oracle, Microsoft와 같은 제공업체는 비용 효율적인 대안으로 클라우드 서비스를 통해 이러한 강력한 프로세서를 임대 방식으로 제공합니다. 

AI 하드웨어의 몇 가지 추가 애플리케이션은 다음과 같습니다.

AI 하드웨어는 자율주행 차량 개발의 중요한 구성 요소입니다. 이러한 차량은 AI 칩을 사용해 카메라와 센서의 대량 데이터를 처리하고 해석하며, 이를 통해 사고를 예방하고 승객과 보행자의 안전을 보장하는 데 도움이 되는 실시간 대응을 가능하게 합니다.

AI 하드웨어는 컴퓨팅 비전과 같은 작업에 필요한 일종의 병렬 처리를 제공하며, 이는 컴퓨터가 신호등이나 교차로의 교통 상황을 "보고" 해석하는 데 도움이 됩니다.

빠르게 성장 중인 컴퓨팅 프레임워크인 엣지 컴퓨팅은 엔터프라이즈 애플리케이션과 잉여 컴퓨팅 성능을 사물인터넷(IoT) 장치 및 로컬 엣지 서버와 같은 데이터 소스에 더 가깝게 이동시킵니다. 디지털 인프라가 클라우드 컴퓨팅에 점점 더 의존하게 되면서 엣지 컴퓨팅은 개인정보 보호를 강화하고자 하는 사용자에게 향상된 대역폭 속도와 더 강력한 보안을 제공합니다.

마찬가지로 엣지 AI는 AI 작업을 사용자에게 더 가깝게 만들고자 합니다. AI 하드웨어는 엣지 인프라의 유용한 구성 요소가 되고 있으며, 머신 러닝 및 딥 러닝 알고리즘을 활용하여 소스에서 데이터를 더욱 효과적으로 처리하고, 지연을 단축하고 에너지 소비를 줄이고 있습니다.

AI 기술은 수십 년 동안 개발되어 왔지만, ChatGPT 및 Midjourney와 같은 획기적인 생성형 AI 기술 덕분에 최근에야 실제로 주목을 받기 시작했습니다. 이와 같은 도구는 대규모 언어 모델과 자연어 처리를 사용하여 자연어를 해석하고 사용자 입력에 따라 새로운 콘텐츠를 생성합니다.