FPGA와 GPU 비교: 딥 러닝에 어느 것이 더 적합할까요?

대부분의 인공 지능(AI) 딥 러닝의 기반은 다중 계층 신경망을 사용하여 인간 두뇌의 복잡한 의사 결정 능력을 시뮬레이션하는 머신 러닝의 하위 집합입니다. 딥 러닝은 인공 지능(AI) 외에도 디지털 어시스턴트, 음성 지원 가전 제품, 신용 카드 사기 탐지 등과 같은 일상적인 제품 및 서비스를 포함하여 자동화를 개선하는 많은 애플리케이션을 구동합니다. 주로 음성 인식, 이미지 처리 및 복잡한 의사 결정과 같은 작업에 사용되며, 대량의 데이터를 '읽고' 처리하여 복잡한 계산을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

딥 러닝에는 엄청난 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. 일반적으로 고성능 그래픽 처리 장치(GPU)는 사용 가능한 메모리가 많은 다중 코어에서 대량의 계산을 처리할 수 있기 때문에 이상적입니다. 그러나 온프레미스에서 여러 GPU를 관리하면 내부 리소스에 대한 수요가 많고 확장 비용이 엄청나게 많이 들 수 있습니다. 또는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)는 잠재적으로 비용이 많이 들지만 새로운 애플리케이션에 적절한 성능과 재프로그래밍 가능한 유연성을 모두 제공하는 다목적 솔루션을 제공합니다.

하드웨어 선택은 딥 러닝 애플리케이션의 효율성, 속도, 확장성에 큰 영향을 미칩니다. 딥 러닝 시스템을 설계할 때는 운영 요구 사항, 예산, 목표 등을 고려하여 GPU와 FPGA 중 하나를 선택하는 것이 중요합니다. 회로를 고려하면 GPU와 FPGA는 모두 효과적인 중앙 처리 장치(CPU)이며, 최신 주변 장치 구성 요소 상호 연결 익스프레스(PCIe) 표준과의 호환성을 위해 설계된 NVIDIA 또는 Xilinx와 같은 제조업체에서 제공하는 다양한 옵션을 사용할 수 있습니다.

하드웨어 설계를 위한 프레임워크를 비교할 때 중요하게 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다.

• 성능 속도
• 전력 소비량
• 비용 효율성
• 프로그래밍 가능성
• 대역폭

GPU는 이미지 생성을 가속화하기 위해 메모리를 빠르게 조작하도록 설계된 특수 회로 유형입니다. 높은 처리량을 위해 설계되어 대규모 딥 러닝 애플리케이션 훈련과 같은 병렬 처리 작업에 특히 효과적입니다. 일반적으로 게임 및 비디오 처리와 같은 까다로운 애플리케이션에 사용되지만 고속 성능 덕분에 GPU는 대규모 데이터 세트 처리, 복잡한 알고리즘 및 암호화폐 채굴과 같은 집약적인 컴퓨팅에 탁월한 선택입니다.

인공 지능 분야에서 GPU는 신경망 훈련 및 추론에 필요한 수천 개의 동시 작업을 수행할 수 있는 능력 때문에 선택됩니다.

GPU의 주요 기능

• 고성능: 강력한 GPU는 고성능 컴퓨팅(HPC) 및 딥 러닝 애플리케이션과 같은 까다로운 컴퓨팅 작업을 처리하는 데 적합합니다.
• 병렬 처리: GPU는 더 작은 작업으로 나누어 동시에 처리할 수 있는 작업에 탁월합니다.

GPU는 뛰어난 컴퓨팅 성능을 제공하지만 이러한 인상적인 처리 능력을 발휘하려면 에너지 효율성과 높은 전력 소비를 희생해야 합니다. 이미지 처리, 신호 처리 또는 기타 AI 애플리케이션과 같은 특정 작업의 경우 클라우드 기반 GPU 공급업체는 구독 또는 사용한 만큼만 지불하는 가격 책정 모델을 통해 보다 비용 효율적인 솔루션을 제공할 수 있습니다.

GPU의 이점

• 뛰어난 연산 능력: GPU는 딥 러닝 모델을 훈련할 때 요구되는, 복잡한 부동 소수점 계산에 필요한 고급 처리 능력을 제공합니다.
• 고속: GPU는 여러 개의 내부 코어를 사용하여 병렬 작업의 속도를 높이고 여러 동시 작업을 효율적으로 처리할 수 있습니다. GPU는 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리하고 머신 러닝 모델 훈련에 소요되는 시간을 크게 줄일 수 있습니다.
• 에코시스템 지원: GPU는 CUDA 및 OpenCL을 포함한 강력한 개발자 에코시스템 및 프레임워크를 통해 Xilinx 및 Intel과 같은 주요 제조업체의 지원을 받습니다.

GPU 관련 문제

• 전력 소비: GPU를 작동하려면 상당한 양의 전력이 필요하므로 운영 비용이 증가하고 환경 문제에도 영향을 미칠 수 있습니다.
• 유연성 저하: GPU는 FPGA보다 유연성이 훨씬 떨어지며 특정 작업에 대한 최적화 또는 사용자 정의 기회가 적습니다.

GPU에 대해 자세히 알아보려면 다음 동영상을 확인하세요.

FPGA는 여러 애플리케이션에 맞게 구성(및 재구성)할 수 있는 프로그래밍 가능한 실리콘 칩입니다. 특정 목적을 위해 설계된 주문형 집적 회로(ASIC)와 달리 FPGA는 특히 지연 시간이 짧은 맞춤형 애플리케이션에서 효율적인 유연성을 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 딥 러닝 사용 사례에서 FPGA는 다목적성, 전력 효율성 및 적응성으로 인해 높이 평가됩니다. 

일반 GPU는 재프로그래밍이 불가능하지만, FPGA는 재구성이 가능하기 때문에 특정 애플리케이션을 최적화할 수 있고, 이로 인해 지연 시간 과 전력 소비가 줄어듭니다. 이러한 주요 차이점으로 인해 FPGA는 AI 애플리케이션의 실시간 처리와 새 프로젝트의 프로토타이핑에 특히 유용합니다.

FPGA의 주요 기능

• 프로그래밍 가능한 하드웨어: FPGA는 Verilog 또는 VHDL과 같은 FPGA 기반 하드웨어 설명 언어(HDL)를 사용하여 쉽게 구성할 수 있습니다.
• 전력 효율성: FPGA는 다른 프로세서에 비해 전력을 덜 사용하므로 운영 비용과 환경 영향을 줄일 수 있습니다. 

FPGA는 다른 프로세서만큼 강력하지 않을 수 있지만 일반적으로 더 효율적입니다. 대규모 데이터 세트 처리와 같은 딥 러닝 애플리케이션의 경우 GPU가 선호됩니다. 그러나 FPGA의 재구성 가능한 코어를 통해 특정 애플리케이션 및 워크로드에 더 적합한 맞춤형 최적화가 가능합니다.

FPGA의 장점

• 커스터마이징: FPGA 설계의 핵심인 프로그래밍 기능은 미세 조정 및 프로토타이핑을 지원하며, 새롭게 떠오르는 딥 러닝 분야에서 유용합니다.
• 짧은 지연 시간: FPGA는 재프로그래밍이 가능하기 때문에 실시간 애플리케이션에 최적화하기가 더 쉽습니다.

FPGA 과제

• 저전력: FPGA는 에너지 효율성이 뛰어나다는 평가를 받고 있지만, 저전력으로 인해 까다로운 작업에는 적합하지 않습니다. 
• 노동 집약적: 프로그래밍 가능성은 FPGA 칩의 주요 판매 포인트이지만, FPGA는 프로그래밍 기능만 제공하는 것이 아니라 프로그래밍을 필요로 합니다. FPGA 프로그래밍 및 재프로그래밍은 잠재적으로 배포를 지연시킬 수 있습니다.

딥 러닝 애플리케이션은 정의에 따라 최소 3개 이상의 계층으로 구성된 신경망의 일종인 심층 신경망(DNN)을 생성합니다. 신경망은 생물학적 뉴런이 함께 작동하는 방식을 모방하여 현상을 식별하고, 옵션을 검토하고, 결론에 도달하는 과정을 통해 의사 결정을 내립니다.

DNN이 현상을 식별하고, 패턴을 인식하고, 가능성을 평가하고, 예측 및 결정을 내리는 방법을 배우려면 먼저 많은 양의 데이터에 대해 훈련을 받아야 합니다. 그리고 이 데이터를 처리하려면 많은 양의 컴퓨팅 성능이 필요합니다. FPGA와 GPU는 이러한 성능을 제공할 수 있지만 각각 장단점이 있습니다.

FPGA는 맞춤형 AI 애플리케이션과 같이 특정 딥 러닝 작업에 대한 사용자 정의가 필요한 저지연 맞춤형 애플리케이션에 가장 적합합니다. FPGA는 처리 속도보다 에너지 효율성을 중시하는 작업에도 적합합니다.

반면에 고성능 GPU는 일반적으로 크고 복잡한 모델 훈련 및 실행과 같은 무거운 작업에 선호됩니다. GPU의 우수한 처리 능력은 대규모 데이터 세트를 효과적으로 관리하는 데 더 적합합니다.

FPGA 사용 사례

다양한 프로그래밍 기능, 전력 효율성 및 짧은 지연 시간의 이점을 제공하는 FPGA는 다음과 같은 용도로 자주 사용됩니다.

• 실시간 처리: 디지털 신호 처리, 레이더 시스템, 자율 주행 차량 및 통신과 같이 지연 시간이 짧은 실시간 신호 처리를 필요로 하는 애플리케이션.
• 엣지 컴퓨팅: 엣지 컴퓨팅과 컴퓨팅 및 스토리지 기능을 로컬로 최종 사용자에게 더 가깝게 이동하는 관행은 FPGA의 낮은 전력 소비와 컴팩트한 크기의 이점을 제공합니다.
• 맞춤형 하드웨어 가속: 구성 가능한 FPGA는 특정 유형의 데이터 유형이나 알고리즘을 최적화하여 특정 딥 러닝 작업과 HPC Cluster를 가속화하도록 미세 조정할 수 있습니다. 

GPU 사용 사례

범용 GPU는 일반적으로 더 높은 컴퓨팅 성능과 사전 프로그래밍된 기능을 제공하므로 다음과 같은 애플리케이션에 적합합니다. 

• 고성능 컴퓨팅: GPU는 시뮬레이션을 실행하거나, 복잡한 계산을 수행하거나, 대규모 데이터 세트를 관리하기 위해 막대한 컴퓨팅 능력에 의존하는 데이터 센터 또는 연구 시설과 같은 운영에 필수적인 요소입니다. 
• 대규모 모델: 빠른 병렬 처리를 위해 설계된 GPU는 특히 많은 수의 행렬 곱셈을 동시에 계산할 수 있으며 대규모 딥 러닝 모델의 학습 시간을 단축하는 데 자주 사용됩니다.

FPGA와 GPU를 비교할 때는 딥 러닝 프로젝트를 위한 클라우드 인프라의 성능을 고려하세요. 클라우드 기반 IBM GPU를 사용하면 신뢰할 수 있고 안전하며 비용 효율적인 IBM Cloud 인프라에서 생성형 AI, 기존 AI, HPC 및 시각화 사용 사례를 위한 NVIDIA GPU를 프로비저닝할 수 있습니다. IBM의 확장 가능한 엔터프라이즈 클라우드로 AI 및 HPC 여정을 가속화하세요.