AI의 진짜 두뇌를 찾아서 🔍: 엔비디아 독점에 도전하는 칩들의 세계 | Ksenia Se & Ben Eum

분야 AI 일반
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AI 하드웨어 칩 종류와 특징

태그

#AI하드웨어 #GPU #CPU #TPU #엔비디아

개요

AI 하드웨어는 인공지능 모델을 구동하는 핵심 동력으로, 기술 스택의 근간이 되지만 때로는 병목 현상을 일으키기도 한다. 엔비디아가 GPU 시장을 주도하고 있지만, 다양한 대안적 하드웨어 솔루션들이 등장하며 더 높은 효율성과 독창적인 접근법을 제시하고 있다.

1. AI 하드웨어의 세 가지 핵심 처리장치

CPU (Central Processing Unit) - 중앙처리장치

역사적 발전 과정

  • 1945년: 에니악(ENIAC) - 18,000개 진공관 사용, 최초 프로그래밍 가능한 전자식 범용 디지털 컴퓨터

  • 1945년: 존 폰 노이만의 ‘EDVAC 보고서 초안’ - 데이터와 명령어를 같은 메모리에 저장하는 개념 제안

  • 1950년대 중반: 진공관에서 트랜지스터로의 전환

  • 1960년대: 집적회로(IC) 등장으로 여러 트랜지스터를 단일 실리콘 칩에 통합

  • 1971년: 인텔 4004 출시 - 세계 최초 상용 마이크로프로세서 (4비트 CPU)

  • Intel 8086은 현재 x86 CPU의 조상

핵심 구조와 작동 원리

  • 제어 장치(Control Unit): 전기 신호로 컴퓨터 제어, 데이터와 명령어를 올바른 위치로 전송

  • 산술논리장치(ALU): 수학 및 논리 연산 처리

  • 레지스터와 캐시: 자주 사용하는 데이터의 초고속 저장 공간

  • 코어(Core): CPU 내부의 독립적인 처리 장치

  • 스레드(Thread): 하나의 코어에서 여러 명령어 흐름을 동시 처리

작동 사이클

  1. 가져오기(Fetch): 메모리에서 데이터나 명령어 수집

  2. 해석(Decode): 하드웨어가 이해할 수 있는 신호로 변환

  3. 실행(Execute): 필요한 연산 수행

현대 프로세서는 초당 수십억 번의 사이클을 실행하며, 멀티코어와 스레드가 병렬 작동

주요 제조업체

  • 인텔: 코어(소비자용), 제온(서버용), 펜티엄, 셀러론(저가형)

  • AMD: 라이젠(소비자용), 에픽(서버용), APU(CPU+GPU 통합)

AI 작업에서의 한계

순차적이고 범용적인 작업에 최적화되어 있어 대규모 병렬 행렬 연산에서는 GPU나 특수 칩 대비 현저히 낮은 성능

GPU (Graphics Processing Unit) - 그래픽처리장치

발전 역사

  • 1999년: 엔비디아 지포스 256(GeForce 256) 출시와 함께 ‘GPU’ 용어 공식 사용

  • 공식 정의: “변환, 라이팅, 삼각 설정/클리핑, 렌더링 엔진이 통합된 단일 칩 프로세서”

핵심 구조

  • 수십억 개의 트랜지스터가 수천 개의 경량 프로세싱 코어로 구성

  • 복잡한 배선으로 연결된 코어들

  • 고대역폭 메모리와 캐시로 빠른 데이터 흐름 지원

  • 보호 재료와 냉각 시스템으로 안정성 확보

작동 원리

  • 병렬 처리에 최적화: 큰 작업을 수천 개의 작고 독립적인 작업으로 분할

  • 여러 코어에 분산하여 동시 계산

  • AI 모델의 반복적인 행렬 및 텐서 계산에 완벽 매치

  • 학습 시간을 몇 달에서 며칠로 단축

엔비디아의 주요 AI GPU 제품군

  • V100 (볼타): Deep Learning 전용 설계, 텐서 코어 도입

  • A100 (암페어): MIG(Multi-Instance GPU) 지원, 하나의 물리적 GPU를 여러 논리적 GPU로 분할

  • H100, H200 (호퍼): AI 산업 표준, 트랜스포머 엔진 지원

  • 블랙웰(B200, GB200): 수조 파라미터 차세대 AI 모델용, FP4 정밀도 도입

CUDA의 중요성

엔비디아의 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 플랫폼으로 GPU를 범용 컴퓨팅에 활용 가능하게 만들어 GPU 프로그래밍 민주화 실현

TPU (Tensor Processing Unit) - 텐서처리장치

개발 배경

  • 2016년 구글 I/O에서 첫 공개

  • 구글이 신경망 연산, 특히 행렬 곱셈과 머신러닝 워크플로우 가속화를 위해 특별히 설계

  • ASIC(주문형집적회로)의 한 종류

핵심 구조

  • 매트릭스 곱셈 유닛(Matrix Multiply Unit): 256×256 배열의 곱셈-누산 셀(MAC)이 'Systolic Array’로 배치

  • 대용량 온칩 메모리:

  • 통합 버퍼(Unified Buffer, 24MB): 중간 활성화 데이터 저장

  • 가중치 메모리/FIFO: 신경망 가중치용

  • 누산기(Accumulators, 4MB): 합계 수집

작동 방식

  • **보조 프로세서(Coprocessor)**로 작동

  • 호스트 CPU가 PCIe를 통해 명령어 전송, TPU가 직접 실행

  • 약 12개의 간소한 명령어 세트

  • 하드웨어가 모든 처리를 파이프라인화하여 매트릭스 유닛의 지속적 작동

  • 온칩 버퍼에서 로컬 재사용으로 오프칩 메모리 접근 최소화

성능상의 장점

  • 전력 효율성: CPU나 GPU 대비 동일 작업에서 훨씬 적은 전력 소모

  • 높은 처리량: 구글 2017년 분석 기준, K80급 GPU 대비 추론 작업에서 와트당 30~80배 높은 성능

  • 각 유닛이 작은 계산을 수행하고 부분 결과를 전달하는 효율적 구조

2. AI 하드웨어 생태계의 확장

본 문서에서 다룬 CPU, GPU, TPU는 AI 하드웨어의 기본 토대이지만, AI 산업의 전체 그림은 이보다 훨씬 복잡하고 다양하다. 앞으로 ASIC, Cerebras WSE, AWS 전용 칩, APU, NPU, IPU, RPU, FPGA 등 다양한 대안적 아키텍처들이 각각의 고유한 강점을 바탕으로 특정 영역에서 혁신을 이끌어가고 있다.

실용적 팁

하드웨어 선택 가이드

  • 범용 컴퓨팅 및 순차 작업: CPU 최적

  • 대규모 병렬 AI 모델 학습: GPU 필수

  • 특정 신경망 추론 작업: TPU 고려

  • 전력 효율성 중시: TPU나 특수 ASIC 검토

주의사항

  • AI 하드웨어는 기술 발전 속도가 매우 빠르므로 최신 동향 지속 모니터링 필요

  • 단일 하드웨어보다는 하이브리드 접근법이 많은 경우 더 효과적

  • 하드웨어 선택 시 소프트웨어 생태계와의 호환성 필수 고려 요소

학습 리소스

추천 도서

  • 크리스 밀러(Chris Miller)의 “Chip War: The Fight for the World’s Most Critical Technology” - 칩의 역사에 대한 흥미로운 통찰

핵심 논문

  • “In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit” - TPU의 구조와 성능 분석

주요 기업 및 제품

  • 엔비디아: CUDA 플랫폼, V100/A100/H100 시리즈

  • 구글: TPU 및 TensorFlow 프레임워크

  • 인텔: 다양한 CPU 라인업

  • AMD: Ryzen, EPYC, APU 제품군

미래 전망

AI 하드웨어 분야는 엔비디아의 독점적 지위에 도전하는 다양한 혁신적 솔루션들이 등장하고 있다. 각 하드웨어 유형은 특정 워크로드에 최적화되어 있으며, 미래의 AI 생태계는 단일 솔루션보다는 다양한 하드웨어가 협력하는 하이브리드 환경으로 발전할 것으로 예상된다.