AI 시대 GPU 사용 이유 및 역할
게임에서 연구실에 이르기까지 그래픽 처리 장치(GPU)는 긴 여정을 거쳐 오늘날 급성장하는 인공 지능(AI) 및 머신 러닝(ML) 분야의 중추적인 역할을 하고 있습니다. AI GPU 사용 이유와 GPU의 공급 부족 상황에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
AI GPU 사용 이유 및 공급 부족 상황
Graphics Processing Units (GPU) 란?
GPU는 Graphics Processing Unit의 약자로, 그래픽 처리 장치라고도 번역됩니다. GPU의 주요 기능과 특징은 다음과 같습니다.
- 그래픽 처리: GPU의 기본적인 역할은 컴퓨터의 그래픽을 처리하는 것입니다. 비디오 게임, 동영상 스트리밍, 디지털 아트 작업, 3D 모델링 등 다양한 그래픽 중심의 작업을 수행하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.
- 병렬 처리: GPU는 수천 개의 작은 처리 유닛으로 구성되어 있어, 많은 작업을 동시에 병렬로 처리할 수 있습니다. 이러한 특성은 그래픽 연산 외에도 다른 종류의 연산에도 활용될 수 있습니다.
- AI 및 딥러닝: 최근에는 GPU의 병렬 처리 능력을 AI와 딥러닝 알고리즘의 학습 및 추론에 활용하는 추세입니다. 특히, 딥러닝 모델의 학습은 많은 데이터와 연산을 필요로 하는데, GPU의 병렬 처리 능력은 이러한 작업을 훨씬 빠르게 수행할 수 있게 해줍니다.
- 컴퓨트 GPU (GPGPU): General-Purpose computing on Graphics Processing Units의 줄임말로, GPU를 그래픽 외의 일반적인 계산에도 사용하는 것을 의미합니다. 이를 통해 고성능의 병렬 컴퓨팅을 수행할 수 있습니다.
GPU는 전통적인 CPU (Central Processing Unit)와는 구조와 기능이 다릅니다. CPU는 복잡한 연산과 일반적인 컴퓨터 작업을 처리하는 데 최적화되어 있는 반면, GPU는 그래픽 및 병렬 처리 작업에 특화되어 있습니다.
AI GPU 사용 이유 : 속도와 효율성
인공지능 시대에서 GPU를 사용하는 이유는 무엇일까요? 인공지능은 특히 이미지 처리, 비디오 분석, 자율 주행, 안면 인식과 같은 분야에서 GPU 덕분에 큰 도약을 이루었습니다.
어떻게 그래픽 렌더링을 위해 설계된 GPU가 AI 환경을 변화시켰을까요? 바로 병렬 처리입니다. 순차적 작업에 탁월한 중앙 처리 장치(Central Processing Units, CPU)와 달리 GPU는 수천 개의 스레드를 동시에 처리하도록 설계되어 딥 러닝과 같은 반복적이고 병렬화 가능한 작업에 적합합니다.
CPU는 고해상도 이미지 작업의 처리 시간이 길어져 어려움을 겪는 반면, GPU는 이를 쉽게 처리할 수 있습니다. ✅ 티스푼(CPU)과 큰 양동이(GPU)를 사용해 욕조에 물을 채우려고 할 때의 차이를 생각해보세요.
CPU는 기본적인 명령어와 논리적 작업을 위한 컴퓨터의 핵심으로 남아 있지만, GPU는 단순한 그래픽을 넘어 가속화된 계산을 마스터할 수 있도록 진화하여 머신 러닝에 중요한 역할을 하고 있습니다.
✅ CPU는 책을 분류하는 부지런한 사서라고 생각하면, GPU는 전체 도서관을 빠른 시간 내에 정리하는 강력한 팀이라고 생각하면 됩니다.
경제적 파급 효과: 확장되는 AI 영역
AI의 경제적 잠재력은 엄청납니다. 미국의 정보 기술 연구 및 자문 회사 가트너(Gartner)는 AI 경제 규모가 무려 3조 9천억 달러로 확대될 것으로 예상했습니다.
그리고 이것은 빙산의 일각에 불과합니다! 2030년까지 13조 달러의 천문학적 영향을 미칠 것으로 예상하는 McKinsey의 예측을 고려하면 인공지능의 미래는 밝고 기회로 가득 차 있습니다.
이는 단순한 숫자가 아니라 AI가 비즈니스, 의료, 그리고 우리의 일상을 어떻게 변화시킬지 보여주는 증거입니다.
AI 프로젝트에 적합한 GPU 선택하기
모든 GPU가 똑같이 만들어지지는 않습니다. 게임 애호가를 위한 소비자용 GPU부터 강력한 데이터센터 GPU와 무거운 연산 작업을 위해 설계된 GPU 서버에 이르기까지 다양합니다. 도심 주행에 적합한 소형차나 험준한 지형에 적합한 SUV 중 하나를 선택하는 것과 같이 특정 요구 사항에 따라 적합한 것을 선택해야 합니다.
NVIDIA 엔비디아의 선구자적 역할
NYU 심포지엄에서 논의된 AI의 미래는 딥 러닝을 위한 새로운 컴퓨팅 모델이 시급히 필요하다는 점을 강조했습니다. GPU 시장의 선구자인 NVIDIA는 GPU 가속 컴퓨팅과 AI 연구를 결합하는 데 중요한 역할을 해왔습니다.
컨볼루션 신경망, 역전파, 확률적 경사 하강에 대한 엔비디아의 공헌은 현대 AI 시대에 불을 지폈습니다. AI를 로켓에 비유하자면, NVIDIA는 로켓이 이륙할 수 있는 연료를 제공한 셈입니다!
GPU 글로벌 칩 공급망의 한계
AI에 대한 끝없는 수요로 인해 글로벌 공급망, 특히 AI 모델의 개발 및 배포에 필수적인 GPU 칩 공급의 취약점이 드러났습니다. 업계 관계자에 따르면 AI 업계의 선도적인 플랫폼을 포함한 모든 규모의 기업이 위기를 느끼고 있으며, 적어도 1년 이상은 GPU 공급이 어려울 것으로 전망됩니다.
Microsoft의 최근 연례 보고서는 그래픽 처리 장치(GPU) 부족을 잠재적인 투자 위험 요소로 지적했습니다. 이는 거대 기술 기업이 GPU 가용성을 우려 사항으로 강조한 첫 사례입니다. GPU 부족은 Microsoft와 같은 거대 기업뿐만 아니라 일반 기업과 그 서비스를 이용하는 소비자들에게도 문제가 됩니다.
OpenAI의 CEO인 샘 알트먼은 “GPU가 너무 부족해 챗봇 툴을 사용하는 사람이 적을수록 좋다”며 GPU 부족으로 인한 챗봇 툴의 부담을 드러냈습니다.
게이머들이 게임 콘솔과 그래픽 카드에 대해 부풀려진 가격을 지불해야 했던 팬데믹 시대의 공급 부족에 대한 기억이 떠오릅니다. 그러나 전문가들은 현재의 공급 부족이 소비자 중심의 GPU 공급 중단 때문이 아니라고 강조합니다.
오히려 AI 모델 트레이닝과 같은 고급 작업에 필수적인 하이엔드 GPU에 대한 전례 없는 수요 급증으로 인한 위기라고 강조합니다.
약 84%의 점유율로 GPU 시장을 장악하고 있는 칩 제조업체인 엔비디아는 이러한 AI 붐으로 인해 막대한 이익을 얻을 것으로 예상됩니다.
병렬 성능 활용: Paperspace 패러다임
페이퍼스페이스와 같은 기업이 AI 영역에서 두각을 나타내고 있는 것은 GPU 컴퓨팅과 클라우드 컴퓨팅의 혁신적 잠재력을 잘 보여줍니다. 딥러닝을 위한 GPU 클라우드 인프라스트럭처에 꾸준히 집중하고 있는 Paperspace는 병렬 컴퓨팅을 보편적으로 이용할 수 있는 길을 열어가고 있습니다.
AI GPU 사용 이유 및 공급 부족 상황 요약
지금까지 AI GPU 사용 이유와 GPU의 공급 부족 상황에 대해서 살펴보았습니다. GPU는 AI 및 기계 학습 분야에서 핵심적인 역할을 하는 하드웨어로 주목 받고 있습니다. AI의 발전과 함께, GPU의 병렬 처리 능력은 이미지 처리, 비디오 분석 및 딥 러닝과 같은 고성능 연산에서 CPU보다 훨씬 뛰어난 성능을 제공합니다. Microsoft와 OpenAI와 같은 대기업도 GPU의 중요성을 인식하며, 이러한 기술에 투자하고 있습니다.
이렇게 GPU의 수요가 증가함에 따라 공급 부족 문제도 도출되었으며, 이는 기술 산업의 미래 전략에 중요한 영향을 미칠 것입니다. 결국, GPU는 현대 AI 시대에서 중심적인 역할을 계속해서 차지할 것이며, 이는 기술의 발전과 성장을 주도할 것입니다.
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