AI 시스템 왜 GPU가 중요할까?

AI 시스템을 구현할 때 그래픽카드(GPU)가 중요한 역할을 하는 이유에 대해서 한번 알아보겠습니다.

왜 AI 는 GPU 인가?

1. 병렬 처리 능력: GPU는 수천 개의 코어로 구성되어 있어, 대량의 데이터를 동시에 처리할 수 있습니다. AI 모델, 특히 딥러닝은 많은 양의 데이터를 처리해야 하므로, GPU의 병렬 처리 능력이 매우 유용합니다.
2. 빠른 연산 속도: GPU는 행렬 연산과 같은 AI 모델 학습에 필요한 연산을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 이로 인해 학습 시간을 단축하고, 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
3. 에너지 효율성: GPU는 CPU에 비해 더 높은 에너지 효율을 제공합니다. AI 연산은 많은 에너지를 소모할 수 있는데, GPU를 사용하면 에너지 사용을 최적화할 수 있습니다.
4. 확장성: GPU 시스템은 슈퍼컴퓨팅 수준까지 확장될 수 있어, 매우 큰 규모의 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다.

이러한 이유로, AI 시스템 구현에 있어서 GPU는 CPU보다 훨씬 빠르고 효율적인 솔루션으로 간주됩니다. 특히, 복잡한 딥러닝 모델을 빠르게 학습시키고, 대규모 데이터를 처리하는 데 있어서 GPU의 역할은 필수적입니다.

AI GPU 개발 동향

최근의 동향을 살펴보면 다음과 같습니다.

• 삼성SDS는 GPU-as-a-Service(GPUaaS)를 통해 클라우드 기반의 AI 서비스를 제공하고 있으며, 이 시장은 연간 38% 이상 성장할 것으로 예상됩니다.
• 구글과 엔비디아는 AI 신약개발 분야에서 협력하고 있으며, 구글의 자회사인 딥마인드는 단백질 구조 예측 모델 '알파폴드'를 통해 AI 신약 개발에 기여하고 있습니다.
• AMD와 인텔도 AI 및 딥러닝 분야에서 GPU를 개발하고 있으며, 다양한 기업들이 이들의 솔루션을 채택하고 있습니다.
• 전 세계적으로 GPU 개발 및 제조 기업이 19개에 달하며, 이 중 11개는 중국에 위치해 있습니다.

이처럼 AI용 GPU 시장은 매우 경쟁적이며, 다양한 기업들이 이 분야에 투자하고 있음을 알 수 있습니다. 이는 AI 기술의 발전과 함께 GPU의 중요성이 증가하고 있음을 반영합니다.