AI 기술의 급격한 발전으로 GPU의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. GPU가 AI 연산에 최적화된 이유는 무엇일까요? 그래픽 카드의 병렬 처리 방식과 AI 모델의 특성을 살펴보며, GPU가 AI 시대의 핵심 기술로 자리잡은 배경을 알아봅니다.
목차
GPU의 병렬 처리 방식
그래픽 카드는 데이터 처리를 병렬로 하기 때문에 한 번에 많은 연산이 가능합니다.
그럼 과연 병렬 처리란 무엇일까요?
1. 병렬 처리의 이해
컴퓨터 화면은 수많은 픽셀(점)로 구성되어 있습니다.
하나의 픽셀 색상을 결정하려면 한 번의 계산이 필요하다고 합시다. 요즘 많이 사용하는 3840*2160 해상도 모니터는 점이 무려 8,294,400개가 됩니다.
그러면 화면이 한 번 변할 때, 8백만 번 픽셀(점)에 대한 계산이 이뤄져야 한다는 말이죠. 우리가 보는 컴퓨터 점 하나하나를 전부 무슨 색으로 변화를 해야하는지 컴퓨터는 끊임없이 계산을 한답니다.
이때 중요한 것은 스피드~!
빠른 계산을 위해서는 어떻게 해야할 까요?
이때 속도가 매우 빠른 칩 하나가 순차적으로 계산하는 것보다, 속도는 조금 느리지만 1,000개의 칩이 동시에 나눠서 계산하는 것이 훨씬 효율적이겠죠.
마치 대학 교수 한 명이 덧셈 100문제를 푸는 것보다, 초등학생 50명이 각자 2문제씩 나눠 푸는 것이 더 빠른 것과 같은 이치입니다. 이것이 바로 "병렬 처리"의 힘입니다.
2. AI 연산에 최적화된 GPU
GPU(그래픽 카드)는 병렬 연산을 하는데 뛰어난 성능을 가집니다. 그런데 AI 원리도 어렵지 않는 작업을 반복적으로 하는 일을 주로합니다. 여기에서 병렬연산이라는 공통점이 있는 것이죠.
그리고 GPU는 AI 연산에 최적화된 구조를 가지고 있습니다. AI 모델은 방대한 양의 데이터를 처리해야 하는데, 이는 단순 반복 연산이 대부분입니다. GPU는 수천 개의 코어가 병렬로 작동하여 이런 단순 연산을 빠르게 처리할 수 있죠.
뿐만 아니라 GPU는 AI 모델이 사용하는 행렬 연산에 특화된 텐서 코어를 탑재하고 있습니다. 최신 GPU의 텐서 코어는 초기 모델 대비 60배 이상 강력한 성능을 자랑합니다.
참고> 텐서 코어- 텐서 코어는 기존의 그래픽 처리 기능과는 별도로 딥러닝 알고리즘을 위한 특수한 하드웨어 장치로써 사용됩니다.
3. AI 모델의 특성과 GPU
AI 모델, 특히 딥러닝 모델은 신경망(Neural Network)이라 불리는 구조로 이뤄져 있습니다. 신경망은 수많은 연산 노드가 층층이 쌓여 있는 형태인데, 이는 마치 GPU의 병렬 코어 구조와 닮아 있습니다.
따라서 AI 모델의 연산을 GPU로 처리하는 것은 매우 자연스러운 일입니다. 신경망의 각 노드 연산을 GPU 코어에 맵핑하면 효율적으로 분산 처리할 수 있기 때문이죠.
4. GPU 시스템의 확장성
AI 모델은 점점 더 거대해지고 있습니다. 최신 GPT-4 모델의 경우 파라미터(모델의 복잡도를 나타내는 변수, 정보의 양 정도로 이해하세요) 수가 무려 1조 개를 넘어섭니다. 이런 거대 모델을 처리하기 위해서는 GPU 시스템의 확장성도 중요한 문제입니다.
엔비디아의 DGX GH200 같은 대형 AI 슈퍼컴퓨터는 최대 256개의 GPU를 결합하여 144TB 메모리와 페타플롭스(PetaFLOPS) 수준의 성능을 구현합니다. 빠른 GPU 간 통신을 위한 NVLink 인터커넥트와 인피니밴드 네트워크 기술 등이 GPU 시스템의 확장성을 뒷받침하고 있습니다.
5. GPU 소프트웨어 생태계
GPU가 AI 분야에서 두각을 나타내는 데는 하드웨어적 특성 외에도 풍부한 소프트웨어 생태계가 한몫하고 있습니다. 대표적으로 CUDA라는 GPU 프로그래밍 언어와 딥러닝 라이브러리인 cuDNN 등이 AI 개발을 위한 토대를 제공합니다.
여기에 엔비디아에서는 NeMo, 트랜스포머 엔진, 엔비디아 AI 엔터프라이즈 등 다양한 AI 소프트웨어와 개발 도구를 함께 제공하고 있습니다. 풍부한 소프트웨어 지원 덕분에 개발자들은 GPU 기반의 AI 애플리케이션을 쉽고 빠르게 구현할 수 있게 되었습니다.
GPU, AI 시대의 핵심 기술
GPU는 고성능 병렬 연산 능력과 AI 모델 특화 설계, 대규모 확장성, 풍부한 소프트웨어 생태계를 바탕으로 AI 시대를 이끌어가는 핵심 기술로 자리매김했습니다.
실제로 현재 4만 개 이상의 기업이 AI와 가속 컴퓨팅을 위해 GPU를 활용하고 있으며, 과학, 헬스케어, 금융 등 다양한 산업 분야의 혁신을 이끌어가고 있습니다. 앞으로도 GPU 기술의 발전은 AI의 미래와 함께할 것으로 기대됩니다.