상명대학교 / 서광규 교수
최근 4차 산업혁명을 앞당겨온 주역은 빅데이터, IoT, AI, 클라우드 기술이라고 할 수 있다. 데이터센터는 더 이상 IT 기업의 전유물이 아닌 모든 기업의 인프라가 되어가고 있으며, IoT, 빅데이터, AI 기술은 빠르게 발전하여 다양한 서비스에 적용되고 있다. 하지만 갈수록 AI 기술이 보편화되면서 현재의 서버가 국내는 물론 전 세계 사용자를 감당할 수 있는가라는 이슈가 떠오르게 되었다. 데이터센터가 이를 해결하고, 세계적인 인프라로 거듭나기 위해 커다란 변화가 요구되는 시점이다. 이러한 변화의 중심에 있는 기술이 바로 AI 반도체로, 앞으로는 AI 서비스가 산업 곳곳에 접목되면서 AI 반도체 기반 서버가 핵심 인프라가 될 것으로 예상된다.
급성장하는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야는 데이터 분석, 의사 결정, 기술 개발 방식에 혁명을 일으켜 의료부터 금융까지 모든 분야에 영향을 미치고 있다. 이 혁명의 핵심은 클라우드 컴퓨팅으로, AI 애플리케이션을 대규모로 배포하는 데 필요한 컴퓨팅 파워, 스토리지, 유연성을 제공한다. 그러나 AI와 ML 기능에 대한 수요가 증가함에 따라 클라우드 인프라에 대한 부담도 커져 더욱 효율적이고 강력하며 에너지를 의식하는 솔루션에 대한 필요성이 커지고 있다. 여기서 반도체 기술이 등장하여 클라우드에서 AI와 ML을 활성화하고 가속화하는 핵심 역할을 한다.
반도체 기술은 오랫동안 컴퓨팅의 기반이 되어 서버, 스토리지 장치, 네트워크 시스템에 전원을 공급하는 필수 구성 요소를 제공했다. AI와 ML의 등장으로 반도체의 역할이 진화하여 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA)와 같은 특수 칩이 개발되었다. 이러한 발전은 일반적인 목적의 컴퓨팅을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 AI 애플리케이션의 고속 병렬 처리 요구 사항에 최적화된 하드웨어로의 전환을 나타낸다.
이러한 기술의 중요한 역할에도 불구하고 최신 애플리케이션에서 요구하는 규모로 AI와 ML을 배포하는 데는 상당한 과제가 있다. 복잡한 신경망을 훈련하고 방대한 데이터 세트를 처리하는 데 필요한 계산 강도에는 원시 처리 능력뿐만 아니라 에너지 효율성과 빠른 데이터 처리량도 필요하다. 게다가 AI 애플리케이션이 비즈니스 및 사회적 기능에 더욱 필수적이 되면서 보안 및 지속 가능성 문제가 대두되면서 에너지 소비 증가로 인한 환경적 영향을 최소화하면서 데이터를 보호할 수 있는 솔루션이 요구된다.
본 고에서는 이러한 과제를 해결하고 클라우드 환경 내에서 AI와 ML의 역량을 가속화하는 데 있어 반도체 기술이 차지하는 중요한 역할을 기술하기로 한다. AI 전용 칩의 최근 발전을 살펴보고, 클라우드 기반 AI 서비스의 성능과 확장성에 미치는 영향을 분석하고, AI 가속화에서 반도체 기술의 지속적인 과제와 미래 방향을 논의함으로써 이 논문은 반도체와 클라우드 AI 간의 공생 관계를 강조하고자 한다. 본 고를 통해 차세대 AI 및 ML 애플리케이션의 초석으로서 반도체 기술의 지속적인 혁신의 중요성을 강조하여 효율적이고 안전하며 AI 혁명을 추진을 위한 방향성을 제시하고자 한다.
1. AI 가속을 위한 반도체 기술의 진화
AI 및 ML 애플리케이션의 가속은 의료, 금융, 자율 시스템을 포함한 다양한 분야에서 혁신을 뒷받침하는 기술 발전의 초석이 되었다. 복잡한 데이터 처리 및 패턴 인식 작업을 특징으로 하는 AI/ML 워크로드의 계산 강도는 기본 하드웨어 기술의 상당한 발전을 필요로 한다. 컴퓨팅 하드웨어의 기반인 반도체 기술은 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 극적으로 발전하여 범용 컴퓨팅 솔루션에서 특수 AI 가속기로 전환되었다.
1-1. 범용 CPU에서 AI 특정 가속기로
처음에는 AI 및 ML 알고리즘이 주로 범용 컴퓨팅을 위해 설계된 중앙 처리 장치(CPU)에서 실행되었다. CPU는 광범위한 작업을 처리할 수 있지만, 아키텍처는 AI 계산의 효율성과 속도를 제한한다. 특히 신경망 작업과 같이 병렬 처리가 필요한 작업의 경우 그렇다. AI 작업을 위한 CPU의 비효율성으로 인해 AI 가속을 위한 그래픽 처리 장치(GPU)의 탐색과 채택이 이루어졌다. 원래 그래픽 렌더링을 위해 설계된 GPU는 여러 계산을 동시에 처리할 수 있는 병렬 아키텍처를 갖추고 있어 AI 워크로드에 대해 CPU보다 훨씬 효율적이다.
1-2. GPU의 부상과 그 너머
GPU가 특수 그래픽 렌더링 장치에서 AI 및 ML 애플리케이션의 핵심 가속기로 전환된 것은 반도체 기술의 상당한 진화를 의미한다. 이러한 변화는 주로 AI 및 ML 알고리즘의 기본이 되는 행렬 및 벡터 계산에 이상적으로 적합한 GPU의 병렬 처리 기능에 의해 주도되었다. 작업을 순차적으로 처리하는 CPU와 달리 GPU는 수천 개의 계산을 동시에 처리할 수 있어 딥러닝 모델 학습과 같은 데이터 집약적 작업에 필요한 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.
이러한 전환의 선도적 인물인 NVIDIA는 개발자가 GPU를 범용 처리(GPGPU)에 사용할 수 있도록 하는 병렬 컴퓨팅 플랫폼 및 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 모델인 CUDA(Compute Unified Device Architecture) 기술로 중요한 역할을 했다. CUDA는 개발자가 GPU의 병렬 처리 능력을 보다 접근하기 쉽고 다재다능한 방식으로 활용할 수 있는 수단을 제공하여 계산 과학, 딥러닝 및 인공 지능 연구에서 상당한 발전을 이룰 수 있도록 한다.
GPU가 제공하는 성능과 효율성의 초기 도약을 넘어 반도체 산업은 혁신을 계속해 왔으며, 새로운 세대의 GPU마다 처리 능력, 에너지 효율성 및 AI 특정 기능이 상당히 개선되었다. 예를 들어, 최근의 GPU 아키텍처는 텐서 코어를 통합한다. 이는 딥러닝 알고리즘에서 흔히 볼 수 있는 텐서 및 행렬 연산의 성능을 가속화하도록 특별히 설계된 특수 회로이다. 이러한 발전은 AI 연구의 속도를 가속화했을 뿐만 아니라 더 복잡하고 계산 집약적인 AI 모델을 대규모로 훈련하고 배포할 수 있게 했다. GPU의 중요성은 단순한 계산 능력을 넘어 AI를 민주화하는 촉매 역할을 한다. GPU는 강력한 계산 리소스를 연구자와 개발자에게 더 쉽게 제공함으로써 AI 연구 및 개발에 대한 진입 장벽을 낮추어 더 광범위한 커뮤니티가 이 분야의 발전에 기여할 수 있도록 했다.
1-3. TPU와 FPGA의 소개
반도체 기술의 추가 발전으로 Google의 Tensor Processing Units(TPU) 및 Field Programmable Gate Arrays(FPGA)와 같은 더욱 특수화된 하드웨어가 개발되었다. TPU는 오픈 소스 머신 러닝 프레임워크인 TensorFlow에 최적화된 맞춤형 ASIC(Application Specific Integrated Circuits)이다. TPU는 범용 GPU에 비해 ??특정 AI 워크로드에 대한 처리 속도와 전력 효율성이 크게 향상되었다. 마찬가지로 FPGA는 하드웨어 자체를 특정 작업에 맞게 구성하여 맞춤형 AI 애플리케이션에 유연성과 효율성을 제공함으로써 하드웨어 가속에 대한 다른 접근 방식을 제공한다. FPGA의 고유한 기능은 재구성 가능성에 있으며, 이를 통해 특정 계산 작업에서 최적의 성능을 발휘하도록 조정할 수 있어 최첨단 AI 프로젝트를 진행하는 연구자와 개발자에게 귀중한 도구가 된다.
GPU에서 TPU, FPGA 등으로의 진화는 AI 가속에서 가능한 경계를 넓히도록 설계된 특수하고 애플리케이션 중심의 하드웨어를 중심으로 한 컴퓨팅의 보다 광범위한 추세를 보여준다.
1-4. 성능, 에너지 효율성 및 비용 고려 사항
AI 가속을 위한 반도체 기술의 발전은 계산 속도 향상뿐만 아니라 에너지 효율성 향상과 운영 비용 절감에도 초점을 맞췄다. GPU, TPU, FPGA와 같은 AI 전용 칩은 계산당 에너지 소비를 상당히 줄이는데, 이는 대규모 AI 계산의 에너지 집약적 특성을 감안할 때 중요한 요소이다. 게다가 AI 애플리케이션이 더 널리 보급되면서 이러한 기술의 비용 효율성이 점점 더 중요해지고 있으며, 경제적 확장성이 필요하다.
범용 CPU에서 GPU, TPU, FPGA와 같은 특수 AI 가속기로 반도체 기술이 빠르게 발전하면서 인공 지능 분야에서 큰 도약이 이루어졌다. 이러한 전환은 업계가 AI 및 ML 애플리케이션의 증가하는 계산 수요에 대응하여 더 빠를 뿐만 아니라 에너지 효율적이고 비용 효율적인 솔루션을 제공하고 있음을 보여준다. AI가 계속 발전함에 따라 더욱 특수화된 반도체 기술의 개발이 등장하여 AI 및 ML 애플리케이션의 기능이 더욱 가속화될 것이다.
2. 클라우드 기반 AI 애플리케이션에 대한 반도체 혁신의 영향
특히 AI 및 ML 분야에서 반도체 혁신의 출현은 클라우드 기반 AI 애플리케이션에 혁신적인 영향을 미쳤다. 이러한 기술적 발전은 계산 효율성과 성능을 향상시켰을 뿐만 아니라 클라우드에서 사용할 수 있는 AI 서비스의 범위와 기능을 크게 확대했다. 이 섹션에서는 반도체 혁신이 클라우드 기반 AI 애플리케이션의 성장과 다양화를 촉진한 다양한 방식을 살펴보고, 이를 통해 촉진되는 향상된 성능, 확장성 및 에너지 효율성을 강조한다.
2-1. 향상된 성능 및 계산 효율성
GPU, TPU 및 FPGA를 클라우드 컴퓨팅 인프라에 도입하면서 AI 애플리케이션의 계산 효율성과 성능이 크게 향상되었다. 예를 들어, Google이 TPU를 클라우드 서비스에 통합함으로써 딥러닝 모델의 더 빠르고 효율적인 학습 및 실행이 가능해졌다. TensorFlow를 위해 특별히 설계된 TPU는 딥러닝 알고리즘의 중요한 측면인 텐서 연산에 최적화된 성능을 제공한다. 이러한 전문화는 학습 시간을 크게 단축하고 모델 정확도를 개선하여 AI 애플리케이션의 개발 주기를 가속화한다.
2-2. AI 배포의 확장성 및 유연성
반도체 혁신은 또한 클라우드에서 AI 애플리케이션을 배포하는 확장성과 유연성을 향상시켰다. GPU의 병렬 처리 기능과 FPGA의 구성 가능성을 결합하여 클라우드 서비스는 수요에 따라 AI 기능을 동적으로 확장할 수 있다. 이러한 확장성은 자연어 처리, 이미지 인식 및 실시간 분석과 같이 방대한 계산 리소스가 필요한 애플리케이션에 필수적이다. 게다가 이러한 고급 반도체 기술을 갖춘 클라우드 기반 AI 서비스의 출현으로 고성능 컴퓨팅에 대한 액세스가 보편화되어 신생 기업과 소규모 기업이 하드웨어에 대한 상당한 사전 투자 없이도 정교한 AI 애플리케이션을 배포할 수 있게 되었다.
2-3. 에너지 효율성 및 지속 가능성
클라우드에서 대규모 AI 애플리케이션을 실행하는 데 따른 에너지 소비는 환경 및 경제적 영향을 감안할 때 상당한 문제이다. 반도체 혁신은 AI 계산의 에너지 효율성을 향상시켜 이 과제를 해결하는 데 중요한 역할을 했다. GPU, TPU 및 FPGA는 와트당 계산 처리량을 극대화하도록 설계되어 클라우드 데이터 센터의 전체 에너지 소비를 줄이다. 예를 들어 NVIDIA의 GPU는 클록 게이팅 및 동적 전압 스케일링과 같은 에너지 절약 기능을 통합하여 유휴 기간이나 전체 계산 용량이 필요하지 않을 때 전력 사용을 최소화한다. 마찬가지로 Google은 TPU가 특정 AI 워크로드에 대해 와트당 성능을 10배 향상시킬 수 있다고 보고하여 반도체 기술이 보다 지속 가능한 클라우드 컴퓨팅 실천에 기여할 수 있는 잠재력을 강조했다.
클라우드 기반 AI 애플리케이션에 대한 반도체 혁신의 영향은 심오하고 다면적이다. 이러한 기술은 계산 효율성, 성능 및 확장성을 향상시키고 에너지 소비 문제를 해결함으로써 클라우드에서 AI 서비스의 성장과 다양화를 촉진했다. 반도체 기술이 계속 발전함에 따라 클라우드 기반 AI 애플리케이션이 더욱 강력하고 효율적이며 접근하기 쉬워져 광범위한 산업 및 애플리케이션에서 더 많은 혁신을 촉진할 것으로 예상된다.
3. AI 가속의 에너지 효율성 및 지속 가능성
AI 및 ML 애플리케이션에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 계산 리소스에 대한 필요성도 증가하여 에너지 소비가 증가한다. 이러한 추세는 상당한 환경 및 경제적 과제를 제기하여 AI 가속에서 에너지 효율성과 지속 가능성의 중요성을 강조한다. 특히 GPU, TPU, FPGA와 같은 특수 AI 가속기 개발에서 반도체 혁신은 AI 계산의 에너지 효율성을 향상시켜 이러한 과제를 해결하는 데 앞장서고 있다.
3-1. AI? 및 ML의 에너지 소비 과제
AI 및 ML 모델의 학습 및 추론 프로세스는 상당한 전력을 필요로 하는 계산 집약적 작업이며, 특히 대규모 모델 및 데이터 세트의 경우 더욱 그렇다. 이러한 프로세스의 에너지 소비는 운영 비용에 영향을 미칠 뿐만 아니라 데이터 센터의 탄소 발자국에 기여하여 AI 기술을 발전시키는 환경적 지속 가능성에 대한 우려를 제기한다. 따라서 이러한 영향을 완화하기 위해 보다 에너지 효율적인 컴퓨팅 솔루션을 개발하고 구현해야 할 시급한 필요성이 있다.
3-2. 에너지 효율성 증진에 있어서 반도체 기술의 역할
반도체 기술은 AI 연산의 에너지 효율성을 개선하는 데 상당한 진전을 이루었다. 고급 GPU, TPU 및 FPGA는 전력 소비를 최소화하면서 성능을 극대화하도록 특별히 설계되었다. 예를 들어, GPU는 전체 연산 전력이 필요하지 않을 때 전력 사용을 줄이기 위해 동적 전압 및 주파수 스케일링(DVFS) 및 클록 게이팅과 같은 기능을 통합한다. 반면 Google의 TPU는 특정 텐서 연산에 대한 하드웨어를 최적화하여 특정 AI 워크로드에 대해 뛰어난 에너지 효율성을 보여주며, 기존 CPU 및 GPU에 비해 ??연산당 에너지 비용을 크게 줄인다.
3-3. 반도체 제조의 지속 가능성
반도체 장치의 제조 공정도 AI 기술의 전반적인 지속 가능성에 중요한 역할을 한다. 반도체 제조의 환경 영향을 줄이기 위한 노력에는 폐기물 감소, 유해 물질 사용 최소화, 생산 시설의 에너지 효율성 개선이 포함된다. 또한, 사용된 반도체 소자로부터 재료를 재활용하고 회수하는 것이 점점 더 중요하게 되어, 이러한 중요한 부품의 수명 주기를 보다 지속 가능하게 하는 데 기여하고 있다.
3-4. 에너지 효율성 개선 사례 연구
AI 가속에서 에너지 효율성에 대한 탐구는 반도체 기술에서 주목할 만한 혁신으로 이어졌으며, 몇 가지 주요 사례 연구는 이러한 발전이 AI 및 ML 애플리케이션의 에너지 소비를 줄이는 데 상당한 영향을 미친다는 것을 보여준다.
(1) NVIDIA의 GPU 아키텍처 발전
NVIDIA는 GPU 설계의 아키텍처 개선을 통해 지속적으로 에너지 효율성의 경계를 넓혀 왔다. 획기적인 발전 중 하나는 딥러닝 계산을 위해 특별히 설계된 Tensor Core를 포함하는 Volta 아키텍처의 도입이다. Volta 아키텍처를 기반으로 하는 Tesla V100 GPU는 에너지 효율성에서 상당한 도약을 보여주었으며, 이전 모델인 Pascal 기반 P100 GPU에 비해 ??딥러닝 작업에 최대 15배 더 효율적인 처리를 제공한다. Tensor Core를 통합하면 혼합 정밀도 계산이 가능하여 계산 정밀도와 전력 소비의 균형을 맞춰 AI 워크로드의 에너지 효율성을 최적화할 수 있다.
(2) Google의 TPU 에너지 효율성
Google의 TPU는 에너지 효율성을 달성하기 위해 특정 AI 작업에 하드웨어를 최적화하는 매력적인 사례 연구를 제공한다. TPU는 처음부터 TensorFlow 작업을 가속화하도록 설계되었으며, 대규모 신경망 계산에 중점을 두었다. 비교 연구에 따르면 TPU는 기존 CPU 및 하이엔드 GPU에 비해 ??딥러닝 추론 및 학습 작업에 대해 와트당 최대 10배 더 나은 성능을 제공할 수 있다. 이러한 효율성은 TPU가 신경망의 계산 패턴에 맞게 특별히 조정된 저전력 소비로 대용량 행렬 계산을 수행할 수 있는 기능을 통해 달성된다.
(3) FPGA 사용자 정의를 통한 에너지 효율성
FPGA(Field Programmable Gate Arrays)는 하드웨어 사용자 정의를 통해 에너지 효율성을 위한 고유한 경로를 제공한다. FPGA는 특정 AI 알고리즘의 실행을 최적화하도록 구성하여 불필요한 계산을 최소화하고 에너지 소비를 줄일 수 있다. Microsoft에서 Azure 클라우드 플랫폼에서 FPGA를 사용하는 것에 대한 연구에 따르면 FPGA는 CNN(합성 신경망) 기반 이미지 분류와 같은 특정 AI 워크로드에 대해 와트당 성능을 크게 향상시킬 수 있다. Microsoft는 FPGA 하드웨어를 워크로드의 특정 요구 사항에 맞게 조정하여 컴퓨팅 시간과 에너지 소비를 모두 줄일 수 있었으며, 클라우드 환경에서 에너지 효율적인 AI 가속을 위한 FPGA의 잠재력을 보여주었다.
AI 가속에서 에너지 효율성과 지속 가능성을 추구하는 것은 AI 및 ML 기술의 지속적인 개발에 중요한 측면이다. 특수 가속기와 지속 가능한 제조 관행의 발전을 통한 반도체 혁신은 AI 계산의 증가하는 에너지 수요로 인해 발생하는 환경 및 경제적 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 이 분야가 계속 발전함에 따라 에너지 효율성과 지속 가능성에 대한 초점은 가장 중요할 것이며, AI 기술의 발전이 기술 진보와 환경 관리에 모두 긍정적으로 기여하도록 보장한다.
참 고 문 헌
- Google Cloud. (2020). Titan Security Chip. Retrieved from https://cloud.google.com/
- Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., & Patterson, D. (2017). "In datacenter performance analysis of a tensor processing unit." In Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA '17). https://doi.org/10.48550/arXiv.1704.04760
- Microsoft Azure. (2021). Azure confidential computing. Retrieved from https://azure.microsoft.com/en us/solutions/confidential
compute/ - NVIDIA. (2020). NVIDIA Tesla V100 GPU Architecture. NVIDIA Corporation. Retrieved from https://www.nvidia.com/
- ARM. (2020). ARM TrustZone technology for secure computing. Retrieved from https://www.arm.com/
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