AI 가속기란 무엇입니까?

오늘날의 많은 AI 컴퓨팅 작업은 바람직한 결과를 제공하기 위해 추가적인 특수 AI 처리 성능이 필요합니다.

이러한 새로운 수요를 맞추기 위해, 전문기술자는 솔루션 설계에 통합된 별도 하드웨어의 부품 또는 CPU에 내장된 기능이 될 수 있는 AI 가속기를 활용합니다. 두 가지 형태의 AI 가속기 모두 AI 워크로드를 위해 강력한 성능을 제공합니다. 이러한 AI 가속기는 오늘날의 IT 및 AI 환경 전반에서 도입되고 있으며, 사용 사례로는 클라이언트 컴퓨팅 장치, 에지 환경, 모든 유형의 데이터 센터가 있습니다.

별도 하드웨어 AI 가속기는 가장 일반적으로 병렬 컴퓨팅 모델에서 CPU와 함께 사용되지만, 일부 기술은 독립형 아키텍처에서도 사용될 수 있습니다. 일부 단일 패키지 CPU/가속기 오퍼링도 시중에 나와 있습니다.

통합 AI 가속기는 최신 CPU에서 AI를 구현하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 내장 성능은 벡터 연산, 행렬 수학, 딥 러닝 등 특정 함수 또는 연산에 최적화된 성능을 제공합니다. 때에 따라 통합 AI 가속기는 특수 하드웨어 없이도 AI를 구현할 수 있습니다.

아키텍트와 개발자는 방대한 처리량과 대기 시간 요구 사항이 까다로운 사용 사례를 지원해야 할 때 두 가지 유형의 AI 가속기 모두를 솔루션 설계에 포함합니다.

AI에서 별도 하드웨어 가속기의 역할

가장 일반적으로 별도 하드웨어 AI 가속기는 CPU의 성능을 보강하여 까다로운 AI 워크로드의 과제를 처리합니다. 병렬 컴퓨팅이라고 하는 이 접근 방식을 통해 두 컴퓨팅 장치가 함께 작동하여 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 병렬 컴퓨팅을 활용하면 CPU와 별도 하드웨어 AI 가속기가 함께 작동하여 AI 워크로드의 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 때에 따라 별도 하드웨어 AI 가속기는 CPU와 함께 작동하지 않고 독립적으로 사용될 수 있습니다.

하드웨어 AI 가속기의 유형

하드웨어 관점에서 AI 가속기라는 용어는 AI용 그래픽 처리 장치(GPU), AI용 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA) 등의 범용 구성 요소와 NPU(신경망 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치) 등의 AI 전용 오퍼링을 의미할 수 있습니다.

AI 가속기와 AI 프로세서에 대해 논의할 때, 이는 공급업체별 용어가 많은 개발 분야라는 점에 유의해야 합니다. 이러한 기술 중 상당 부분은 공통 설명자와 표준화된 언어가 아직 등장하지 않았습니다.

GPU

많은 사람이 그래픽 처리 장치를 게이밍 및 고급 3D 렌더링 작업과 연관 짓지만, AI 워크로드를 위한 강력한 가속화 성능도 또한 제공할 수 있습니다. 이는 가장 널리 사용되고 경제적인 하드웨어 AI 가속화 기술입니다. 그래픽 처리 장치는 머신 러닝, 딥 러닝, 컴퓨터 비전을 포함한 AI 응용 프로그램을 구동하는 데 사용되고 있습니다.

FPGA

FPGA는 하드웨어 수준에서 특정 요구 사항에 맞게 재프로그래밍할 수 있으므로 시간이 지나며 요구 사항이 변함에 따라 상당한 다기능성을 제공하므로 CPU와 비교 시 고유한 특징이 있습니다.

FPGA는 병렬 컴퓨팅 아키텍처에서 AI 성능을 촉진하기 위해 사용됩니다. 다양한 I/O 프로토콜, 짧은 대기 시간 성능, 낮은 소비 전력, 긴 배포 수명 덕분에 산업, 의료, 테스트 및 측정, 항공 우주, 방위, 자동차 응용 분야에 이상적이며 특히 에지 AI에 적합합니다. FPGA는 네트워킹 및 데이터 센터 사용 사례를 지원하는 데에도 사용할 수 있습니다.

NPU

뉴럴 네트워크 연산을 위해 설계된 NPU는 딥 러닝 알고리즘을 가속하는 데 사용되는 특수 하드웨어 AI 가속기입니다. CPU와 그래픽 처리 장치에 비해 NPU는 AI용으로 매우 효율적인 옵션입니다. 또한, 빠른 속도와 높은 대역폭을 제공하여 신속하게 이미지를 생성하거나 음성 명령에 응답하는 등의 빠르게 움직이는 워크플로에 통합하는 데 이상적입니다.

특수 목적 AI 가속기

FPGA, 그래픽 처리 장치, NPU 외에도, 폭넓은 사용 사례에 강력하고 특화된 AI 성능을 제공하는 고유 규소 제품이 시중에 다양하게 나와 있습니다. 이러한 특수 목적 처리 솔루션은 독립형 아키텍처에 배포하거나, 이 문서에서 언급된 다른 가속기와 같은 CPU 성능을 강화하는 데 사용할 수 있습니다.

별도 하드웨어 AI 가속기의 이점

별도 하드웨어 AI 가속기는 AI 워크플로 전반에서 AI 이니셔티브의 가치 실현 시간을 단축을 도울 수 있는 이점을 제공합니다.

에너지 효율성

지속 가능성과 전력 사용은 AI 이니셔티브의 주요 관심사입니다. 하드웨어 AI 가속기는 극한의 AI 성능을 단일 장치에 담기 때문에, 조직은 이를 사용하여 더 적은 노드로 AI에 필요한 연산 능력을 제공할 수 있습니다. 이로써 설치 공간이 줄어들어 에너지 소비를 절감할 수 있습니다.

성능 가속화

AI에서 신속한 인사이트, 응답 또는 훈련 결과를 얻으려면 대기 시간을 최소화하고 처리 시간을 앞당기는 최적화된 컴퓨팅이 필요합니다. 하드웨어 AI 가속기는 AI 워크로드에 필요한 특수 컴퓨팅 성능을 제공하여 더 빠른 AI 출력과 더 나은 비즈니스 결과를 실현합니다.

확장성

많은 가속기, 특히 특수 목적 AI 하드웨어는 추가 성능을 제공하여 고도로 복잡한 AI 워크로드에서 요구하는 대규모 환경에 이상적입니다. 이러한 확장성 기능에는 메모리 용량과 더 많은 수의 대용량 이더넷 포트가 포함될 수 있으므로, 대규모 AI 및 HPC 시스템의 연결 요구 사항을 촉진하는 데 도움이 됩니다.

AI에서 통합 가속기의 역할

통합 AI 가속기 엔진은 CPU에 내장된 기능으로, 최적화된 AI 성능을 제공하며, 종종 특정 AI 워크로드 또는 작업 유형에 특화되어 있습니다. NPU 또한 CPU 아키텍처에 통합되어 AI 성능을 가속을 지원할 수 있습니다.

통합 AI 가속기는 솔루션 설계에 특수 하드웨어를 포함해야 할 필요성을 줄여주기 때문에, 성능 요구 사항을 여전히 충족하면서도 간소하고 비용 효율적인 AI를 배포하려는 사용자에게 훌륭한 옵션입니다. 통합 AI 가속기는 자연어 처리, 추천 시스템, 이미지 인식, 생성형 AI 및 머신 러닝 등, 에지에서 클라우드에 이르기까지 다양한 AI 워크로드를 개선하는 데 사용할 수 있습니다.

통합 AI 가속기의 이점

훈련부터 추론에 이르기까지 통합 AI 가속기 기술은 독립형 CPU 아키텍처로 조직이 탁월한 AI 결과를 달성하는 데 도움이 됩니다.

최적화된 AI 성능

내장 AI 가속화 기능을 통해 CPU는 많은 중요 AI 사용 사례의 고급 성능 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

하드웨어 비용 절감

통합 가속기는 조직이 최소한의 하드웨어 설치 공간에서 AI를 구현할 수 있도록 지원합니다. 내장 성능을 통해 조직은 별도 가속기에 투자하지 않고도 많은 훈련 및 추론 워크로드를 실행할 수 있으므로, 궁극적으로 더 효율적인 AI 솔루션 설계를 실현할 수 있습니다.

향상한 에너지 효율성

내장 가속기는 와트당 성능을 크게 향상하여 소비 전력을 줄이고 AI가 환경에 미치는 영향을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

간소화된 개발

통합 AI 가속화를 활용하면 솔루션 아키텍트는 특수 하드웨어로 인해 추가되는 복잡성을 피할 수 있습니다. 또한, 코드 또는 응용 프로그램 변경의 필요성을 최소화하는 데 도움이 됩니다.

AI 가속기 솔루션

AI 채택이 증가함에 따라 기술 환경의 거의 모든 계층에 AI 가속기가 배포되고 있습니다.

• 최종 사용자 장치의 경우, 일반적으로 그래픽 처리 장치와 통합 NPU를 사용하여 AI 워크로드 성능을 향상합니다.
• 에지에서는 FPGA가 유연성과 효율성 이점을 제공하여 AI 성능을 더 많은 곳으로 확장하는 데 도움이 됩니다.
• 데이터 센터에서는 그래픽 처리 장치와 특수 목적 AI 가속기 모두가 대규모로 사용되어 금융 모델링, 과학 연구와 같은 매우 복잡한 AI 워크로드를 지원하는 데 사용되고 있습니다.
• 통합 AI 가속기는 일부 CPU 오퍼링에서 사용할 수 있으며, 에지, 데이터 센터, 클라우드 및 클라이언트 컴퓨팅 전반에서 사용할 수 있는 옵션을 갖추었습니다.

AI가 점점 더 보편화되고 발전함에 따라 두 가지 유형의 AI 가속기는 차세대 성능을 지원하는 데 계속 중요한 역할을 할 것입니다.