AI 하드웨어란?

AI 하드웨어는 인공 지능 작업을 촉진하는 데 사용되는 범용 및 특수 컴퓨터 부품과 구성 요소를 망라합니다. 효율성과 확장성으로 대규모 데이터 세트를 빠르게 처리할 수 있습니다. AI 하드웨어 구성 요소의 일부 예로는 프로세서, AI 가속기, 특수 메모리 장치가 있습니다.

사용하는 AI 하드웨어의 유형은 사용 사례, 처리되는 AI 워크로드의 규모와 복잡성, 데이터를 얼마나 빨리 분석해야 하는지에 따라 달라집니다. 예를 들어, 사기 감지를 위해 금융 서비스에서 사용되는 AI는 하루에 수백만 개의 데이터 포인트를 거의 실시간으로 처리해야 합니다. 자율 주행 차량에 사용되는 AI 지원 센서는 인간의 안전을 위해 데이터가 거의 실시간으로 수집되는 에지에서 더 작은 워크로드를 처리합니다. 소매 웹사이트에서 고객 서비스 답변을 제공하는 데 사용되는 AI 챗봇은 분석할 수 있는 매개 변수가 더 적으며 응답 시간 요구 사항이 덜 엄격합니다.

AI에서의 하드웨어 역할

인공 지능을 위한 하드웨어의 역할은 기본적이면서도 다각적입니다. 다양한 구성 요소는 AI 컴퓨팅의 다양한 측면에 영향을 미치므로 시스템이 사용하는 AI 하드웨어의 종류가 특정 AI 작업을 수행하는 능력에 크게 영향을 미칩니다.

예를 들어, 프로세서 속도는 AI 모델이 계산을 수행하는 속도에 직접적인 영향을 미칩니다. 메모리와 스토리지는 동시에 처리할 수 있는 데이터의 양과 해당 데이터에 얼마나 빨리 액세스할 수 있는지에 영향을 미칩니다. 냉각 및 전력 공급을 포함한 시스템의 전반적인 설계는 시간이 지남에 따라 지속적인 성능에 영향을 미치며, 지속적인 AI 워크로드를 처리하도록 최적화해야 합니다.

AI 하드웨어의 이점

다양한 종류의 AI 하드웨어 구성 요소가 있으며, 각 구성 요소에는 다양한 이점과 단점이 있습니다. 시스템에 요구되는 AI 작업에 따라 특정 구성 요소를 포함하거나 생략하는 것이 더 합리적일 수 있습니다.

AI 프로세서 및 가속기

AI 프로세서는 AI 작업을 완료하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공하며, 통합 및 별도 AI 가속기는 고급 AI 성능을 실현하는 데 사용됩니다.

이러한 기술 중 많은 분야에서 공통 설명자와 표준화된 언어가 아직 등장하지 않았으며 많은 공급업체별 용어가 포함되어 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다.

알아야 할 AI 하드웨어 유형은 다음과 같습니다:

• CPU: 중앙 처리 장치는 AI 시스템에서 기본적인 역할을 하며, 데이터 전처리, 모델 오케스트레이션, 제어 흐름과 같은 AI 응용 프로그램의 범용 요구 사항을 충족합니다.
  
  CPU는 더 작은 AI 모델을 처리할 때 높은 수준의 유연성을 제공하므로 실시간 시스템과 덜 복잡한 자연어 처리 작업과 같이 높은 단일 스레드 성능, 짧은 대기 시간, 복잡한 순차 논리가 필요한 다양한 AI 워크로드와 사용 사례에 적합합니다.
  
  AI 성능을 최적화하는 데 도움이 되는 가속기 엔진인 통합 가속기와 함께 CPU를 사용할 수도 있습니다.
   

• 그래픽 처리 장치: 본래 그래픽 렌더링을 위해 설계된 그래픽 처리 장치는 많은 계산을 동시에 수행하는 데 탁월한 별도 하드웨어 AI 가속기의 유형입니다. CPU보다 대규모 데이터 세트를 훨씬 더 빠르고 효율적으로 처리할 수 있으므로 AI 모델 교육의 속도를 크게 높이고 그래픽 처리 장치를 딥 러닝과 컴퓨터 비전에 적합하도록 만듭니다.

• TPU: 텐서 처리 장치는 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 AI 가속기의 또 다른 유형입니다. 대규모 학습 작업을 처리하도록 제작되었으며 높은 성능과 에너지 효율성을 제공합니다. 아키텍처는 많은 AI 알고리즘의 기본이 되는 행렬 곱셈과 콘볼루션을 빠르게 수행할 수 있습니다. CPU에 비해 TPU는 컴퓨팅 속도를 크게 높여 복잡한 모델을 더 빠르게 훈련하고 클라우드 환경에서 AI 서비스를 더 효율적으로 사용할 수 있도록 지원합니다.

• NPU: 신경망 처리 장치는 인간의 뇌와 유사한 방식으로 데이터를 처리하도록 설계된 뉴럴 네트워크와 머신 러닝 모델의 컴퓨팅을 위한 특수 AI 가속 하드웨어 구성 요소입니다. NPU는 행렬 곱셈, 콘볼루션 및 활성화 기능과 같은 일반적인 인공 지능 운영과 머신 러닝 작업에 최적화되어 있습니다. NPU는 AI를 위한 매우 효율적인 옵션이며, 빠른 속도와 높은 대역폭을 제공하여 빠르게 변화하는 워크플로에 통합하는 데 이상적입니다.

• FPGA: 필드 프로그래머블 게이트 어레이는 매우 다양한 AI 하드웨어 솔루션입니다. 재구성할 수 있으며, 다양한 AI 작업의 요구 사항에 맞게 프로그래밍할 수 있으므로 하드웨어 교체 없이 업데이트와 수정을 지원합니다. 병렬 컴퓨팅 아키텍처에 사용되어 AI 성능을 촉진하며, 특히 장치와 응용 프로그램의 적응성과 높은 성능이 필요한 에지에서 실시간 처리, 컴퓨터 비전 작업, 뉴럴 네트워크 추론에 적합합니다.

메모리

메모리는 AI 작업을 수행하는 데 필요한 중요한 인프라를 제공합니다. 처리 장치에서 데이터와 명령을 쉽게 사용할 수 있도록 보장하여 AI 알고리즘을 빠르고 효율적으로 실행하고 AI 운영에서 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 메모리의 용량과 속도는 AI 성능의 중요한 구성 요소인 대규모 데이터 세트와 복잡한 모델을 처리하는 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.

모든 컴퓨팅 시스템에는 어떤 형태로든 메모리 용량이 제공되지만, 다양한 종류의 하드웨어를 통해 AI 처리를 위한 시스템의 용량을 최적화할 수 있습니다. 각 메모리 유형은 AI 시스템에서 각각의 역할을 가지며, AI 성능 요구 사항에 따라 속도, 용량, 비용의 균형을 맞추기 위해 함께 사용되는 경우가 많습니다:

• RAM(랜덤 액세스 메모리): RAM은 AI 시스템을 위한 기본 메모리 구성 요소로, 활성 데이터와 모델 매개 변수를 위한 빠른 임시 스토리지를 제공합니다. RAM은 데이터를 읽고 쓰는 것이 빠르기 때문에 지속적인 데이터 계산을 처리하는 데 이상적입니다. 그러나 RAM의 휘발성과 용량은 더 큰 규모의 AI 운영에 제한적인 요소가 될 수 있습니다.
• VRAM(비디오 RAM): VRAM은 그래픽 처리 장치에 사용되는 특수 메모리 구성 요소입니다. 그래픽 데이터를 처리하도록 생성되었지만, 일부 복잡한 AI 작업에서 효율성을 높이는 병렬 작업을 수행하는 능력은 뉴럴 네트워크와 딥 러닝 모델을 훈련하는 데 유용합니다. VRAM은 일반적으로 더 비용이 많이 들고 표준 RAM보다 용량이 적습니다.
• HBM(고대역 메모리): HBM은 고성능 컴퓨팅을 위해 설계되었으며, 매우 높은 대역폭을 제공하고 처리 장치 간에 훨씬 더 빠른 데이터 전송을 가능하게 합니다. 그래픽 처리 장치와 AI 가속기를 통해 대규모 뉴럴 네트워크를 훈련하거나 복잡한 시뮬레이션을 실행하는 데 이상적입니다. HBM은 또한 더 비싸며 다른 형태의 메모리보다 용량이 적습니다.
• 비휘발성 메모리: SSD(솔리드 스테이트 드라이브)와 HDD(하드 디스크 드라이브) 같은 비휘발성 메모리는 AI 데이터를 위한 장기 스토리지를 제공합니다. 그 강점은 유지 관리나 전력 없이 데이터를 보존할 수 있는 능력이지만, RAM 또는 VRAM보다 훨씬 느립니다. AI 시스템에서 비휘발성 메모리의 기본 용도는 활성 처리보다는 데이터 지속성에 있습니다.

AI 하드웨어 솔루션

시스템에 대해 선택하는 AI 하드웨어의 유형은 AI 응용 프로그램을 실행하는 위치, 데이터 세트의 크기, 필요한 처리 속도에 따라 달라집니다.

클라이언트 컴퓨팅

클라이언트 컴퓨팅 프로세서는 일반적으로 개인용 컴퓨터와 모바일 장치에서 찾을 수 있습니다. 표준 PC에는 CPU와 그래픽 처리 장치가 포함되어 있지만, 이러한 구성 요소의 기능은 기존에 AI 응용 프로그램의 처리 요구 사항을 충족하도록 설계되지 않았으며, AI 모델을 실행하고 AI 데이터 세트를 분석하기 위해 클라우드를 사용해야 했습니다. 그러나 AI가 기하급수적으로 도입되면서 장치 자체에서 AI 워크로드를 효율적으로 실행할 수 있는 통합 NPU를 갖춘 특수 하드웨어를 장착한 새로운 AI PC가 시장에 출시되었습니다. 이는 인터넷 연결 없이도 더 빠른 처리와 응답성을 제공하는 데 도움이 되며, 클라우드에서 데이터를 주고받지 않으므로 비용과 데이터 보안 위험을 줄이는 데 도움이 됩니다. 또한 최근 혁신은 CPU 전용 아키텍처에서 더 많은 AI 워크로드를 실행할 수 있도록 지원합니다.

에지

데이터가 생성되는 위치에 더 가까운 위치에서 데이터를 수집, 처리, 저장, 조치하는 에지 컴퓨팅 응용 프로그램에는 더 빠른 데이터 분석과 거의 실시간에 가까운 응답성이 필요합니다. 에지에서 생성된 인사이트는 산업, 의료, 테스트 및 측정, 항공 우주, 방위, 자동차 응용 프로그램에 사용됩니다. 에지 컴퓨팅 응용 프로그램은 자율 주행 시나리오와 같이 인간의 안전에 즉각적인 결과를 가져올 수 있으며, 제조 자동화 분야에서 IoT 장치에 사용할 때와 같이 산업 운영에 영향을 미치거나 소매, 의료, 통신 사용 사례에 적용할 때 더 나은 경험을 제공할 수 있습니다. 에지에서 CPU와 FPGA는 AI 성능을 더 많은 곳으로 확장하는 데 도움이 될 수 있는 유연성과 효율성 이점을 제공합니다.

데이터 센터

온프레미스와 클라우드 데이터 센터 환경 모두에서 CPU, 그래픽 처리 장치, 특수 AI 가속기의 조합이 중앙 집중식 서버 환경에서 대규모 AI 워크로드를 처리하는 데 사용되고 있습니다. CPU는 다양한 워크로드와 응용 프로그램에 적합하며, 특히 대기 시간 또는 코어당 성능이 중요한 문제인 경우, 그래픽 처리 장치와 기타 특수 AI 가속기를 CPU와 함께 사용하여 매우 복잡한 AI 워크로드의 높아진 컴퓨팅 요구 사항을 충족할 수 있습니다.