AI를 위한 그래픽 처리 장치란 무엇입니까?

AI를 위한 그래픽 처리 장치는 대량의 데이터를 동시에 처리할 때 시스템 성능을 향상하도록 설계된 강력한 처리 장치입니다.

이 아키텍처는 AI 및 머신 러닝, 과학 시뮬레이션, 게이밍을 위한 렌더링 그래픽을 포함한 까다로운 응용 프로그램에서 효과적이게 만드는 병렬 처리라고 알려진 형태의 컴퓨팅에 최적화되어 있습니다.

수백 또는 수만 개의 코어 또는 처리 장치로 구성된 그래픽 처리 장치는 많은 계산을 동시에 수행하는 데 빠르고 효율적으로 만드는 고유한 병렬 구조를 가지고 있습니다. 이러한 이유로, 그래픽 처리 장치는 많은 고급 AI 사용 사례에서 중요한 하드웨어로 간주됩니다.

AI 알고리즘은 기능을 위해 많은 수의 행렬 곱셈과 벡터 작업을 수행합니다. 이러한 작업은 특히 계산 수가 방대한 경우 컴퓨터 시스템의 성능 기능을 쉽게 초과할 수 있습니다.

그래픽 처리 장치는 이러한 작업을 가속하는 데 필요한 추가 리소스를 제공하도록 등록되는 경우가 많습니다. 예를 들어, 하드웨어 구성에 그래픽 처리 장치를 갖추면 CPU(중앙 처리 장치)만 완료하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸릴 수 있는 대규모 뉴럴 네트워크를 훈련하는 데 걸리는 시간을 단축하는 데 도움이 될 수 있습니다. 간단히 말해서, 그래픽 처리 장치는 AI 작업을 강화한다고 할 수 있습니다.

AI를 위한 그래픽 처리 장치의 역할

그래픽 처리 장치는 가속화된 컴퓨팅 성능을 제공할 수 있기 때문에, 많은 유형의 딥 러닝 모델을 포함하여 크고 복잡한 AI 모델로 작업할 때 우수한 성능을 보이는 경우가 많습니다. 반면, 더 작은 모델을 사용하고 더 적은 리소스가 필요한 AI 응용 프로그램에는 과도할 수 있습니다. 주어진 워크로드의 규모와 복잡성에 따라 적절한 수준의 성능을 제공하는 하드웨어를 선택하는 것이 중요합니다.

대규모 AI 워크로드

크고 복잡한 모델이란 정확히 무엇입니까? 모델을 대규모 데이터 세트에서 훈련하고 결과적으로 많은 수의 매개 변수, 즉 예측을 만드는 데 사용되는 내부 변수를 포함하면 크기가 크다고 합니다. 복잡성은 모델 아키텍처의 깊이, 폭 또는 복잡함과 많은 수의 변수를 가진 데이터나 오류가 있는 데이터와 같은 복잡한 데이터를 처리하는 모델의 능력을 의미합니다.

예를 들어, 매우 많은 양의 데이터를 통합하는 수많은 다른 AI 응용 프로그램을 포함하여, 심층 강화 학습(로봇에게 걷기와 자율 주행 자동차 교육), 고급 컴퓨터 비전응용 프로그램(위성 이미지로 삼림 벌채 모니터링), 정교한 생성형 AI(genAI)(고해상도 이미지, Wikipedia에서 LLM(대규모 언어 모델) 훈련)과 같은 응용 프로그램에 사용되는 크고 복잡한 딥 러닝 모델을 제공합니다. 이러한 응용 프로그램은 그래픽 처리 장치인 가속 컴퓨팅이 필요한 경우가 많습니다.

그래픽 처리 장치는 여러 배포 단계에서 컴퓨팅 집약적인 모델을 구동하는 데 효과적입니다. 다음과 같은 프로세스를 크게 가속화할 수 있습니다.

• 훈련 - AI 모델 데이터 입력
• 미세 조정 - 특정 작업에서 정확성 향상을 위한 AI 모델 강화
• 추론 - 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요한 경우 훈련된 AI 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 결론을 도출

더 작은 AI 워크로드

그래픽 처리 장치는 컴퓨팅적으로 무거운 AI 워크로드를 강화하는 데 이상적이지만, 다른 유형의 하드웨어는 중소 규모 워크로드에 더 효과적일 수 있습니다.

실제로 많은 산업별 사용 사례에 더 작은 모델이 자주 배포됩니다. 예를 들어, 챗봇 및 가상 도우미는 더 작은 분야에 특화된 데이터 세트로 훈련되거나 조정된 더 간 소화된 모델에서 실행할 수 있습니다. 텍스트 음성 변환, 음성 인식, 감정 분석, 시계열 예측, 이상 징후 감지와 같은 응용 프로그램도 마찬가지입니다.

이러한 산업에 최적화된 모델은 더 작은 데이터 세트를 사용하므로 더 적은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 즉, 많은 경우에 CPU 하나로 이 작업들을 지원할 수 있습니다. 또한 일부 CPU는 통합 AI 가속기 엔진과 NPU(신경망 처리 장치)가 이미 내장되어 있어 AI 기능을 더욱 확장합니다.

그 결과 대규모 모델이 필요하지 않은 경우 CPU 리소스를 그래픽 처리 장치 대신 사용할 수 있어, 기술 의사 결정권자가 더 비용 효율적인 하드웨어 계획을 구현할 수 있습니다.

AI 그래픽 처리 장치의 이점

초당 수조 건의 계산을 수행할 수 있는 그래픽 처리 장치는 크고 복잡한 AI 모델을 가속하는 데 필수 불가결할 수 있습니다. 이점은 다음과 같습니다.

• 병렬 처리: 그래픽 처리 장치의 병렬 아키텍처는 높은 처리량 또는 데이터를 처리할 수 있는 속도에 최적화되어 있습니다. 이를 통해 뉴럴 네트워크 훈련과 관련된 방대한 수의 작업을 실행하고 이를 추론에 사용하는 데 그래픽 처리 장치를 매우 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이러한 효율성은 AI 모델을 크게 가속하는 더 빠른 처리 시간으로 변환됩니다.
• 확장성: 여러 그래픽 처리 장치는 워크로드를 서로 분할하여 병렬로 실행할 수 있습니다. 그래픽 처리 장치를 클러스터로 그룹화하면 AI 시스템의 컴퓨팅 기능을 더 확장할 수 있습니다. 이 기술은 복잡한 뉴럴 네트워크를 훈련할 때 데이터 센터 및 연구 실험실에서 구현되는 경우가 많습니다. 매우 큰 서버 클래스 그래픽 처리 장치를 사용하여 슈퍼컴퓨터를 구축하고 고성능 컴퓨팅을 지원할 수 있습니다.
• 최적화된 소프트웨어: 그래픽 처리 장치 가속화는 일반적으로 TensorFlow 또는 PyTorch와 같은 AI 프레임워크 내에서 사용됩니다. 이러한 라이브러리 및 도구 컬렉션은 병렬 처리에 최적화되어 개발자가 그래픽 처리 장치 리소스를 더 쉽게 활용할 수 있도록 지원합니다.

고려 사항

그래픽 처리 장치는 무거운 AI 워크로드를 실행하는 데 탁월하지만, AI 응용 프로그램을 위한 최적의 하드웨어를 선택할 때 비용 및 에너지 사용 문제를 고려해야 합니다.

• 비용 효율성: 그래픽 처리 장치는 복잡한 뉴럴 네트워크 배포와 같은 컴퓨팅 집약적인 워크로드를 가진 훈련 및 추론 사용 사례를 위한 비용 효율적인 솔루션입니다. 이미 소유한 하드웨어에서 실행할 수 있는 더 간소화된, 잠재적으로 사전 훈련된 모델로 시작하는 것은 하드웨어 및 냉각 솔루션에 대한 대규모 지출을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
• 에너지 효율성: AI 그래픽 처리 장치는 소프트웨어 최적화와 메모리 공간 감소를 통해 전력 효율성을 향상했습니다. 또는 내장된 AI 가속기를 갖춘 FPGA 및 CPU를 포함한 다른 유형의 AI 프로세서는 산업 특화된 워크로드에 향상된 에너지 소비를 제공할 수 있습니다.

AI 솔루션을 위한 그래픽 처리 장치

그래픽 처리 장치는 거의 모든 유형의 컴퓨팅 인프라에서 AI를 강화하는 데 필수적입니다. 이 장치는 퍼블릭 및 프라이빗 데이터 센터, 에지, 서버 랙, 노드 및 개별 워크스테이션에 장착되는 하이브리드 및 기존 컴퓨팅 환경에서 사용됩니다.

• 데이터 센터에서 그래픽 처리 장치는 대규모 워크로드를 처리하거나 대규모 비디오 영상 컬렉션에서 정보를 추출하는 것과 같이 높은 전력 요구 사항을 가진 워크로드를 처리하는 데 사용됩니다. 또한 훈련 및 데이터 분석과 같은 리소스 집약적인 워크로드를 수행하고, 대기 시간이 문제가 되지 않을 때 여러 에지 소스에서 수집된 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.
• 에지에서 별도 GPU는 높은 성능과 복잡한 모델 지원이 필요한 사용 사례에 이상적일 수 있습니다. 일반적으로 카메라 이미지를 모니터링하거나 창고에서 복잡한 로봇 움직임을 조정하는 것과 같은 추론 작업에 사용됩니다. 또한 워크로드가 에지와 데이터 센터 사이에 분산되는 하이브리드 에지 접근 방식에서 역할을 합니다. 빠르고 가벼운 프로세서는 에지에서 거의 실시간으로 인사이트를 생성할 수 있으며, 데이터 센터 그래픽 처리 장치는 클라우드로 전송되는 데이터에 대한 더 깊은 컨텍스트를 제공합니다. 하이브리드 에지는 대역폭을 보존하고, 대기 시간을 개선하며, 보안을 강화하고, 데이터 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.
• 오프라인 또는 폐쇄 환경에서 AI 지원 워크스테이션을 사용하여 연구 및 개발 지원, 시장 출시 시간 단축, 과학적 발견 가속화에 도움을 줄 수 있습니다.