AI시대 슈퍼컴퓨터가 필요한 이유

AI의 언어들

AI 기술이 날이 갈수록 발전하면서, AI 슈퍼컴퓨터에 대한 관심도 뜨거워지고 있습니다. 특히 NVIDIA H100, Google TPU, Tesla Dojo 같은 하드웨어들은 AI 분야에서 핫한 키워드로 떠오르고 있죠. 그런데 이 제품들이 정확히 뭘 하는 건지, AI 슈퍼컴퓨터가 왜 필요한 건지 잘 모르시는 분들도 많으실 겁니다. 오늘은 AI 슈퍼컴퓨터와 NVIDIA H100, Google TPU, Tesla Dojo의 역할에 함께 들여다볼까 합니다.

AI 슈퍼컴퓨터란?

우선 AI 슈퍼컴퓨터란 뭘까요? 말 그대로 AI 연산에 특화된 슈퍼컴퓨터를 말합니다. 전통적인 슈퍼컴퓨터는 우주 물리학이나 기상 예측 같은 분야에서 복잡한 시뮬레이션을 돌리는 데 사용됐죠. 반면 AI 슈퍼컴퓨터는 방대한 데이터를 처리하고 심층 신경망을 학습시키는 데 최적화되어 있습니다. 수십억 개의 파라미터로 이루어진 거대한 AI 모델을 훈련시키려면 엄청난 연산 능력이 필요한데, 이걸 담당하는 게 바로 AI 슈퍼컴퓨터입니다.

NVIDIA H100

그럼 NVIDIA H100은 무슨 역할을 할까요? NVIDIA H100은 현재 가장 강력한 AI 슈퍼컴퓨터용 GPU 중 하나입니다. GPU는 원래 그래픽 처리에 특화된 프로세서였지만, 병렬 연산에 강점이 있어서 AI 분야에서도 크게 각광받고 있죠. H100은 NVIDIA의 최신 GPU 아키텍처인 Hopper를 기반으로 하는데, 이전 세대인 A100보다 연산 성능이 크게 향상되었습니다. 또 초고속 메모리인 HBM3와 칩 간 연결 기술인 NVLink를 지원해서 대규모 병렬 처리에 최적화되어 있죠. 현재 OpenAI나 DeepMind 같은 AI 연구소들은 H100으로 무장한 AI 슈퍼컴퓨터를 활용해 GPT-4 같은 초거대 언어 모델을 학습시키고 있습니다.

Google TPU

Google TPU와 Tesla Dojo는 조금 다른 접근법을 취하고 있습니다. 이들은 GPU가 아니라 AI 연산에 특화된 전용 프로세서인 NPU(Neural Processing Unit)를 사용하죠. TPU는 Google이 자체 개발한 AI 칩인데, 딥러닝 알고리즘의 특성에 맞게 설계되어 있습니다. 구글은 TPU 클러스터로 구성된 거대한 AI 슈퍼컴퓨터를 운영하면서, 자사의 AI 모델들을 학습시키고 있죠. 최근에는 4세대 TPU를 공개했는데, 이전 세대보다 훨씬 더 높은 성능과 에너지 효율을 자랑한다고 합니다.

Tesla Dojo

Tesla Dojo는 테슬라가 개발 중인 AI 슈퍼컴퓨터 프로젝트입니다. 테슬라는 자율주행 기술 개발에 막대한 AI 연산량이 필요하다는 걸 깨닫고, 자체 AI 칩인 D1과 AI 슈퍼컴퓨터인 Dojo를 개발하기 시작했습니다. Dojo는 수만 개의 D1 칩으로 구성되며, 엑사플롭스(exaFLOPS) 수준의 성능을 목표로 하고 있습니다. 테슬라는 Dojo를 활용해 자율주행 AI의 학습 속도를 대폭 높이고, 더 안전하고 지능적인 자율주행 시스템을 개발할 계획이라고 합니다.

AI 슈퍼컴퓨터의 미래

NVIDIA H100, Google TPU, Tesla Dojo 같은 AI 슈퍼컴퓨터용 하드웨어들은 우리가 흔히 상상하는 것 이상으로 AI 분야에 혁신을 불러올 것 같습니다. 연구자들은 보다 빠른 연산을 하는 강력한 도구를 활용해 그동안 시도하지 못했던 아이디어들을 마음껏 실험해볼 수 있게 될 것이고, 기업들도 자사 업무에 AI를 대규모로 도입하면서 생산성과 경쟁력을 높일 수 있게 될 것입니다. 무엇보다 AI 기술이 우리 일상 깊숙이 스며들면서, 삶의 질을 크게 향상시켜줄 것으로 기대됩니다. 의료 진단이나 신약 개발, 맞춤형 교육, 에너지 최적화 같은 분야에서 AI가 혁신을 일으킬 수 있을 겁니다.

AI 슈퍼컴퓨터의 미래가 더욱 기대되는 이유입니다. AI 하드웨어의 발전은 곧 AI 소프트웨어의 발전으로 이어지기 때문이죠. 연구자들이 새로운 알고리즘을 고안하고, 더 큰 데이터로 학습하고, 더 복잡한 문제에 도전할 수 있는 토대가 마련되는 셈입니다.

그렇기 때문에 앞으로도 NVIDIA, Google, Tesla 같은 선도 기업들의 행보를 주목할 필요가 있습니다. 이들이 그리고 새로운 플레이어들이 AI 슈퍼컴퓨터의 성능을 얼마나 더 끌어올릴 수 있을지, 어떤 신기술을 선보일지 지켜보는 것도 흥미로울 것입니다.

다음 에서는 AI 학습과 추론에 따라 또는 상황에 따라 어떠한 하드웨어가 적합한지를 알아보도록 하겠습니다.