훈련 vs. 추론: AI 동전의 양면
추론의 중요성을 이해하려면 추론을 훈련과 구별하는 것이 중요합니다. AI 모델, 즉 지능형 애플리케이션을 구동하는 엔진은 두 가지 뚜렷한 단계를 거칩니다.
훈련 (Training): AI 모델이 방대한 데이터 세트로부터 학습하는 계산 집약적인 단계입니다. 모델이 학교에 다니면서 방대한 양의 정보를 흡수하여 지능을 개발하는 것으로 생각하면 됩니다. 이 단계는 엄청난 처리 능력을 필요로 하며, Nvidia의 GPU(Graphics Processing Units)는 훈련과 관련된 복잡한 계산을 처리하는 데 필요한 병렬 처리 기능을 제공하여 역사적으로 이 분야에서 탁월한 성능을 보였습니다.
추론 (Inference): 모델이 훈련되면 배포되어 작동할 준비가 된 것입니다. 이것이 추론이 시작되는 지점입니다. 추론은 훈련된 모델을 사용하여 새로운 데이터를 기반으로 예측하거나 결정하는 프로세스입니다. 모델이 졸업하고 실제 세계에서 지식을 적용하는 것과 같습니다. 훈련보다 계산 요구량이 적지만 추론에는 속도, 효율성, 그리고 종종 낮은 전력 소비가 필요합니다.
훈련과 추론을 위한 하드웨어 요구 사항이 크게 다르기 때문에 이러한 구별은 매우 중요합니다. Nvidia의 GPU가 훈련 시장을 지배해 왔지만, 추론 시장은 더욱 다양하고 경쟁적인 환경을 제공합니다.
추론이 주목받는 이유
AI 칩 시장에서 추론의 중요성이 커지는 데에는 몇 가지 요인이 작용하고 있습니다.
AI 애플리케이션의 확산: AI는 더 이상 연구실과 기술 대기업에 국한되지 않습니다. 스마트폰과 스마트 홈에서 자율 주행 차량과 의료 진단에 이르기까지 우리 삶의 모든 측면에 빠르게 침투하고 있습니다. 이러한 광범위한 배포는 AI 모델을 실제로 사용하는 프로세스인 추론이 전례 없는 규모로 발생하고 있음을 의미합니다.
엣지 컴퓨팅 (Edge Computing): 엣지 컴퓨팅의 부상은 또 다른 주요 동인입니다. 엣지 컴퓨팅은 데이터를 중앙 집중식 클라우드 서버로 보내는 대신 소스에 더 가깝게 처리하는 것을 포함합니다. 이는 자율 주행 자동차나 산업 자동화와 같이 실시간 응답이 필요한 애플리케이션에 매우 중요합니다. 종종 전력 제약 환경에서 작동하는 엣지 장치는 저전력, 효율적인 추론에 최적화된 칩이 필요합니다.
비용 최적화: AI 모델을 훈련하는 것은 일회성(또는 드문) 비용이지만 추론은 지속적인 운영 비용입니다. AI 배포가 확장됨에 따라 추론 비용이 상당해질 수 있습니다. 이는 에너지 소비와 전반적인 운영 비용을 줄이면서 추론을 보다 효율적으로 수행할 수 있는 칩에 대한 수요를 촉진하고 있습니다.
지연 시간 요구 사항: 많은 AI 애플리케이션, 특히 실시간 상호 작용과 관련된 애플리케이션은 짧은 지연 시간을 요구합니다. 즉, AI 모델이 데이터를 처리하고 응답을 생성하는 데 걸리는 시간이 최소화되어야 합니다. 추론에 최적화된 칩은 이러한 지연 시간을 최소화하여 더 빠르고 반응성이 뛰어난 AI 경험을 가능하게 하도록 설계되었습니다.
AI 모델의 성숙: AI 모델이 더욱 정교해지고 전문화됨에 따라 최적화된 추론 하드웨어에 대한 필요성이 증가합니다. 범용 GPU는 훈련에 탁월하지만 특정, 고도로 조정된 AI 모델을 실행하는 데 가장 효율적인 솔루션이 아닐 수 있습니다.
도전자의 등장: 다양화되는 환경
추론의 중요성이 커지면서 Nvidia의 지배력에 도전하려는 경쟁자들이 몰려들고 있습니다. 이 회사들은 이 급성장하는 시장에서 발판을 마련하기 위해 다양한 전략과 기술을 사용하고 있습니다.
특수 아키텍처를 갖춘 스타트업: 수많은 스타트업이 추론을 위해 특별히 설계된 칩을 개발하고 있습니다. 이러한 칩은 자연어 처리 또는 컴퓨터 비전과 같은 특정 AI 워크로드에 최적화된 새로운 아키텍처를 특징으로 하는 경우가 많습니다. 예를 들어 Graphcore, Cerebras Systems, SambaNova Systems와 같은 회사가 있습니다. 이 회사들은 특수 하드웨어가 특정 추론 작업에서 범용 GPU보다 성능이 뛰어날 수 있다는 아이디어에 베팅하고 있습니다.
FPGA 기반 솔루션: FPGA(Field-Programmable Gate Arrays)는 기존 GPU 및 ASIC(Application-Specific Integrated Circuits)에 대한 유연한 대안을 제공합니다. FPGA는 제조 후 재프로그래밍할 수 있으므로 다양한 AI 모델 및 알고리즘에 적응할 수 있습니다. Xilinx(현재 AMD의 일부) 및 Intel과 같은 회사는 FPGA를 활용하여 적응 가능하고 효율적인 추론 솔루션을 제공하고 있습니다.
ASIC 개발: ASIC는 특정 목적을 위해 제작된 맞춤형 칩입니다. AI의 맥락에서 ASIC는 특정 추론 워크로드에 대해 최대 성능과 효율성을 제공하도록 설계될 수 있습니다. Google의 TPU(Tensor Processing Unit)는 자체 데이터 센터에서 광범위하게 사용되며 훈련 및 추론을 위해 설계된 ASIC의 대표적인 예입니다. 다른 회사들도 추론 시장에서 경쟁 우위를 확보하기 위해 ASIC 개발을 추진하고 있습니다.
AI 제품을 확장하는 기존 칩 제조업체: Intel, AMD, Qualcomm과 같은 기존 칩 제조업체도 가만히 있지 않습니다. 이들은 AI 추론에 최적화된 칩을 포함하도록 제품 포트폴리오를 적극적으로 확장하고 있습니다. 예를 들어, Intel은 CPU 전문 지식을 활용하고 AI 가속기 전문 회사를 인수하여 입지를 강화하고 있습니다. AMD의 Xilinx 인수는 추론을 위한 강력한 FPGA 기반 플랫폼을 제공합니다. 모바일 프로세서의 선두 주자인 Qualcomm은 스마트폰 및 기타 엣지 장치에서 AI 애플리케이션을 구동하기 위해 칩에 AI 가속 기능을 통합하고 있습니다.
자체 칩을 설계하는 클라우드 제공업체: Amazon Web Services(AWS) 및 Google Cloud와 같은 주요 클라우드 제공업체는 추론을 포함한 AI 워크로드를 위한 자체 맞춤형 칩을 점점 더 많이 설계하고 있습니다. 예를 들어, AWS의 Inferentia 칩은 클라우드에서 추론을 가속화하도록 특별히 설계되었습니다. 이러한 추세를 통해 클라우드 제공업체는 특정 요구 사항에 맞게 인프라를 최적화하고 외부 칩 공급업체에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
추론 패권을 위한 경쟁: 주요 고려 사항
AI 추론 시장에서의 경쟁은 단순한 처리 능력에 관한 것만이 아닙니다. 성공을 결정하는 데에는 몇 가지 다른 요소가 중요합니다.
소프트웨어 생태계: 강력한 소프트웨어 생태계는 개발자를 유치하고 특정 칩에 AI 모델을 쉽게 배포할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 병렬 컴퓨팅 플랫폼이자 프로그래밍 모델인 Nvidia의 CUDA 플랫폼은 훈련 시장에서 큰 이점이었습니다. 경쟁업체는 하드웨어를 지원하기 위해 강력한 소프트웨어 도구와 라이브러리를 개발하기 위해 열심히 노력하고 있습니다.
전력 효율성: 앞서 언급했듯이 전력 효율성은 많은 추론 애플리케이션, 특히 엣지에서의 애플리케이션에 매우 중요합니다. 와트당 높은 성능을 제공할 수 있는 칩이 상당한 이점을 갖습니다.
비용: 추론 칩의 비용은 특히 대규모 배포의 경우 주요 고려 사항입니다. 성능을 유지하면서 경쟁력 있는 가격을 제공할 수 있는 회사가 유리한 위치에 있을 것입니다.
확장성: 추론 배포를 효율적으로 확장하는 기능이 중요합니다. 여기에는 개별 칩의 성능뿐만 아니라 클러스터에서 여러 칩을 연결하고 관리하는 기능도 포함됩니다.
유연성 및 프로그래밍 가능성: ASIC는 특정 워크로드에 대해 높은 성능을 제공하지만 GPU 및 FPGA의 유연성이 부족합니다. 진화하는 AI 모델 및 알고리즘에 적응하는 능력은 많은 사용자에게 중요한 고려 사항입니다.
보안: 의료 및 금융과 같이 민감한 애플리케이션에서 AI 사용이 증가함에 따라 보안이 가장 중요해지고 있습니다.
추론의 미래: 다면적인 환경
추론 시장은 상당한 성장과 다양화를 이룰 준비가 되어 있습니다. Nvidia가 훈련 분야에서 그랬던 것처럼 단일 회사가 지배할 가능성은 낮습니다. 대신, 특정 요구 사항과 애플리케이션을 충족하는 다양한 칩 아키텍처와 공급업체가 있는 다면적인 환경을 보게 될 것입니다.
경쟁은 치열해져 혁신을 주도하고 AI로 가능한 것의 한계를 넓힐 것입니다. 이는 궁극적으로 사용자에게 이익이 되어 더 빠르고 효율적이며 저렴한 AI 솔루션으로 이어질 것입니다. 추론의 부상은 Nvidia의 지배력에 도전하는 것뿐만 아니라 AI의 잠재력을 최대한 발휘하고 더 광범위한 애플리케이션과 산업에서 AI를 사용할 수 있도록 하는 것입니다. 앞으로 몇 년은 AI 칩 시장의 이 중요한 부문에 결정적인 시기가 될 것이며, 전 세계적으로 AI가 배포되고 사용되는 방식의 미래를 형성할 것입니다.