실리콘 활용: 사내 칩이 AI의 미래를 형성하는 방법

다른 소프트웨어와 마찬가지로 인공 지능은 두 가지 기본 구성 요소, 즉 종종 모델이라고 불리는 AI 프로그램과 이러한 프로그램을 구동하는 계산 하드웨어 또는 칩에 의존합니다. 지금까지 AI 개발의 초점은 모델을 개선하는 것이었고, 하드웨어는 일반적으로 제3자 공급업체가 제공하는 표준 구성 요소로 간주되었습니다. 그러나 최근 이러한 접근 방식이 바뀌기 시작했습니다. 구글, 메타, 아마존 등 주요 AI 기업들이 자체 AI 칩 개발에 나섰다. 맞춤형 AI 칩의 자체 개발은 AI 발전의 새로운 시대를 예고하고 있습니다. 이 기사에서는 이러한 접근 방식의 변화 이면에 있는 이유를 살펴보고 진화하는 이 분야의 최신 개발 사항을 강조할 것입니다.

AI 칩을 자체 개발하는 이유는 무엇입니까?

맞춤형 AI 칩의 자체 개발로의 전환은 다음과 같은 몇 가지 중요한 요소에 의해 주도되고 있습니다.  

AI 칩 수요 증가

AI 모델을 생성하고 사용하려면 대량의 데이터를 효과적으로 처리하고 정확한 예측이나 통찰력을 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 기존 컴퓨터 칩은 수조 개의 데이터 포인트를 훈련할 때 계산 요구 사항을 처리할 수 없습니다. 이러한 제한으로 인해 최신 AI 애플리케이션의 고성능 및 효율성 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 최첨단 AI 칩이 탄생했습니다. AI 연구 및 개발이 계속 증가함에 따라 이러한 특수 칩에 대한 수요도 증가하고 있습니다.

첨단 AI 칩 생산의 선두주자이자 경쟁사보다 훨씬 앞서 있는 Nvidia는 수요가 제조 능력을 크게 초과함에 따라 어려움에 직면해 있습니다. 이러한 상황으로 인해 Nvidia 대기자 명단의 AI 칩은 몇 달로 연장되는데, AI 칩에 대한 수요가 급증함에 따라 지연 시간도 계속 늘어나고 있습니다. 더욱이 Nvidia, Intel과 같은 주요 업체가 포함된 칩 시장은 칩 생산에 어려움을 겪고 있습니다. 이것 발행물 이는 칩 조립을 대만 제조업체 TSMC에 의존하기 때문입니다. 단일 제조업체에 대한 의존으로 인해 이러한 고급 칩을 제조하는 데 리드 타임이 길어집니다.

AI 컴퓨팅을 에너지 효율적이고 지속 가능하게 만들기

과도한 계산 작업을 위해 설계된 현재 세대의 AI 칩은 다음과 같은 경향이 있습니다. 많은 힘을 소비하다, 상당한 열을 발생시킵니다. 이로 인해 AI 모델 훈련 및 사용이 환경에 상당한 영향을 미쳤습니다. OpenAI 연구원 참고: 2012년 이후 고급 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 성능은 3.4개월마다 두 배로 증가했으며, 이는 2040년까지 정보통신기술(ICT) 부문의 배출량이 전 세계 배출량의 14%를 차지할 수 있음을 시사합니다. 또 다른 연구 보여 하나의 대규모 훈련을 하는 것입니다. 언어 모델 최대 284,000kg의 CO2를 배출할 수 있으며, 이는 자동차 XNUMX대가 평생 동안 소비하는 에너지에 해당합니다. 더욱이 그것은 예상 데이터센터의 에너지 소비는 28 % 성장 이러한 연구 결과는 AI 개발과 환경적 책임 사이의 균형을 유지해야 할 필요성을 강조합니다. 이에 대응하여 많은 AI 회사는 이제 AI 교육 및 운영을 보다 지속 가능하고 환경 친화적으로 만드는 것을 목표로 보다 에너지 효율적인 칩 개발에 투자하고 있습니다.

특수 작업을 위한 칩 맞춤화

AI 프로세스마다 계산 요구 사항이 다릅니다. 예를 들어, 딥 러닝 모델을 교육하려면 대규모 데이터 세트를 처리하고 복잡한 계산을 빠르게 실행하기 위해 상당한 계산 능력과 높은 처리량이 필요합니다. 훈련용으로 설계된 칩은 이러한 작업을 향상시켜 속도와 효율성을 향상시키도록 최적화되었습니다. 반면, 모델이 학습된 지식을 적용하여 예측을 수행하는 추론 프로세스는 특히 스마트폰 및 IoT 장치와 같은 엣지 장치에서 최소한의 에너지 사용으로 빠른 처리가 필요합니다. 추론용 칩은 와트당 성능을 최적화하도록 설계되어 즉각적인 응답성과 배터리 절약을 보장합니다. 훈련 및 추론 작업을 위한 칩 설계의 특정 맞춤화를 통해 각 칩을 의도된 역할에 맞게 정밀하게 조정하여 다양한 장치 및 애플리케이션 전반에서 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 종류의 전문화는 보다 강력한 AI 기능을 지원할 뿐만 아니라 더 큰 에너지 효율성과 비용 효율성을 광범위하게 촉진합니다.

재정적 부담 감소

AI 모델 훈련 및 운영을 위한 컴퓨팅의 재정적 부담은 여전히 ​​상당합니다. 예를 들어 OpenAI는 2020년부터 교육과 추론을 위해 Microsoft가 만든 광범위한 슈퍼컴퓨터를 사용합니다. OpenAI의 GPT-12 모델을 교육하는 데 약 3만 달러가 소요되었으며 비용은 다음과 같이 급증했습니다. $ 100 만 GPT-4 훈련을 위해. 에 따르면 신고 SemiAnalytics에 따르면 OpenAI는 ChatGPT를 지원하기 위해 약 3,617개의 HGX A100 서버, 총 28,936개의 GPU가 필요하므로 쿼리당 평균 비용은 약 $0.36입니다. 블룸버그에 따르면 이러한 높은 비용을 염두에 두고 OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 AI 칩 생산 시설의 전세계 네트워크를 구축하기 위해 상당한 투자를 모색하고 있는 것으로 알려졌습니다. 신고.

제어 및 혁신 활용

타사 AI 칩에는 종종 제한 사항이 있습니다. 이러한 칩에 의존하는 기업은 고유한 AI 모델이나 애플리케이션과 완전히 일치하지 않는 기성 솔루션으로 인해 제약을 받을 수 있습니다. 자체 칩 개발을 통해 특정 사용 사례에 맞게 맞춤화할 수 있습니다. 자율주행차든 모바일 기기든 하드웨어를 제어하면 기업은 AI 알고리즘을 최대한 활용할 수 있습니다. 맞춤형 칩은 특정 작업을 향상시키고 대기 시간을 줄이며 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.

AI 칩 개발의 최신 발전

이 섹션에서는 Google, Meta, Amazon이 AI 칩 기술 구축에 있어 이룬 최신 진전을 살펴봅니다.

Google의 Axion 프로세서

구글은 AI 칩 기술 분야에서 AI 칩 출시 이후 꾸준히 발전해 왔다. 텐서 처리 장치(TPU) 2015년. 이러한 기반을 바탕으로 Google은 최근 액시온 프로세서, 데이터 센터 및 AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 최초의 맞춤형 CPU입니다. 이 프로세서는 효율성과 컴팩트한 디자인으로 유명한 Arm 아키텍처를 기반으로 합니다. Axion 프로세서는 에너지 효율성을 유지하면서 CPU 기반 AI 훈련 및 추론의 효율성을 높이는 것을 목표로 합니다. 또한 이러한 발전은 웹 및 앱 서버, 컨테이너화된 마이크로서비스, 오픈 소스 데이터베이스, 인 메모리 캐시, 데이터 분석 엔진, 미디어 처리 등을 포함한 다양한 범용 워크로드의 성능이 크게 향상되었음을 나타냅니다.

메타의 MTIA

메타는 AI칩 기술을 앞세워 MTIA(메타 훈련 및 추론 가속기). 이 도구는 특히 순위 지정 및 추천 알고리즘에 대한 훈련 및 추론 프로세스의 효율성을 높이기 위해 설계되었습니다. 최근 Meta는 MTIA가 GPU를 넘어 AI 인프라를 강화하기 위한 전략의 핵심 부분임을 설명했습니다. 2025년에 처음 출시될 예정인 Meta는 이미 MTIA의 두 버전을 모두 생산에 투입하여 칩 개발 계획에서 더 빠른 속도를 보여주었습니다. MTIA는 현재 특정 유형의 알고리즘 훈련에 초점을 맞추고 있지만 Meta는 다음과 같은 생성 AI 훈련을 포함하도록 사용 범위를 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다. 라마 언어 모델.

아마존의 Trainium과 Inferentia

커스텀을 도입한 이후로 니트로 칩 2013년 아마존은 AI 칩 개발을 대폭 확대했습니다. 회사는 최근 두 가지 혁신적인 AI 칩을 공개했습니다. 트레니움 그리고 추론. Trainium은 AI 모델 훈련을 향상시키기 위해 특별히 설계되었으며, EC2 울트라클러스터. 최대 100,000개의 칩을 호스팅할 수 있는 이러한 클러스터는 에너지 효율적인 방식으로 기본 모델 및 대규모 언어 모델을 교육하는 데 최적화되어 있습니다. 반면 Inferentia는 AI 모델이 적극적으로 적용되는 추론 작업에 맞춰져 있으며, AI 기반 서비스와 상호 작용하는 수백만 명의 사용자 요구 사항을 더 잘 충족하기 위해 추론 중 지연 시간과 비용을 줄이는 데 중점을 두고 있습니다.

히프 라인

Google, Microsoft, Amazon과 같은 주요 기업이 맞춤형 AI 칩을 자체 개발하려는 움직임은 증가하는 AI 기술의 컴퓨팅 요구 사항을 해결하기 위한 전략적 변화를 반영합니다. 이러한 추세는 AI 모델을 효율적으로 지원하고 이러한 고급 시스템의 고유한 요구 사항을 충족하도록 특별히 맞춤화된 솔루션의 필요성을 강조합니다. AI 칩에 대한 수요가 계속 증가함에 따라 Nvidia와 같은 업계 리더는 시장 가치가 크게 상승하여 AI 혁신을 발전시키는 데 맞춤형 칩이 수행하는 중요한 역할을 강조할 가능성이 높습니다. 이들 거대 기술 기업은 자체 칩을 제작함으로써 AI 시스템의 성능과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 보다 지속 가능하고 비용 효율적인 미래를 촉진하고 있습니다. 이러한 진화는 업계의 새로운 표준을 설정하고 빠르게 변화하는 글로벌 시장에서 기술 발전과 경쟁 우위를 주도하고 있습니다.