실리콘 활용: 인하우스 칩이 미래의 AI를 형성하는 방법

인공지능은 소프트웨어와 마찬가지로 두 가지 기본 구성 요소에 의존합니다. 하나는 인공지능 프로그램으로 종종 모델이라고 부르며, 다른 하나는 이러한 프로그램을 구동하는 컴퓨팅 하드웨어 또는 칩입니다. 지금까지 인공지능 개발에서 모델을 정교화하는 데 중점을 두었으며 하드웨어는 일반적으로 제3자 공급자가 제공하는 표준 구성 요소로 간주되었습니다. 그러나 최근에 이러한 접근 방식이 변경되기 시작했습니다. Google (GOOGL ), Meta, Amazon와 같은 주요 인공지능 회사들은 자체 인공지능 칩을 개발하기 시작했습니다. 인하우스 개발된 맞춤형 인공지능 칩은 인공지능 발전에 새로운 시대를 열어가고 있습니다. 이 기사는 이러한 접근 방식의 변화를 유도하는 이유를 탐구하고, 이 발전하는 분야의 최신 개발을 강조할 것입니다.

인하우스 AI 칩 개발 이유

인하우스 개발된 맞춤형 AI 칩으로의 전환은 여러 중요한 요인에 의해 추진되고 있습니다. 이러한 요인에는 다음이 포함됩니다.

AI 칩의 증가하는 수요

AI 모델을 생성하고 사용하는 것은大量의 데이터를 효과적으로 처리하고 정확한 예측 또는 통찰력을 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원을 요구합니다. 전통적인 컴퓨터 칩은 수천억 개의 데이터 포인트에서 훈련할 때 컴퓨팅 요구를 처리할 수 없습니다. 이 제한은 현대적인 AI 애플리케이션의 높은 성능과 효율성 요구를 충족하기 위해 특별히 설계된 최첨단 AI 칩의 생성으로 이어졌습니다. AI 연구 및 개발이 계속 성장함에 따라 이러한 전문 칩의 수요도 증가하고 있습니다.

Nvidia는 고급 AI 칩의 생산에서 선도적인 회사이며, 경쟁자보다 앞서 있습니다. 그러나 수요가 제조 능력을 크게 초과하여 Nvidia의 AI 칩 대기열이 여러 개월로 연장되었습니다. 이는 수요가 증가함에 따라 지속적으로 증가하는 지연입니다. 또한, Nvidia와 Intel과 같은 주요 선수들이 있는 칩 시장은 칩 생산에 대한 도전을 겪고 있습니다. 이 문제는 타이완 제조업체 TSMC에 대한 의존에서 비롯됩니다. 이 의존은 이러한 고급 칩의 제조를 위한 긴 리드 타임으로 이어집니다.

에너지 효율적이고 지속 가능한 AI 컴퓨팅

현재의 AI 칩은 무거운 컴퓨팅 작업을 위해 설계되었으며, 많은 전력을 소비하고, 상당한 열을 발생시킵니다. 이는 AI 모델의 훈련과 사용에 상당한 환경적 영향을 미칩니다. OpenAI 연구원들은 2012년 이후에 AI 모델을 훈련하는 데 필요한 컴퓨팅 파워가 3.4개월마다 두 배로 증가했으며, 2040년까지 정보 및 통신 기술(ICT) 부문의 배출량이全球 배출량의 14%를 차지할 수 있다고 주목합니다. 또 다른 연구에서는 단일 대규모 언어 모델을 훈련시키는 것이 5대의 자동차 수명 동안의 에너지 소비와 동일한 284,000 kg의 이산화탄소를 배출할 수 있다고 보여주었습니다. 또한, 데이터 센터의 에너지 소비는 2030년까지 28% 증가할 것으로 예상됩니다. 이러한 발견은 AI 개발과 환경 책임 사이의 균형을 맞추는 필요성을 강조합니다. 이에 대응하여 많은 인공지능 회사들은 더 에너지 효율적인 칩을 개발하기 위해 투자하고 있습니다. 이러한 칩은 AI 훈련과 작동을 더 지속 가능하고 환경적으로 친화적이게 만들기 위한 것입니다.

전문 작업을 위한 칩 맞춤화

다른 AI 프로세스는 다양한 컴퓨팅 요구를 가지고 있습니다. 예를 들어, 깊은 학습 모델을 훈련시키는 것은大量의 데이터를 처리하고 복잡한 계산을 빠르게 실행하기 위해 상당한 컴퓨팅 파워와 높은 처리량을 요구합니다. 훈련을 위한 칩은 이러한 작업을 강화하기 위해 최적화되어 있으며, 속도와 효율성을 향상시킵니다. 반면에, 모델이 학습한 지식을 적용하여 예측을 하는 추론 과정에서는 빠른 처리와 최소한의 에너지 사용이 필요합니다. 특히 에지 디바이스와 IoT 디바이스에서 배터리 보존이 중요합니다. 추론을 위한 칩은 성능을 향상시키기 위해 와트당 최적화되어 있으며, 빠른 응답성과 배터리 보존을 обеспеч합니다. 이러한 칩 설계의 전문화는 각 칩을 그 목적에 맞게 조정하여 다양한 디바이스와 애플리케이션에서 성능을 향상시킵니다. 이러한 전문화는 더 강력한 AI 기능을 지원하는 동시에 에너지 효율성과 비용 효율성을 향상시킵니다.

금융 부담 감소

AI 모델 훈련과 작동을 위한 컴퓨팅 비용은 여전히 상당합니다. OpenAI는 2020년부터 Microsoft가 제작한 광대역 컴퓨터를 훈련과 추론 모두에 사용했습니다. GPT-3 모델을 훈련하는 데 OpenAI는 약 1,200만 달러를 지출했으며, GPT-4를 훈련하는 데는 비용이 1억 달러로 증가했습니다. SemiAnalysis의 보고서에 따르면, OpenAI는 ChatGPT를 지원하기 위해 약 3,617개의 HGX A100 서버와 28,936개의 GPU가 필요하며, 이는 쿼리당 약 0.36달러의 비용을 발생시킵니다. 이러한 높은 비용을 고려하여, OpenAI의 CEO인 Sam Altman은 전 세계적으로 AI 칩 생산 시설 네트워크를 구축하기 위해大量의 투자를 모금하려고 합니다.

제어와 혁신의 강화

제3자 AI 칩은 종종 제한을 가지고 있습니다. 이러한 칩을 사용하는 회사들은 자신의 고유한 AI 모델이나 애플리케이션과 완전히 일치하지 않는 표준 솔루션으로 제한될 수 있습니다. 인하우스 칩 개발은 특정 사용 사례에 맞게 맞춤화된 솔루션을 허용합니다. 자율 주행 자동차 또는 모바일 디바이스에 관계없이, 하드웨어를 제어하면 회사들은 자신의 AI 알고리즘을 완전히 활용할 수 있습니다. 맞춤형 칩은 특정 작업을 강화하고, 지연을 줄이고, 전체 성능을 향상시킬 수 있습니다.

최신 AI 칩 개발 동향

이 섹션에서는 Google, Meta, Amazon이 AI 칩 기술을 개발하는 데 있어 최근에 이루어진 발전을 다룹니다.

Google의 Axion 프로세서

Google은 2015년 Tensor Processing Unit (TPU)의 도입 이후로 지속적으로 AI 칩 기술 분야에서 발전을 이루어 왔습니다. 이 기초 위에 구축하여, Google은 최근에 Arm 아키텍처를 기반으로 하는 첫 번째 맞춤형 CPU인 Axion 프로세서를 출시했습니다. 이 프로세서는 데이터 센터와 AI 워크로드를 위해 특별히 설계되었습니다. Axion 프로세서는 CPU 기반의 AI 훈련과 추론의 효율성을 향상시키는 동시에 에너지 효율성을 유지하는 것을 목표로 합니다. 이 발전은 또한 다양한 일반적인 워크로드,包括 웹 및 앱 서버, 컨테이너화된 마이크로 서비스, 오픈 소스 데이터베이스, 인메모리 캐시, 데이터 분석 엔진, 미디어 처리 등에서 성능을 향상시킵니다.

Meta의 MTIA

Meta는 AI 칩 기술 분야에서 발전을 이루어 나가고 있습니다. 특히, Meta Training and Inference Accelerator (MTIA)를 개발하여 훈련과 추론 과정을 더욱 효율적으로 만들었습니다. 이 기술은 랭킹 및 추천 알고리즘을 위한 훈련과 추론을 강화하기 위해 설계되었습니다. Meta는 최근에 MTIA가 GPU를 넘어서서 AI 인프라를 강화하기 위한 전략의 핵심 부분임을 강조했습니다. 초기에 2025년에 출시될 예정이었지만, Meta는 이미 MTIA의 두 버전을 생산에 투입하여 칩 개발 계획을 더 빠르게 진행하고 있습니다. 현재 MTIA는 특정 유형의 알고리즘을 위한 훈련에 중점을 두고 있지만, Meta는 생성적인 AI, 즉 Llama 언어 모델과 같은 모델을 위한 훈련에도 MTIA를 확장할 계획입니다.

Amazon의 Trainium과 Inferentia

Amazon은 2013년에 맞춤형 Nitro 칩을 도입한 이후로 AI 칩 개발을 크게 확장했습니다.最近, Amazon은 두 가지 혁신적인 AI 칩, Trainium과 Inferentia를 공개했습니다. Trainium은 AI 모델 훈련을 강화하기 위해 설계되었으며, EC2 UltraClusters에 통합될 예정입니다. 이러한 클러스터는 100,000개의 칩을 호스팅할 수 있으며, 기초 모델과 대규모 언어 모델을 에너지 효율적으로 훈련시키기 위해 최적화되었습니다. 반면에, Inferentia는 추론 작업을 위한 것으로, AI 모델이 실제로 적용되는 경우에 중점을 두어 지연을 줄이고 비용을 절감하기 위해 설계되었습니다.

결론

Google, Microsoft (MSFT ), Amazon와 같은 주요 회사들이 인하우스 개발된 맞춤형 AI 칩으로의 전환은 인공지능 기술의 계산需求을 해결하기 위한 전략적인 변화를 반영합니다. 이 추세는 효율적으로 AI 모델을 지원하기 위해 특별히 설계된 솔루션이 필요함을 강조합니다. AI 칩의 수요가 계속 증가함에 따라, Nvidia와 같은 산업 리더들은 시장 가치의 상당한 증가를 볼 것입니다. 이는 맞춤형 칩이 인공지능 혁신을 발전시키는 데 핵심적인 역할을 함을 강조합니다. 이러한 회사들은 자신의 칩을 개발함으로써, 자신의 AI 시스템의 성능과 효율성을 향상시키는 동시에, 더 지속 가능하고 비용 효율적인 미래를 촉진하고 있습니다. 이 발전은 산업에서 새로운 표준을 설정하며, 빠르게 변화하는 글로벌 시장에서 기술적인 진보와 경쟁 우위를 창출하고 있습니다.