[생글기자 코너] AI 경쟁력의 핵심, GPGPU 성능에 있다

AI의 딥 러닝에도 그래픽 카드가 중요한 역할을 한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 모두 딥 러닝의 결과물이다. 이미지와 음성 인식, 텍스트 생성에서 인간 수준의 성능을 보여주고 있다.

초기 그래픽카드의 역할은 메모리의 이미지를 디스플레이로 옮기는 단순한 일이었다. 그러나 컴퓨터가 발전하면서 그래픽카드는 3D 이미지를 실시간으로 연산해 화면에 옮길 수 있게 됐고, 최근 인공지능(AI) 발달과 함께 더욱 중요한 장치가 됐다.

그래픽카드는 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 3D 모델링 등에서 그래픽을 처리하는 데 쓰인다. AI의 딥 러닝에도 그래픽카드가 중요한 역할을 한다. 챗GPT를 비롯한 생성형 AI는 모두 딥 러닝의 결과물이다. 딥 러닝을 통해 AI는 이미지 인식, 음성인식, 텍스트 생성 등 다양한 분야에서 인간 수준의 성능을 보여주고 있다.

딥 러닝의 연산 방식은 그래픽카드와 유사하다. 그래픽카드는 병렬 계산에 특화돼 복잡한 계산을 단순한 연산으로 나타낸다. 딥 러닝은 이런 단순 연산을 계속 반복한다. 딥 러닝과 그래픽카드를 융합해 만들어진 기술이 ‘GPGPU(General-Purpose computing on GPU)’다. GPGPU는 그래픽처리장치(GPU)를 그래픽 처리만이 아니라 범용적 연산에 활용하는 것이다.

엔비디아는 2007년 CUDA라는 플랫폼을 개발해 이 시장을 독점했다. 한발 앞선 투자를 통해 개발자들이 유입되며 선점 효과를 누렸다. AMD가 2016년에 내놓은 ROCm도 GPGPU 플랫폼이다. 구글, 아마존, 메타 같은 기업도 AI 전용 칩을 만들어 이 시장에 진입하려 하고 있다. 한국 기업 중에서는 퓨리오사AI, 딥엑스(DeepX), 하이퍼엑셀 등이 AI 반도체 시장에서 경쟁하고 있다.

이건영 생글기자(대전대신고 2학년)