AI 산업이 새로운 애플리케이션과 분야로 확장됨에 따라 AI 가속기는 AI 애플리케이션을 대규모로 개발하기 위해 필요한 높은 데이터 처리 속도를 확보하는 데 매우 중요합니다.

딥 러닝을 가속화하기 위한 GPU, 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이(FPGA) 및 애플리케이션별 집적 회로(ASIC) 등의 AI 가속기가 없다면 ChatGPT와 같은 AI의 혁신은 훨씬 더 오래 걸리고 비용도 많이 들 것입니다. AI 가속기는 Apple, Google, IBM, Intel, Microsoft를 포함한 세계 유수의 기업에서 널리 사용되고 있습니다.

빠르게 변화하는 AI 기술 업계에서 속도와 확장성이 매우 중요해지면서 AI 가속기는 기업이 대규모로 혁신하고 새로운 AI 애플리케이션을 더 빨리 시장에 출시하는 데 반드시 필요한 존재가 되었습니다. AI 가속기는 속도, 효율성, 설계라는 세 가지 중요한 측면에서 구형 가속기보다 우수합니다.

속도

AI 가속기는 시스템 지연을 측정하는 단위인 지연 시간이 획기적으로 낮아 기존 CPU보다 훨씬 빠릅니다. 몇 초, 심지어 몇 밀리초의 지연도 위험할 수 있는 의료 및 자율 주행 차량 분야의 AI 애플리케이션 개발에서 짧은 지연 시간은 특히 중요합니다.

효율성

AI 가속기는 다른 표준 컴퓨팅 시스템보다 100배에서 1,000배 더 효율적일 수 있습니다. 데이터 센터에 사용되는 대형 AI 가속기 칩과 엣지 장치에 일반적으로 사용되는 소형 가속기 칩은 모두 기존 제품보다 전력을 덜 소모하고 발열량도 적습니다.  

설계

AI 가속기는 이기종 아키텍처라고 하는 기능을 갖추고 있어 여러 프로세서가 별도의 작업을 지원할 수 있으며, 이를 통해 컴퓨팅 성능을 AI 애플리케이션에 필요한 수준으로 향상시킬 수 있습니다. 

AI 가속기는 AI 기술을 적용하는 데 매우 중요하지만, 업계가 직면한 과제를 곧 해결하지 않으면 혁신에 방해가 될 수 있습니다.

대부분의 AI 가속기는 대만에서만 독점적으로 제조됩니다.

전 세계 반도체의 60%, 첨단 칩(AI 가속기 포함)의 90%가 대만에서 제조됩니다. 또한 세계 최대의 AI 하드웨어 및 소프트웨어 회사인 Nvidia는 AI 가속기에 대해 거의 전적으로 Taiwan Semiconductor Manufacturing Corporation(TSMC)라는 단일 회사에 의존하고 있습니다. 

AI 모델은 AI 가속기 설계보다 빠르게 발전하고 있습니다.

현재 가장 강력한 AI 모델은 많은 AI 가속기가 처리할 수 있는 것보다 더 많은 컴퓨팅 능력을 필요로 하며, 칩 설계의 혁신 속도가 AI 모델의 혁신 속도를 따라잡지 못하고 있습니다.

기업들은 효율성을 높이기 위해 인메모리 컴퓨팅, AI 알고리즘으로 강화된 성능 및 제작과 같은 영역을 모색하고 있지만, AI 기반 애플리케이션의 컴퓨팅 수요 증가만큼 빠르게 움직이지는 못하고 있습니다. 

AI 가속기는 크기가 허용하는 것보다 더 많은 전력을 필요로 합니다

AI 가속기는 대부분 밀리미터 단위로 측정될 정도로 크기가 작고, 세계에서 가장 큰 가속기는 아이패드 크기에 불과하기 때문에 이렇게 작은 공간에 전력을 공급하는 데 필요한 에너지의 양을 조절하기가 어렵습니다. 최근 몇 년 동안 AI 워크로드의 컴퓨팅 수요가 증가함에 따라 이 문제는 점점 더 어려워지고 있습니다. AI 가속기의 기반이 되는 전력 공급 네트워크(PDN) 아키텍처에서 빠른 시일 내에 발전이 이루어져야 하며, 그렇지 않으면 성능에 영향을 미치기 시작할 것입니다. 

AI 가속기는 고유한 설계와 특수 하드웨어로 인해 이전 모델에 비해 AI 처리 성능을 크게 향상시킵니다. 특수 제작된 기능을 사용하면 복잡한 AI 알고리즘을 범용 칩보다 훨씬 빠른 속도로 해결할 수 있습니다.

AI 가속기는 일반적으로 실리콘과 같은 반도체 소재와 전자 회로에 연결된 트랜지스터로 만들어집니다. 재료를 통과하는 전류가 켜지고 꺼지면서 디지털 장치에서 읽을 수 있는 신호를 생성합니다. 고급 가속기에서는 신호가 초당 수십억 번 켜지고 꺼지므로 회로가 이진 코드를 사용하여 복잡한 계산을 해결할 수 있습니다.

일부 AI 가속기는 특정 목적을 위해 설계된 반면 다른 가속기는 보다 일반적인 기능을 가지고 있습니다. 예를 들어 NPU는 딥 러닝을 위해 특별히 설계된 AI 가속기이고 GPU는 비디오 및 이미지 처리를 위해 설계된–AI 가속기입니다.

주로 고급 알고리즘을 해결하는 작업을 수행하는 AI 가속기의 성능은 머신 러닝(ML), 딥 러닝, 심층 신경망 문제 등 다양한 AI 관련 작업에서 매우 중요합니다.

주로 병렬 처리를 통해 컴퓨팅 리소스를 배포하는 고유한 방식, 고유한 메모리 아키텍처 및 정밀도 감소로 알려진 기능 덕분에 많은 알고리즘을 한 번에 빠르고 정확하게 해결할 수 있습니다.

오늘날 가장 발전된 AI 가속기는 크고 복잡한 문제를 더 작은 문제로 나눠 동시에 해결함으로써 속도를 기하급수적으로 높이도록 설계되었습니다.

병렬 처리

병렬 처리라고 알려진 작업인 많은 계산을 한 번에 수행하는 기능만큼 AI 가속기의 성능을 향상시키는 기능은 없습니다. 다른 칩과 달리 AI 가속기는 이전에는 몇 시간, 심지어 며칠이 걸리던 작업을 몇 분, 몇 초, 심지어 밀리초 만에 완료할 수 있습니다.

이러한 기능 덕분에 AI 가속기는 엣지 컴퓨팅과 같은 실시간 데이터 처리에 의존하는 AI 기술에 없어서는 안 될 필수 요소가 되었습니다. ML 및 딥 러닝 프로세스에는 복잡한 알고리즘이 많이 포함되어 있기 때문  AI 가속기는 기술과 애플리케이션이 모두 발전하는 데 매우 중요합니다.

AI 학습의 정밀도 감소

AI 가속기는 전력을 절약하기 위해 정밀도 감소 연이라는 기능을 사용할 수 있습니다. 신경망은 범용 칩이 사용하는 32비트 대신 16비트 또는 8비트 부동 소수점 숫자를 사용하여 여전히 높은 기능을 발휘합니다. 즉, 정확도를 유지하면서 더 낮은 에너지 소비로 더 빠른 처리 속도를 달성할 수 있습니다.

메모리 계층 구조

AI 가속기에서 데이터가 한 곳에서 다른 곳으로 이동하는 방식은 AI 워크로드를 최적화하는 데 매우 중요합니다. AI 가속기는 범용 칩과는 다른 메모리 아키텍처를 사용하기 때문에 지연 시간을 줄이고 처리량을 향상시킬 수 있습니다. 온칩 캐시 및 고대역폭 메모리를 비롯한 이러한 특수 설계 기능은 고성능 AI 워크로드에 필요한 대규모 데이터 세트의 처리 속도를 높이는 데 반드시 필요합니다.

AI 가속기는 기능에 따라 데이터 센터용 AI 가속기와 엣지 컴퓨팅 프레임워크용 AI 가속기의 두 가지 아키텍처로 나뉩니다. 데이터센터 AI 가속기에는 딥 러닝 시스템을 위해 Cerebras에서 구축한 웨이퍼 스케일 엔진(WSE)과 같이 확장성이 뛰어난 아키텍처와 대형 칩이 필요하며, 엣지 컴퓨팅 에코시스템용으로 구축된 AI 가속기는 에너지 효율성과 실시간에 가까운 결과를 제공하는 기능에 더 중점을 둡니다.

웨이퍼 스케일 통합

웨이퍼 스케일 통합(WSI)은 비용을 절감하고 딥 러닝 모델의 성능을 가속화하기 위해 초대형 AI 칩 네트워크를 하나의 '슈퍼' 칩으로 구축하는 프로세스입니다. 가장 인기 있는 웨이퍼 스케일 통합은 Cerebras에서 생산하고 현재 세계에서 가장 빠른 AI 가속기인 TSMC의 5nm 공정으로 구축한 WSE-3 칩 네트워크입니다.

NPU

신경 처리 장치(NPU)는 딥 러닝 및 신경망과 이러한 워크로드에 고유한 데이터 처리 요구 사항을 위한 AI 가속기입니다. NPU는 다른 칩보다 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. ChatGPT와 같은 인기 있는 AI 및 ML 애플리케이션의 기반이 되는 신경망 및 이미지 인식과 같은 머신 러닝과 관련된 광범위한 AI 작업을 수행할 수 있습니다.

GPU

컴퓨터 그래픽 및 이미지 처리 성능을 향상시키기 위해 만들어진 전자 회로인 GPU는 비디오 카드, 마더보드, 휴대폰 등 다양한 장치에 사용됩니다. 그러나 병렬 처리 기능으로 인해 AI 모델 학습에도 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 인기 있는 한 가지 방법은 많은 GPU를 단일 AI 시스템에 연결하여 해당 시스템의 처리 능력을 높이는 것입니다.

필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)

FPGA는 특정 목적에 맞게 재프로그래밍할 수 있는 전문 지식에 의존하는 고도로 사용자 정의 가능한 AI 가속기입니다. 다른 AI 가속기와 달리 FPGA는 특정 기능에 적합한 고유한 설계를 가지고 있으며, 실시간 데이터 처리와 관련이 있는 경우가 많습니다. FPGA는 하드웨어 수준에서 재프로그래밍이 가능하므로 더 높은 수준의 사용자 정의가 가능합니다. 일반적인 FPGA 애플리케이션에는 항공우주, 사물인터넷(IoT) 및 무선 네트워킹이 포함됩니다.

애플리케이션별 집적 회로(ASIC)

ASIC은 특정 목적이나 워크로드를 염두에 두고 설계된 AI 가속기로, Cerebras에서 생산한 WSE-3 ASIC 가속기의 경우 딥 러닝과 같은 특정 목적을 위해 설계되었습니다. FPGA와 달리 ASIC은 재프로그래밍할 수 없지만, 단일 목적으로 제작되었기 때문에 일반적으로 다른 범용 가속기보다 성능이 뛰어납니다. 한 예로는 구글의 텐서 처리 장치(TPU)는 구글의 자체 TensorFlow 소프트웨어를 사용하여 신경망 네트워크 머신 러닝을 위해 개발된 것입니다.