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'삼성전자 네이버에 자체 개발한 인공지능 AI 가속기 (AI Accelerator) 마하 1 납품' 소식이 오늘 경제 뉴스에 계속 나오고 있는데 AI 가속기란 무엇이고 원리 및 종류는 어떤 게 있는지, 또 삼성전자가 발표한 마하 1에 대한 간단한 정보를 알아보겠습니다.
AI 가속기란?
AI 가속기란 인공지능 작업을 효율적으로 처리하기 위해 설계된 특수 하드웨어입니다.
대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 해 주며, 기존의 중앙처리장치(CPU)보다 AI 작업에서 더 높은 성능을 발휘합니다.
AI 가속기는 크게 AI 학습(데이터를 사용하여 모델을 교육하는 과정)과 AI 추론(학습된 모델을 사용하여 결론을 도출하는 과정) 작업에 사용됩니다.
AI 가속기 원리 및 종류
AI 가속기 원리
AI 가속기는 크게 인공지능 작업에 필요한 두 가지 주요 작업인 학습과 추론에 사용됩니다.
학습 과정에서는 대규모의 데이터 세트를 사용하여 모델을 훈련시키고, 추론 과정에서는 훈련된 모델을 사용해서 새로운 데이터에 대한 예측이나 분석을 수행하게 됩니다.
AI 가속기 원리는 이러한 훈련과 추론 작업을 병렬 처리 방식으로 수행함으로써, 인공지능 작업에 있어서 기존의 CPU만 사용했을 때보다 훨씬 빠른 속도와 높은 효율성을 달성할 수 있습니다.
특히, NPU와 같은 AI 가속기는 뉴런과 시냅스를 사용하는 인간의 뇌를 모방하여 설계되었기 때문에, AI 알고리즘을 더 자연스럽고 효율적으로 처리할 수 있다고 알려져 있습니다.
이러한 AI 가속기는 AI 애플리케이션의 성능을 크게 향상하고, 더 복잡하고 정교한 작업을 가능하게 해주고 있습니다.
AI 가속기 종류
1. GPU (Graphics Processing Unit)
GPU는 원래 그래픽 처리를 목적으로 만들어졌지만, 그 구조가 대량의 데이터를 병렬로 빠르게 처리할 수 있기 때문에 AI 계산에도 매우 유용하여 많은 분야에서 AI 가속기로 사용되고 있습니다.
☞ 장점 : 대규모의 데이터 세트를 사용하는 딥러닝과 같은 작업에 적합하며, 빠른 속도로 많은 양의 연산을 처리할 수 있습니다.
☞ 단점 : 고가이며 전력 소모가 큽니다.
2. FPGA (Field-Programmable Gate Array)
FPGA는 사용자가 특정 작업에 맞게 프로그래밍할 수 있는 칩입니다. 따라서 매우 유연성이 있으며 특정 AI 작업을 위해 맞춤 설정할 수 있습니다.
☞ 장점 : 특정 작업에 대해 최적화할 수 있기 때문에 해당 작업을 매우 효율적으로 처리할 수 있습니다.
☞ 단점 : 작업에 맞도록 프로그래밍하는 데 매우 전문 지식이 필요하며, 재구성하는 데 시간 또한 매우 많이 걸릴 수 있습니다.
3. ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)
ASIC은 특정 목적을 위해 처음부터 설계된 칩입니다. 특정 AI 알고리즘을 실행하는 데 가장 최적화될 수 있습니다.
☞ 장점 : 매우 효율적이며 에너지 소비가 낮습니다.
☞ 단점 : 한 번 설계하면 변경할 수 없기 때문에, 다른 작업에는 거의 사용할 수 없습니다.
4. NPU (Neural Processing Unit)
NPU는 신경망 연산에 특화된 AI 가속기입니다. NPU는 인간의 뇌가 정보를 처리하는 방식을 모방하여 설계되었습니다.
☞ 장점 : 인간의 뇌 구조를 모방하여 설계되어 데이터를 병렬로 처리할 수 있어 이미지 인식이나 자연어 처리 등 복잡한 AI 작업을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.
☞ 단점 : 일반적으로 고가이며, 특정 유형의 AI 작업에만 적합합니다.
5. PIM (Processor In Memory)
PIM 기술은 D램 메모리에 연산 기능을 추가한 반도체로, 데이터를 CPU나 GPU로 전송하는 대신, 메모리 자체에서 데이터를 처리할 수 있습니다.
☞ 장점 : 데이터 전송에 따른 지연 시간을 줄여주고, 전력 소모를 줄여줍니다.
☞ 단점: 아직 연구 개발 단계에 있어, 널리 사용되고 있지는 않습니다.
HBM이란?
HBM(High Bandwidth Memory)은 AI 가속기의 구성 요소 중 하나로, 직접적인 AI 가속기의 종류는 아닙니다.
HBM은 AI 가속기 내에서 데이터를 빠르게 전송하기 위한 고성능 메모리 기술입니다.
HBM이 AI 가속기 종류에 들어가지 않는 이유는, HBM이 가속기의 성능을 향상하는 역할을 하지만, 자체적으로 AI 연산을 수행하는 하드웨어가 아니기 때문입니다.
삼성전자 마하 1 소개
마하 1은 삼성전자가 자체 개발 중인 AI 가속기로, AI 학습 및 추론에 특화된 반도체 패키지입니다.
이번 주주총회에서 최초 발표되었으며, 어제 네이버에 20만 개(1조 원 규모)가 납품될 예정으로 기사가 나왔지만 아직 정확한 사양은 알기가 어렵습니다.
현재까지 나온 기사 등을 종합하면 아래와 같습니다.
마하 1은 엔비디아의 AI 가속기(H200, H100 등) 대안으로 네이버 AI 추론용 서버에 투입될 계획입니다.
엔비디아 제품과 달리, 마하 1은 저전력(LP) D램을 사용하며, 데이터 막힘 현상이 적고 전력 효율이 높은 것이 특징이라고 합니다.
또한 데이터 병목 현상을 최소화하며, 전력 효율을 기존 대비 8배 향상해 준다고 합니다.
가격 면에서도 엔비디아 제품의 10분의 1 수준으로 저렴하게 책정될 것으로 예상되고 있습니다.
