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AI 모델이 많은 GPU를 사용하는 이유는?

기사 분량: 2134자, 6분 소요
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최지환IT
AI 모델 학습을 위해 GPU 서버가 가득한 데이터센터를 관리하는 엔지니어를 표현한 AI 일러스트
AI 모델 학습을 위해 GPU 서버가 가득한 데이터센터를 관리하는 엔지니어를 표현한 AI 일러스트

수십억 파라미터와 대규모 데이터가 만든 연산 압박, GPU 병렬 구조가 해법으로 떠오르다

인공지능 산업에서 GPU 확보 경쟁이 치열해지고 있다. 대형 인공지능 모델이 등장하면서 연산 수요가 급격히 증가했기 때문이다. 모델을 학습하는 과정에서 수십억 개 파라미터가 반복적으로 계산된다. 이 계산을 처리하는 능력이 인공지능 개발 속도를 좌우한다.

인공지능 모델은 데이터를 입력받아 수식 계산을 반복한다. 계산 결과를 바탕으로 가중치라 불리는 파라미터를 수정한다. 이 과정이 수백만 번 이상 반복된다. 파라미터는 모델이 문제를 해결하는 방식을 결정하는 값이다. 값이 조금만 달라져도 결과가 달라진다. 많은 계산이 필요한 이유다.

딥러닝 모델은 행렬 연산을 중심으로 작동한다. 행렬은 숫자를 표 형태로 배열한 수학 구조다. 신경망에서 입력 데이터는 벡터나 행렬 형태로 변환된다. 가중치 역시 행렬로 표현된다. 모델은 두 행렬을 곱하거나 더하는 방식으로 결과를 만든다. 이 계산이 수천 층의 신경망에서 반복된다.

행렬 연산은 규모가 커질수록 계산량이 급격히 늘어난다. 예를 들어 수천 개 차원을 가진 행렬을 곱할 경우 수백만 번 이상의 곱셈과 덧셈이 필요하다. 대형 언어 모델은 이런 계산을 동시에 수없이 수행한다. CPU만으로 처리하면 학습 시간이 길어진다. 수주에서 수개월이 걸릴 수 있다.

GPU는 이 문제를 해결하기 위해 사용된다. GPU는 그래픽 처리 장치라는 의미의 Graphics Processing Unit 약어다. 원래는 3차원 그래픽을 계산하기 위해 만들어졌다. 화면에 수많은 픽셀을 동시에 계산해야 하는 작업에 맞춰 설계되었다. 이 구조가 인공지능 계산과 잘 맞는다.

CPU는 중앙 처리 장치라는 의미의 Central Processing Unit 약어다. CPU는 복잡한 작업을 순차적으로 처리하는 데 강점이 있다. 코어 수는 상대적으로 적다. 반면 GPU는 수천 개 연산 코어를 포함한다. 동일한 계산을 여러 데이터에 동시에 적용할 수 있다. 이를 병렬 처리라 부른다.

딥러닝 연산은 같은 계산을 반복 적용하는 경우가 많다. 입력 데이터만 달라질 뿐 계산 방식은 동일하다. GPU는 이 구조에서 높은 효율을 보인다. 수천 개 코어가 동시에 행렬 연산을 수행한다. 학습 속도가 크게 빨라진다.

모델 규모 확대도 GPU 수요 증가를 부른다. 대형 언어 모델은 수십억에서 수천억 개 파라미터를 가진다. 파라미터 수가 늘어나면 계산량도 함께 증가한다. 연산량 증가는 기하급수적이다. 단일 GPU로는 감당하기 어렵다. 여러 장치를 동시에 사용하는 구조가 필요하다.

이 방식은 분산 학습이라 불린다. 모델을 여러 장치에 나눠 계산하거나 데이터를 나눠 처리한다. 데이터 병렬 학습은 같은 모델을 여러 GPU에 복제한 뒤 서로 다른 데이터를 계산하게 한다. 모델 병렬 학습은 모델 자체를 여러 장치에 나눠 배치한다. 두 방식은 대형 모델 학습에서 널리 사용된다.

데이터 규모 역시 문제다. 인공지능 모델은 수백만에서 수십억 개 문장이나 이미지를 학습 데이터로 사용한다. 데이터가 많을수록 계산량이 증가한다. 한 번의 학습 단계에서도 수많은 연산이 발생한다. GPU는 많은 데이터를 동시에 계산할 수 있다.

소프트웨어 환경도 GPU 중심으로 발전했다. 대표적 딥러닝 프레임워크로 파이토치(PyTorch)와 텐서플로(TensorFlow)가 있다. 프레임워크는 신경망 계산을 자동으로 처리하는 도구다. 대부분 GPU 가속을 기준으로 설계된다. GPU 전용 연산 라이브러리도 존재한다. 이런 구조는 GPU 성능을 최대한 활용하도록 만들어졌다.

AI 산업이 확대되면서 GPU 인프라는 전략 자산으로 인식된다. 대형 모델 학습에는 수백 개에서 수천 개 GPU가 동원된다. 기업은 데이터센터에 대규모 GPU 클러스터를 구축한다. 클러스터는 여러 컴퓨터를 하나의 시스템처럼 묶어 사용하는 구조다. 이 환경에서 모델 학습 속도가 결정된다.

GPU 부족 현상도 나타난다. AI 개발 기업이 동시에 대형 모델을 학습하기 때문이다. 반도체 기업은 AI 연산 전용 GPU 개발에 집중한다. 데이터센터 설계도 GPU 중심으로 바뀐다. 전력 공급 문제도 함께 등장한다. GPU는 높은 전력을 소비하기 때문이다.

AI 기술 확장은 연산 인프라 경쟁을 만든다. 모델 성능을 높이려는 시도가 이어진다. 계산 수요는 계속 증가한다. GPU는 이 흐름 속에서 인공지능 연구와 산업을 움직이는 장치로 자리 잡고 있다.

FAQ

AI 학습에 CPU만 사용하면 안 되나요?
가능하지만 학습 속도가 크게 느려집니다. 대형 모델은 막대한 행렬 계산이 필요하기 때문에 병렬 계산 능력이 높은 GPU가 훨씬 효율적입니다.
GPU는 왜 병렬 계산에 강한가요?
GPU는 수천 개 연산 코어를 포함한 구조로 설계됩니다. 동일한 계산을 많은 데이터에 동시에 적용할 수 있어 행렬 연산 처리 속도가 높습니다.
AI 모델은 왜 점점 더 많은 GPU를 사용하나요?
모델 파라미터 수와 데이터 규모가 계속 증가하기 때문입니다. 계산량이 급격히 늘어나면서 단일 장치로는 처리하기 어려워 여러 GPU를 동시에 사용합니다.
분산 학습은 어떤 방식인가요?
여러 GPU가 동시에 학습에 참여하는 구조입니다. 데이터를 나눠 계산하는 데이터 병렬 방식이나 모델을 여러 장치에 나누는 모델 병렬 방식이 사용됩니다.
최지환

기술의 본질과 그 파급력을 깊이 있게 탐구하며, IT 산업 전반에 걸친 변화의 흐름을 날카롭게 짚어내는 데 집중하고 있습니다. 인공지능, 클라우드, 반도체, 사이버보안 등 빠르게 진화하는 분야에서 핵심 이슈를 선별하고, 일반 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 맥락을 갖춘 보도를 지향합니다. 기술 자체보다는 그것이 산업과 사회에 어떻게 작용하는지를 관찰하고, 기업 전략, 기술 규제, 사용자 경험 등 다양한 관점에서 접근합니다. 각종 기술 행사와 컨퍼런스를 직접 취재하며, 깊이 있는 분석과 균형 잡힌 시각으로 독자의 신뢰를 쌓아가고 있습니다.

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