INFOAROUNDS 알아두면 좋은 정보
이전 포스트 [️ GPU란 무엇인가? (CPU와의 차이)]에서
우리는 GPU가 ‘수천 명의 초등학생’처럼
단순 반복 계산에 특화된 ‘병렬 처리’ 장치임을 확인했습니다.
반면 CPU는 ‘스티븐 호킹 박사’처럼
복잡한 순차 처리에 강하죠.
그렇다면, 인류 최고의 지성으로 불리는
AI(인공지능)와 AGI(범용 인공지능)는 왜
복잡한 CPU가 아닌, 단순한 GPU 없이는
불가능하다고 말하는 걸까요? 🤖
그 비밀은 AI 딥러닝의 작동 원리,
‘행렬 연산’과 GPU의 물리적 한계인
‘VRAM’에 있습니다.
INFOAROUNDS가 이 기술적인 핵심을
재린이 눈높이로 쉽게 풀어드립니다.
1. AI 딥러닝의 심장: ‘행렬 연산’
(단순 계산의 반복)
인공지능, 특히 딥러닝 신경망의 작동 원리를 파고들면,
그 심장에는 ‘행렬 연산(Matrix Calculations)’이
자리하고 있습니다.
모든 AI 모델은
$y = f(Wx + b)$라는 공식으로 요약될 수 있습니다.
- W (가중치): 수천억 개의 숫자가 담긴 거대 ‘행렬’
- x (입력): 이미지 픽셀, 단어 등 입력 데이터 ‘벡터’
AI를 ‘학습(Training)’시킨다는 것은,
이 거대한 행렬($W$)의 숫자들을 정답에 가깝도록
미세하게 조정하는 과정입니다.
그리고 이 과정은 본질적으로
수십억, 수조 번의 단순 곱셈과 덧셈을
‘반복’하는 작업입니다.
2. 왜 GPU는 딥러닝에
‘최적화’되어 있는가?
딥러닝의 행렬 연산은
“당황스러울 정도로 병렬화하기 쉬운
(Embarrassingly Parallel)” 작업이라고 불립니다.
1번 계산이 2번 계산에 영향을 주지 않고,
모든 계산을 ‘동시에’ 처리할 수 있다는 뜻이죠.
- CPU (8코어 박사님)의 한계:
10억 개의 단순 계산(1+1)을 8개씩 묶어
순차적으로 처리해야 합니다. 너무 비효율적이죠. - GPU (수천 코어 초등학생)의 능력:
10억 개의 단순 계산을 수천 개씩 묶어
동시에 (병렬로) 처리합니다.
이 아키텍처의 차이는 AI 학습 속도에서
10배에서 수백 배의 차이를 만듭니다.
CPU로 몇 주 걸릴 학습을 GPU는
하루 만에 끝낼 수 있게 된 것입니다.
3. [⭐핵심⭐] AGI와 GPU:
‘파라미터’가 모든 것을 결정한다
챗GPT나 제미나이 같은 거대언어모델(LLM)이
AGI로 진화할수록, 모델의 성능은
‘파라미터(Parameter) 수’에 비례해
똑똑해지는 경향을 보입니다.
하지만 파라미터가 늘어날수록 ‘물리적 한계’에 부딪힙니다.
바로 ‘GPU 메모리(VRAM)’입니다.
AGI의 발목을 잡는 ‘VRAM’ (계산 예시)
모델의 모든 파라미터는 계산을 위해
GPU VRAM(GPU 전용 초고속 메모리)에
올라가야 합니다.
‘입문용’이라 불리는 70억(7B) 개 파라미터 모델을
‘학습’시키는 데 필요한 VRAM을 단순 계산해 볼까요?
(FP16 기준)
| 항목 | 필요한 VRAM | 비고 |
|---|---|---|
| 모델 파라미터 저장 (70억 x 2바이트) |
14.0 GB | 모델 자체 크기 |
| 그래디언트(Gradients) 저장 | 14.0 GB | 학습 중 발생하는 중간값 |
| 옵티마이저 상태 저장 (Adam) | 56.0 GB | 학습 최적화를 위한 값 |
| 기타 오버헤드 | 3.4 GB | |
| 최소 학습 VRAM (합계) | 약 87.4 GB |
이 계산은 AI와 GPU의 관계를 명확히 보여줍니다.
AGI 개발의 ‘입문용’ 모델(7B)조차,
제대로 학습시키려면 87.4GB의 VRAM이 필요합니다.
이는 현존하는 최고급 AI 칩인
엔비디아 H100(80GB VRAM) 한 장의
용량을 초과하는 수치입니다.
GPT-4나 제미나이 1.5 프로처럼
수조(Trillion) 개의 파라미터를 가진 AGI급 모델은,
단일 GPU로는 학습은커녕 ‘추론(실행)’조차
물리적으로 불가능합니다.
이것이 바로 AGI 개발 경쟁이 곧
‘GPU 확보 전쟁’이 되는 이유이며,
AGI 모델의 크기는 개발자의 상상력이 아닌,
수천 개 GPU 클러스터의 ‘총 VRAM 합’에 의해
직접적으로 제한됩니다.
🔥 그렇다면 이 GPU 시장은 누가 지배하고 있을까?
AI 개발의 ‘물리적 공간’을 독점하고 있는 기업,
엔비디아의 비밀(CUDA)이 궁금하다면? 👇
4. 결론: GPU 없이는
AI도, AGI도 없다
GPU의 ‘병렬 처리’ 아키텍처는
AI 딥러닝에게 행렬 연산을 수행할 ‘뇌’를 제공했습니다.
그리고 GPU의 ‘VRAM’은
AGI가 성장할 수 있는 ‘물리적 공간’을 제공합니다.
이 두 가지가 없다면, 현재 우리가 아는 AI와 AGI는
이론 속에서만 존재할 것입니다.
(AI 투자를 고민 중이신가요?
그렇다면 AI가 먹고 자라는 ‘공간’과 ‘연료’가
무엇인지 알아야 합니다.
GPU와 VRAM을 이해하는 것이
AI 시대 투자의 첫걸음입니다.)
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AI와 GPU의 필연적인 관계를 이해하셨다면,
이 시장을 지배하는 기업들과
핵심 부품에 대해서도 알아보세요.
신뢰할 수 있는 외부 링크
자주 묻는 질문 (FAQ)
AI 학습에 왜 그렇게 많은 VRAM(메모리)이 필요한가요?
AI 학습은 ‘모델 파라미터(모델 자체)’,
‘그래디언트(학습 중 발생하는 값)’,
‘옵티마이저 상태(학습 방향 조절값)’라는
3가지 거대한 데이터 덩어리를 동시에 메모리에 올려두고
계산해야 하기 때문입니다.
위 예시처럼 7B 모델 기준, 이 3가지만 합쳐도
80GB가 훌쩍 넘습니다.
파라미터가 100B, 1T로 커지면
필요한 VRAM도 수십 배로 늘어납니다.
‘추론(Inference)’은 ‘학습(Training)’보다 VRAM이 덜 필요한가요?
네, 훨씬 적게 필요합니다.
‘추론'(이미 학습된 AI를 사용하는 것)은
‘그래디언트’와 ‘옵티마이저’가 필요 없고,
‘모델 파라미터’와 ‘KV 캐시’ 등만 있으면 됩니다.
위 7B 모델 예시에서도 학습(87.4GB)이 아닌
추론(18.8GB)만 한다면 H100(80GB) 한 장으로도
충분히 가능합니다.
정말 CPU로는 AI 학습이 불가능한가요?
‘불가능’하지는 않지만 ‘비현실적’입니다.
GPU가 1주일 만에 끝낼 학습을 CPU는
1년 내내 돌려야 할 수도 있습니다.
AI 연구처럼 수천 번의 실험을 반복해야 하는 환경에서,
CPU의 느린 속도는 사실상 경쟁력이 없습니다.
AI 시대에 GPU는 ‘선택’이 아닌 ‘필수’입니다.
출처 보기
- (사용자 제공 `GPU 콘텐츠 기획 자료 요청` 파일 내 [456]~[533], [699], [705], [708], [712-717] 섹션 참고)
