AI 프로세서 및 AI 칩이란 무엇인가요?
오늘날의 기술자들은 기존 CPU와 AI 가속기 기술 모두를 비롯해서 AI 프로세서에 대한 다양한 옵션을 보유하고 있습니다. AI 워크로드는 매우 까다로우므로 AI 프로세서는 모든 AI 솔루션 아키텍처에서 필수적인 역할을 수행합니다. 결과적으로 AI 프로세서의 선택은 AI 응용 분야에 필요한 속도, 효율성 및 확장성을 달성하는 과정에서 이루어진 중요한 결정입니다.
또한 AI 가속기는 끊임없이 진화하는 AI 처리 요구 사항을 해결하는 데 여전히 중요한 역할을 수행합니다. 비교적 최근 여전히 성숙 단계에 있는 이 시장 범주에는 AI 워크로드에 적용되는 그래픽 처리 장치 (GPU) 또는 현장 프로그래밍 가능 게이트 어레이 (FPGA) 와 같은 범용 장치와 텐서 프로세싱 유닛 (TPU) 및 신경망 처리 장치 (NPU) 를 비롯한 특수 제작 AI 기술이 모두 포함됩니다. 대부분의 경우 AI 프로세서는 다중 칩 패키지의 일부로 프로세서 다이에 GPU 및 NPU와 같은 다른 AI 칩을 포함할 수 있습니다.
AI 워크로드는 주로 GPU 또는 FPGA와 같은 별도 가속기가 필요한 것으로 간주되었지만 최신 범용 CPU는 배포와 교육 모두에서 복잡한 AI 작업을 자체적으로 처리할 수 있는 성능이 점점 향상되고 있습니다. 에지, 데이터 센터, 클라우드, 클라이언트 전반에 사용되는 오늘날의 CPU에 대한 예로 AI 성능을 높이고 효율성과 확장성을 극대화하는 통합 AI 최적화 및 가속기를 들 수 있습니다.
AI 분야에서의 프로세서 역할
AI 프로세서는 임베디드 장치를 비롯한 모든 AI 서버 또는 AI 하드웨어 시스템의 핵심입니다. 따라서 솔루션 설계에 포함된 프로세서 기술이 성공의 가장 중요한 요소입니다. AI 프로세서는 AI 워크로드를 지원하는 데 필요한 행렬 곱셈과 같은 복잡한 계산을 처리합니다. 이는 고급 분석 및 예측에서부터머신 러닝, 컴퓨터 비전, 과학 시뮬레이션, 생성형 AI(genAI), 자연어 처리 등에 이르는 AI 응용 분야를 지원하는 데 사용됩니다.
산업 전반에서 이러한 사용 사례를 지원하기 위해 AI 프로세서 및 AI 칩은 데이터 준비 및 교육에서 배포 및 지속적인 최적화/재교육에 이르기까지 엔드투엔드 AI 워크플로에서 기본적인 역할을 수행합니다.
AI 프로세서 및 AI 칩의 사용 사례
AI 프로세서 및 AI 칩에 따라 이루어지는 배포 구성은 사용 사례에 따라 달라집니다.
대규모 언어 모델(LLM)
범용 아키텍처는 특수 제작된 AI 프로세서와 AI 칩을 통합하여 LLM용 genAI를 빠르고 정확하게 지원할 수 있습니다. 고도의 병렬 구현을 통해 반응성이 뛰어난 사용자 환경을 유지하면서 수십억 개의 매개변수를 지원할 수 있습니다.
자율 주행 차량
자율 주행 자동차는 하나의 칩에 더 많은 AI 가속기 기능이 내장된 AI 프로세서에 의존할 것입니다. 온보드 컴퓨터는 물리적 공간에 제약이 있는 동시에 AI, 운전자 제어, 안전 시스템 및 엔터테인먼트 앱을 지원해야 합니다.
에지 컴퓨팅 및 IoT
에지 AI 장치에는 크기와 열 제약이 있어 GPU를 사용할 수 없을 수도 있습니다. 대신 AI 프로세서 자체로 Bill of Materials(BOM) 비용을 절감하는 데 도움이 되며, 특히 다중 장치 배포의 경우에 더욱 그렇습니다.
로봇 공학
AI 프로세서는 AI 칩과 함께 사용되어 휴먼-머신 인터페이스 (HMI) 에 자동화와 안전을 결합하는 로봇 시스템의 다중 기능을 제공하는 데 도움을 줍니다.
고성능 컴퓨팅(HPC)
학술 연구 또는 고급 분석에서 수많은 AI 프로세서 및 AI 칩이 네트워크 패브릭을 통해 연결되어 대규모로 믿을 수 없을 만큼 복잡한 문제를 해결합니다.
클라이언트 컴퓨팅
AI 프로세서는 사람들이 매일 사용하는 PC에서 최종 사용자 AI 경험을 촉진합니다. 여기서 AI는 사용자의 일상 업무 경험을 강화하고 생산성을 개선하는 데 점점 더 많은 역할을 수행하고 있습니다.
AI 프로세서 및 AI 칩의 이점
AI 프로세서는 AI에 적합하지 않은 범용 프로세서에 비해 훨씬 향상된 AI 성능을 제공합니다. AI 프로세서의 구체적인 이점은 기술 유형마다 다릅니다.
예를 들어, 더 낮은 복잡성의 작업을 위한 독립형 AI 프로세서로 AI 최적화 CPU 오퍼링을 사용하기로 선택하면 주로 추가 하드웨어를 도입하지 않고도 원하는 성능을 달성할 수 있습니다. CPU가 포함된 병렬 컴퓨팅 모델에 배포된 GPU 또는 특수 제작 AI 칩 및 AI 가속기를 선택하면 AI 성능을 대폭 강화하여 높은 복잡성의 워크로드에 대한 요구 사항을 충족할 수 있습니다. FPGA는 효율성과 유연성이 필수인 최첨단 분야나 CPU에서 특정 기능을 오프로드하려는 경우 이상적인 AI 칩 옵션을 제공할 수 있습니다. 워크로드 요구 사항에 적합한 프로세서를 식별하는 것은 이점을 극대화하는 데 필수적입니다.
전반적으로 목표에 적합한 AI 프로세서 또는 프로세서 및 AI 칩 조합을 선택함으로써 얻을 수 있는 주요 이점은 성능, 확장성, 비용 효율성, 에너지 효율성과 같은 영역을 포괄합니다. 또한 개발 관점에서 도입, 안정적인 설계가 중요한 영역의 시장 수명, AI 사용 사례에서 중요한 역할을 할 수 있는 I/O 지원 및 연결 옵션 등의 요소에 따라 옵션을 평가해야 합니다.
AI 프로세서 및 AI 칩 솔루션
기술 및 비즈니스 요구 사항에 적합한 AI 프로세서 솔루션을 선택하는 데 도움이 되도록 다음과 같은 몇 가지 중요한 질문을 할 수 있습니다.
- 데이터 준비 및 교육 중에 AI 프로세서가 처리해야 하는 매개변수가 얼마나 많습니까?
- 추론/배포에 필요한 대기 시간 및 처리량 요구 사항이 어떻게 됩니까?
- 에지에서 어떤 종류의 전력, 공간 및 환경 요구 사항을 고려해야 합니까?
- 어떤 종류의 규모를 달성하고 싶으십니까?
특히 통합 AI 칩 성능을 갖춘 CPU는 AI의 힘을 활용하면서도 간결하고 효율적인 접근 방식을 취하려는 사람들에게 훌륭한 옵션입니다. 복잡성 수준이 높은 워크로드에서는 하드웨어가 추가로 필요하지만, 통합 AI 가속기를 갖춘 독립형 CPU 아키텍처에서 더 간단한 AI 작업을 다양하게 수행할 수 있습니다.
프로세서를 적절히 선택하면 AI 혁신 기술이 바람직한 투자 수익을 제공할 수 있도록 TCO를 낮추는 등 AI와 관련된 여러 비즈니스 및 기술 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
요약하면, AI 이니셔티브를 지원하는 데 사용할 수 있는 AI 프로세서 솔루션의 전반적인 환경은 다음과 같습니다.
- 통합 AI 가속화 및 최적화를 활용할 수 있는 CPU.
- 개별 AI 칩 및 AI 가속기 (GPU 및 FPGA 포함).
- 특수 제작 AI 칩 및 AI 가속기 (NPU 및 TPU 포함).
AI가 조직에 미칠 수 있는 영향에 대한 영감을 얻기 위해 산업별 AI 사용 사례를 살펴볼 수 있습니다.
