AI산업의 심장 GPU, 연산력이 경쟁이 되는 시대

지금 우리는 그 어느 때보다 ‘연산력’이 중요한 시대에 살고 있습니다. 한때 컴퓨터의 성능을 이야기할 때는 단순히 컴퓨터 CPU 속도나 메모리 크기만을 중요하게 여겼던 시절이 있었습니다. 하지만 최근 몇 년, ‘AI’라는 단어가 대중화되고, 산업 전반에 인공지능이 스며들면서 컴퓨터 성능을 논하는 기준이 완전히 달라졌습니다. 바로 GPU, 즉 그래픽 처리 장치가 인공지능 분야의 중추적인 역할로 떠오른 것입니다. 이 글에서는 AI산업의 심장이 된 GPU의 역사, 기술적인 원리, 그리고 연산력이 왜 국가·기업 간 경쟁의 핵심이 되었는지, 그리고 앞으로의 전망에 대해 자세히 알아보고자 합니다.

GPU는 어떻게 AI의 중심이 되었나

GPU의 태동과 변화의 시작

과거 GPU는 말 그대로 3D 그래픽, 게임, 동영상 재생에 필요한 이미지를 빠르게 처리하기 위한 장치였습니다. 컴퓨터 CPU와 달리, 다수의 연산 코어를 동시에 사용할 수 있는 특성 덕분에 화면에 복잡한 그래픽을 빠르게 그릴 수 있었죠. 하지만 시간이 지나면서 GPU에 대한 새로운 가능성이 탐구되기 시작합니다. 특히 2010년대 중반, 딥러닝의 알고리즘이 급격히 발전하면서, 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 필요성이 생겼습니다. 이때 GPU의 병렬 연산 능력에 연구자들이 주목하게 된 것이죠.

CPU는 일반적으로 4~16개의 코어로 구성되어 있지만, GPU는 수백에서 수천 개의 작은 연산 유닛을 갖고 있습니다. 덕분에 AI 학습에 필요한 대용량의 데이터 셋과 복잡한 수식을 훨씬 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다. 그래서 현재 AI 연구, 개발, 운영에 있어 GPU는 없어서는 안 될 심장과 같은 존재가 되었습니다.

GPU를 활용한 AI 학습과 추론의 비약적 발전

딥러닝은 기본적으로 ‘행렬 곱셈’과 같은 수치 연산을 어마어마한 횟수로 처리합니다. 기존 CPU로는 몇 주, 몇 달 걸리던 AI 학습이 GPU로는 며칠, 심지어 몇 시간이면 가능해졌습니다. 대표적으로 2012년 이미지넷 대회(ILSVRC)에서 GPU 기반 신경망 모델 ‘AlexNet’이 압도적인 성능으로 우승하면서 학계와 산업계 모두가 GPU의 가능성을 확인했습니다.

그 이후 구글, 페이스북, 알리바바, 바이두 등 글로벌 테크기업들이 앞다투어 데이터센터와 클라우드 인프라에 대규모 GPU 팜을 구축하기 시작했습니다. 지금 우리가 사용하는 대형 언어모델, 이미지 생성 모델, 음성 인식 서비스들은 모두 막대한 GPU 연산력 위에서 운영되고 있습니다.

연산력 경쟁의 진원지, AI 산업의 현재

GPU는 왜 AI 산업에서 ‘희귀 자원’이 되었는가

최근 ChatGPT를 비롯한 초거대 AI의 등장은 GPU의 중요성을 다시 한번 부각시켰습니다. 대용량 데이터를 통해 AI를 학습시키려면 수천, 수만 대의 GPU가 동시에 동원되어야 하고, AI 서비스 운영(추론) 또한 GPU의 실시간 연산 능력이 없으면 불가능합니다. 하지만 전 세계적으로 GPU 수요는 폭발적으로 늘고 있지만, 생산량은 한정되어 있습니다.

여기에 세계 GPU 시장의 80% 이상을 엔비디아가 점유하고 있어 ‘GPU 공급부족’ 현상이 더욱 심화되고 있습니다. 일부 기업은 GPU를 구하지 못해 대형 AI 모델 개발이 늦춰지거나 아예 중단하는 사례까지 등장합니다. 이런 현상이 바로 ‘연산력 부족’이라는 새로운 병목 현상이며, GPU는 이제 AI 산업에서 석유와도 같은 희귀 자원이 되어가고 있습니다.

국가와 기업, GPU 확보를 위한 전쟁

AI 산업의 성장 속도가 ‘연산력’ 확보 속도에 의해 좌우되고 있다는 점에서, 각국 정부와 글로벌 IT 기업들 모두 GPU 확보에 사활을 걸고 있습니다. 미국과 중국은 반도체, GPU 등 첨단 칩 수출·입을 규제하는 등 기술 패권을 확보하려는 움직임을 본격화했습니다. 미국 정부는 엔비디아가 중국에 고성능 GPU를 수출하지 못하도록 제재를 가하기도 했고, 중국 또한 자체 AI 반도체 개발에 국가적 역량을 집중하고 있습니다.

기업들도 사정은 비슷합니다. 구글, 마이크로소프트, 아마존, 메타 등 글로벌 IT 대기업들은 자체 데이터센터에 어마어마한 규모의 GPU 자원을 구축하고 있고, 스타트업이나 중견기업들은 이들의 클라우드에서 GPU 사용권을 임대하는 형태로 사업을 운영하고 있습니다. AI 생태계의 총아인 스타트업 역시 ‘GPU를 빌릴 수 있는가’가 성장과 생존에 중요한 조건이 되었습니다.

클라우드 시장과 AI 칩 혁신

GPU 자원 부족 현상은 아마존 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 등 클라우드 서비스 업체로 하여금 AI 전용 서버 팜 확장에 박차를 가하게 만들었습니다. 이력 덕분에 국내외 스타트업이나 중소기업도 적절한 비용만 지불한다면 AI 서비스를 테스트하고 운영할 수 있는 기반을 마련할 수 있게 되었습니다.

또한, 엔비디아에 대한 고집적 의존도를 낮추기 위해 다양한 AI용 반도체(ASIC, FPGA, TPU 등) 개발도 활발합니다. 구글은 TPU라는 자체 AI 가속기를 개발해서 TensorFlow 구동에 최적화된 연산 플랫폼을 제공하고 있고, 애플, 테슬라, 아마존 등도 별도 AI 가속칩을 개발 중입니다. 국내에서는 삼성, SK하이닉스 등도 AI 반도체 시장에 진출해 미래 시장 주도권을 노리고 있습니다.

GPU가 AI에 최적화된 이유와 기술적 원리

GPU의 병렬처리 구조와 AI 연산

GPU가 AI 분야에서 각광받는 핵심적인 이유는 바로 대규모 ‘병렬처리’에 특화된 구조 덕분입니다. GPU 내부에는 수백에서 수천 개에 이르는 연산 유닛(코어)가 서로 독립적으로 동작하며, 각 코어가 동시에 연산 작업을 나눠 수행할 수 있습니다. AI 학습은 큰 데이터 행렬을 쪼개서 매우 많은 곱셈, 덧셈 등을 반복적으로 계산해야 하므로 병렬 연산 능력이 절대적으로 중요합니다.

CPU는 단일 작업(명령어)에 최적화되어있어 다양한 논리적 처리를 고속으로 수행할 때 강점을 보이지만, 반복적인 대량 연산에서는 GPU가 압도적으로 빠른 이유죠. 그래픽 이미지를 화면에 그리는 원리와, 벡터 연산을 반복하는 AI의 수식 구조가 닮아 있기 때문에 GPU는 자연스럽게 AI 연산에 적합해진 것입니다.

AI 반도체의 다양한 혁신 시도

GPU가 AI 시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있지만, 한편으론 다양한 한계도 존재합니다. 우선 GPU의 소비 전력은 상당히 크고, 냉각·전원 인프라에 큰 비용이 들어갑니다. 데이터센터 운영비 역시 무시할 수 없는 수준입니다. 이 때문에 기업들은 더 효율적인 AI 전용 반도체, 즉 NPU(Neural Processing Unit), TPU(Tensor Processing Unit), FPGA(Field Programmable Gate Array) 등 혁신적인 칩 개발에 적극 나서고 있습니다.

여기에 AI 반도체의 성능 혁신을 위한 좁은 회로, 2.5D/3D 패키징, 고대역폭 메모리(HBM) 탑재 등 다양한 기술개발이 병행되고 있습니다. 이렇게 AI 연산력 전쟁이 치열해질수록, 단순히 GPU 뿐만 아니라 다양한 맞춤형 AI 칩들이 더 넓은 생태계에서 활용될 전망입니다.

연산력이 경쟁인 시대, 산업의 변화와 미래

‘AI 파워’는 곧 ‘연산력 파워’

이제 국가, 기업, 연구기관이 AI에서 경쟁력을 가지려면 실제로 ‘연산력’을 얼마나 확보했는지, 즉 대용량 GPU와 AI 칩, 그리고 이를 빠르게 연결하는 네트워크 인프라까지 총체적인 역량을 갖추는 것이 무엇보다도 중요해졌습니다. 실제로 최근 국내외 유수 대학과 연구기관에서는 슈퍼컴퓨터 프로젝트, 대규모 AI 팜 구축, 클라우드 GPU 자원 확보 등을 주요 투자 분야로 삼고 있습니다.

예를 들어, 미국의 오픈AI는 GPT-4를 학습시키기 위해 수만 대의 GPU 팜 운영을 필요로 했고, 구글 딥마인드 역시 수천 대에 달하는 하이엔드 GPU 클러스터를 운영하고 있습니다. 한국도 슈퍼컴퓨터 운용 및 AI 학습 전용 팜 확충 등 연산력 투자를 본격화하며 글로벌 AI 생태계의 ‘연산력 게임’에 가세 중입니다.

AI 연산력의 민주화와 생태계 확장

한편, AI 연산의 민주화도 중요한 흐름입니다. 이제 중소기업, 학교, 개인 개발자도 다양한 클라우드 플랫폼을 통해 시간 단위, 일 단위로 GPU 연산력을 대여해 다양한 시제품(AI 모델)을 실험하고, 사업화할 수 있게 되었습니다. 오픈소스 AI 프레임워크, 프리 트레이닝된 모델, GPU 클라우드 렌탈 등이 늘어나면서 ‘AI 산업 진입 장벽’은 갈수록 낮아지고 있죠.

앞으로는 연산력의 유연한 배분, 다중 클라우드 연동, 엣지 컴퓨팅(현장 실시간 추론), 그리고 AI 반도체의 초고집적화 등 다양한 혁신이 꾸준히 이루어질 것입니다.

향후 전망과 과제

GPU를 필두로 한 연산력 경쟁은 2024년 현재에도 계속 격화되고 있습니다. 계속 발전하는 대형 언어모델, 생성 AI, 자율주행, 로봇, 신약개발, 금융 등 수많은 산업에서 고성능 AI 연산은 필수 인프라가 되었습니다. 한편, GPU와 AI 칩 공급부족 문제, 환경적인 부담, 공급망 리스크 등도 중요한 사회적 과제로 부각되고 있습니다.

앞으로는 효율적인 AI 칩 개발, 친환경 데이터센터 구축, 오픈소스 GPU 생태계 확대, AI 윤리와 보안 이슈 대응 등 다각적인 노력이 필요합니다. 무엇보다 연산력의 확보와 활용이 부, 기술, 국력을 좌우하는 주요 자원임을 절대 간과할 수 없는 시대입니다.

GPU와 고성능 연산력의 중요성은 가까운 미래에도 변하지 않을 것입니다. 오히려 AI의 활용 범위가 더욱 넓어짐에 따라 ‘연산력’이야말로 디지털 시대를 이끄는 가장 핵심적인 경쟁력이 될 것입니다. 지금 이 시간에도 세계 어느 곳에서는 또 다른 대형 AI 모델이 수천 대의 GPU 위에서 학습을 시작하고 있으며, 이 경쟁은 앞으로도 더욱 치열해질 것입니다.