급변하는 인공 지능(AI) 환경에서 하드웨어 개발은 알고리즘의 혁신만큼이나 게임 체인저였습니다. AI 혁명의 핵심은 AI 칩 산업으로, 아직 많은 혁신이 수면 위로 떠오르지 않았습니다. AI 작업의 속도를 높이기 위해 구축된 특수 프로세서인 AI 칩은 스마트폰의 안면 인식이나 자율 주행 차량 및 클라우드 컴퓨팅의 복잡한 데이터 분석과 같은 작업을 가능하게 하는 데 매우 중요합니다.
이 기사에서는 AI 칩의 기능에 대해 자세히 알아보고 오늘날 빠르게 진화하는 환경에서 시장에서 최고의 칩을 개발하기 위해 발전하고 있는 다양한 회사에 대해 자세히 알아봅니다. 최근 몇 년 동안 AI 칩에 통합된 최첨단 기술이 급증하면서 성능, 효율성 및 다양성 면에서 상당한 진전을 이루었습니다.
주요 개선 사항은 다음과 같습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic Computing): 인간의 뇌에서 영감을 받은 뉴로모픽 칩은 뉴럴 네트워크의 병렬 처리 기능을 모방합니다. 이 칩은 낮은 전력 소비와 빠른 의사 결정이 필요한 작업에 탁월하여 에지 컴퓨팅 애플리케이션에 이상적입니다. 예를 들어, 인텔은 인간의 뇌를 모방하고 인공 지능(AI) 연구를 발전시키도록 설계된 “Hala Point”라는 세계 최대의 뉴로모픽 컴퓨터 개발을 발표했습니다.
Hala Point는 인간의 뇌와 유사한 스파이킹 뉴럴 네트워크(SNN)를 사용하여 병렬 처리 및 계산 후 스파이크 출력을 가능하게 합니다. Hala Point는 연구원들이 장치 물리학, 컴퓨팅 아키텍처 및 컴퓨터 과학의 문제를 해결하는 데 활용하여 향후 상업적으로 배포 가능한 뉴로모픽 컴퓨터를 위한 길을 닦을 것입니다.
양자 컴퓨팅:
아직 초기 단계에 있지만 양자 프로세서는 전례 없는 컴퓨팅 성능을 요구하는 AI 작업에 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 양자 AI 칩은 암호화, 최적화 문제 및 복잡한 시뮬레이션과 같은 분야에 혁명을 일으킬 준비가 되어 있습니다. 2024년 5월, 멜버른 대학과 맨체스터 대학의 연구원들은 초고순도 실리콘 제조를 위한 획기적인 기술을 개발하여 강력한 양자 컴퓨터의 실현을 현실에 더 가깝게 만들었습니다.
연구진은 실리콘 칩의 실리콘-29 원자를 대체하기 위해 순수 실리콘-28의 집중된 고속 빔을 사용함으로써 실리콘 기반 양자 컴퓨터를 구성하는 데 필요한 중요한 구성 요소를 효과적으로 만들었습니다. 이 연구는 인공 지능(AI), 보안 데이터 및 통신, 백신 및 약물 설계, 에너지 사용, 물류 및 제조를 포함한 다양한 부문에서 발전을 약속하는 신뢰할 수 있는 양자 컴퓨터에 대한 길을 열어주기 때문에 잠재적인 영향은 중요합니다.
그래프코어의 IPU(Intelligence Processing Unit):
AI 워크로드를 위해 특별히 설계된 IPU는 그래프와 같이 상호 연결된 데이터 구조를 처리하는 데 탁월합니다. 자연어 처리, 추천 시스템 및 실시간 의사 결정과 같은 작업에 최적화되어 있습니다. 예를 들어, 영국에 본사를 둔 AI 컴퓨터 회사인 그래프코어(Graphcore)는 TSMC의 웨이퍼 온 웨이퍼 3D 통합 기술을 사용하여 AI 프로세서에 전력 공급 칩을 부착함으로써 컴퓨터 성능을 크게 향상시켰습니다.
보우(Bow)라고 불리는 새로운 결합 칩은 소프트웨어를 변경하지 않고도 신경망 훈련 속도가 최대 40% 빨라지고 에너지 소비가 16% 줄어들어 더 빠르고 효율적으로 실행될 수 있습니다. 전체 웨이퍼를 접합하는 3D 칩 스태킹 기술의 이러한 발전을 통해 그래프코어는 전력 공급 문제를 극복하고 특수 AI 프로세서의 성능을 개선할 수 있습니다.
AI 가속기:
이 특수 칩은 딥 러닝 추론 및 훈련과 같은 특정 AI 작업을 가속화하도록 맞춤화되어 있습니다. 텐서 코어(Tensor Core)를 보유한 엔비디아(NVIDIA)와 텐서 처리 장치(TPU)를 보유한 구글(Google)과 같은 기업들은 고효율 AI 가속기 개발에 앞장서고 있습니다. 최근 인텔은 빠르게 성장하는 AI 가속기 시장에서 Nvidia의 지배력에 도전하기 위해 Gaudi 3라는 AI 칩의 새 버전을 출시한다고 발표했습니다.
가우디 3 칩은 엔비디아의 H100 가속기보다 빠르고 전력 효율이 높다는 주장과 함께 AI 시스템을 훈련하고 완성된 AI 소프트웨어를 실행할 때 성능을 향상시키도록 설계되었습니다. 그러나 최근 발표된 블랙웰 칩 플랫폼을 통해 시장에서 Nvidia의 주도력은 Intel이 극복해야 할 강력한 경쟁자입니다.
에너지 효율적인 AI 칩:
지속 가능성에 대한 우려가 커지면서 성능 저하 없이 에너지 효율성을 우선시하는 AI 칩을 개발하려는 움직임이 일고 있습니다. 이러한 칩은 모바일 장치의 배터리 수명을 연장하고 데이터 센터의 탄소 발자국을 줄이는 데 매우 중요합니다. 특히 구글은 이전 세대보다 최대 컴퓨팅 성능이 4.7배 향상하고 에너지 효율이 67% 더 높은 최첨단 AI 칩인 트릴리움(Trillium)을 공개했다.
Trillium 칩은 단일 포드에서 최대 256 TPU까지 확장할 수 있으며 대규모 임베딩을 처리하기 위한 특수 가속기를 갖추고 있어 파운데이션 모델을 더 빠르고 비용 효율적으로 훈련할 수 있습니다. Google은 Trillium이 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 고객에게 고급 기능을 제공하여 차세대 AI 모델 및 에이전트를 지원할 것이라고 주장합니다.
인메모리 컴퓨팅:
인메모리 컴퓨팅 기술을 통합한 AI 칩은 스토리지와 프로세서 간의 데이터 이동을 최소화하여 패턴 인식 및 데이터 검색과 같은 AI 작업을 가속화합니다. 이 접근 방식은 대기 시간과 전력 소비를 크게 줄여 에지 컴퓨팅 시나리오에 이상적입니다.
예를 들어, 제너레이티브 AI는 놀라운 비즈니스 기회를 창출하기 위해 CPU, GPU 및 맞춤형 가속기와 같은 기존 아키텍처는 스토리지와 처리 간에 데이터를 이동하는 데 필요한 에너지가 실제 계산보다 훨씬 높은 메모리 벽으로 인해 속도가 느려집니다. 인메모리 컴퓨팅(IMC)은 유망한 솔루션으로 부상했으며, 메모리에서 직접 곱셈-누적 연산을 수행하여 AI 추론을 위한 에너지 효율성과 처리량을 획기적으로 개선합니다.
엣지 AI 프로세서:
엣지 AI 프로세서는 엣지 디바이스에서 AI 알고리즘을 로컬로 실행하는 데 최적화되어 있으며, 데이터가 생성된 위치에 더 가깝게 데이터를 처리하여 대기 시간 및 대역폭 요구 사항을 줄입니다. 이러한 프로세서는 스마트 시티 및 의료 모니터링과 같이 실시간 통찰력과 향상된 개인 정보 보호가 필요한 애플리케이션에 중요한 역할을 합니다. 2024년 4월, 인텔은 소매, 제조 및 의료를 포함한 산업을 대상으로 하는 새로운 엣지 최적화 프로세서 라인업을 발표했습니다. 이 프로세서에는 인텔 자회사인 알테라(Altera)의 FPGA 칩과 아톰 및 코어 CPU, 아크 개별 그래픽이 포함되어 있으며, 모두 엣지에서 강력한 AI 기능을 제공하도록 설계되었습니다. 이러한 프로세서는 Intel의 OneAPI 라이브러리와 통합되며 향상된 와트당 성능, 인기 있는 AI 프레임워크 지원, 향상된 이미지 분류 추론 성능과 같은 기능을 제공합니다.
결론
AI 칩 산업은 기술 혁신의 최전선에 있으며 다양한 부문에서 인공 지능의 발전을 주도하고 있습니다. 뉴로모픽 컴퓨팅, 양자 프로세서, 특수 AI 가속기 및 에너지 효율적인 설계의 최근 개발은 성능, 효율성 및 다양성 측면에서 상당한 발전을 강조합니다. 이러한 혁신은 AI 연구에서 엣지 컴퓨팅에 이르기까지 여러 분야에 혁명을 일으켜 컴퓨팅 파워와 지속 가능성에 대한 새로운 기준을 제시할 것을 약속합니다. 경쟁이 심화되고 협업이 가속화됨에 따라 AI 칩의 미래는 산업을 재편하고 전 세계적으로 지능형 컴퓨팅 솔루션의 새로운 시대를 열 수 있는 엄청난 가능성을 가지고 있습니다.
