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미래 기술의 변화에 꿈을 심어라. GPU 활용이 답이다


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P1110907.JPG최근 알파고와 이세돌 기사의 대결을 보면서 GPU의 숨어있는 능력이 드러났다. 인공지능을 구현하는 알파고는 1202개의 CPU와 176개의 GPU가 사용되었다. 병렬로 처리되는 GPU의 데이터 처리는 고속연산처리의 기본이다. 선형지수를 계산하는데 탁월한 성능을 제공하는 GPU는 게놈 분석 등 수많은 경우의 수를 계산하게 된다. 시뮬레이션 시간도 월등히 빨라서 CPU를 능가한다. 그 동안 모르고 있었던 GPU 전문업체 엔비디아를 찾아서 관련 산업 이야기를 들어 보았다. 

이공흠편집장(leekh@semiconnet.co.kr)


엔비디아는 어떤 일을 하고 있는가?

nvidialogo.jpg엔비디아는 1999년 세계 최초로 GPU(그래픽 처리장치)를 창안한 이래, 일반적인 그래픽 카드 외에도 의료, 건축, 서비스 등 다양한 산업에 있어 비주얼 컴퓨팅의 영역 확대를 주도하고 있습니다. 특히 다중 연산에 특화된 GPU 병렬 처리 시스템을 기반으로 엄청난 연산 능력을 요구하는 딥 러닝 기반의 인공지능 구현에 있어서도 핵심 역할을 수행하고 있습니다.
엔비디아한국지사는 GPU 기술을 통해 얻은 미래 기술지식을 사회 환원하고 재능기부, 스타트업 기업 지원 등 GPU 기술 강연인 "기술로 꿈을 꾸다" 드림톡 강연활동을 펼치고 있습니다. 미래에 펼쳐질 기술의 가치나 변화 등이 학생들에게 상당한 반향을 일으키고 있습니다. GPU 컴퓨팅 리서치 센터를 3개 대학에 개관했고, 기술지원 및 자문을 통해 얻어지는 지식을 공유하고 환원할 수 있었으며, 이런 계기를 통해 기업브랜딩 작업은 자연스럽게 연결되고 있습니다.
딥 러닝 엔지니어가 향후 10만 정도 부족합니다. 젊은이들에게 실리콘밸리 미래 기술의 변화에 꿈을 심어라고 강조합니다. 올해 한국지사에 세미나 룸을 개관하여 엔비디아코리아 아키데미를 실시할 계획입니다. GPU 기술과 활용 방안을 보급하는데 집중될 것입니다. 또한 터치비주얼 기술을 한국장애인학교와 연계하여 7년째 진행하고 있는 프로그램도 있습니다.

엔비디아 GPU의 장점?

nvidialogo.jpgGPU는 고속연산 컴퓨팅에 사용됩니다. 빅데이터 누적으로 인해 계산 알고리즘이 발전을 거듭하여 CPU 계산 능력은 한계에 다다르고 이에 반해 테슬라 GPU의 경우 CPU에 비해 200배 이상의 연산능력을 발휘하게 됩니다. 이런 이유로 GPU는 그래픽카드의 핵심으로 3D 그래픽의 발전과 함께 본격적으로 도입되었고, GPU 기반 그래픽카드를 탑재한 PC는 3D 그래픽 성능이 크게 향상되기 때문에 게임 외에도 컴퓨터 그래픽 디자인 부문에서도 단순한 화면 출력 장치가 아닌, 그래픽 성능 가속 장치로 자리매김 했습니다.
병렬 컴퓨팅으로 진행되는 고속 연산 작업은 모두 GPU가 맡고 있습니다. 자율주행자동차의 메인 플랫폼을 엔비디아 CUDA 가 맡고 있습니다. 최근에는 딥 러닝, 슈퍼컴퓨터 등 빅데이터 기반의 기술들이 등장함에 따라 일반 목적으로 사용되는 GPU로도 각광받고 있습니다. 일정한 순서대로 연산을 처리하는 시리얼(Serial) 컴퓨팅 기반의 CPU와 달리, GPU는 3D 그래픽 구현을 위한 동시 다발적인 연산을 중점으로 개발되어 왔기 때문에 방대한 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는데 큰 강점을 발휘합니다.
2010년에 딥 러닝을 제안한 알렉스는 엔비디아 GPU를 사용하여 구현하는데 성공했습니다. 2012년에 구글은 딥 러닝 구현을 위해 CPU 컴퓨터를 구현했지만, 엔드류 박사는 같은 성능을 구현하는데 겨우 GPU 3개만 사용하여 성공했습니다. GPU는 CPU보다 연산능력이나 공간, 소비전력, 가격 등에서 탁월한 성능을 발휘하게 됩니다. 거대한 수퍼 컴퓨터가 작은 데스크탑정도로 가능해진 것입니다.

알파고에서 GPU 역할은?

nvidialogo.jpg알파고에 탑재된 176개의 GPU는 연산을 빠르고 정확하게 처리할 수 있는 병렬컴퓨팅 성능을 제공합니다. 멀티 코어기반의 GPU는 다중연산, 특히 숫자나 알고리즘을 처리할 때 순차 연산에 특화된 CPU 대비 월등히 높은 성능을 나타내며, 이를 통해 구축비용과 전력소비량을 낮출 수 있습니다. 알파고 개발 총책임자인 데이비드 실버교수가 "알파고의 브레인은 GPU"라고 말할 정도로 수조개의 커넥션이 병렬로 연결되는 '딥 러닝' 연산에서 GPU의 역할은 절대적입니다.

GPU와 딥러닝의 상관관계는?

nvidialogo.jpg딥러닝은 수 십 억개의 소프트웨어 뉴런과 수조개의 커넥션이 병렬로 훈련되는, 근본적으로 새로운 소프트웨어 모델입니다. 딥러닝은 심층신경망 알고리즘을 실행하고 그 사례를 통해 학습하는 것으로, 기본적으로 자신의 소프트웨어를 직접 만들어 나간다고 볼 수 있습니다. 태생적으로 병렬작업에 최적화되었기 때문에, 이러한 심층 신경망을 10~20배 빠르게 훈련할 수 있는 환경을 제공하는 GPU는 딥러닝을 위한 이상적인 컴퓨팅 모델이라 할 수 있습니다.

향후 딥러닝의 활용방안?

nvidialogo.jpg빅데이터 기반의 딥러닝은 수 많은 학습을 GPU 기술을 활용하고 있는 것입니다. 향후에도 딥러닝은 헬스케어, 생명과학, 에너지, 금융서비스, 자동차, 제조, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 업계 데이터를 통해 통찰력을 얻는데 유용하게 활용될 것입니다. 빅데이터는 일반 소비자들의 소비형태를 살펴보고 스스로 취향을 판단하게 됩니다. 딥러닝은 빅데이터를 기반으로 스스로 학습하고, 적용하고, 발전하는 자율주행자동차, 펀드매니저를 대신해 자산을 운용하는 로보어드바이저(robo-advisor), 의사보다 정확하게 질병을 판단하는 의료 영상 진단 등에 유용하게 적용될 수 있습니다. 또한 이미 페이스북, 구글, 마이크로소프트는 모든 사람이 사용할 수 있는 딥러닝 플랫폼을 공개하면서 AI 구동 애플리케이션의 확산을 가속하고 있습니다. 딥러닝은 향후 여러 직업군에도 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.

미래산업(빅데이터, 딥러닝, AI)에서 GPU의 활용도?

nvidialogo.jpg에너지 부분, 우주산업, 무인자동차, 바이오텍, 인터넷, 3D 프린팅 등에 다양하게 적용될 것입니다. 빅데이터, 딥러닝, AI 등은 기존 전통적인 범주의 IT 기술을 벗어나는 근본적으로 새로운 소프트웨어 모델입니다. 천문학적인 규모의 데이터처리, 딥러닝 네트워크 훈련의 가속화, 빠르고 효과적으로 판단하는 인공지능의 구현 모두 병렬 컴퓨팅 기반의 새로운 컴퓨터 플랫폼을 필요로 합니다. 엔비디아는 GPU 가속 컴퓨팅이 이를 실현하는 가장 빠른 지름길이란 것을 확신하고 있습니다.

국내 GPU 활용을 위한 클러스터 형성은?

nvidialogo.jpg학계에서 산업계로 연결되는 고리가 부족합니다. CUDA 컴퓨팅은 학계에서 연구가 활발하게 이루어지고 있습니다. 울산과기대, 경북대, 동명대, 서울시립대, 한림대, 뉴욕대 송도캠퍼스에 이미 엔비디아 본사가 인증한 GPU 리서치 센터가 운영되고 있으며 KISIT내의 병렬컴퓨팅 연구센터가 2014년 개설되었고 국내 주요 대학의 컴퓨터학과에서 정규과정으로 GPU 컴퓨팅을 가르치고 있습니다. 또한, 엔비디아 코리아에서 GPU 컴퓨팅의 입문단계인 CUDA 강의가 매달 기초와 심화실습과정으로 진행되고 있습니다. 특히 에너지 기업에서 새로운 연구가 활발하게 이루어지길 기대합니다.

자동차 인포테인먼트에서 엔비디아 GPU의 가치는?

nvidialogo.jpg사람의 판단을 GPU가 하게 될 것입니다. 엄청난 양의 데이터를 실시간으로 분석하는 프로세서가 GPU가 됩니다. 빅데이터가 생겨나면서 GPU가 두각을 보인 것입니다. 엔비디아는 인포테인먼트 시스템과 자율주행기술을 통합적으로 구현하는 세계 최초의 차량용 수퍼컴퓨팅 플랫폼인 드라이브 PX 2(DRIVE PX 2)를 지난 CES 2016에서 공개한 바 있습니다. 8 테라플롭스(1초당 1조번의 연산 수행하는 능력을 가리키는 단위)에 달하는 이 수퍼컴퓨터의 성능은, 맥북프로 150대가 동시에 처리하는 것과 유사한 수준임에도 그 크기는 태블릿 PC 1대 정도에 불과합니다. GPU를 통해 운전자는 고도로 훈련된 심층 신경망이 클라우드 기반의 수퍼컴퓨터로 안전한 자율주행의 혜택을 누리는 동시에, 인포테인먼트 시스템을 통해 최신 교통정보를 자유로이 활용하는 것은 물론, 360도의 전방위 이미지와 위성 이미지 등을 통해 주행경로를 보다 입체적으로 시각화할 수 있습니다. 구글어스도 수많은 데이터 처리를 위해 엔비디아와 협업하고 있습니다.

국내에서 GPU 사용 점유율 및 전략?

nvidialogo.jpg국내 점유율은 독보적으로 게이머들에게 절대적인 그래픽카드입니다. 국내 1만개 이상 PC방이 가진 80만대 정도의 컴퓨터들이 게임 그래픽 호환성이 좋고 시스템 안정성이 높은 엔비디아 그래픽 카드인 지포스 그래픽 카드를 내장하고 있습니다.
엔비디아는 정부산하연구소와 학교연구소에서 진행하는 프로젝트들에 꾸준한 지원을 할 계획을 갖고 있습니다. 이들이 수퍼컴퓨터로 딥러닝 및 빅데이터 연구활동에 필요한 데이터를 처리하는데, 여기에 테슬라 GPU가 사용되고 있습니다. 테슬라는 고속연산 전용프로세서입니다.
또한 미래 먹거리 산업을 이끌 스타트업 기업들에 더욱 관심을 갖고 지원할 것이며, 좀 더 안정성있게 시장에 공급할 수 있도록 노력을 할 것입니다.





leekh@semiconnet.co.kr
(끝)
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