Popular AI 가속기 AI tools in 하드웨어 include FuriosaAI 및 Exa Laboratories, helping you work more efficiently.
Exa Laboratories(현재 Zettascale)는 YC의 지원을 받는 실리콘 밸리 스타트업으로, AI를 위한 최첨단 에너지 효율적인 재구성 가능 칩(XPU)을 개발합니다. 이들의 폴리모픽 컴퓨팅 아키텍처는 훈련 및 추론 모두에서 기존 GPU 및 TPU에 비해 우수한 성능, 다용성 및 효율성을 제공하여 AI 에너지 위기를 해결하는 것을 목표로 합니다.
AI 개발
AI 가속기는 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 계산을 획기적으로 가속화하기 위해 설계된 특수 하드웨어 구성 요소 클래스입니다. 범용 CPU와 달리 이러한 프로세서는 신경망의 핵심을 이루는 행렬 곱셈 및 텐서 연산에 최적화된 대규모 병렬 아키텍처를 특징으로 합니다. 이러한 전문화 덕분에 방대한 양의 데이터를 동시에 처리하여 모델 훈련 및 추론에 필요한 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 결과적으로 AI 가속기는 복잡하고 대규모인 AI 모델을 효율적으로 개발하고 배포하는 데 필수적입니다.
AI 가속기는 다양한 분야에서 중요합니다. 데이터 센터에서는 대규모 언어 모델(LLM) 및 추천 엔진의 훈련을 지원합니다. 엣지 컴퓨팅의 경우 저전력 가속기가 스마트폰, 자율 주행 차량, 스마트 카메라에 내장되어 실시간 추론에 사용됩니다. 또한 복잡한 시뮬레이션을 위한 과학 연구 및 신속한 진단을 위한 의료 영상 분야에서도 활용됩니다.
AI 가속기를 선택할 때는 주요 워크로드를 고려해야 합니다. 훈련에는 높은 계산 능력과 대용량 메모리가 필요하지만, 추론은 낮은 지연 시간과 전력 효율성을 우선시합니다. TOPS(초당 테라 연산) 및 메모리 대역폭과 같은 성능 지표를 평가하십시오. 엣지 애플리케이션의 경우 전력 소비와 물리적 크기가 핵심 요소입니다. 마지막으로 TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크 지원 및 드라이버(예: CUDA) 성숙도를 포함한 소프트웨어 생태계를 평가해야 합니다.
AI 연구소 및 대규모 기술 회사는 NVIDIA의 H100 GPU와 같은 고성능 AI 가속기 클러스터를 사용하여 수십억 개의 매개변수를 가진 기초 모델을 훈련합니다. 이 과정은 방대한 텍스트 및 코드 데이터셋을 신경망에 몇 주 또는 몇 달 동안 공급하는 것을 포함합니다. 이러한 가속기의 병렬 처리 능력은 실현 가능한 시간 내에 훈련을 완료하는 데 필수적입니다. 그 결과 챗봇, 콘텐츠 제작, 코드 생성과 같은 애플리케이션을 위해 인간과 유사한 텍스트를 이해하고 생성할 수 있는 강력한 모델이 탄생합니다.
스마트 보안 카메라 제조업체는 Google Edge TPU 또는 NVIDIA Jetson 모듈과 같은 저전력 AI 가속기를 제품에 통합합니다. 이를 통해 카메라는 정교한 객체 감지 모델을 장치에서 직접 실행할 수 있습니다. 비디오 스트림을 클라우드로 보내지 않고도 실시간으로 사람, 차량 또는 소포를 식별할 수 있습니다. 가속기에 의해 가능해진 이 온디바이스 처리는 지연 시간을 줄이고 대역폭을 절약하며 사용자 개인 정보를 향상시킵니다. 그 결과 더 빠른 알림과 더 안정적인 보안 모니터링이 가능해집니다.
병원의 영상의학과에서는 강력한 AI 가속기가 장착된 워크스테이션을 사용하여 MRI 및 CT와 같은 의료 스캔을 분석합니다. 가속기에서 실행되는 딥러닝 모델은 종양이나 골절과 같은 이상 징후를 이미지에서 신속하게 선별하여 영상의학과 의사가 주의해야 할 영역을 강조 표시할 수 있습니다. 이는 각 스캔을 검토하는 데 걸리는 시간을 크게 줄여 더 빠른 진단을 가능하게 하고 많은 환자를 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 임상 응용 분야에서는 가속기가 고해상도 이미지를 신속하게 처리하는 능력이 매우 중요합니다.
자동차 회사는 자율 주행 차량에 특수 자동차 등급 AI 가속기를 장착합니다. 이 프로세서는 카메라, LiDAR, 레이더에서 나오는 방대한 양의 실시간 데이터를 동시에 처리하는 센서 융합을 담당합니다. 가속기는 복잡한 신경망을 실행하여 환경을 인식하고, 보행자를 식별하고, 다른 차량을 추적하고, 교통 표지판을 이해합니다. 가속기의 고성능과 낮은 지연 시간은 순간적인 결정을 내리는 데 중요하며, 자율 주행 시스템의 안전성과 신뢰성을 보장합니다.
한 SaaS 회사가 AI 기반 이미지 향상을 위한 API를 제공합니다. 수천 개의 동시 사용자 요청을 낮은 지연 시간으로 처리하기 위해, 그들은 NVIDIA의 L4 GPU나 AWS Inferentia 칩과 같은 추론에 최적화된 AI 가속기가 장착된 클라우드 서버에 모델을 배포합니다. 사용자가 이미지를 업로드하면 요청은 이 서버 중 하나로 라우팅됩니다. 가속기는 이미지를 신속하게 처리하고, 향상 모델을 적용하며, 밀리초 단위로 결과를 반환합니다. 이 설정은 반응성이 뛰어난 사용자 경험을 보장하고 변동하는 수요를 효율적으로 처리할 수 있도록 확장할 수 있습니다.
기후 변화를 연구하는 대학 연구팀은 AI 가속기가 장착된 슈퍼컴퓨팅 클러스터를 사용하여 복잡한 기후 시뮬레이션을 실행합니다. 이러한 모델은 방대한 미분 방정식 시스템을 푸는 것을 포함하며, 이 작업은 가속기의 병렬 처리 능력으로부터 큰 이점을 얻습니다. 이러한 계산을 가속기로 오프로드함으로써 연구원들은 CPU만 사용하는 것보다 훨씬 짧은 시간에 수십 년의 기후 패턴을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이를 통해 더 상세한 모델링과 과학적 가설에 대한 더 빠른 반복이 가능해져 복잡한 글로벌 시스템에 대한 이해를 높일 수 있습니다.
AI 가속기는 GPU, TPU 또는 ASIC과 같은 특수 하드웨어로, AI 및 머신러닝 워크로드를 가속화하기 위해 특별히 설계되었습니다. 다양한 작업을 순차적으로 처리하는 범용 CPU와 달리 AI 가속기는 대규모 병렬 아키텍처를 사용합니다. 이를 통해 신경망 훈련 및 AI 추론 작업 실행에 필요한 수천 개의 동시 계산을 훨씬 더 효율적으로 수행할 수 있습니다. 대규모 데이터 센터에서 소규모 엣지 장치에 이르기까지 현대 AI를 구동하는 엔진입니다.
올바른 AI 가속기를 선택하는 것은 몇 가지 주요 요인에 따라 달라집니다. 첫째, 주요 워크로드를 파악하십시오. 대규모 모델 훈련에는 고성능과 대용량 메모리(예: NVIDIA H100)가 필요하며, 추론은 낮은 지연 시간과 전력 효율성(예: NVIDIA L4 또는 Google Edge TPU)을 우선시합니다. 둘째, TOPS(초당 테라 연산) 및 메모리 대역폭과 같은 성능 지표를 평가하십시오. 셋째, 특히 엣지 또는 모바일 장치의 경우 폼 팩터와 전력 소비를 고려하십시오. 마지막으로 소프트웨어 생태계를 평가하십시오. PyTorch 및 TensorFlow와 같은 프레임워크에 대한 강력한 지원과 CUDA와 같은 성숙한 드라이버 및 라이브러리는 개발 생산성에 매우 중요합니다.
핵심적인 차이점은 아키텍처와 목적에 있습니다. CPU(중앙 처리 장치)는 범용 순차적 작업을 위해 설계되었으며, 몇 개의 강력한 코어를 사용하여 복잡한 명령을 차례로 실행합니다. 반면 AI 가속기의 한 종류인 GPU(그래픽 처리 장치)는 수천 개의 더 간단한 코어를 가지고 있어 많은 병렬적이고 반복적인 계산을 동시에 수행하도록 설계되었습니다. CPU는 운영 체제나 웹 브라우저를 실행하는 데 탁월하지만, GPU의 병렬적 특성은 AI 및 딥러닝 워크로드를 지배하는 행렬 및 벡터 연산에 훨씬 우수하여 이러한 특정 작업에서 10배에서 100배의 성능 향상을 가져옵니다.
AI 가속기에는 여러 주요 유형이 있으며 각각 다른 강점을 가지고 있습니다:
AI 가속기는 복잡한 AI 모델을 클라우드가 아닌 스마트폰, 드론, 산업용 센서와 같은 장치에서 직접 실행할 수 있게 해주기 때문에 엣지 컴퓨팅에 매우 중요합니다. 이러한 온디바이스 처리는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다:
