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[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능과 GPU

기사입력 : 2019년09월09일 08:00

최종수정 : 2019년09월09일 08:00

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김정호 교수.

엔비디아 스토리

컴퓨터 구조에서 대표적으로 사용되는 반도체로는 계산 장치인 프로세서(Processor)와 메모리(Memory)가 있다. 그중에서 프로세서로는 개인용 컴퓨터에 많이 사용되는 CPU(Central Processing Unit)가 있고, 스마트폰에는 주로 AP(Application Processor)가 사용되고, 컴퓨터 그래픽 카드에는 GPU(Graphic Process Unit)가 사용된다.

이러한 프로세서 중에서 인공지능 계산을 위한 병렬처리에는 GPU가 가장 많이 사용된다. GPU 내부에는 계산기(Arithmetic Logic Unit, ALU) 코어의 개수가 수천 개 혹은 수만 개에 이른다. 그래서 동시 병렬 계산이 용이하다. 이러한 이유로 인공지능 계산에 GPU가 가장 유용한 프로세서가 된다.

이러한 배경으로 대표적인 GPU 회사인 엔비디아(NVidia)의 성장이 두드러진다. 최근에 GPU는 가상화폐 채굴에 쓰이기도 해서 한때 품절이 나기도 했다. 여기에 그치지 않고 자율주행 자동차의 인공지능 처리에도 GPU가 사용될 전망이다. 그 때문에 지난 10년간 엔비디아의 주가는 꾸준히 상승하고 있다. 이래저래 CPU, AP보다 GPU의 계속된 성장이 기대된다.

2019년 방문한 실리콘밸리의 엔비디아 신사옥 내부. [출처=KAIST]

필자의 연구실에서는 지난 10여년간 GPU와 디램이 3차원적으로 결합한 HBM(High Bandwidth Memory) 모듈을 설계하는 연구를 진행해왔다. 그 과정에서 국내의 삼성전자, SK하이닉스뿐만 아니라 엔비디아와 협력을 지속해 왔다.

HBM에서는 기존의 모듈과는 달리 실리콘 기판을 배선으로 사용해 GPU와 디램 사이의 연결선 개수를 대폭으로 늘린다. 더 빨리 많은 수의 병저렬 계산을 하기 위해서 고안됐다. 이 HBM 모듈은 주로 인공지능 서버에 사용하고 있으며, 그 가격은 1000만원에 가깝다.

이렇게 비용이 많이 드는 것이 단점이지만, 인공지능 시대를 맞아 수요는 계속 증가할 것으로 생각한다. 이러한 이유로 필자의 연구실 졸업생이 엔비디아에 여러 명 진출했다. 대학원 학생들이 인턴으로도 엔비니아에 파견 나가기도 한다.

2019년 방문한 엔비디아에서의 기술 교류 미팅. [출처=KAIST]

인공지능의 기본은 행렬 수학

인공지능에서 지능신경망인 DNN(Deep Neural Network)의 입력은 디지털 데이터이다. 그리고 데이터 입력은 일정 수의 데이터 묶음 형태로 표현된다. 이러한 디지털 데이터의 묶음을 수학 용어로 벡터(Vector)라고 한다.

예를 들어 카메라 이미지 화소점인 픽셀(Pixel) 하나에는 RGB(Red, Green, Blue) 세 가지 색깔의 배합과 밝기가 표현된다. 그러면 이미 4가지 요소를 갖는 벡터가 된다. 거기에 더해 화면 속의 위치 정보가 x, y로 들어가면 6열 벡터가 된다. 언어를 입력 벡터로 쓴다면 그 벡터 크기가 수백만개도 된다. 단어의 개수가 그만큼 많다.

이러한 입력 벡터를 다른 형태로 변환할 필요가 생긴다. 이때 벡터와 행렬(Matrix) 곱셈이 필요하다. 예를 들어 그래픽 처리에서 위치 정보가 포함된 벡터의 좌표를 변환하려고 한다면, 이 벡터에 행렬을 곱하면 된다.

보는 관찰자의 위치를 3차원으로 바꾼다면 새로운 좌표에서 다시 위치를 잡기 위해서 데이터 벡터에 좌표 변환을 하게 되는데, 이때 벡터에 좌표 변환 3x3 행렬을 곱하게 된다.

마찬가지로 인공지능 판단이나 예측에도 벡터와 행렬 계산이 사용된다. DNN에서는 입력이 데이터 벡터가 되고, 그 벡터 신호에 입력층(Input layer), 은닉층(Hidden layer), 출력층(Output layer)으로 지나가면서 계속 행렬 곱셈이 일어난다. 이러한 과정을 전전파 학습(Forward Propagation Training)이라고 한다.

거꾸로 최종 정답과의 차이를 확인하고 반대 방향으로 행렬을 곱해가면서 네트워크를 교정해 가는 과정을 역전파 학습(Backward Propagation Training)이라고 한다.

이처럼 학습과정에서 행렬계산이 수없이 일어난다. 그래서 인공지능 계산에서 가장 빈번히 일어나는 컴퓨터 계산이 행렬 곱셈과 덧셈이다. 그리고 이러한 병렬 계산에 GPU가 가장 적합한 프로세서 구조이다.

인공지능 학습과 판단에 필요한 행렬 계산식들. [출처=KAIST]

인공지능을 위한 GPU 구조

이와 같은 행렬 계산은 하나하나 순차적으로 일어나지 않고 동시에 병렬로 한다. 이렇게 동시에 병렬로 계산하는 방법으로는 컴퓨터를 병렬로 연결해서 수행하는 방법이 있다. 초기 구글 알파고에서 쓰인 방법이다.

그러나 이러한 병렬 계산을 위해서는 컴퓨터끼리 데이터를 주고받아야 한다. 컴퓨터끼리 케이블로 연결돼야 한다. 이러면 데이터를 컴퓨터 간에 이동하는 데 시간이 걸린다. GPU는 반도체 프로세서 내부에서 병렬 계산을 하므로 빠르고 효율적이다.

엔비디아 GPU의 경우, 내부에서 80여개의 SM(Streaming Multiprocessor)이 병렬 계산을 나누어서 한다. 그 SM 속에는 32개의 중간 크기의 계산블록(Warp)이 있고, 각 Warp에는 64개의 계산 코어(Thread)가 있다.

그래서 GPU 내에는 전체적으로 80x64x32=16만3840개의 병렬 계산 코어가 있다. 이들이 동시에 병렬 계산을 한다. 앞으로는 계산 코어의 개수가 100배 이상 증가할 것으로 예상한다. 모두 행렬 계산을 빠르고 효율적으로 하기 위함이다.

GPU에도 단점은 있다. 코어가 많기 때문에 코어 주변에 계산 결과를 임시로 저장하는 캐쉬(Cash) 메모리가 한정돼 있다. 그래서 매번 계산 결과를 낼 때마다 외부의 디램에 저장하고 다시 읽어 와야 하는 번거로움이 있다. GPU 외부 메모리인 디램의 성능이 지원해줘야 한다. GPU의 성능을 위해서는 디램의 성능도 같이 좋아져야 한다.

마지막으로 GPU의 어려운 점은 계산량이 너무 많아서 프로세서에서 열이 많이 발생하고, 그 결과 반도체 온도가 올라간다는 점이다. 그러면 프로세서의 계산 능력이 급속히 감소한다. 그래서 반도체 냉각 기술이 중요해지고 있다.

이처럼 GPU는 더욱 병렬화되고, 메모리와도 병렬화되며, 냉각 기술을 위한 혁신이 계속될 전망이다. 4차 산업혁명이 진행되면서 GPU의 수요와 기술 발전은 더욱 심화할 전망이다.

최신 엔비디아 GPU의 내부 구조도. [출처=KAIST]

 

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수] joungho@kaist.ac.kr

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두나무·네이버 '슈퍼 플랫폼' 시동 [서울=뉴스핌] 전미옥 기자 = 두나무와 네이버가 가상자산 '슈퍼플랫폼' 탄생을 예고했다. 네이버페이에서 스테이블코인으로 상품을 결제하고 예치금은 업비트 계좌와 연동해 이자이익을 꾀하는 등 원화 스테이블코인 확장 가능성을 제시, 시장을 선점하겠다는 구상이다.  26일 업계에 따르면 네이버파이낸셜과 두나무가 추진하는 포괄적 주식교환 거래 체결 시 양사는 원화 스테이블 코인의 발행과 유통, 활용을 잇는 삼각편대를 단숨에 완성할 수 있다. 네이버페이가 발행한 원화 스테이블코인을 두나무의 가상자산거래소 업비트에 유통하고 해당 코인을 네이버페이가 보유한 막대한 온·오프라인 결제처에서 지불 수단으로 활용하는 방향이다. 달러 스테이블코인 대비 원화스테이블 코인의 활용 가능성에 대한 의구심이 지속되고 있는 가운데 네이버페이와 두나무가 원화 스테이블코인의 구체적인 활용처와 확장 가능성을 제시, 시장을 선점할 수 있는 점도 기회요인이다. 오동환 삼성증권 연구원은 "두나무의 블록체인 플랫폼 '기와체인'으로 스테이블 코인을 발행하고, 이를 네이버페이의 결제처에서 결제 수단으로 활용이 가능하다"라며 "또 업비트에서 거래하며 탈중앙화 금융의 기초 자산으로 활용할 수도 있다"고 내다봤다. 네이버와 두나무의 업비트 로고.[사진=각 사] 특히 네이버페이는 최근 결제 뿐 아니라 대출, 보험 증권, 자산관리 등을 연계해 종합금융서비스로 도약을 꾀하고 있다. 두나무를 품게 되면 가상자산으로 사업영역을 넓힐 수 있는 셈이다. 구체적으로 네이버페이, 업비트 고객들은 원화 스테이블코인 또는 가상자산으로 네이버페이에서 물건을 구매·결제할 수 있고 네이버페이와 업비트 계좌가 상호 연동되면 기존 네이버페이 예치금을 업비트 계좌에 보관, 고객들이 이자수익을 꾀할 수도 있다. 이같은 가상자산 활용이 보편화되면 자연히 네이버-업비트 생태계에 고객을 묶는 '록인' 효과가 극대화된다. 이효진 메리츠증권 연구원은 "네이버의 두나무 연결 편입은 단순 가상자산 거래대금에 대한 수익이 인식되는 것이 아닌 실물자산토큰(RWA), 스테이블 코인 등 디지털 자산 사업의 확대로 활용될 수 있음에 주목해야 한다"고 짚었다.  전문가들은 이번 네이버와 두나무의 합병 신호를 시장에 일종의 '선전포고'로 관측했다. 스테이블코인을 비롯한 가상자산 시장을 선점하겠다는 의지라는 것이다. 김형중 한국핀테크학회 회장은(고려대 교수)는 "네이버와 두나무가 힘을 합치면 스테이블코인의 쓸모를 만들어낼 수 있고 여러 가능성을 기반으로 주도권을 쥐겠다는 강력한 의지를 시장과 정부에 표현한 것"라며 "시그널을 던졌으니 시장 반응을 보고 세부사안을 정립해나갈 것으로 보인다"고 말했다. [사진=게티이미지] 임병화 성균관대 경영학과 교수는 "원화 스테이블코인 법제화가 빠르게 추진되고 있는 만큼 카카오, 토스를 비롯해 은행 등 관련 기업들도 분명 컨소시엄 등 다양한 물밑 논의를 진행하고 있을 것"이라고 짚었다. 그러면서 "미국, 유럽, 일본 등 해외에 비해 한국은 많이 뒤처져있기 때문에 당장의 규제보다는 산업육성이 우선되는 것이 바람직하다"고 피력했다. 다만 제도적 걸림돌도 적지 않다. 더불어민주당 안도걸 의원이 대표 발의한 스테이블코인 관련 법안에서 이용자 보호를 위해 발행과 유통이 분리돼야 한다는 점을 명시했기 때문이다. 이때 발행, 유통의 의미가 구체적으로 규정된 것은 아니지만 단순 해석하면 네이버에서 만든 원화 스테이블코인을 손자회사인 업비트에 상장, 거래로 이뤄지기는 쉽지만은 않을 전망이다.  금융당국이 네이버와 두나무의 결합을 어떻게 평가할지도 변수로 꼽힌다. 가상자산 분야에서 금융당국은 소비자 보호와 산업혁신의 균형을 중시하며, 투자자 보호 중심의 규율체계 마련 등에 나서고 있다. 심원태 금융위원회 가상자산과 사무관은 최근 가상자산 관련 세미나에서 "국제금융안정위원회(FSB) 등은 미국의 가상자산거래소 FTX의 파산 사례를 들며 이해상충 방지, 경업 제한 등 대응방안 마련을 강조한 바 있다"며 "국내 가상자산 시장은 개인만 참여한다는 특수성이 있어 이용자 보호 측면을 보다 중요하게 다루고 있다"고 했다.  한편 전날 네이버와 두나무는 양사 간 포괄적 주식교환을 논의하고 있다고 밝혔다. 네이버 계열사 네이버파이낸셜에 두나무가 편입되는 방안 등을 놓고 검토에 들어간 것이다. 포괄적 주식교환은 한 회사가 다른 회사의 주식 전부를 취득해 100% 지분을 확보하는 절차다. 구체적으로 두나무 주주들이 보유한 두나무 주식 전부를 네이버파이낸셜에 넘기고, 네이버파이낸셜은 신주를 발행해 두나무 주주들에게 제공한다.  네이버는 "두나무와 스테이블 코인, 비상장주식 거래 외 주식 교환을 포함한 다양한 협력을 논의하고 있다"고 밝혔다. 두나무 측도 "네이버페이와 스테이블 코인, 비상장주식 거래 외에도 다양한 협력을 논의하고 있다"고 했다. 양사는 조만간 각각 이사회에서 주식 교환 안건을 의결할 것으로 알려진다. romeok@newspim.com 2025-09-26 17:18
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긍정 영향 종목

  • Lockheed Martin Corp. Industrials
    우크라이나 안보 지원 강화 기대감으로 방산 수요 증가 직접적. 미·러 긴장 완화 불확실성 속에서도 방위산업 매출 안정성 강화 예상됨.

부정 영향 종목

  • Caterpillar Inc. Industrials
    우크라이나 전쟁 장기화 시 건설 및 중장비 수요 불확실성 직접적. 글로벌 인프라 투자 지연으로 매출 성장 둔화 가능성 있음.
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