4월 14일, 칩 대기업 엔비디아는 차세대 인공지능 칩( AI칩) 과 슈퍼컴퓨터(슈퍼컴퓨터 ) 를 미국에서만 생산할 계획이라고 처음으로 발표했습니다 . 차세대 인공지능 칩( AI칩)은 엔비디아가 최근 출시한 블랙웰 칩을 말하며 , 애리조나에서 생산 및 테스트를 진행할 예정이다. 슈퍼컴퓨터는 텍사스에서 제조될 예정이며, 두 개의 슈퍼컴퓨터 생산 공장이 향후 12~15개월 내에 양산 단계에 들어갈 것으로 알려졌습니다.

AI 칩이란? 슈퍼컴퓨터란 무엇인가?

AI 칩 또는 인공지능 칩은 인공지능 알고리즘이 인공지능 관련 작업(특히 딥 러닝 및 머신 러닝과 같은 계산 집약적 작업)을 수행하도록 특별히 설계된 프로세서 칩(ASIC)을 말합니다. 그 목표는 기존의 범용 프로세서(예: CPU, GPU)보다 AI 알고리즘을 더욱 효율적으로 실행하는 것입니다. 기존의 CPU와 GPU는 AI 알고리즘을 실행하는 데 사용할 수 있지만, 속도가 느리고 성능이 낮습니다.

유형

성명

설명하다

그래픽 카드

그래픽 처리 장치

AI 훈련에 가장 일반적으로 사용되며(예: NVIDIA 칩) 강력한 병렬 컴퓨팅 기능을 갖추고 있습니다.

TPU

텐서 처리 장치

AI 추론 및 훈련을 위한 Google의 맞춤형 칩.

ASIC

애플리케이션별 집적 회로

특정 AI 기능에 맞춰 처음부터 설계된 맞춤형 칩은 매우 효율적입니다.

FPGA

필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이

높은 유연성으로, 논리적 기능을 필요에 따라 구성할 수 있습니다.

엔비디아가 설명한 대로 슈퍼컴퓨터는 인공 지능 훈련과 추론에 전념하는 수백 또는 수천 개의 AI 칩(예: GPU)으로 구성된 고성능 컴퓨팅 클러스터입니다. 슈퍼컴퓨터는 대규모 인공지능 모델을 훈련하고 실행하도록 설계되었습니다.

엔비디아는 발표에서 이 두 개념을 통칭하여 AI 슈퍼컴퓨터라고 불렀습니다.

앞으로 AI 슈퍼컴퓨터는 인공지능 시대에 없어서는 안 될 인프라가 될 것으로 예상되며, GPT-4, Sora, Midjourney 등의 AI 모델을 뒷받침하는 컴퓨팅 파워의 기둥이 될 것입니다.

AI 산업화와 '인프라로서의 AI' 시대에 초고성능 컴퓨팅 인프라는 새로운 에너지와 칩처럼 국가 간 경쟁의 전략적 자원이 될 수 있습니다.

엔비디아는 발표 에서 AI 슈퍼컴퓨터를 "AI 공장"이라고 설명했습니다. 이는 인공지능 작업을 처리하도록 특별히 설계된 차세대 데이터 센터의 핵심 동력입니다. "이들은 떠오르는 AI 산업의 기반 시설을 형성합니다. 앞으로 수십 년 동안 (미국에서) 수십만 개의 일자리를 창출하고 수조 달러에 달하는 경제적 안보 혜택을 제공할 것으로 예상됩니다."

이 새로운 AI 산업 인프라는 미국에서 NVIDIA에 의해 구축되고 있습니다. AI 인프라 분야에서 엔비디아의 최근 발표에 따르면 엔비디아가 다른 플랫폼과 협력하여 미국에서 최대 5,000억 달러의 가치를 창출하는 데 불과 4년이 걸릴 것이라고 합니다.

하지만 "Web3+AI"라는 개념이 대중화되면서 AI 시대의 인터넷 플랫폼이 여전히 칩 거대 기업에 의존하는 현재의 전통적인 인터넷 시대 모델을 따를지는 아직 불분명합니다. 분산형 AI의 개념은 다가올 AI 시대와 메타버스 시대에 데이터 주권, 데이터 개인정보 보호, 보안을 사용자에게 돌려주고 사용자가 결정을 내릴 수 있도록 하는 것입니다.

확실한 것은 Web3의 주도로 현재의 중앙집중형 인터넷 개발 모델을 따르는 AI 산업은 미래에 주류가 되지 못할 것이라는 점이다.

PowerBeats는 사용자가 통제하는 분산형 인터넷 시대에는 AI 인프라도 분산화되어야 한다고 생각합니다. NVIDIA가 구축한 AI 인프라는 분산형 온체인 프로젝트나 플랫폼을 강화하는 기본 동력이 될 수 있습니다. 예를 들어, DeCloud(탈중앙화 클라우드 컴퓨팅) 플랫폼은 강력한 AI 인프라를 기반으로 더 높은 성능, 더 낮은 지연 시간, 더 저렴한 컴퓨팅 리소스를 구현할 수 있게 될 것입니다. 분산형 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 PowerVerse가 NVIDIA 칩을 사용하여 분산형 클라우드 컴퓨팅 노드를 구축하고 있다고 합니다.

엔비디아의 발표에 따르면, 위에서 언급한 AI 공장을 설계하고 운영하기 위해 고급 AI, 로봇공학 및 디지털 트윈 기술을 사용할 예정이며, 여기에는 공장의 디지털 트윈 모델을 만들고 자동화된 제조 로봇을 구축하는 것이 포함됩니다.

우리는 새로운 기술 시대에 디지털 트윈 모델 생성, 로봇 훈련, 에이전트 기반 AI 작업 실행과 같은 응용 프로그램 시나리오에 사용되는 데이터의 개인 정보 보호 및 보안에 대해 우려하고 있습니다. 또한 Web3의 기본 운영 논리를 기반으로 한 AI와 메타버스의 발전도 기대하고 있습니다.

참조:

https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-manufacture-american-made-ai-supercomputers-us/