생성형 AI가 GPU를 폭발적으로 소모하는 진짜 이유

목차

• 들어가는 말
• 왜 GPU가 필요할까요? CPU와의 차이점
• 생성형 AI가 GPU를 폭발적으로 소모하는 진짜 이유
• 실사용 예시: GPT-4와 Claude가 사용하는 연산량
• GPU 대란과 NVIDIA의 부상
• 결론

---

들어가는 말

'생성형 AI'라는 용어는 이제 일상에서 너무 흔하게 들을 수 있는 단어가 되었습니다. ChatGPT, Midjourney, Claude, Gemini 등등 너무나 다양한 AI 서비스들이 등장하면서 전세계적으로 이슈와 주목을 받고 있습니다. 그런데 이러한 AI를

작동시키는 데 핵심적인 역할을 하는 것이 바로 'GPU'라는 사실도 아시나요?

이런 핵심역할을 하는 GPU는 가격이 급등하면서, 이를 개발하는 기업인 NVIDIA는 세계 시가총액 상위 기업으로 부상했습니다. 그럼 생성형 AI가 왜 이렇게 많은 GPU를 요구하게 되었는지, 그 이유에 대해 살펴보도록 하겠습니다.

---

왜 GPU가 필요할까요? CPU와의 차이점

일반적인 컴퓨터는 CPU(Central Processing Unit)를 중심으로 작동하지만, 생성형 AI 모델의 경우 병렬 연산이 중요한

특성이라고 합니다. 그래서 GPU(Graphics Processing Unit)가 더 적합하다고 알려져 있습니다.

• CPU: 직렬 연산에 적합하며 일반적인 업무에 주로 사용된다고 합니다.
• GPU: 병렬 연산에 강점을 가지며 AI 연산, 그래픽 처리 등에 효과적이라고 알려져 있습니다.

GPT와 같은 대형 AI 모델은 수많은 연산을 동시에 처리해야 하므로
CPU만으로는 부족할 수 있다고 하며, 이 때문에 GPU가 필요하다고 합니다.

---

생성형 AI가 GPU를 폭발적으로 소모하는 진짜 이유

그렇다면 생성형 AI가 GPU를 많이 사용하는 이유는 무엇일까요?
전문가들에 따르면 다음과 같은 요인들이 복합적으로 작용하고 있다고 합니다.

1. 훈련 데이터 규모: 수천억 개의 단어를 학습해야 하므로 연산량이 매우 크다고 합니다.
2. 모델 파라미터 수: GPT-4는 수천억~1조 개의 파라미터를 가진 것으로 추정된다고 합니다.
3. 정확도 향상 요구: 더욱 정교한 결과를 얻기 위해 복잡한 연산 구조가 사용된다고 합니다.
4. 실시간 인퍼런스(Inference): 사용자 요청에 빠르게 응답해야 하므로 고속 연산이 필요하다고 합니다.
5. 멀티 태스크 처리: 다양한 작업을 동시에 수행해야 하므로 GPU 점유율이 높아진다고 합니다.

특히 챗봇 기반 AI는 여러 사용자와 동시에 상호작용을 하기 때문에
클라우드 환경에서 GPU가 지속적으로 작동한다고 합니다.

---

실사용 예시: GPT-4, Claude, Gemini가 사용하는 연산량

• GPT-4: 구체적인 파라미터 수는 공개되지 않았지만, 1조 개 이상일 것으로 추정된다고 합니다.
• Claude 3 Opus: Anthropic 측에서는 높은 추론 정확도를 위해 고성능 GPU를 사용한다고 전해집니다.
• Gemini: 텍스트, 이미지, 코드 등 다양한 형식의 입력을 처리하는 멀티모달 모델로, GPU 소모가 상당하다고 합니다.

Microsoft는 ChatGPT를 지원하는 Azure AI 인프라 구축에 수십억 달러를 투자했으며,
이 중 상당 부분이 GPU 및 전력 인프라에 사용된다고 알려져 있습니다.

---

GPU 대란과 NVIDIA의 부상

최근 생성형 AI 기술의 확산으로 인해 GPU 수요가 폭발적으로 증가하고 있다고 합니다.

• NVIDIA는 AI 기술의 핵심 부품인 GPU를 생산하며 주가가 큰 폭으로 상승
• 데이터센터의 전력 소비량도 증가하고 있으며, 이는 환경적 측면에서도 주목받고 이슈
• 클라우드 기업들(AWS, Google Cloud, Azure 등) 간 GPU 확보 경쟁이 치열해지고 있음

엔비디아 로고 (출처-NVIDIA)

GPU는 더 이상 그래픽 작업에만 사용되는 부품이 아닌,
AI 시대의 핵심 인프라 자산으로 인식된다고 볼 수 있습니다.

---

결론

생성형 AI는 다양한 분야에서 새로운 가능성을 열어주고는 있지만, 그 이면에는 막대한 컴퓨팅 자원과 에너지 소모가 있다는 점도 함께 고려되어야 한다고 합니다. 앞으로도 GPU는 AI 기술 발전의 중심에서 중요한 역할을 할 것으로 보이며, 동시에 인프라의 지속 가능성이나 대체 기술의 개발 여부도 관심을 끌고 있는 와중에, 여러분은 앞으로 GPU 수요가 계속 증가할 것으로 예상하시나요? 아니면 이를 대체할 새로운 기술이 등장할 것으로 보시나요?

댓글로 여러분의 생각을 나눠주세요! 이 글이 유익했다면 공감과 구독 부탁드리고, 
읽어주셔서 고맙습니다! 😊