인류 삶 바꾸는 AI 핵심 ‘GPU’의 과거·현재·미래

엔비디아가 1999년 발명
방대한 데이터 효율적으로 처리...AI 딥러닝에 사용
AI용 GPU 시장서 엔비디아 점유율 80%
전력 소모 큰 것이 미래 최대 해결 과제

▲엔비디아의 HGX H100 8-GPU 모습이 보인다. 연합뉴스

인공지능(AI)이 교육과 의료, 로봇, 물류 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 이에 따라 인간의 삶도 획기적으로 변화하는 중이다.

AI 개발에서 빼놓을 수 없는 것이 바로 ‘그래픽처리장치(GPU)’다. GPU는 방대한 데이터를 효율적으로 처리할 수 있어 AI 학습 단계에서 그 능력을 십분 발휘한다.

최근 일본 니혼게이자이신문(닛케이)은 GPU의 과거와 현재, 그리고 미래 과제를 조명했다.

GPU란?

GPU는 미국 반도체 기업 엔비디아가 발명한 연산용 반도체다. 1999년 엔비디아가 ‘지포스 256’을 출시하면서 GPU라는 용어가 처음으로 사용됐다.

GPU의 역할은 본래 PC의 게임 구동을 원활하게 하는 것이었다. 3D 그래픽이 본격적으로 도입되면서 중앙처리장치(CPU)를 보조할 그래픽카드로 사용됐다. 이후 방대한 데이터를 처리할 수 있는 특징이 AI 개발자들에게 주목받아 AI 딥러닝(컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합·분석해 학습하는 기술)에 사용되기 시작했다.

반도체는 회로선의 폭이 좁을수록 성능이 높아진다. 현재 일본 반도체 기업들의 기술은 40나노미터(nm·1nm는 10억 분의 1m) 정도다. 최첨단 GPU는 4나노다.

GPU는 두뇌에 해당하는 ‘코어’가 많은 것이 특징이다. 각 코어가 방대한 양의 데이터를 나눠 처리한다.

닛케이는 GPU를 스쿠터에, 같은 연산용 반도체인 CPU를 트럭에 비유했다. 스쿠터인 GPU는 가벼운 짐을 나눠서 여러 고객에게 한꺼번에 배달할 수 있다. 반면 트럭인 CPU는 성능이 높아 무거운 양을 한 번에 실을 수 있지만 시간이 오래 걸린다.

GPU의 발전 및 시장 점유율

GPU는 2000년대 초반부터 방대한 데이터 처리에 쓰이기 시작했다. 2010년 당시 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 탑재됐고 2015년에는 딥러닝에 도입됐다. 개발 초기 GPU는 ‘1초당 최소 1000만 개의 CG 처리 능력’이라고 알려졌다. 현재 처리 능력은 70억 개 이상으로 향상됐다.

2000년대 들어서는 PC용 CPU에 대한 수요가 늘어나면서 미국 인텔 등이 급부상했다. 2010년대 스마트폰 보급 확대로 퀄컴이 실적을 올렸다. 현재는 GPU를 가진 엔비디아의 존재감이 강력하다. 엔비디아 주가는 10년 만에 100배나 뛰었다.

영국 시장조사업체 옴디아에 따르면 AI용 GPU 점유율은 최근 엔비디아가 약 80%를 차지한다. AMD가 20% 정도다. 엔비디아는 대규모 생산이 가능해 성능 대비 가격이 저렴하다는 평가를 받고 있다.

GPU의 미래 과제

GPU의 가장 큰 문제는 전력 소모가 크다는 점이다. 연산용 반도체는 대규모 데이터를 처리할수록 전력 소비가 커진다. 발열한 반도체를 냉각하기 위한 전력도 필요하다. 일본 과학기술진흥기구(JST)의 지난해 추산에 따르면 AI 시장 확대로 세계 데이터센터의 전력 소비량은 2030년 6700억 킬로와트시(kWh)로 2018년 대비 약 4배 급증한다. 전문가들은 GPU로 인한 전력 소비 증가가 에너지의 안정적 공급 및 탈탄소화에도 영향을 미칠 수 있다고 지적한다.