AI 작업 처리 성능 향상을 위한 혁신적인 칩 디자인

AI 칩 디자인의 혁신적 발전: 머신러닝의 미래를 이끄는 힘

최근의 칩 디자인 혁신은 생성적 작업 부하를 보다 효율적으로 관리하는 방법을 통해 인공지능(AI)의 변화를 앞두고 있습니다. Quantiphi의 Nvidia 실무 글로벌 책임자 시다르트 코트왈은 AI 및 머신러닝(ML) 작업의 증가하는 요구에 부합하기 위해 하드웨어와 소프트웨어 모두의 적응이 필수적이라고 강조했습니다. 그는 "특정 작업에 최적화된 AI 가속기와 GPU를 개발하는 것이 가장 큰 기회"라고 설명했습니다.

인텔과 AMD와 같은 업계 리더의 범용 마이크로프로세서는 다양한 애플리케이션에서 강력한 성능을 제공하지만, AI와 같이 특정 도메인에 최적화된 전문 칩은 더 뛰어난 성능과 에너지 효율성을 약속합니다. 펜실베이니아 대학교의 벤 리 교수는 맞춤형 칩이 데이터 이동을 최적화하고 에너지를 집중적으로 소모하는 데이터 전송을 줄이는 데 도움을 준다고 강조했습니다. 그는 "대규모 맞춤형 명령어를 생성함으로써 이 칩들은 호출당 더 많은 작업을 수행하여 에너지 사용을 효율적으로 할 수 있다"고 설명했습니다. 특정 애플리케이션을 위해 설계된 칩들이 성능과 에너지 효율성을 100배까지 높일 수 있다는 주장은 컴퓨터 공학에서 흔히 있는 이야기입니다.

메모리 내 처리 기술의 혁신

가장 유망한 연구 분야 중 하나는 고급 메모리 솔루션과 아날로그 계산을 결합한 메모리 내 처리(PIM) 기술입니다. 리 교수는 프로그램 가능한 저항기가 머신러닝 모델의 매개변수나 가중치를 나타낼 수 있다고 설명하며, "전류가 이러한 프로그래밍된 저항을 통해 흐를 때, 메모리는 머신러닝 계산을 이끄는 필수적인 곱셈과 덧셈을 수행할 수 있다"고 덧붙였습니다. 이 설계는 계산이 데이터 자체 내에서 발생하므로, 데이터가 프로세서까지 이동해야 하는 거리를 크게 줄입니다.

또한 엣지 GPU에 대한 수요가 증가함에 따라 Nvidia, Arm, Qualcomm과 같은 기업들이 선두에 서 있습니다. 이러한 전문 GPU는 네트워크 엣지에서의 로컬 AI 작업을 처리하는 데 필수적이며, 지연 시간을 최소화하고 성능 개선을 이끌어냅니다.

AI 작업의 간섭 최소화 노력

서던 캘리포니아 대학교의 연구자들은 11비트의 전례 없는 정보 밀도를 자랑하는 초소형 메모리 기술을 개발하여 AI 작업의 간섭을 줄이는 데 성공했습니다. 이 혁신이 모바일 기기에 성공적으로 통합된다면, 공간을 절약하면서 처리 능력을 극적으로 향상시킬 수 있을 것입니다.

레노버의 글로벌 AI 책임자 로버트 다이글은 AI 작업을 위한 새로운 신경 처리 장치(NPU), 애플리케이션 특정 통합 회로(ASIC), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)가 더 효율적이고 비용 효과적이라고 강조하며, 컴퓨터 비전 추론 및 생성 AI 작업과 같은 특정 애플리케이션에 맞춰 조정된 AI 가속기의 경향이 예상된다고 말했습니다.

지속 가능한 칩 디자인의 미래

최신 칩 디자인은 액체 냉각 환경을 위한 설계로 에너지 효율적이며 환경 친화적인 실천으로의 전환을 나타냅니다. 다이글은 에너지 소비를 최소화하고 열 분산을 개선하는 것이 필수 목표라고 언급했습니다. AI 가속기의 진화는 지정된 목적의 독립형 가속기와 CPU와 같은 다목적 실리콘 내 AI 코어의 통합 두 경로로 진행되고 있습니다.

실리콘 기술의 경계가 혁신적인 냉각 방법 및 간소화된 AI 프레임워크와 융합됨에 따라 새로운 칩 디자인이 AI의 중요한 발전을 촉진할 가능성을 지니고 있습니다. 다이글은 "칩이 지속 가능성 노력을 선도하여 에너지 소비를 줄이면서 최고 성능의 AI를 달성할 것"이라고 주장했습니다. 향후 전력 소비의 대폭 감소, 음향 성능 개선 및 눈에 띄는 비용 절감이 이루어질 것으로 예상됩니다.

컴퓨터 비전의 획기적인 성과

중국 칭화 대학교의 연구자들은 광학 및 전자 컴퓨팅을 융합한 전적으로 아날로그 포토일렉트릭 칩을 개발하여 컴퓨터 비전 처리의 속도와 에너지 효율성을 크게 향상시켰습니다.

아날로그 신호는 연속적으로 정보를 전달하여 이미지를 생성하는 반면, 디지털 신호는 이진수와 같은 형태로 정보를 전달합니다. 많은 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 초기 처리는 환경의 아날로그 신호로 시작되고, 이는 신경망 분석을 위해 디지털 형식으로 변환되어야 합니다. 이 변환 과정은 시간 및 에너지 비용으로 인해 효율성을 저해할 수 있습니다.

이를 해결하기 위해 칭화 팀은 아날로그-디지털 변환의 단점을 피하도록 설계된 혁신적인 ACCEL 칩을 소개했습니다. 칭화 팀의 연구원 팡 루는 "ACCEL는 빛과 전기 신호의 장점을 극대화하고 변환 병목 현상을 피한다"고 밝혔습니다. 이 발전은 빠르고 에너지 효율적인 컴퓨터 비전 애플리케이션의 새로운 가능성을 제시하고 다양한 분야의 머신러닝 시스템을 크게 향상시킬 수 있습니다.

결론

최첨단 칩 기술과 AI의 융합은 머신러닝 활용 방식을 재정의할 수 있는 새로운 효율성과 성능의 경로를 열어주고 있습니다. 전문 하드웨어 디자인의 출현으로 산업은 현재의 능력을 혁신할 더 빠르고 지속 가능한 AI 솔루션의 혜택을 누릴 준비를 하고 있습니다. 이러한 발전을 수용하는 것은 정보 시스템이 비할 데 없는 효율성으로 운영되는 미래로 나아가는 길이 될 것입니다.