전문 AI 모델: 하드웨어 개발의 진화 경로 추적하기

산업이 소규모, 전문화되고 효율적인 AI 모델로 전환하는 것은 하드웨어의 변화와 유사한 양상으로, 특히 GPU(그래픽 처리 장치), TPU(텐서 처리 장치)와 같은 하드웨어 가속기의 채택이 컴퓨팅 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 전환의 핵심에는 물리학에 근거한 간단한 개념이 있습니다.

CPU의 트레이드오프

CPU는 데이터 정렬, 계산 수행, 외부 장치 관리 등 다양한 작업을 수행할 수 있도록 설계된 범용 컴퓨팅 엔진입니다. 이러한 다재다능함 덕분에 다양한 메모리 접근 패턴, 계산 작업, 제어 흐름을 처리할 수 있습니다. 그러나 이 범용성은 단점도 동반합니다. 다양한 작업을 지원하는 CPU 하드웨어의 복잡성은 더 많은 실리콘, 더 많은 에너지, 그리고 작업 수행 시 추가적인 시간을 요구합니다. 결과적으로 CPU는 다재다능함을 제공하지만 본질적으로 효율성이 희생됩니다. 이러한 트레이드오프는 지난 10~15년간 전문화된 컴퓨팅의 증가로 이어졌습니다.

전문 엔진의 부상

AI에 대한 논의에서는 GPU, TPU, NPU와 같은 전문 엔진이 자주 등장합니다. 이들 전문 엔진은 CPU와 달리 특정 작업에 집중하여 더 높은 효율성을 제공합니다. 해당 작업과 관련된 계산 및 데이터 접근에 더 많은 트랜지스터와 에너지를 할당하고 일반 기능 지원을 최소화함으로써 이 모델들은 경제적인 운영이 가능합니다. 이러한 단순함 덕분에 시스템은 여러 개의 컴퓨팅 엔진을 병렬로 통합하여 단위 시간 및 에너지당 수행되는 작업 수를 크게 증가시킬 수 있습니다.

대형 언어 모델의 병렬 전환

대형 언어 모델(LLM) 분야에서도 병렬 진화가 진행되고 있습니다. GPT-4와 같은 범용 모델은 넓은 기능 덕분에 인상적인 성능을 보이지만, 이러한 일반성은 수조 개에 달하는 파라미터와 추론에 필요한 컴퓨팅 및 메모리 자원의 상당한 비용을 초래합니다. 이로 인해, 고비용으로 높은 정확성을 갖춘 코드 작업에 뛰어난 CodeLlama와 같은 전문 모델이 개발되었습니다. 또한 엔터티 추출과 같은 언어 조작 작업에 효과적인 Llama-2-7B 모델이 있습니다. Mistral과 Zephyr와 같은 더 작은 모델은 이러한 추세를 더욱 부각시킵니다.

이러한 진화는 CPU에 대한 독점 의존에서 GPU와 같은 전문화된 컴퓨팅 엔진을 포함하는 하이브리드 모델로의 전환을 반영하며, 이 엔진들은 AI, 시뮬레이션, 그래픽 렌더링 관련 작업을 절대적으로 지배합니다.

효율성을 위한 단순함 수용

LLM 환경에서 미래는 대부분의 AI 작업에 여러 개의 간단한 모델을 배치하고, 자원 집약적인 대형 모델은 진정으로 필요한 작업에만 남겨 두는 방식으로 전개될 것입니다. 비구조화된 데이터 조작, 텍스트 분류, 요약 등 여러 기업 애플리케이션은 작은 전문 모델로 효과적으로 처리할 수 있습니다.

이 원리는 분명합니다: 단순한 작업은 더 적은 전자를 소비하므로 에너지 효율성이 높아집니다. 이러한 접근은 단순한 기술적 선호가 아니라 물리학의 기본 법칙에 뿌리를 둔 필수적 결정입니다. 따라서 AI의 미래는 더 큰 범용 모델 추구에서 전문화의 전략적 수용으로 전환되어 지속 가능하고 확장 가능하며 효율적인 AI 솔루션을 창출할 것입니다.