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엔비디아 GTC 2023. AI, 특이점에 도달하다
출처: KB경영연구소
1. 엔비디아의 GTC 2023
- 그래픽카드 제조사로 유명한 글로벌 반도체 기업 엔비디아(NVIDIA)의 ‘GTC(GPU Technology Conference) 2023’은 반기마다 열리는 글로벌 개발자 컨퍼런스
2. AI 혁신을 가속화하라 - 기조연설
- 엔비디아 GTC 2023 기조연설에서 젠슨 황(Jensen Huang) CEO는 “아이폰이 스마트폰 시장에 혁신을 가져온 것처럼 AI 기술도 그렇게 될 것이다”라며 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 중요성을 몇 차례나 강조
- ChatGPT 같은 생성형 AI로 인해 GPU(Graphics Processing Unit) 수요는 계속해서 확대될 것이며, CPU(Central Processing Unit)가 중심이던 IT 시장이 GPU로 이동하는 변곡점이 될 것
- 기업들이 별도 물리적 컴퓨터 설비가 없더라도 생성형 AI를 구축할 수 있는 슈퍼컴퓨터 클라우드 구독 서비스 ‘DGX 클라우드’를 공개
- DGX 클라우드 기능을 활용해서 기업이 자체적으로 맞춤형 생성 AI 모델을 구축하고 생성할 수 있는 ‘AI 파운데이션’을 출시
- TSMC, ASML, 시놉시스(Synopsys)와 협력해 선보인 ‘쿠리소(cuLitho)’는 포토마스크 에 새겨진 회로 패턴을 빠르게 시뮬레이션하여 불량률을 줄이도록 돕는 소프트웨어
- 생성형 AI를 가속화하는 ▲L4, ▲L40, ▲H100 NVL, ▲ Grace Hopper 총 네 가지 추론 플랫폼이 공개
3. 젠슨 황 (엔비디아 CEO)과 일리아 수츠케버 (OpenAI 수석 과학자) 대담
- 최근 AI 분야는 급격한 발전을 이뤘는데, 특히 OpenAI4는 AI가 데이터를 학습하면서 부족한 부분은 사람이 피드백을 주고 이를 반영해 나가는 방식으로 강화 학습 모델을 사용함
- 며칠 전 공개된 GPT-4의 경우 이미지까지 처리 가능한 멀티 모달(Multi-Modal) 5를 도입하여 세상을 조금 더 자세히, 그리고 깊게 이해할 수 있도록 설계
4. 반도체 설계와 GPU, 그리고 인공지능
- 머신러닝의 발전으로 고집적 반도체 설계에 인공지능을 본격 활용해 반복 작업을 줄여 원가를 낮추고 설계 시간 단축
- 반도체 설계는 소비전력(Power), 면적(Area), 성능(Performance)이 최적화된 회로 배치를 찾아내는 것이 핵심. 칩 설계 과정에서 발생하는 경우의 수는 백만 가지가 넘어감에 따라 최적화된 칩 설계에 수 주에서 수개월이 걸리는 작업
- 시행착오를 통해 전문가 결과물 수준으로 성능을 향상시키는 인공지능의 강화 학습 특징은 회로 설계 최적화와 같이 복잡한 과제를 해결하는 데 적합
- 엔비디아의 고성능 GPU의 설계 환경 활용과 함께 인공지능이 반도체 회로설계 분야에서 사 용되면서 개발 시간이 대폭 단축
- 구글은 인공지능을 이용한 반도체 회로 설계 연구를 통해 설계 엔지니어가 수개월이 걸리는 반도체 회로 수준과 동등 이상의 설계를 6시간 내에 완성
- 주요 반도체 제조사들은 인공지능을 이용한 반도체 설계 분야에 본격적인 투자를 시작 -인공지능 기반 칩 설계 시장 성장률은 향후 5년간(’23년 ~ ’28년) 20%를 보이며 일반 EDA SW 성장률의 2배, 반도체 칩 매출 규모 성장률의 3배를 상회할 전망 -삼성전자, 퀄컴, 인텔 등 주요 반도체 기업들도 2023년 약 3억 달러, 2026년 5억 달러를 인 공지능 기반 반도체 설계에 투자 계획
- 인공지능 기반 설계가 고집적 칩의 생산 소요 시간과 비용을 절감하고 칩의 성능을 향상시키며 공급망 리스크에도 대비
-> 의견: AI 발전에 따라 반도체 수요 또한 늘어날 것 같습니다. 엔비디아의 추후 방향성을 잘 살펴보면 좋을 것 같습니다.
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