처음에 GPU는 게임 화면을 좀 더 예쁘게 보여주는 장치였습니다. CPU가 계산하는 동안 화면의 픽셀들을 처리하는 '보조 장치'의 역할을 했습니다. 이러한 GPU가 지금은 전 세계 AI 혁명의 심장이 되었습니다. 그 중심엔 그 중심엔 NVIDIA가 있습니다.
GPU란?
GPU(Graphics Processing Unit)는 게임 그래픽을 부드럽게 보여주기 위해 등장했지만, 지금은 완전히 다른 영역에서 주목받고 있습니다. 특히 AI 학습에 있어 GPU는 없어서는 안 될 존재입니다.
그 이유는 바로 병렬 연산 능력에 있습니다. AI는 수많은 데이터를 반복적으로 계산하며 학습하는데, GPU는 이런 연산을 동시에 수천 개 처리할 수 있어 효율이 매우 뛰어납니다.
NVIDIA, 운 좋은 회사가 아니라 비전을 가진 회사
NVIDIA는 성공은 운이 좋아서였을까요? 아닙니다. 그건 단순한 행운이 아니었습니다. 그들은 일찌감치 GPU의 미래를 내다봤습니다.
1993년 젠슨 황이 이끄는 작은 회사가 시작됐을 때만 해도 아무도 NVIDIA가 2023년 시가총액 1조 달러가 넘는 회사가 될 거라고 상상도 못했을 겁니다. 그런데 2006년, 그들은 게임에만 머물지 않고 중요한 결정을 내립니다. 바로 CUDA라는 플랫폼을 만든 것입니다.
CUDA는 쉽게 말해 GPU로 게임 말고 다른 계산도 할 수 있도록 해주는 도구입니다. 연구자들에게 복잡한 계산을 GPU로 돌릴 수 있게 해준 것입니다. 당시에는 그냥 '재밌는 시도' 정도로 보였지만, 이것은 10년 후, AI 붐이 일어났을 때 NVIDIA를 왕좌에 앉게 해준 결정적 무기가 되었습니다.
AI가 GPU를 필요로 하는 이유
딥러닝 모델은 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터를 학습합니다. 이때 수백만 개의 파라미터를 조정하고, 매 반복마다 계산을 수행하게 되죠. GPU는 이런 대량 연산에 최적화되어 있습니다.
예를 들어, OpenAI의 GPT-4 같은 대규모 언어 모델은 수백 개의 GPU를 동원해 수 주에 걸쳐 학습합니다. 이러한 학습은 CPU 만으로는 현실적으로 불가능한 일입니다.
특히 NVIDIA의 A100, H100 같은 고성능 GPU는 AI 연구 기관과 기업의 표준 장비가 되었습니다.
게임만이 아닌 모든 산업을 삼키는 NVIDIA
이제 NVIDIA는 게임용 그래픽카드 회사가 아닙니다. 데이터센터, 자율주행, 의료 AI, 로봇공학 등 인공지능이 필요한 모든 분야에 손을 뻗치고 있습니다.
고성능 GPU H100은 학습과 추론 성능이 이전 세대보다 9배나 빨라졌습니다. 그러면서도 에너지 효율은 3배나 좋아졌죠. 이러한 계속되는 혁신은 경쟁사가 따라가지 못할 정도입니다.
게다가 NVIDIA는 CUDA, TensorRT, NeMo 같은 소프트웨어 생태계로 개발자들을 자기 플랫폼에 묶어두는 전략도 완벽하게 구사하고 있습니다. 마치 Apple이 iOS로 사용자들을 묶어두는 것과 같습니다.
NVIDIA의 경쟁자는?
AMD, Intel 같은 기업들도 이 시장에 뛰어들고 있지만, 아직은 NVIDIA의 아성을 무너뜨리기는 역부족입니다. 기술 격차도 있지만, 더 큰 문제는 소프트웨어입니다. 10년 이상 축적된 CUDA 기반 소프트웨어들을 다른 플랫폼으로 옮기는 건 보통 작업이 아니니까요.
그러므로 현재의 NVIDIA 독점적 지위는 견고합니다.
GPU의 미래는?
앞으로 AI가 더 많은 분야로 퍼질수록, GPU의 수요는 계속 늘어날 것입니다. 특히 생성형 AI와 자율주행차는 엄청난 연산력을 필요로 하니까요.
NVIDIA가 흐름을 계속 주도하게 될지, 아니면 Google의 TPU나 다른 특화 칩들이 시장을 나눠 가지게 될지는 시간을 갖고 지켜봐야 할 문제입니다.
하지만 분명한 한 가지는, GPU 없이는 오늘날의 AI 혁명은 불가능했다는 사실입니다.
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