“AI 반도체”… 시장 수요의 급성장

 

Cloud 시장은 코로나 19가 우리의 일상적인 생활과 업무의 모든 측면에 영향을 미치면서 IT기술에도 혁신이 가속화되고 있다. 특히 클라우드 컴퓨팅은 분야를 가리지 않고 모든 변화의 중심에 있었다.

가상화 기술의 발전과 경제 위기에 따른 IT자원관리 이슈로 인해, 클라우드는 2008년을 기점으로 성장하고 2011년 가장 높은 관심을 받았으며, 그 이후 클라우드의 활용은 IT 자원관리를 위한 대책으로 꾸준히 사용되고 있었다.

그 후 꾸준히 성장하여 글로벌 클라우드 서비스 지출 규모는 35% 성장하게 되었다. IDC에 따르면 국내 클라우드 IT 인프라 시장도 향후 5년간 연평균 성장률 15%로 2025년에는 2조 2,189억 매출 규모 전망을 예상하고 있다.

클라우드는 인공지능 기술의 발전과 밀접하게 연관되어 있다. 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝 분야는 막대한 컴퓨팅 파워를 활용해 인공지능을 현실화하고 있다. 수많은 데이터를 학습시키면서 기계학습 모델을 만들어내고, 이를 바탕으로 데이터들을 실시간 분석 및 처리해야 하기 때문에 막대한 컴퓨팅 성능이 클라우드에 요구된다.

클라우드 기업들의 목표는 인공지능 플랫폼 시장을 석권하는 것이다. 우리가 일상에서 접하고 있는 수많은 플랫폼 기업 역시 클라우드라는 거대한 손바닥 위에서 구동되고 있다.

클라우드는 데이터센터 속에 미리 구축되어 있는 대규모 컴퓨팅 자원을 인터넷을 통해 임대한 후, 이를 활용하여 어플리케이션이나 서비스를 개발하는 것으로, 현존하는 대부분의 IT 서비스 뿐만 아니라 인공지능, 자율주행자동차, 사물인터넷 등도 클라우드 위에서 개발되어 구동되고 있다.

즉, 인공지능은 점점 더 초대규모 데이터에 대한 복잡한 대규모 분산 기계 학습이 요구된다. 예를 들어, OpenAI사가 개발한 딥러닝을 이용하는 알고리즘인 GPT-3는 28만개의 CPU 코어와 1만개의 GPU를 동시에 사용한다. 데이터 학습을 위해 데이터를 분산시켜야 하며 학습된 모델을 결합시켜야 한다. 이는 클라우드 컴퓨팅 없이는 불가능하다.

또한, 학습할 때와 런타임 시의 필요 리소스 비대칭성이 있다. 학습할 때는 대규모의 장비와 시스템이 필요하지만 런타임 시에는 1/1000배 정도의 서버와 시스템 메모리 저장소 밖에 필요하지 안다. 클라우드를 통해 학습할 때의 비용을 줄이고, 대규모로 학습을 한 뒤 그 결과로 만들어진 모델은 필요시에 필요한 만큼 쓸 수 있도록 만들어줘야 한다.

결과적으로, AI를 이용하기 위해서는 수많은 데이터를 저장할 공간과 컴퓨팅 성능이 필요하고, 클라우드는 이를 충족시키는 가장 적합한 플랫폼이기 때문에, 인공지능과 클라우드의 결합은 필연적이라고 할 수 있다.

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