GPU
GPU는 수많은 연산을 동시에 처리하는 병렬 연산 장치입니다.
GPU의 진짜 강점은 '많은 계산을 동시에 처리하는 능력'입니다.
AI의 핵심, GPU와 NPU
AI 연산을 가속하는 핵심 하드웨어와 그 중요성
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대규모 병렬 연산에 최적화AI 학습과 추론에 폭넓게 적용
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AI 신경망 연산에 특화높은 효율과 낮은 전력으로 AI 추론 수행
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구글이 AI 연산을 위해
직접 설계한 전용 가속기
- AI가 질문에 답하고 이미지를 만들며 음성을 인식하기 위해서는 방대한 양의 계산이 필요합니다.
- GPU(Graphics Processing Unit)와 NPU(Neural Processing Unit)는 이러한 AI연산을 빠르게 처리하도록 돕는 핵심 하드웨어입니다.
- CPU가 ‘두뇌’라면 GPU∙NPU는 AI연산을 빠르게 처리하는 ‘전문 계산 장치’라고 이해할 수 있습니다.
질문에 답하기
이미지 생성
음성 인식
영상 분석
자율주행
의료 진단
GPU는 AI에서 중요한 역할을 수행합니다.
AI 모델은 학습과 추론 과정에서 수많은 행렬 연산을 수행합니다.
GPU는 수천개의 연산 장치를 활용해 이러한 계산을 동시에 병렬 처리할 수 있기 때문에 AI에 적합합니다.
- 1학습 : 대규모 데이터를 반복적으로 학습하여 AI 모델의 성능을 높입니다.
- 2추론 : 학습된 AI 모델을 이용해 사용자의 질문에 답하거나 이미지를 생성합니다.
- 3생성형 AI : ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델, 이미지∙영상 생성 AI 등의 연산을 처리합니다.
생성형 AI는 모델의 크기가 커지면서
GPU 메모리와 메모리 대역폭의 중요성이
더욱 커지고 있습니다.
NVIDIA GPU 세대별 발전 현황
AI 데이터센터에서 널리 사용되는 NVIDIA GPU는 세대가 발전할수록 AI 연산 성능과 HBM 메모리 성능이 함께 향상되고 있습니다.
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1A100
AI/HPC를 위한 고성능 데이터 센터 GPU
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2H100
생성형 AI와 Transformer 연산 강화
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3H200
메모리 용량·대역폭 강화
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4B100
Blackwell 기반으로 AI 연산 성능과 확장성 강화
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5B300
Blackwell Ultra 기반으로 대규모 추론과 AI Reasoning 강화
※AI 모델이 점점 커지면서 GPU 메모리 역시 크게 증가하고 있다는 점이 핵심입니다.
A100메모리 용량 변화
※AI 모델이 점점 커지면서 GPU 메모리 역시 크게 증가하고 있다는 점이 핵심입니다.
핵심특징- 80GB HBM2e 메모리
- 최대 2.0TB/s 수준의 메모리 대역폭 제공
- Tensor Core 기반으로 AI 행렬 연산을 빠르게 처리
- 최대 7개의 MIG로 하나의 GPU를 분할하여 활용 가능하며, AI 학습과 추론, 고성능 컴퓨팅 등 다양한 워크로드 지원
H200H100의 성능을 한 단계 더 확장
H100과 동일한 Hopper 아키텍처를 기반으로 하면서 더 크고 빠른 HBM3e 메모리를 탑재한 것이 핵심입니다. NVIDIA는 H200을 HBM3e를 탑재한 최초의 GPU로 소개하며, H100 대비 약 1.4배의 메모리 대역폭과 거의 두 배에 가까운 메모리 용량을 제공합니다.
핵심특징- 141GB HBM3e 메모리
- 최대 4.8TB/s의 메모리 대역폭 제공
- H100보다 훨씬 큰 GPU 메모리
- 대규모 LLM 및 생성형 AI 추론에 유리
- 최대 7개의 MIG 지원
※ 메모리 용량과 대역폭은 제품 형태 및 시스템 구성에 따라 달라질 수 있습니다.
B200대규모 생성형 AI를 위한 차세대 Blackwell GPU
NVIDIA Blackwell 아키텍처 기반의 GPU로, 대규모 생성형 AI와 LLM 학습·추론을 위해 연산성능과 메모리, GPU 간 연결 성능을 크게 강화했습니다.
핵심특징- 180GB HBM3e 메모리 : 대용량 메모리로 대규모 모델 수용
- 최대 8TB/s의 메모리 대역폭 제공 : 초고속 데이터 처리
- Blackwell 아키텍처 : 향상된 효율성과 전력 최적화
- 차세대 Tensor Core : AI 연산 성능 대폭 향상과 정밀도 지원
- 대규모 AI 모델의 학습 및 추론 지원 : 생성형 AI와 LLM에 최적화
B300AI 추론과 AI 에이전트 시대를 위한 Blackwell Ultra
NVIDIA Blackwell Ultra 아키텍처 기반의 GPU로, 특히 단순한 AI 답변을 넘어 여러 단계의 추론을 수행하는 AI Reasoning, AI Agent, 대규모 LLM 추론에 초점을 맞추고 있습니다.
핵심특징- 288GB HBM3e 메모리
- 최대 8TB/s의 메모리 대역폭 제공
- Blackwell Ultra 아키텍처 : Blackwell 대비 2배 향상된 문맥 이해 및 정보 처리 연산 가속
- 대규모 LLM 추론과 긴 문맥 처리
AI 추론 최적화복잡한 추론 작업을 빠르고 효율적으로 처리
AI 에이전트 지원자율적 의사결정과 다단계 작업 수행 능력 강화
대규모 LLM 추론수천억 파라미터 모델을 빠르고 안정적으로 실행
긴 컨텍스트 처리방대한 컨텍스트를 효율적으로 이해하고 처리
데이터센터 생산성 향상더 높은 성능과 효율로 비용 대비 효과 극대화
AI 연산에 특화된 NPU
GPU가 다양한 병렬 연산을 폭넓게 처리한다면, NPU는 신경망 연산을 중심으로 설계하여 전력효율과 AI 추론 성능을 높이는데 초점을 둡니다.
GPU는 ‘강력하고 범용적인 AI 가속기’, NPU는 ‘AI 연산에 특화된 효율적인 가속기’입니다.
Google TPU : AI 전용 가속기의 혁신
TPU(Tensor Processing Unit)는 구글이 머신러닝 연산을 위해 설계한 전용 프로세서입니다.
구글 클라우드에서는 TPU를 이용해 AI 모델의 학습과 추론을 수행할 수 있습니다.
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TPU 세대별 주요 특징 비교
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TPU가 최적화된 주요 AI 작업
AI 인프라의 미래를 이끄는 한국 AI 반도체 기술
대표적인 한국 AI 반도체 기업으로 리벨리온(Rebellions)과 퓨리오사AI(FuriosaAI)가 있습니다.
GPU와 달리 AI 추론에 특화된 NPU를 통해 전력효율과 비용 효율적인 AI 인프라 를 구현하는 것을 목표로 합니다.
리벨리온(Rebellions) : AI 추론용 NPU를 개발하는 대표적인 AI 반도체 기업
- 대표 제품군 : ATOM™ 계열과 차세대 REBEL™ 제품군이 있습니다.
- 리벨리온은 ATOM을 딥러닝 모델의 추론을 위해 설계된 AI 가속기로 설명하고 있습니다.
- ATOM™의 주요특징
퓨리오사AI(FuriosaAI) : AI 추론에 특화된 NPU를 개발하여 AI 추론 성능과 전력 효율을 동시에 겨냥한 NPU 기술
- 대표 제품군 :레니게이드(RNGD)를 제공합니다.
- 레니게이드는 일반 GPU와 달리 AI 연산에 특화된 구조로 설계되었습니다.
- 퓨리오사AI는 레니게이드(RNGD)를 LLM, 멀티모달모델 및 다양한 AI 추론 워크로드를 위한 고성능∙고효율 NPU로 설명하고 있습니다.
- 레니게이드(RNGD) 주요 특징
GPU와 NPU의 차이점과 각각의 역할
| GPU | NPU | |
|---|---|---|
| 기본 목적 | 그래픽 처리 및 대규모 병렬 연산 | AI·딥러닝 연산에 특화된 처리 |
| 대표 제품 | NVIDIA H100·H200·B200, AMD Instinct 등 | Apple Neural Engine, Intel NPU, Google TPU 등 |
| AI 학습 | 매우 적합 (대규모 모델 학습·미세조정에 강함) | 제품에 따라 제한적 (주로 AI 추론 중심) |
| 범용성 | 높음 (AI, 그래픽, 과학계산 등 다양한 작업 가능) | 낮음 (AI 관련 연산에 특화) |
| 전력 효율 | 낮음 (전력소모가 상대적으로 큼) | 높음 (저전력 AI 연산에 유리) |
| 주요 활용 | AI 학습·추론, 데이터센터, 그래픽, HPC, 생성형 AI | 스마트폰·PC·엣지기기 AI, 음성·영상 인식, 온디바이스 AI |
AI의 목적과 환경에 맞는 가속기를 선택하여 더욱 효율적인
AI 연산 환경을 만들어보세요.
