엔비디아 (2) 썸네일형 리스트형 Google TPU로 AI의 속도를 재정의하다 AI 시대의 근본, 속도와 효율AI의 역사는 결국 속도와 효율의 경쟁이다. 누가 더 많은 데이터를 더 빨리 계산하느냐가 인공지능의 품질을 결정한다. 그런데 이 단순한 원리를 가장 철저하게 이해한 회사가 있다. 바로 구글(Google)이다. 검색엔진으로 시작한 이 회사는, 지금은 AI의 뇌를 직접 설계하는 반도체 기업이기도 하다.CPU와 GPU로는 부족했던 시대2010년대 초, 구글의 내부 엔지니어들은 이상한 문제에 부딪혔다. AI 기술이 급격히 발전하면서, 서버 한 대가 처리해야 하는 연산량이 수백 배로 폭증한 것이다. 특히 음성 인식, 번역, 이미지 검색, 추천 시스템 같은 서비스는 기존의 CPU로는 감당이 되지 않았다. GPU가 대안으로 떠올랐지만, 그래픽 연산 중심으로 설계된 GPU는 전력 소모와 .. NVIDIA GPU로 AI의 신경망을 설계하다 AI 시대의 근본은 계산이다데이터를 얼마나 빠르고 효율적으로 연결하느냐가 곧 지능의 한계와 속도를 결정한다. 그 중심에는 한 기업이 있다. 그래픽 칩으로 시작해 인공지능의 신경망을 설계한 회사, 엔비디아(NVIDIA).그래픽 칩에서 인공지능의 심장으로1993년, 젠슨 황(Jensen Huang)은 “더 자연스러운 게임 그래픽을 만들겠다”는 단순한 목표로 회사를 세웠다. 그가 만든 GPU는 원래 화면을 그리는 부품이었다. 하지만 그 안의 구조는 달랐다. 수천 개의 작은 계산 유닛이 동시에 움직이며 데이터를 처리했다. 이 병렬 구조는 훗날 인공지능의 연산 방식과 완벽히 맞아떨어졌다. CPU가 한 문제를 차근차근 푸는 ‘논리형 두뇌’라면, GPU는 여러 문제를 동시에 푸는 ‘직관형 두뇌’였다. AI가 필요로 .. 이전 1 다음