오늘은 인공지능 하드웨어에 대해서 하루 종일 공부했는데, 생각보다 훨씬 흥미진진했다! 인공지능 하면 주로 모델이나 알고리즘에만 집중했는데, 하드웨어가 AI 성능에 이렇게나 큰 영향을 미친다는 걸 깨닫고 나니까 세상에 새로운 눈이 열린 기분이었다.

우선 오늘 공부의 시작은 GPU(그래픽 처리 장치)였다. 예전부터 게임 그래픽 처리에 쓰인다는 정도로만 알고 있었는데, 알고 보니 딥러닝 모델에서도 엄청 중요한 역할을 한다는 거다! 특히 CNN, RNN 같은 모델에서 병렬 연산이 많이 필요한데, GPU는 이걸 엄청 빠르게 해낼 수 있단다. 특히 텐서플로우나 파이토치 같은 프레임워크에서도 GPU 지원이 필수적이라고 하니, 내가 앞으로 딥러닝 공부할 때도 GPU의 중요성을 잊지 말아야겠다고 다짐했다.

그 다음에 만난 친구는 바로 TPU(Tensor Processing Unit)였다. 이건 구글이 만든 전용 칩인데, GPU보다 더 저전력으로 고성능을 낼 수 있어서 대규모 AI 작업을 하는 데이터센터 같은 곳에서 많이 사용된다고 한다. 특히 텐서 연산에 최적화되어 있어서 엄청난 양의 데이터도 효율적으로 처리할 수 있다는데, 다음에 기회가 되면 직접 TPU를 사용해 보고 싶다는 생각이 들었다. 구글 클라우드에서 TPU를 대여할 수 있다고 하던데, 나중에 학기 끝나고 프로젝트 할 때 한번 도전해 봐야지!

그리고 오늘 가장 신기했던 건 FPGA였다. 이건 마치 레고처럼 프로그래밍으로 원하는 회로를 설계할 수 있어서, 어떤 특정한 AI 작업에 맞춤형으로 설계할 수 있다는 점이 매력적이었다. 특히 실시간 응용 프로그램에 많이 쓰인다는데, 자율주행차 같은 곳에서 빠르게 반응해야 할 때 사용된다고 하니 뭔가 SF 영화 속 한 장면이 떠오르기도 했다. 설계한 논리 회로가 눈앞에 실제로 구현된다는 생각을 하니까 왠지 모르게 내가 엔지니어가 된 것 같은 뿌듯함이 들었다.

마지막으로 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit)에 대해 배웠다. ASIC는 특정 작업에만 최적화된 하드웨어라서, 한번 제작되면 바꿀 수 없는 대신 속도와 효율성에서는 최고라는 장점을 가진다. 자율 주행이나 대규모 산업 기계 같은 특정한 AI 모델이 필요할 때 사용된다고 한다. 그런데 ASIC 제작은 비용도 많이 들고, 오랜 시간이 걸려서 대규모 프로젝트에나 쓰인다고 해서, 현실에서 접하기는 쉽지 않을 것 같긴 하다.

오늘 공부를 마치고 나니, 앞으로 AI 하드웨어를 선택할 때 어떤 점을 고려해야 할지 감이 잡힌 것 같다. 모델 성능을 끌어올리는 데 있어 하드웨어가 이렇게 중요한 요소라는 걸 몰랐는데, 이제는 더 넓은 시각에서 AI를 바라볼 수 있을 것 같다. 학부생이지만 나도 언젠가 최적의 하드웨어를 직접 선택해 가며 연구할 날이 올지도 모른다는 생각에 벌써부터 신나고 설렌다. 😆 후후