서진호

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AI 추론 환경은 혁신적인 기술 발전과 새로운 패러다임의 등장에 힘입어 빠르게 진화하고 있다. 데이터센터급 연산 자원의 확대로 사전 훈련(pretraining)이 가능한 모델의 크기가 점점 더 커지면서, 모델은 계속해서 더 똑똑해지고 있다.

GPT-MoE 1.8T와 같은 희소 Mixture-of-Experts(MoE) 아키텍처는 모델 지능을 향상시키는 동시에 연산 효율성을 높이는 역할을 하게 된다. 이러한 대규모 모델(조밀하거나 희소하거나)을 효과적으로 실행하려면, 각 GPU의 성능 자체도 비약적으로 향상되어야 한다. 그렇다면, AI 추론의 미래는 어떨까? 떠오르는 트렌드와 신기술 측면에서 한번 요점 정리해 보았다.

1. 차세대 생성형 AI용 NVIDIA Blackwell 아키텍처

  • NVIDIA Blackwell GPU 아키텍처는 차세대 생성형 AI 추론을 위한 핵심 엔진
  • 각 Blackwell GPU는 2세대 트랜스포머 엔진(Transformer Engine), 5세대 Tensor Core, FP4 저정밀 데이터 포맷 등을 탑재하고 있음
  • FP4는 연산 처리량을 증가시키고 메모리 요구사항을 줄이는 데 효과적이며, 정확도를 유지하면서도 성능을 극대화하려면 정교한 소프트웨어 최적화 기술이 필요

2. 대규모 추론을 위합 집단 GPU 활용

  • 고성능 모델의 실시간 응답성을 확보하기 위해, 가장 강력한 GPU들이 집단으로 협력해야 함
  • NVIDIA GB200 NVL72 랙스케일 솔루션은 72개의 GPU를 NVLink로 연결해 하나의 거대한 GPU처럼 작동**하는 구조
  • GPT-MoE 1.8T의 실시간 추론 성능은 이전 세대 Hopper GPU 대비 최대 30배 향상됨

3. 새로운 스케일링 법칙: 테스트 타임 컴퓨트(Test-Time Compute)

  • OpenAI의 o1 모델로 처음 소개된 테스트 타임 스케일링은 응답 품질과 정확도를 향상시키는 새로운 패러다임
  • 모델이 최종 결과를 생성하기 전에 중간 토큰을 다수 생성하며 ‘사고(thinking)’하는 구조
  • 이 추론 중심의 사고 모델(reasoning model)은복잡한 수학 문제 해결, 소스 코드 생성 등의 분야에서 효과적
  • 추론 시점에서의 연산 성능이 AI 발전의 핵심 요소로 부상

4. 범용 인공지능(AGI)로 가는 길

  • 데이터센터의 연산 성능 향상
  • 사전 훈련, 사후 훈련, 테스트 타임 추론 등 세 가지 스케일링 방식
  • 정교하게 조율된 소프트웨어와 인프라에 달려 있음
  • 매년 혁신 주기를 가속화하고 있으며, 이를 통해 AI 생태계가 한계를 지속적으로 돌파할 수 있도록 플랫폼을 빠르게 발전

5. AI 추론 시작하기

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