[고든 정의 TECH+] 트랜지스터만 210억개…어디에 쓰는 물건?

입력:05/16 11:00 수정:05/16 14:05

▲ 볼타 V100. (사진=엔비디아)



프로세서가 얼마나 큰지 설명하기 위해서 예시로 드는 것이 트랜지스터 숫자입니다. 인구가 100만인 도시보다 1000만 명인 도시가 더 복잡하고 큰 도시인 것처럼 트랜지스터 10억 개를 가진 프로세서보다 100억 개를 가진 프로세서가 더 복잡하고 큰 프로세서일 것입니다.

물론 반드시 성능이 비례적으로 증가하는 건 아니지만, 대체로 성능이 우수하고 값비싼 프로세서라고 할 수 있을 것입니다. CPU나 그래픽 연산을 처리하는 GPU의 트랜지스터 숫자는 반도체 제조기술과 더불어 기하급수적으로 증가했습니다.

최초의 펜티엄 프로세서의 경우 300만 개가 조금 넘는 수준에 불과했지만, 더 작은 회로를 그릴 수 있는 미세 공정 반도체 제조 기술의 발전으로 이제는 우리가 쓰는 스마트폰에 들어가는 두뇌인 애플리케이션 프로세서(AP)에도 수십억 개의 트랜지스터가 담길 수 있습니다. 상대적으로 공간이나 전력 소모의 제약이 덜한 GPU의 경우 이제 100억 개가 넘는 제품까지 등장했습니다.


본래 GPU의 목적은 3D 게임을 빠른 속도로 처리하기 위한 보조 프로세서였으나 최근에는 다양한 병렬 연산을 돕는 프로세서로 발전하고 있습니다. 다양한 슈퍼컴퓨터에 GPU가 탑재되고 있는데, 이 시장에서 선두를 달리는 회사는 엔비디아입니다.

요즘 이 회사가 자주 거론되는 이유는 인공지능 때문입니다. 인공지능 연산을 위해서 전통적인 CPU만 사용하는 것보다 GPU를 이용해서 연산하는 것이 훨씬 빠르기 때문입니다. 최근 고성능 컴퓨터 시장뿐 아니라 인공지능 부분에서 수요가 급격히 증가하면서 이에 특화된 GPU가 등장했습니다.

최근 엔비디아가 공개한 GPU인 볼타 V100의 경우 210억 개의 트랜지스터를 지닌 괴물 프로세서입니다. 면적도 815㎟로 이제까지 나온 프로세서 가운데 가장 큰 편에 속합니다. 이렇게 크기가 커진 이유는 여러 종류의 연산 유닛을 탑재했기 때문인데, 눈길이 가는 부분은 구글이 기계학습 오픈소스인 텐서플로(TensorFlow)를 노리고 나온 듯한 연산 유닛인 텐서 유닛(Tensor Unit)을 탑재한 점입니다. 이는 인공 지능 연산에 특화된 부분입니다.

엔비디아에 의하면 V100의 텐서 유닛 연산 능력은 120TFLOPS에 달해 기존 제품에 비해 12배나 빠르게 인공 지능 관련 연산이 가능합니다. V100을 8개 탑재한 DGX-1 제품의 경우 960TFLOPS의 연산 능력을 지녀 전통적인 CPU 연산 대비 400배나 빠르다고 합니다. 한마디로 요즘 뜨는 분야인 인공지능을 위한 프로세서라고 할 수 있습니다.

▲ 구글의 텐서 프로세싱 유닛. (사진=구글)



하지만 그렇다고 해서 이 분야에 경쟁자가 없는 것은 아닙니다. 이 분야에서 가장 앞선 기업인 구글의 경우 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit, TPU)이라는 텐서 플루 전용 프로세서까지 선보였습니다. 기존의 프로세서 대비 14~16배 정도 더 빠를 뿐 아니라 하루 1억 개의 이미지를 처리할 수 있는 능력을 지니고 있습니다.

더구나 이 프로세서는 28nm 같은 오래된 공정을 이용하는 만큼 마음먹고 더 미세한 공정을 이용해 고성능 텐서 프로세싱 유닛을 만들면 훨씬 강력한 인공 지능 칩을 만들 수 있습니다. 엔비디아가 결국 텐서 유닛을 추가로 집어넣어 거대한 프로세서를 만든 것도 사실 여기에 대응하기 위해서일 가능성이 큽니다. 인공 지능 연산에 특화된 유닛이 없으면 경쟁이 어렵기 때문입니다.


사실 이런 특수목적의 프로세서는 일반 사용자가 직접 접하기 어려운 제품입니다. V100을 8개 탑재한 DGX-1은 가격이 14만 9000달러(약 1억 6700만원)에 달합니다.

하지만 사실 우리가 일상적으로 사용하는 여러 인터넷 기반 서비스에는 인공지능이 이미 결합해 있습니다. 음성인식이 그렇고 언어 번역이나 검색도 마찬가지입니다. 자율주행같이 미래가 기대되는 분야도 있습니다. 우리가 모르는 사이 이런 고성능 프로세서들의 경쟁이 우리의 삶을 바꾸고 있고 앞으로 더 바꿔 나갈 것입니다.

고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com
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