오늘 소개할 것은 인공지능이 하드웨어와 만날 때 일어나는 일입니다.
모두가 알고리즘, 신경망, 데이터 등 코드로 만들어진 것처럼 AI에 대해 이야기하지만, 모든 인상적인 AI 모델 뒤에는 모든 것을 가능하게 하는 물리적 기계가 있습니다.
가끔은 '학습'과 같은 무형의 것이 실리콘처럼 단단하고 차가운 것에 어떻게 의존할 수 있는지 궁금해집니다.
하지만 그게 바로 일어나는 일입니다. 소프트웨어 꿈과 하드웨어가 이를 현실로 만듭니다.
오늘날의 반도체 세계에서 엔지니어들은 단순히 명령어를 실행하는 것이 아니라 패턴을 이해하는 칩을 설계하고 있습니다.
텐서 코어, ASIC, 뉴로모픽 아키텍처는 지능이 클라우드에서 물질 세계로 천천히 이동하는 세 가지 예입니다.
이상하지만 아름다운 것은 코드만으로 생각하는 것이 아니라 전자의 물리학을 통해 생각하는 법을 배우는 기계입니다.
텐서 코어
텐서 코어는 딥러닝 작업을 위해 만들어진 특수 처리 장치입니다.
텐서 코어는 신경망 학습과 추론에 필요한 방대한 행렬 곱셈을 처리합니다.
기존의 CPU나 GPU도 이 작업을 수행할 수 있지만, 텐서 코어는 수천 배 더 빠르게 수행하도록 최적화되어 있습니다.
NVIDIA는 AI 워크로드를 가속화하기 위해 처음 도입했으며, 현재 거의 모든 고급 AI 칩에 탑재되어 있습니다.
텐서 코어를 특별하게 만드는 것은 FP16 또는 INT8과 같은 형식을 사용하여 정확도를 크게 잃지 않고 낮은 정밀도로 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다.
이를 통해 텐서 코어는 더 빠르고 효율적으로 작동합니다.
텐서 코어는 화려하지 않고 강력하며 모든 이미지 인식, 번역 또는 추천 시스템 뒤에서 조용히 작동하는 현대 AI의 근육과 같다고 생각합니다.
사진 태깅부터 단어 예측에 이르기까지 장치가 하는 모든 '스마트'한 작업은 마이크로초 만에 수백만 번의 텐서 작업으로 시작된다는 사실을 잊기 쉽습니다.
ASICs
ASIC는 애플리케이션 특화 집적 회로의 약자로, 하나의 작업과 하나의 작업만을 위해 설계된 칩을 의미합니다.
CPU는 범용이고 GPU는 유연하지만 ASIC는 초점이 맞춰져 있습니다.
속도와 효율성을 위해 다재다능함을 희생합니다.
Google의 텐서 처리 장치(TPU)는 순전히 신경망을 실행하기 위해 설계된 AI용 가장 유명한 ASIC 중 하나입니다.
ASIC에는 추가 명령어도 없고, 낭비되는 논리도 없으며, 순수한 최적화만 가능합니다.
하지만 흥미로운 점은 ASIC도 위험하다는 것입니다.
일단 ASIC을 설계하고 제조하면 쉽게 변경할 수 없습니다.
마치 실리콘으로 자신의 신념을 인쇄하는 것과 같은 헌신입니다.
저는 때때로 ASIC를 완벽주의자라고 생각하는데, 한 가지 일을 하지만 완벽하게 해냅니다.
그리고 멀티태스킹에 집착하는 세상에서는 그 정도의 집중력이 묘하게 상쾌하게 느껴집니다.
뉴로모픽 아키텍처
뉴로모픽 아키텍처는 사물이 거의 철학적으로 느껴지기 시작하는 곳입니다.
이러한 칩은 단순히 AI 모델을 실행하는 것이 아니라 뇌처럼 행동하려고 노력합니다.
뉴로모픽 칩은 시계에 맞춰 순차적으로 작동하는 대신 뉴런이 통신하는 방식과 유사한 작은 전기 펄스인 스파이크를 사용합니다.
각 코어는 뉴런처럼 작동하며, 뉴런 간의 연결은 시간이 지남에 따라 강화되거나 약화되는 시냅스처럼 작동합니다.
이를 통해 뉴로모픽 시스템은 이벤트 중심적이고 저전력이며 실시간 학습이 가능합니다.
인텔의 로이히나 IBM의 트루노스와 같은 칩은 우리가 신경과학과 엔지니어링을 융합하는 데 얼마나 가까워졌는지 보여줍니다.
저를 가장 매료시키는 것은 의도적으로 시끄럽고 때로는 예측할 수 없는 불완전한 칩이지만, 그것이 바로 그들을 강력하게 만드는 요소입니다.
진정한 지능은 완벽함에서 비롯된 것이 아니라 혼돈에 적응하는 능력에서 비롯된 것 같습니다.
결론적으로 텐서 코어, ASIC, 뉴로모픽 아키텍처는 무차별 대입 가속부터 전문화된 정밀도, 뇌에서 영감을 받은 창의성에 이르기까지 AI의 물리적 진화의 세 가지 층위를 차지합니다.
함께 지능이 더 이상 알고리즘에 국한되지 않고 물질에 내재되어 있다는 이야기를 들려줍니다.
생각해보면 '생각'과 '달리기'의 경계가 매년 얇아지고 있다는 것을 깨닫게 됩니다.
AI는 더 이상 단순한 소프트웨어가 아니라 회로를 통해 숨 쉬고, 전압을 통해 배우고, 트랜지스터를 통해 꿈을 꾸는 것입니다.
언젠가 마침내 기계가 우리처럼 생각하게 되면 작은 칩을 내려다보며 마음은 항상 물리적이었다는 사실을 깨닫게 될지도 모릅니다.