일본산업뉴스요약

Nikkei X-TECH_2023.10.10

잇따라 등장하는 AI 슈퍼컴퓨터
시장 규모가 연간 2자리 수 성장한다는 예측도

최근, ‘AI 슈퍼컴퓨터’라고 하는 고전적 슈퍼컴퓨터 담당자가 깜짝 놀랄만한 명칭이 눈에 띄고 있다. 미국 엔비디아는 올해 3월, “DGX H100 AI 슈퍼컴퓨터의 풀 생산에 착수했다"라고 발표. 이후, 구글, 아마존웹서비스 등이 엔비디아의 H100을 수만 개 탑재한 AI 슈퍼컴퓨터의 클라우드 서비스를 잇달아 발표, 스타트업들도 시장에 참여하고 있다.

슈퍼컴퓨터를 포함한 HPC(하이 퍼포먼스 컴퓨팅) 조사업체인 미국의 하이페리온리서치는 올 여름, 생성 AI가 성장 요인이 되면서 HPC-AI 시장이 2026년에 연평균 17.9% 성장할 것이라고 보고했다. 이 회사에 따르면, 2022년 세계 HPC 시장은 4% 성장했다.

새롭게 시장에 참여한 기업들의 AI 슈퍼컴퓨터는 전통 있는 ‘TOP500’ 랭킹을 의식하지 않는다. 아니, 오히려 무시하고 있다. 유효한 답을 내기 위해 필요한 정밀도에 대한 생각이 다르기 때문이다. AI 애플리케이션의 대부분은 8비트 정밀도나 16비트 정밀도의 부동소수점으로 동작시켜도 충분한 결과를 얻을 수 있다.

이 때문에 엔비디아를 필두로 각 기업들은 코스트를 의식해 8비트 부동소수점(FP8)을 이용하고 있다. 데이터의 비트 수를 줄이면 연산이 빨라져 총 계산 시간이 단축되고, 계산에 필요한 전력도 절감할 수 있다.

이에 반해 전통적인 슈퍼컴퓨터에서는 복잡한 물리현상의 시뮬레이션 취급 등으로 인해 32비트의 단정밀도(Single precision) 연산은 물론, 64비트 배정밀도(Double precision) 부동소수점과 같은 가능한 한 높은 정밀도를 추구해 왔다.

기존보다 낮은 정밀도의 AI 슈퍼컴퓨터의 가능성을 가장 먼저 언급한 것은 IBM이다. IBM은 2018년의 전자디바이스국제회의(IEDM)에서 FP8을 사용한 AI 칩을 선보였다. IBM의 연구자는 “수년 전부터 AI 분야에서 높은 정밀도가 반드시 중요하다고는 말할 수 없다는 인식이 퍼지고 있다.

FP8을 효율적으로 사용함으로써 기존의 AI 모델에서 널리 사용되던 16비트 정밀도나 32비트 정밀도의 경우와 동일한 수준의 결과를 낼 수 있다는 것을 우리는 실증했다”라고 IEDM에서 설명했다.

AI 슈퍼컴퓨터가 속속 등장함에 따라 TOP500 스태프들은 현재, 2배 정밀도가 아니면 안 되는 애플리케이션이 얼마나 존재하고, 실제 사용되고 있는지 등을 조사 중이다. 폭발적으로 성장하는 생성 AI 시장을 타깃으로 한 새로운 슈퍼컴퓨터 성능 순위가 미래에 공식적으로 발표될 가능성이 있다.

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