[김정호의 4차혁명 오딧세이] 인공지능과 GPU

기사입력 : 2019년09월09일 08:00

최종수정 : 2019년09월09일 08:00

김정호 교수.

엔비디아 스토리

컴퓨터 구조에서 대표적으로 사용되는 반도체로는 계산 장치인 프로세서(Processor)와 메모리(Memory)가 있다. 그중에서 프로세서로는 개인용 컴퓨터에 많이 사용되는 CPU(Central Processing Unit)가 있고, 스마트폰에는 주로 AP(Application Processor)가 사용되고, 컴퓨터 그래픽 카드에는 GPU(Graphic Process Unit)가 사용된다.

이러한 프로세서 중에서 인공지능 계산을 위한 병렬처리에는 GPU가 가장 많이 사용된다. GPU 내부에는 계산기(Arithmetic Logic Unit, ALU) 코어의 개수가 수천 개 혹은 수만 개에 이른다. 그래서 동시 병렬 계산이 용이하다. 이러한 이유로 인공지능 계산에 GPU가 가장 유용한 프로세서가 된다.

이러한 배경으로 대표적인 GPU 회사인 엔비디아(NVidia)의 성장이 두드러진다. 최근에 GPU는 가상화폐 채굴에 쓰이기도 해서 한때 품절이 나기도 했다. 여기에 그치지 않고 자율주행 자동차의 인공지능 처리에도 GPU가 사용될 전망이다. 그 때문에 지난 10년간 엔비디아의 주가는 꾸준히 상승하고 있다. 이래저래 CPU, AP보다 GPU의 계속된 성장이 기대된다.

2019년 방문한 실리콘밸리의 엔비디아 신사옥 내부. [출처=KAIST]

필자의 연구실에서는 지난 10여년간 GPU와 디램이 3차원적으로 결합한 HBM(High Bandwidth Memory) 모듈을 설계하는 연구를 진행해왔다. 그 과정에서 국내의 삼성전자, SK하이닉스뿐만 아니라 엔비디아와 협력을 지속해 왔다.

HBM에서는 기존의 모듈과는 달리 실리콘 기판을 배선으로 사용해 GPU와 디램 사이의 연결선 개수를 대폭으로 늘린다. 더 빨리 많은 수의 병저렬 계산을 하기 위해서 고안됐다. 이 HBM 모듈은 주로 인공지능 서버에 사용하고 있으며, 그 가격은 1000만원에 가깝다.

이렇게 비용이 많이 드는 것이 단점이지만, 인공지능 시대를 맞아 수요는 계속 증가할 것으로 생각한다. 이러한 이유로 필자의 연구실 졸업생이 엔비디아에 여러 명 진출했다. 대학원 학생들이 인턴으로도 엔비니아에 파견 나가기도 한다.

2019년 방문한 엔비디아에서의 기술 교류 미팅. [출처=KAIST]

인공지능의 기본은 행렬 수학

인공지능에서 지능신경망인 DNN(Deep Neural Network)의 입력은 디지털 데이터이다. 그리고 데이터 입력은 일정 수의 데이터 묶음 형태로 표현된다. 이러한 디지털 데이터의 묶음을 수학 용어로 벡터(Vector)라고 한다.

예를 들어 카메라 이미지 화소점인 픽셀(Pixel) 하나에는 RGB(Red, Green, Blue) 세 가지 색깔의 배합과 밝기가 표현된다. 그러면 이미 4가지 요소를 갖는 벡터가 된다. 거기에 더해 화면 속의 위치 정보가 x, y로 들어가면 6열 벡터가 된다. 언어를 입력 벡터로 쓴다면 그 벡터 크기가 수백만개도 된다. 단어의 개수가 그만큼 많다.

이러한 입력 벡터를 다른 형태로 변환할 필요가 생긴다. 이때 벡터와 행렬(Matrix) 곱셈이 필요하다. 예를 들어 그래픽 처리에서 위치 정보가 포함된 벡터의 좌표를 변환하려고 한다면, 이 벡터에 행렬을 곱하면 된다.

보는 관찰자의 위치를 3차원으로 바꾼다면 새로운 좌표에서 다시 위치를 잡기 위해서 데이터 벡터에 좌표 변환을 하게 되는데, 이때 벡터에 좌표 변환 3x3 행렬을 곱하게 된다.

마찬가지로 인공지능 판단이나 예측에도 벡터와 행렬 계산이 사용된다. DNN에서는 입력이 데이터 벡터가 되고, 그 벡터 신호에 입력층(Input layer), 은닉층(Hidden layer), 출력층(Output layer)으로 지나가면서 계속 행렬 곱셈이 일어난다. 이러한 과정을 전전파 학습(Forward Propagation Training)이라고 한다.

거꾸로 최종 정답과의 차이를 확인하고 반대 방향으로 행렬을 곱해가면서 네트워크를 교정해 가는 과정을 역전파 학습(Backward Propagation Training)이라고 한다.

이처럼 학습과정에서 행렬계산이 수없이 일어난다. 그래서 인공지능 계산에서 가장 빈번히 일어나는 컴퓨터 계산이 행렬 곱셈과 덧셈이다. 그리고 이러한 병렬 계산에 GPU가 가장 적합한 프로세서 구조이다.

인공지능 학습과 판단에 필요한 행렬 계산식들. [출처=KAIST]

인공지능을 위한 GPU 구조

이와 같은 행렬 계산은 하나하나 순차적으로 일어나지 않고 동시에 병렬로 한다. 이렇게 동시에 병렬로 계산하는 방법으로는 컴퓨터를 병렬로 연결해서 수행하는 방법이 있다. 초기 구글 알파고에서 쓰인 방법이다.

그러나 이러한 병렬 계산을 위해서는 컴퓨터끼리 데이터를 주고받아야 한다. 컴퓨터끼리 케이블로 연결돼야 한다. 이러면 데이터를 컴퓨터 간에 이동하는 데 시간이 걸린다. GPU는 반도체 프로세서 내부에서 병렬 계산을 하므로 빠르고 효율적이다.

엔비디아 GPU의 경우, 내부에서 80여개의 SM(Streaming Multiprocessor)이 병렬 계산을 나누어서 한다. 그 SM 속에는 32개의 중간 크기의 계산블록(Warp)이 있고, 각 Warp에는 64개의 계산 코어(Thread)가 있다.

그래서 GPU 내에는 전체적으로 80x64x32=16만3840개의 병렬 계산 코어가 있다. 이들이 동시에 병렬 계산을 한다. 앞으로는 계산 코어의 개수가 100배 이상 증가할 것으로 예상한다. 모두 행렬 계산을 빠르고 효율적으로 하기 위함이다.

GPU에도 단점은 있다. 코어가 많기 때문에 코어 주변에 계산 결과를 임시로 저장하는 캐쉬(Cash) 메모리가 한정돼 있다. 그래서 매번 계산 결과를 낼 때마다 외부의 디램에 저장하고 다시 읽어 와야 하는 번거로움이 있다. GPU 외부 메모리인 디램의 성능이 지원해줘야 한다. GPU의 성능을 위해서는 디램의 성능도 같이 좋아져야 한다.

마지막으로 GPU의 어려운 점은 계산량이 너무 많아서 프로세서에서 열이 많이 발생하고, 그 결과 반도체 온도가 올라간다는 점이다. 그러면 프로세서의 계산 능력이 급속히 감소한다. 그래서 반도체 냉각 기술이 중요해지고 있다.

이처럼 GPU는 더욱 병렬화되고, 메모리와도 병렬화되며, 냉각 기술을 위한 혁신이 계속될 전망이다. 4차 산업혁명이 진행되면서 GPU의 수요와 기술 발전은 더욱 심화할 전망이다.

최신 엔비디아 GPU의 내부 구조도. [출처=KAIST]

[김정호 카이스트 전기 및 전자공학과 교수] joungho@kaist.ac.kr

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한강버스 재운항 보름 만에 또 멈춰 [서울=뉴스핌] 이경화 기자 = 서울시 수상교통 수단인 '한강버스'가 수심이 얕은 구간을 지나던 중 강바닥에 걸려 멈춰서 승객 82명이 구조됐다. 한강버스는 잦은 고장으로 한 달간 중단됐다 이달부터 재개된 가운데, 서울시는 안전 확인을 위해 일부 구간의 운항을 또 중단하기로 했다. 16일 서울시에 따르면 15일 오후 8시25분경 잠실행 7항차 한강버스 102호가 잠실선착장 인근 100m 부근에서 강바닥에 걸려 멈췄다. 시는 수난구조대·한강경찰대·한강본부 등 관련 기관에 즉시 신고해 구조정을 투입했고, 오후 9시14분 승객 82명 전원을 잠실선착장으로 이송해 귀가 조치했다. 인명 피해는 없었다. ㈜한강버스와 서울시는 선장 작성 사고보고서, 선박 내 CCTV, 한강본부 수심 측정 데이터, 항로 준설 실적, 지장물 현황 등을 종합 검토해 원인을 파악했다. 직접적인 멈춤 사고의 원인은 항로 이탈에 따른 저수심 구간 걸림이며, 간접적 원인은 저수심 구간 우측 항로 표시등(부이) 밝기 불충분으로 추정된다. [서울=뉴스핌] 최지환 기자 = 지난 1일부터 다시 운항을 재개한 한강버스가 3일 서울 강남구 한강버스 압구정선착장으로 향하고 있다. 2025.11.03 choipix16@newspim.com 시는 추후 해양안전심판원, 관할 경찰서, 행정안전부 등 관계기관의 추가 조사를 통해 정확한 사고원인이 확정될 것으로 예상하고 있다. 멈춘 한강버스의 인양은 오는 19일 오후 7시 만조 시점 물 때에 맞춰 선박 부상 시 이동할 예정이다. 또 점검 조치를 완료할 때까지 당분간 한남대교 남단 마곡~여의도 구간만 부분 운항한다. 압구정~옥수~뚝섬~잠실 구간은 운항하지 않는다. 시는 한남대교 상류 항로 수중 탐사, 저수심 구간 토사퇴적 현황 확인, 부유물·이물질 제거, 선기장 교육 강화 등 안전조치를 강화할 예정이다. 이민경 서울시 대변인은 입장문을 통해 "한강버스 102호가 잠실선착장 인근 지점에서 일시 정지해 시민 여러분께 불편을 끼쳐드린 점에 깊이 사과드린다"고 밝혔다. 그러면서도 "사고 발생 즉시 안전을 최우선으로 대응했고, 그 과정에서 모든 안전 절차가 정상적으로 작동했다"고 덧붙였다. 지난 9월 정식 운항을 시작한 한강버스는 열흘 만에 잦은 고장으로 한 달간 운항을 중단했다가 이달부터 재개했다. 시는 300회 이상 성능 안정화 시범 운항을 마치고 안정성을 대폭 강화했다고 밝혔지만, 재개 보름 만에 다시 운항을 중단하게 됐다. 김민석 국무총리는 이날 한강버스 안전성 관련 심각한 우려를 표하며, 사고 원인 규명과 대응 방안 등에 관해 특별 지시를 내렸다. 김 총리는 "서울시는 행안부와 협조해 사고원인을 철저히 조사하고 한강버스 선박, 선착장, 운항 노선의 안전성을 전반적으로 재점검하라"며 "한강의 얕은 수심과 관련해 발생할 수 있는 위험 요인과 대응 방안을 상세하게 분석해 조치하라"고 밝혔다. 특별 지시에는 한강버스 운항 중 좌초, 침몰, 화재 등 사고 발생 시 모든 승객의 안전을 보장할 수 있는 대응체계가 갖춰졌는지 재점검하는 내용이 포함됐다. 김 총리는 "안전은 아무리 강조해도 지나치지 않다"며 "점검·후속 조치를 조속히 완료하고 필요 시 일시 중단 기간 연장 등을 포함한 방안을 추가 검토해 시행하라"고 덧붙였다. kh99@newspim.com 2025-11-16 15:23

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'천안 이랜드 화재' 이틀째 진화 중 [서울=뉴스핌] 신수용 기자 = 지난 15일 천안 이랜드패션 물류센터에서 발생한 대형 화재의 진화 작업이 이틀째 이어지고 있다. 화재 발생 9시간 30여 분 만인 전날(15일) 오후 3시 31분쯤 큰 불길이 잡혔으나 불이 아직 다 꺼지지는 않았다. 화재가 난 물류 창고의 천장이 무너지는 등 건물 붕괴도 우려된다. 다행히 불이 업무 시작 전 발생해 인명 피해는 없었다. 당시 물류센터 경비원 등 근무하던 직원 3명은 119에 신고한 후 모두 스스로 대피했다. 16일 충남소방본부 등은 소방관 150여 명과 소방차 및 진화 장비 80여 대를 투입해 진화 작업을 벌이고 있다고 밝혔다. 지난 15일 소방청은 이날 오전7시쯤 천안시 동남구 풍세면 용정리에 위치한 이랜드패션 물류센터에서 발생한 화재에 대해 대응 2단계를 발령하고 화재 진압에 나섰다. [사진=독자제공] 소방 당국에 따르면 골조가 강한 불길에 장시간 노출된 탓에 지붕 등 건물 일부분이 붕괴한 상태라 내부 진입은 불가능한 상황이다. 이에 건물 외부에서 내부를 향해 방수포로 분당 최대 7만 5000L의 물을 뿌리며 진화 작업을 진행하고 있다. 화재 발생 9시간 30여 분 만인 전날 오후 3시 30분쯤 큰 불길이 잡혔고 오후 7시 30분을 기해 대응 2단계가 해제됐다. 하지만 소방 당국은 이날 오전 6시 기준 대응 1단계를 유지 중이다. 큰 불길은 잡혔지만, 의류 등 내부 적재물이 불쏘시개 역할을 하면서 진화에 어려움을 겪고 있다. 2014년 7월 준공된 이랜드 패션 물류센터는 지하 1층·지상 4층 규모로 건물 연면적이 축구장 27개 넓이와 맞먹는 19만 3210㎡에 달한다. 화물차 150대가 동시 접안할 수 있고, 일일 최대 5만 박스, 연간 400만∼500만 박스를 처리하는 대형 물류 시설이다. 의류 등이 최소 1만 개 넘게 보관돼 있었다고 한다. 물류센터 전체가 사실상 전소된 상태로, 보관하던 의류와 신발 등 상품이 다 타버려 막대한 피해가 예상된다. 불은 전날 오전 6시 8분경 건물 지상 4층에서 시작된 것으로 알려졌다. 소방 당국은 신고 접수 7분 만에 '대응 1단계', 50여 분 만에 '대응 2단계' 경보를 발령하고 장비 150대와 소방관 430명을 동원해 진화에 나섰다. 화재 발생 9시간 30여 분 만인 전날 오후 3시 31분경 큰 불길은 잡혔지만 불은 계속 이어지고 있다. aaa22@newspim.com 2025-11-16 11:03