GPU – 포커스온경제 통합 검색

전체기사보기
2025-05-21 (수)

검색

내년 전세계 반도체 매출 17% 반등 전망⋯올해 10% 감소

내년 전세계 반도체매출이 16% 이상 증가해 6240억 달러(약 820조원)에 달할 것이라는 글로벌 조사기관의 보고서가 나왔다. 4일 로이터통신 등 외신들에 따르면 글로벌 연구 조사업체 가트너(Gartner)는 2024년 전 세계 반도체 매출이 16.8% 증가해 모두 6240억 달러(약 819조6860억원)에 이를 것으로 전망했다. 올해 반도체 시장은 지난해보다 10.9% 감소한 5340억 달러로 집계됐다. 내년 전망은 올해 실적을 크게 웃도는 것으로 반도체 수출 의존도가 높은 우리에게는 희소식이다. 가트너의 앨런 프리스틀리(Alan Priestley) 부사장은 "스마트폰과 PC 고객의 수요 감소와 데이터센터·하이퍼스케일러 지출 약화가 올해 반도체 매출 감소에 영향을 미쳤지만, 2024년은 메모리 시장의 큰 성장에 힘입어 모든 칩 유형의 매출이 성장하는 반등의 해가 될 것"이라고 예상했다. 구체적으로 세계 메모리 시장이 2023년 38.8% 감소한 뒤 2024년 66.3% 성장하며 크게 반등할 것으로 전망했다. 대규모 공급 과잉에다 빈약한 수요와 가격 하락으로 낸드 플래시 매출은 2023년에 38.8% 감소하고, 매출도 354억 달러로 감소가 예상된다. 향후 3~6개월 동안 낸드 가격이 바닥을 친 후 공급업체의 상황도 개선될 것으로 보았다. 가트너는 2024년에 낸드 매출이 전년 대비 49.6% 증가한 530억 달러로 성장하면서 강력한 회복세를 보일 것으로 예측했다. D램시장도 2024년 전망은 낙관적이다. 2022년에 디램 시장은 공급 과잉으로 어려움을 겪었다. 2023년 2분기에는 전분기 대비 13% 하락했다. 2023년 4분기부터 D램 시장의 공급 과잉이 완화될 것으로 예상되며, 이는 글로벌 경기 회복에 따른 수요 증가와 공급망 차질 완화 등에 따른 것이다. 가격 인상의 완전한 효과는 2024년에 나타날 것으로 예상되며, 매출이 88% 증가하여 총 874억 달러에 이를 것으로 예상된다. 생성형 인공지능(AI) 및 대규모 언어 모델의 개발로 인해 데이터센터에 고성능 그래픽처리장치(GPU) 기반 서버 및 가속기 카드 배포에 대한 수요가 늘어나고 있다. 이로 인해 AI 워크로드의 훈련과 추론을 모두 지원하기 위해 데이터센터 서버에 워크로드 가속기를 배포해야 할 필요성이 커졌다. 가트너는 2027년까지 AI 기술을 데이터센터 애플리케이션에 통합하면 워크로드 가속기를 포함한 새로운 서버의 20% 이상이 탄생할 것으로 예상했다. 메모리와 AI 분야에 대한 가트너의 낙관적 전망에 업계 전문가들은 칩 시장의 반등은 반도체 산업의 전반적인 회복을 이끌 것으로 예상하는 한편 생성형 AI 기술의 발전으로 인해 서버 시장이 확대될 것으로 보이는 점도 반도체 산업 성장에 새로운 동력을 제공할 것이라고 지적했다.
- IT/바이오
2023-12-05 13:09:00
삼성전자, 갤럭시 S25‧S25플러스 최신 카메라 센서 장착한다

삼성전자가 앞으로 출시 예정인 갤럭시 S25‧S25플러스에 최신 카메라를 장착할 것으로 보인다. 삼성은 기존 12MP(메가픽셀) 기본 카메라를 갤럭시 S22부터 50MP 카메라로 업그레이드 했으며, S23과 S24는 S22에 도입된 것과 동일한 50MP 기본 카메라를 사용한다. 미국 IT 전문매체 샘모바일은 레베그너스(Revegnus)의 보고서를 인용해 삼성전자가 내년에 출시 예정인 S25와 S25플러스에는 최신 카메라 센서로 업그레이드되면서 변화가 나타날 수 있다고 전망했다. 레베그너스의 보고서에 따르면, S25와 S25플러스는 S22 및 S23, 그리고 S24에 사용되는 아이소셀(ISOCELL) GN3 50MP 카메라 센서를 버릴 것이라고 예상했다. 샘모바일은 "두 스마트폰은 소니의 새로운 카메라 센서로 바뀔 것으로 알려졌지만, 해당 카메라 부품의 정확한 센서 크기와 모델 번호는 공개되지 않았다"며 "삼성이 더 큰 카메라 센서를 사용할 가능성은 있지만, 아직 갤럭시 S25 시리즈 발표가 1년 이상 남아 있기 때문에 확실한 정보가 나올 때까지는 기다려 봐야한다"고 설명했다. 다만, 이 매체는 삼성전자가 S25 시리즈를 통해 플래그십 스마트폰 라인업에 몇 가지 큰 변화를 가져올 것으로 예상했다. 기존 엑시노스(Exynos) 칩 대신 S25 시리즈에 맞게 제작된 새로운 자체 칩셋을 출시할 것으로 예상되며, 모든 스마트폰 브랜드에서도 이 칩을 사용할 수 있을 것으로 내다봤다. 이는 내부적으로 '드림 칩'이라고 불리며, 매우 강력한 AMD RDNA3 기반 GPU를 탑재할 수 있다고 전망했다. 갤럭시 S25 울트라의 경우 삼성은 200MP 카메라 센서를 고수할 수 있도 있으나, 플래그십 스마트폰을 위한 새로운 센서가 개발될 수도 있다고 예상했다. 레베그너스에 따르면, 삼성은 0.8μm 픽셀, 듀얼 픽셀 자동 초점 및 센서 내 크롭 줌 기능을 갖춘 1인치 아이소셀 카메라 센서를 개발하고 있지만 이 카메라 센서의 모델 번호는 공개되지 않았다. 삼성의 1인치 카메라 센서에 대한 소문이 떠도는 것은 이번이 처음은 아니다. 삼성은 하나가 아닌 두 개의 1인치 카메라 센서를 개발하고 있다는 두 개의 보고서가 공개됐지만, 삼성은 가까운 시일 내에 이 센서를 사용할 것으로 예상되지 않았다고 설명했다. 한편, 아이소셀은 삼성전자가 지난 2013년 세계 최초로 개발한 이미지센서 브랜드로, 미세해지는 센서 픽셀간 간섭현상을 최소화해 작은 픽셀로 고품질의 이미지를 구현하는 기술이다.
- IT/바이오
2023-12-05 09:15:00
SK하이닉스, AI 열풍으로 D램 시장 점유율 사상 최고치

SK하이닉스가 인공지능(AI) 열풍으로 올해 3분기 기준 D램(DRAM) 시장의 35%를 점유해 사상 최고치를 기록했다고 기술 전문매체 톰스하드웨어가 26일(현지시간) 보도했다. 시장 조사업체 오미다(Omida)는 SK하이닉스는 AI 하드웨어에 대한 수요 증가에 힘입어 업계에서 큰 성장을 이루었다고 보고했다. AI 하드웨어는 상대적으로 많은 메모리를 사용하기 때문에 D램 산업 전반에 큰 성장세가 관찰되고 있다. 특히 SK하이닉스는 이러한 새로운 환경에서 특히 두각을 나타내며 시장 점유율에서 사상 최고치를 기록했다고 평가했다. 데이터 센터용 GPU는 AI 모델 학습 및 관련 작업에 사용되는데, 이러한 장치들은 이전보다 더 많은 VRAM(비디오 RAM은 그래픽 데이터를 저장하는 데 사용되는 특수한 유형의 메모리)을 탑재하고 있다. 예를 들어, AMD의 2020년 라데온 인스팅트 MI100은 32GB의 HBM2를, 2021년 MI200은 64GB의 HBM2e를 탑재했으며, 최신 MI300X는 192GB의 HBM3를 제공한다. 엔비디아(Nvidia)의 최신 플래그십 H200도 141GB의 HBM3e를 탑재하고 있다. 이러한 칩들은 모두 고대역폭 메모리(HBM)를 사용하기 때문에, HBM 부시장이 52%라는 높은 성장률을 기록할 것으로 예상된다. 이는 전체 D램 시장의 21% 성장률을 크게 앞서고 있다. AI 칩에 대한 수요로 인한 빠른 성장은 시장에 변화를 가져왔다. HBM(High Bandwidth Memory, 고대역폭 메모리)는 그래픽 처리와 같은 고성능 컴퓨팅 작업에 사용되는 최신 메모리 기술이다. HBM은 기존 D램(Dynamic Ramdom Access Memory, 동적 랜덤 접근 메모리, 용량이 크고 바끄기 때문에 커뮤터의 주력 메모리로 사용되는 램을 의미함)과 다르게 설계되어 대역폭이 더 높고 에너지 효율성도 높다. HBM은 고해상도 비디오 게임, AI 모델 학습, 고성능컴퓨팅과 같은 메모리 대역폭이 중요한 응용프로그램에서 주로 사용된다. SK하이닉스의 최근 성장은 주로 HBM 덕분인 것으로 보인다. 현재 HBM은 D램 수익의 10%를 차지하지만, SK하이닉스는 지난 4월 이미 HBM 시장의 50%를 점유하고 있었다고 트렌드포스(Trendforce)는 밝혔다. 그 이후 HBM 시장은 계속 성장하고 있으며, SK하이닉스의 시장 점유율 역시 더 늘어났을 가능성이 있다. 오미다의 데이터에 따르면, SK하이닉스는 삼성과 마이크론과 같은 다른 주요 RAM 제조업체와 비교해 어떤 위치에 있는지는 구체적으로 밝히지 않았지만 SK하이닉스가 2위를 차지하고 있을 것으로 추정했다. 트렌드포스에 따르면, 삼성은 3월 기준 D램 시장의 45%, HBM 시장의 40%를 차지하고 있었으며, 적어도 10% 이상 뒤처지지는 않았을 것으로 보인다고 톰스하드웨어는 전했다. 업계에서는 삼성은 몇 년 동안 가장 큰 메모리 제조업체로 자리매김했지만, AI 시장의 변화로 새로운 리더가 탄생할 수 있다고 전망했다.
- IT/바이오
2023-11-27 09:21:00
MS, 자체 개발 AI·클라우드 칩 공개…대만 TSMC가 제조

기술 대기업 마이크로소프트(MS)가 인공지능(AI) 기술과 클라우드 서비스를 위한 반도체 칩을 자체 개발해 공개했다. MS는 15일(현지시간) 연례 개발자 회의 '이그나이트 콘퍼런스'에서 자체 개발한 AI 그래픽처리장치(GPU) '마이아 100'과 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU) '코발트 100'을 내놓았다. '마이아 100'은 엔비디아 GPU와 유사한 형태로 생성형 AI의 기본 기술인 대규모 언어모델(LLM)을 훈련하고 실행하는 데이터센터 서버 구동을 위해 설계됐다. MS는 이 칩을 개발하기 위해 챗GPT 개발사 오픈AI와 협력했다고 설명했다. 샘 올트먼 오픈AI 최고경영자(CEO)는 "MS와 협력해 우리의 (AI) 모델로 마이아 칩을 정제하고 테스트했다"며 "이제 마이아를 통해 최적화된 애저의 AI 기반은 더 뛰어난 성능의 모델을 학습하고 고객에게 더 저렴한 가격으로 제공할 수 있다"고 말했다. 다만 MS는 '마이아 100'을 외부에 판매할 계획은 아직 없으며, 자체 AI 기반 소프트웨어 제품과 애저 클라우드 서비스의 성능을 높이는 데 활용할 계획이라고 밝혔다. CNBC 등 미국 매체들은 MS가 개발한 '마이아 100'이 엔비디아의 GPU 제품과 경쟁할 수 있을 것으로 전망했다. 세계 생성형 AI 훈련에 필요한 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상을 차지하고 있으며 수요에 비해 공급이 크게 부족한 상황이다. MS가 이날 공개한 다른 제품인 '코발트 100'은 낮은 전력을 사용하도록 설계된 '암(Arm) 아키텍처'를 기반으로 만든 CPU다. 클라우드 서비스에서 더 높은 효율성과 성능을 내도록 설계된 제품이다. 데이터센터 전체에서 '와트(전력단위)당 성능'을 최적화하는 것을 목표로 하며, 이는 소비되는 에너지 단위당 더 많은 컴퓨팅 성능을 얻는 것을 의미한다고 회사 측은 설명했다. 사티아 나델라 MS 최고경영자(CEO)는 "이 128코어의 칩은 모든 클라우드 공급업체를 통틀어 가장 빠르다"며 "이 칩은 이미 MS 서비스의 일부를 구동하고 있으며, 전체에 적용한 뒤 내년에는 고객에게도 판매할 예정"이라고 말했다. 이 제품은 아마존웹서비스(AWS)가 개발한 고성능 컴퓨터 구동용 칩인 '그래비톤' 시리즈나 인텔 프로세서 제품 등과 경쟁할 수 있다고 미 언론은 전망했다. 외신에 따르면 MS가 개발한 두 칩 모두 대만 반도체 회사 TSMC가 제조하는 것으로 알려졌다. MS는 자체 칩 개발을 이어가는 한편 엔비디아와 AMD가 각각 개발한 최신 GPU 제품 H200과 MI300X도 자사의 AI·클라우드 서비스에 내년 중 도입한다는 계획도 밝혔다. 칩을 자체 제작하면 서비스 구동을 위한 하드웨어 성능을 높일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 크게 낮출 수 있다.
- 산업
2023-11-16 10:51:00
엔비디아, 로봇 훈련용 AI 에이전트 '유레카' 개발

인공지능(AI) 칩 개발 전문기업인 엔비디아가 로봇에게 복잡한 기술을 가르칠 수 있는 새로운 AI 에이전트인 '유레카(Eureka)'를 개발했다고 발표했다. 엔비디아 공식 블로그 게시물에 따르면 AI 에이전트 유레카를 개발한 엔비디아 리서치는 로봇 손이 인간처럼 빠르게 펜을 돌리는 기술을 수행할 수 있도록 처음으로 훈련시켰다. 또한 서랍과 캐비닛을 여는 법, 공을 던지고 받는 법, 가위를 다루는 법 등을 비롯해 약 30개의 작업을 로봇에게 가르쳤다. 이 AI 에이전트는 대형 언어모델(LLM, large language models)을 사용하여 보상 알고리즘을 자동으로 생성해 로봇이 복잡한 작업을 수행하도록 훈련시킨다. 엔비디아 리서치는 전 세계적으로 수백 명의 과학자와 엔지니어로 구성되어 있으며, AI, 컴퓨터 그래픽, 컴퓨터 비전, 자율주행차, 로봇공학 등의 주제에 초점을 맞춘 다양한 팀이 있다. 이번 연구는 논문과 프로젝트의 AI 알고리즘을 포함하고 있으며, 개발자는 엔비디아의 '아이작 짐(Isaac Gym)'을 사용하여 실험할 수 있다. 아이작 짐은 강화 학습 연구를 위한 물리 시뮬레이션 레퍼런스 애플리케이션으로, 오픈USD(OpenUSD) 프레임워크 기반의 3D 도구와 애플리케이션을 만드는 개발 플랫폼인 엔비디아 옴니버스를 기반으로 구축됐다. 유레카 자체는 GPT-4 대규모 언어 모델로 구동된다. 엔비디아의 AI 머신러닝 수석 디렉터 겸 유레카 논문의 저자인 아니마 아난드쿠르마(Anima Anandkumar)는 "강화 학습은 지난 10년 동안 인상적인 성과를 거뒀지만 시행착오를 거쳐야 하는 보상 설계와 같은 여전히 어려운 과제가 많다"며 "유레카는 어려운 과제를 해결하기 위해 생성과 강화 학습 방법을 통합하는 새로운 알고리즘을 개발하기 위한 첫 걸음"이라고 말했다. 유레카, 로봇 훈련시키는 AI 이 논문에 따르면 로봇의 시행착오 학습을 가능하게 하는 유레카 생성 보상 프로그램은 80% 이상의 작업에서 사람이 작성한 전문 보상 프로그램보다 성능이 뛰어나다. 이로 인해 로봇의 평균 성능이 50% 이상 향상된다. 이 AI 에이전트는 GPT-4 LLM과 생성형 AI를 활용, 강화 학습을 위해 로봇에 보상을 제공하는 소프트웨어 코드를 작성한다. 작업별 프롬프트나 사전 정의된 보상 템플릿이 필요하지 않으며, 사람의 피드백을 쉽게 통합하여 개발자의 비전에 더 정확하게 부합하는 결과를 위해 보상을 수정할 수 있다. 유레카는 아이작 짐의 GPU 가속 시뮬레이션을 사용해 보다 효율적인 훈련을 위해 대량의 보상 후보 품질을 빠르게 평가할 수 있다. 그런 다음 유레카는 훈련 결과에서 주요 통계의 요약을 구성하고 LLM에 보상 함수 생성을 개선하도록 지시한다. 이런 식으로 AI는 스스로 개선된다. 네 발 달린 로봇, 이족 보행, 손재주가 좋은 로봇 손, 협동 로봇 팔 등 다양한 종류의 로봇이 여러 가지 작업을 수행하도록 가르친다. 로봇 적용 범위 확장 기대 이 연구 논문은 로봇 손이 복잡한 조작 기술의 다양한 범위를 보여주는 오픈 소스 민첩성 벤치마크를 기반으로 한 20가지 유레카 훈련 작업의 심층적인 평가를 제공한다. 이처럼 유레카는 로봇 학습에 획기적인 발전을 가져올 것으로 기대된다. 로봇이 스스로 학습할 수 있게 되면 개발자가 로봇에게 특정 작업을 수행하는 방법을 알려주기 위해 많은 시간을 할애할 필요가 없어진다. 또한 유레카는 다양한 종류의 로봇을 훈련함으로써 로봇의 적용 범위를 확장할 수 있다. 엔비디아의 선임 연구 과학자 린지 '짐' 판(Linxi 'Jim' Fan)은 "유레카는 대규모 언어 모델과 엔비디아 GPU 가속 시뮬레이션 기술의 독특한 조합"이라고 말했다. 그는 "우리는 유레카가 손재주 있는 로봇 제어를 가능하게 하고 아티스트를 위해 사실적인 애니메이션을 제작할 수 있는 새로운 방법을 제공할 것이라고 본다"고 덧붙였다. 유레카는 로봇 기술의 미래에 대한 가능성을 제시하는 획기적인 연구이다. 유레카의 발전이 가속화되면 로봇이 우리 생활에서 더 널리 사용될 것으로 기대된다.
- 산업
2023-10-25 11:27:00
영국 정부, 11억 달러 규모 새 슈퍼컴퓨터·AI 연구 시설 구축

영국 정부가 인공지능(AI) 연구와 혁신 능력을 강화하기 위해 9억 파운드(약 11억 달러, 약 1조 4600억 원)에 달하는 슈퍼 컴퓨터를 구축 중이다. 영국 매체 네트워크 월드(Network World)에 따르면, 영국 정부는 인공지능(AI) 연구와 혁신 능력을 강화하기 위해 9억 파운드를 들여 슈퍼컴퓨터를 제작하고 있다고 발표했다. 이 슈퍼컴퓨터는 19세기 영국의 건축 및 기계 공학자 이점바드 킹덤 브루넬(Isambard Kingdom Brunel)의 이름을 따서 이점바드-3(Isambard-3)이라는 이름이 붙었다. 이점바드-3은 올해 말 브리스톨의 국립 복합 재료 센터(National Composites Centre)에 설치될 예정이다. 브리스톨 대학은 인터랙티브 인공 지능 박사과정을 위한 UKRI 센터의 본거지로 바스(Bath), 카디프(Cardiff), 엑서터(Exeter)를 포함하는 연구 집약적 대학의 연합인 GW4 대학 그룹에 속한다. 브리스톨 대학은 AI 연구 리소스(AI Research Resource 또는 Isambard-AI)를 호스팅하는 국가 시설이며, AI 연구를 지원하고 이 기술의 안전한 활용을 촉진하고 있다. 슈퍼컴퓨터와 이점바드-AI(Isambard-AI)는 지난 3월 정부에서 발표한 AI 투자를 통해 자금을 지원 받는다. 이 슈퍼컴퓨터는 수천 개의 최신 GPU로 구성되어 있다. 과학혁신기술부(DSIT, Department for Science, Innovation and Technology)가 발표한 성명서에 따르면 "유럽에서 가장 강력한 컴퓨터 중 하나"로 평가된다. 미셸 도넬란(Michelle Donelan) 과학혁신기술부 장관은 "우리는 영국 혁신의 미래를 지원하며, 브리스톨에 AI 연구 리소스를 설립함으로써 AI 개발의 선두에 서겠다"라고 밝혔다. 또 "이점바드-AI 클러스터는 유럽에서 가장 강력한 초고속 컴퓨터 중 하나가 될 것이며, 이는 산업 전문가와 연구자들이 AI의 게임 체인징(PoT) 가능성을 최대로 활용하는 데 큰 도움을 줄 것"이라고 기대했다. 도넬란 장관은 "이를 통해 우리의 프론티어 AI 테스크포스(Frontier AI Taskforce)가 수행하는 미션 크리티컬 작업도 지원할 것"이라고 덧붙였다. 그러나 브리스톨 대학 대변인은 슈퍼컴퓨터의 코어 수와 프로세서 유형과 같은 시스템 세부 정보에 관한 질문에는 아직 해당 초고속 컴퓨터의 세부 사양을 공개할 수 없다며 말을 아꼈다. 현재 이 대학은 이미 연구용으로 여러 슈퍼컴퓨터 클러스터를 보유하고 있고, 이들은 모두 리눅스(Linux)를 기반으로 운영된다. 블루크리스탈 페이즈 4(BlueCrystal Phase 4) 시스템은 주로 엔비디아(Nvidia) P100 GPU를 활용한 대규모 병렬 작업에 적합하게 설계됐다. 여기에는 2개의 그래픽 카드가 탑재된 32개의 GPU 노드가 포함되어 있다. 또한, 인텔(Intel) E5-2680 v4 (Broadwell) CPU를 사용하는 525개의 레노버(Lenovo) 컴퓨트 노드를 보유하고 있다. 이점바드-AI의 발표는 영국이 11월 1일과 2일 이틀동안 블레치리 파크(Bletchley Park)에서 개최 예정인 '글로벌 AI 안전 정상회의'를 앞두고 한 달 반 전에 이루어졌다. 리시 수낵(Rishi Sunak) 영국 총리는 지난 6월 워싱턴 방문 중 미국 대통령 조 바이든과 가진 회담에서 AI 안전 정상회의에 대해 처음 발표했다. 이 정상회의는 AI 기술의 위험과 발전에 대해 정부 관계자와 AI 기업, 연구자들이 모여 국제적인 협력 조치를 통해 해당 위험을 줄이는 방법을 논의할 예정이다. 글로벌 AI 정상회의 참가자들은 국제 AI 안전 협력 프로세스 제안, AI 안전 연구에서 협력할 수 있는 분야의 식별, 그리고 AI 개발을 통한 기술의 선한 활용 방안 등 다양한 주제에 중점을 둘 것으로 보다.
- IT/바이오
2023-09-19 11:25:00
美, 핵무기 비축량 테스트 위해 새 슈퍼컴 설치

미국 로스알라모스 국립 연구소(LANL)가 '크로스로드(Crossroads)'라는 새로운 슈퍼컴퓨터를 설치 중임이 밝혀졌다. 이 슈퍼컴퓨터는 핵무기 재고 검사 시뮬레이션을 위한 것으로, 미국 과학 기술 전문매체 '인터레스팅 엔지니어링'에 소개되었다. 핵무기 재고 검사는 핵무기를 보유하고 있는 국가들이 핵무기의 수량과 형태를 확인하고 관리하기 위해 수행하는 프로세스이다. 슈퍼컴퓨터는 과학 연구, 기상 예측, 의료 연구, 우주 탐사, 그래픽 렌더링 등 다양한 고성능 컴퓨팅 작업에 활용되며, 특히 핵무기 시뮬레이션에 사용될 경우 핵무기의 수량과 형태를 실제로 테스트하지 않고도 확인할 수 있다. 크로스로드는 고급 기술 시스템(ATS)의 세 번째 버전으로, 첫 번째 '트리니티(ATS-1)'는 LANL에, 두 번째 '시에라(ATS-2)'는 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL)에 설치됐다. 트리니티 시스템은 41.46 페타플롭스의 연산 능력을 갖추고 있으며, 2015년에 설치됐다. 크로스로드 시스템은 휴렛 팩커드(Hewlett Packard)에서 공급되었으며, 올해 6월 설치 작업이 시작됐다. 슈퍼컴퓨터의 연산능력은 주로 페타플롭스(PetaFLOPS·PF)로 측정되며, 1페타플롭스는 초당 1000조 번의 연산을 의미한다. 최근에는 미국과 중국 같은 슈퍼컴퓨터 선도국에서 초당 100경 번의 연산을 수행할 수 있는 슈퍼컴퓨터가 소개되었다. 이렇게 큰 연산능력은 페타플롭스의 1000배인 1엑사플롭스로 표현된다. 우리나라의 한국과학기술정보연구원(KISTI)도 슈퍼컴퓨터 개발에 열을 올리고 있으며, 내년에는 600페타플롭스 성능의 슈퍼컴퓨터 6호기를 가동 예정이다. 이 성능은 올해 5월 기준 세계 2위에 해당한다. 다만 LANL의 새로운 슈퍼컴퓨터는 연산능력에만 중점을 둔 것이 아니다. 시스템의 그래픽 처리 장치(GPU) 대신 메모리 크기와 접근에 중점을 두어, 시뮬레이션 중 발생할 수 있는 다양한 문제를 효과적으로 해결할 수 있다. 초기 테스트 결과에 따르면 크로스로드는 기존의 트리니티 시스템보다 4배에서 8배 이상의 효율성을 보일 것으로 예상된다. 이는 고대역폭 메모리(HBM)의 적용 덕분으로, HBM은 데이터 처리 속도를 크게 향상시키는 고속 메모리 기술이다. 이처럼 슈퍼컴퓨터의 성능 향상은 과학 및 연구 분야의 혁신을 주도하는 핵심 요소로 여겨지며, 국가의 연구 능력을 상징하는 중요한 지표로도 간주된다. 미국뿐만 아니라 우리나라를 포함한 전 세계 여러 국가들이 이러한 슈퍼컴퓨터 기술의 발전과 성능 경쟁에 힘을 기울이고 있다.
- IT/바이오
2023-09-13 15:32:00
반도체 '쿠데타', 엔비디아 AI원스톱 시스템으로 세계 선두로

인공지능(AI)의 성장과 함께 반도체 산업도 그 국면을 바꾸고 있다. CPU(중앙연산처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)의 전통적인 경계는 흐려지며, 인텔과 엔비디아가 그 양대산맥에서 새로운 경쟁을 펼치고 있다. 특히, 엔비디아는 AI 분야에서의 독보적 지배력을 강조하며, 칩부터 소프트웨어, 그리고 다양한 서비스까지 AI 개발을 위한 원스톱 시스템을 제공함으로써 세계적인 톱 위치를 차지하게 되었다. 최근의 데이터센터와 인공지능 열풍은 기존의 반도체 업체들에게 큰 변화의 기회를 제공했다. 닛케이, 뉴욕타임스 등 외신들에 따르면, CPU 최대 업체인 미국 인텔과 GPU 최대 업체인 미국 엔비디아는 서로의 강점을 잠식하는 방향으로 성능 향상을 모색하고 있다. 이 중에서도 엔비디아는 AI에 특화된 원스톱 솔루션으로 시장의 주목을 받으며 독보적인 위치를 확립했다. 뉴욕타임스에 따르면, 신경과학자 출신의 기술 기업가 나빈 라오(Naveen Rao)는 "인텔이 인수한 스타트업에서 AI 작업에 적합한 GPU를 대체할 칩 개발을 했으나, 속도에서 뒤처진 인텔에 비해, 엔비디아는 신속한 제품 업그레이드와 새로운 AI 기능 도입으로 경쟁력을 확보했다"고 주장했다. 라오는 인텔을 떠나 모자이크ML(MosaicML)을 창업, 엔비디아의 칩을 사용해 경쟁사의 칩과 비교 평가했다. 그에 따르면 엔비디아는 자체 기술로 대규모 AI 프로그래머 커뮤니티를 형성해, 단순한 칩 생산 이상의 차별화를 달성했다고 전했다. 엔비디아의 경영전략 AI 집중 선택 엔비디아는 자사의 AI 알고리즘 및 개발 도구를 통해 개발자와 연구자들이 AI 솔루션을 제작하는 데 필요한 지원을 제공하며, 독특한 커뮤니티 활동을 통해 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 개발하고 공유하고 있다. 엔비디아는 AI를 위한 다양한 제품 라인업을 보유, GPU를 비롯하여 AI에 특화된 칩, 클라우드 서비스, 고성능 서버 및 슈퍼컴퓨터 솔루션, 그리고 AI 연구와 개발 지원 시스템 등을 포함한다. 10년 동안 거의 경쟁 없는 자리를 유지하며, 챗봇용 텍스트 생성 등에도 성공한 바 있다. 엔비디아 젠슨 황(Jensen Huang) 최고경영자(CEO)는 '씨그래프(SIGGRAPH)'에서 생성 AI시대의 새로운 프로세서인 '그레이스 호퍼(Grace Hopper)' AI 반도체를 발표했다. 이 반도체는 엔비디아가 처음으로 데이터센터용으로 개발한 CPU를 포함하며, 주력 GPU 'H100'과 결합하면 AI 학습 속도를 기존 대비 약 4배 향상시킬 수 있다. 젠슨 황CEO는 "회사의 초점이 항상 AI 개발에 있어 원스톱 샵의 위치를 확보했다"고 밝혔다. 엔비디아 그레이스 호퍼 vs 인텔 GPU 맥스 리서치 회사인 옴디아(Omdia)에 따르면 구글, 아마존, 메타, IBM 등도 AI칩을 출시하고 있지만, 엔비디아는 AI 칩 시장의 70% 이상을 차지해, 2분기 매출은 월스트리트의 예상을 크게 뛰어넘는 64%의 증가를 기록했다. 현재 시가총액 1조 달러(약 1321조 원)로, 세계에서 가장 가치 있는 칩 제조업체로 올라섰다. 엔비디아는 지난 10여 년 동안 이미지, 얼굴, 음성 인식 등의 복잡한 AI 작업을 위한 칩의 생산에서 뚜렷한 우위를 보여왔다. 특히, 챗봇용 텍스트 생성 기술인 챗GPT와 같은 분야에서의 성과를 통해 그 능력을 입증하며, 초기 AI 추세를 선제적으로 파악하고 적극 반영함으로써 경쟁력을 강화했다. 인텔도 엔비디아에 뒤질세라 적극적인 반격 자세를 취하며 지난 6월 데이터센터용 AI 반도체인 'GPU 맥스 시리즈'를 시장에 선보였다. 이 제품은 고성능 GPU를 탑재하며, 특히 AI를 이용한 이미지 분석 등에서는 엔비디아의 H100보다 우수한 성능을 보여주는 것으로 알려졌다. 맥스 시리즈의 핵심 반도체는 인텔의 7나노미터 기술과 대만 TSMC의 5나노미터 기술이 통합됐다. 21년 만에 인텔로 복귀한 팻 겔싱어 CEO는 전통적인 독립 제조 방식에서 벗어나 엔비디아를 탄력있게 추격하고 있다. 캐나다의 조사기관 프레지던트 리서치 예상에 따르면 2023년 AI 반도체 시장은 전년 대비 30% 성장하여 218억 달러 규모에 이를 것으로 보인다. AI 반도체의 시장 점유율은 전체의 3%에 불과하지만, 고가 거래가 빈번하게 일어나고 있으며, AI 반도체는 현재의 반도체 시장에서 가장 주목받는 영역 중 하나다. 삼성전자와 비슷하지만 다른 엔비디아 전략 엔비디아와 삼성전자는 AI 분야에서 각기 다른 전략을 펼치며 세계적인 경쟁을 펼치고 있다. 엔비디아는 GPU와 같은 특화된 AI 하드웨어의 개발 및 제조에 중점을 둔다. 또한, 개발자들을 위해 소프트웨어 도구와 프레임워크를 제공하며, GPU 클라우드 서비스로 AI 작업의 효율성을 높이고 있다. 반면 삼성전자는 반도체 분야의 세계적인 위치를 바탕으로 AI 칩과 컴퓨팅 솔루션을 제작하며, 이를 스마트폰, 자율주행차, 그리고 다양한 AI 응용프로그램에 적용한다. 또한, 가전제품에서의 음성인식 AI 기술 개발로 스마트 홈 환경을 강화하고 있다. 예컨대, 엔비디아는 AI 하드웨어와 관련된 도구 및 서비스를 중심으로 생태계를 구축하는 반면, 삼성전자는 다양한 전자 제품에서 AI를 접목해 스마트한 기술 환경을 선도하고 있다. 두 기업은 각자의 강점을 바탕으로 AI 분야에서 세계 각국과 경쟁하며 주도권을 놓고 다투고 있다. 한편 반도체 기술의 지속적인 발전에 따라, 서로의 강점을 지닌 분야를 잠식하고 있는 인텔과 엔비디아의 싸움에 세계 반도체가 흥미진지하게 지켜보고 있다. 인텔과 엔비디아는 모두 압도적인 자금력과 연구 및 개발 능력을 보유하고 있어, 반도체 산업 내에서의 핵심적인 위치를 계속 유지할 것으로 전망된다. 산업 전문가들은 엔비디아에서 촉발된 반도체 산업의 독점적 구조 변화를 산업의 건강한 발전의 일환으로 평가하며, 이로 인해 경쟁이 활성화되어 더 우수한 기술 및 제품이 시장에 등장할 것이라는 기대감을 드러냈다.
- IT/바이오
2023-09-04 09:06:00