엔비디아는 지난 수 년 동안 AI GPU 인프라와 관련된 하드웨어와 소프트웨어 기술을 발전시켜 왔으며, 이는 LLM(대규모 언어 모델) 추론 서비스와 같은 고성능 컴퓨팅 작업에서 필수적인 요소가 되었습니다. 이러한 인프라의 핵심 구성 요소는 NVIDIA GPU 칩셋과 이를 최적화하는 소프트웨어 스택입니다. 이를 클라우드 기반 AI 인프라로 구현하는 과정에서의 주요 기술은 Kubernetes, Docker, TensorFlow, CUDA 등을 포함합니다.
딥네트워크 CEO / 장석원
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엔비디아의 클라우드 AI GPU 인프라 구축 방법론
- 하드웨어 설계 및 최적화
- 엔비디아는 AI용 GPU 하드웨어를 설계할 때, 초고속 메모리 인터페이스, 대규모 병렬 처리를 위한 코어, 고성능 연산 유닛 등을 적용하여 고성능 컴퓨팅에 최적화된 칩셋을 개발했습니다.
- 또한, 최신 아키텍처에서는 FP16, Tensor Core와 같은 저정밀도 연산을 지원하여 추론 속도와 에너지 효율성을 동시에 개선했습니다.
- CUDA 및 소프트웨어 생태계 구축
- CUDA(Compute Unified Device Architecture)는 GPU의 병렬 연산 기능을 활용할 수 있는 프로그래밍 언어이자 API로, 엔비디아는 이를 통해 AI/ML 모델의 최적화를 가능하게 했습니다.
- CUDA의 지속적인 개선을 통해 복잡한 딥러닝 연산을 최적화하며, cuDNN과 같은 라이브러리를 제공하여 신경망 계산의 성능을 극대화했습니다.
- 소프트웨어 인프라 관리 (Kubernetes 및 Docker)
- Kubernetes는 분산된 AI 인프라를 자동으로 관리하고 확장할 수 있는 클러스터 관리 도구입니다. 엔비디아는 Kubernetes의 GPU 지원을 강화하여 GPU 자원 할당, 스케줄링, 모니터링 등을 최적화했습니다.
- Docker 컨테이너를 통해 모델 학습 환경을 분리하고, CUDA와 cuDNN 라이브러리가 포함된 Docker 이미지를 제공하여 AI 애플리케이션 개발과 배포를 쉽게 만들었습니다.
- AI 프레임워크 최적화 (TensorFlow, PyTorch)
- 엔비디아는 TensorFlow, PyTorch 등과 같은 주요 딥러닝 프레임워크에 최적화된 GPU 지원을 제공하여 모델 학습과 추론 속도를 극대화했습니다. 이를 통해 다중 노드 클러스터 학습 및 분산 추론을 지원할 수 있게 했습니다.
- Horovod와 같은 분산 학습 프레임워크를 통해 다중 GPU 및 다중 노드 학습을 최적화하였으며, 이를 Kubernetes와 통합하여 대규모 학습 작업의 효율성을 높였습니다.
NPU AI 칩셋을 활용한 AI 스타트업의 클라우드 인프라 구축 전략
- 하드웨어 아키텍처 선택과 최적화
- NPU 기반의 AI 칩셋은 엔비디아 GPU와 비교했을 때, 특정 AI 작업에 대한 고효율 처리가 가능하지만 범용성에서는 떨어질 수 있습니다. 따라서 NPU 칩셋은 저정밀도 연산(예: INT8, FP16)을 지원하는 연산 유닛과 전력 효율성을 고려한 메모리 인터페이스 설계가 필요합니다.
- 엔비디아의 Tensor Core와 유사하게, 행렬 곱셈 연산을 빠르게 수행할 수 있는 가속기를 포함하는 것이 좋습니다.
- 소프트웨어 스택 개발 및 최적화
- CUDA와 유사한 SDK 제공: NPU의 병렬 연산을 지원하는 전용 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 제공해야 합니다. 이를 통해 기존의 AI 모델들이 쉽게 포팅될 수 있게 하고, 최적화된 연산을 수행할 수 있도록 합니다.
- AI 프레임워크 최적화: TensorFlow, PyTorch와 같은 프레임워크를 NPU 아키텍처에 맞게 수정하여 가속된 연산을 지원합니다. 예를 들어, NPU에서 특화된 저정밀도 연산을 이용하는 함수들을 포함해야 합니다.
- 클라우드 인프라 구축 (Kubernetes, Docker)
- Kubernetes와 NPU 통합: 엔비디아가 제공하는 nvidia/k8s-device-plugin과 유사한 플러그인을 개발하여 NPU 리소스를 Kubernetes와 통합합니다. 이를 통해 NPU를 사용할 수 있는 워크로드를 쉽게 스케줄링하고 배포할 수 있습니다.
- 컨테이너화: Docker 이미지를 사용하여 NPU용 최적화된 AI 모델과 라이브러리, 실행 환경을 컨테이너화하여 개발과 배포의 일관성을 유지합니다.
- 대규모 분산 학습 및 추론 환경 구성
- 분산 학습 프레임워크 통합 (예: Horovod): NPU 클러스터에서 다중 노드 분산 학습을 최적화합니다. Kubernetes와의 통합을 통해 자동으로 리소스를 할당하고 분산된 환경에서 학습을 병렬로 수행할 수 있게 합니다.
- 모델 최적화: NPU 특성에 맞는 모델 경량화와 저정밀도 연산을 적용하여 추론 속도를 개선합니다. 엔비디아의 TensorRT와 같은 최적화 도구를 자체 개발하여 NPU에서의 성능을 극대화합니다.
우선순위와 기술 개발 방향
- NPU 칩셋의 하드웨어 설계에 집중하여 고성능 및 저전력 연산을 구현
- CUDA와 유사한 NPU SDK와 AI 프레임워크 최적화 지원을 통한 소프트웨어 생태계 구축
- Kubernetes와 Docker 기반의 클라우드 인프라 통합으로 대규모 분산 학습 및 추론 환경을 자동화
- AI 모델 경량화 및 최적화 기술을 도입하여 NPU에서의 추론 속도와 성능 향상
엔비디아의 수 년간의 경험은 어떤것들을 기반으로, 위와 같은 전략을 통해 NPU AI 칩셋 기반 클라우드 AI 인프라를 구축하면 기술적으로 엔비디아에 필적할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것입니다.