인공지능(AI) 시장의 핵심이 된 생성형 AI는 일반적으로 딥러닝 기술을 기반으로 설계되고 발전되고 있습니다. 특히 딥러닝의 인공신경망 구조는 생성형 AI가 복잡한 데이터 패턴을 이해하고 이를 모방하는 데 필수적입니다.
그러나 딥러닝 모델을 학습시키는 과정은 대규모 연산과 방대한 데이터 처리를 요구하기 때문에 상당한 시간이 소요됩니다. 학습 속도가 느리면 개발 및 연구 과정이 지연될 뿐만 아니라, 실험을 반복하는 데 많은 비용이 발생할 수 있습니다. 따라서 딥러닝 학습 속도를 높이는 것은 AI 연구 및 개발의 효율성을 높이고 경쟁력을 강화하기 위한 중요한 과제입니다.
이번 커버스토리에서는 하드웨어 활용, 분산 및 병렬 처리 기술, 그리고 개발 환경 최적화를 통해 딥러닝 학습 속도를 어떻게 높일 수 있는지 그 방법을 구체적으로 살펴보겠습니다.
정부가 중국의 저비용·고성능 인공지능(AI) 모델인 '딥시크' 돌풍을 계기로 국내 AI 컴퓨팅 인프라 확충에 나서요. 이를 기반으로 1조원 규모의 범용인공지능(AGI) 연구개발(R&D) 등을 추진하고 독자적인 AI 모델 경쟁력을 확보한다는 계획인데요. 단기적으로는 2026년 상반기까지 첨단 GPU 1만 8000장 분의 AI컴퓨팅 인프라를 확충해나간다고 해요.
과학기술정보통신부 장관은 "우리나라는 높은 잠재력이 있지만 AI 최고 선도국 대비 1년여의 기술 격차가 있다"라고 언급했고, 전문가들은 AI 기술 경쟁력 확보를 위해 양질의 데이터를 확보하기 위해 노력해야 한다고 강조했어요.
신산업 혁명의 핵심 기술로 주목받고 있는 양자컴퓨터. KB증권은 양자컴퓨터 시장이 오는 2030년 전후인 향후 5년 내로 상용화가 시작될 것이라는 전망을 내놨어요. 최근 IBM과 구글, 마이크로소프트 등 미국 빅테크 업체들이 양자컴퓨터 상용화의 걸림돌로 작용한 양자 오류와 집적도 한계를 넘어선 양자 칩 개발에 성공하면서 양자컴퓨터 상용화의 시기가 앞당겨질 것이라고 분석했는데요.
SK텔레콤과 부산시가 미국 양자컴퓨팅 전문기업 아이온큐(IonQ)와 각각 MOU를 체결했어요. SK텔레콤은 양자컴퓨터를 자사 AI 개인비서, AI 데이터센터, GPU 클라우드 서비스, 엣지AI 등 기술에 결합하여 AI 사업 경쟁력을 제고할 예정이에요. 부산시는 양자컴퓨터 클라우드 서비스를 활용해 공동 협력과제를 기획 및 수행하고, 인재를 양성하기로 했어요.
중국이 막대한 자금과 인력을 투입하며 AI 패권을 독차지해온 미국을 위협하고 있지만, 우리나라는 AI 인재 양성의 허브인 AI 대학원마저 인프라가 크게 부족한 것으로 나타났어요. 한국일보가 약 2주간 GIST, KAIST, UNIST, 연세대, 고려대 등 국내 주요 AI 대학원 10곳에 GPU 보유 현황을 문의한 결과, 엔비디아의 최신 GPU인 H100을 보유하고 있다고 확답을 보내온 곳은 고려대(2장)가 유일했으며, 보유 현황 파악조차 안 된 대학도 여럿이었어요.
GPU가 워낙 귀하다 보니 대학원생들 사이에서는 △한 번 쓴 사람은 또 못 쓰고 △연차순으로 쓰고 △큰 연구실이 많이 가져가는 식의 암묵적인 '배정 룰'이 작용하고 있어요. 국내 대표 이공계 대학인 카이스트는 GPU를 보유하고 있으나 연구 수요엔 턱없이 못 미쳐, 많은 학생이 게임용 PC에 쓰이는 GPU를 나눠 사용하고 있다고 해요.
전남도가 세계 최대 규모의 인공지능(AI) 슈퍼클러스터 허브 구축을 추진해요. 전남 해남군 산이면 기업도시 부지에 3GW 규모의 AI 데이터 트레이닝 센터, 에너지저장장치(ESS) 단지를 조성해 한국이 AI 글로벌 3대 강국으로 도약하는 발판을 마련한다는 계획이에요.
전남도는 AI 슈퍼클러스터 허브 구축을 위해 미국 스탠포드대, 한국에너지공과대, SFR가 참여하는 4자간 투자의향서(LOI)를 체결했어요. 이에 따라 스탠포드대 스탠포드센터가 글로벌 AI 및 슈퍼 클러스터 분야 최신 기술 자문을, 한국에너지공과대는 전력망 최적화 연구 및 기술 개발을 담당하게 돼요. 전남도는 이번 업무협약이 실제 투자로 이어질 수 있도록 빅테크 기업 유치에 나설 예정이에요.
