딥러닝, 머신러닝, 인공지능, 자율주행 등 4차산업 혁명으로 인해, GPU의 중요성이 높아지며 관심이 급증하고 있습니다. 점점 더 늘어나는 수요에 맞게, GPU를 어떻게 하면 더욱 잘 활용할 수 있을지에 대한 고민도 끊이지 않고 있는데요. 이번 호에서는 시대별로 GPU의 변화하는 가치와 GPU의 성능을 최적화할 수 있는 활용법에 대해 이야기해보고자 합니다.
국내 제약업계가 디지털전환(DX)에 속도를 내고 있어요. 신약개발, 임상시험 설계 등 핵심 사업 영역은 물론 스마트팩토리, 사내 생성형 인공지능(AI) 도입 등 전사 영역으로 확대를 꾀하고 있어요. 관련 업계에 따르면 국내 주요 제약사들이 올해 DX를 강화해 사업 고도화에 나설 계획이라고 해요. IT 접목이 가장 보수적이었던 제약 업계에 DX 열풍이 부는 것은 '신약 절벽'이라고 불릴 만큼 신약 개발 과정이 갈수록 어려워지고 있기 때문인데요. 이에 한국제약바이오협회는 데이터 활성화 및 공동연구 활성화 등을 제안하기도 했어요.
클라우드 컴퓨팅 중에서도 '고성능 컴퓨팅(HPC)'에 관한 것이 주목받고 있어요. 글로벌 시장연구기관인 이머전 리서치는 세계 고성능 컴퓨팅 시장의 규모가 2032년 848억 6천만 달러에 이를 것으로 예상했는데요. 주로 높은 처리 속도와 성능을 필요로 하는 게임, 자율 주행, 교통 관리 등의 시뮬레이션 모델링, 의료, 블록체인, 유전체 분석, 유체역학 등의 분야에서 HPC를 필요로 해요. 관심이 집중되는 만큼, 다양한 기업들이 고성능 컴퓨팅 시장으로 진출 및 제품 확대를 노리고 있어요. 오늘은 그 중에서도 카카오엔터프라이즈의 뉴스를 가져왔어요.
기업 간의 클라우드 인프라 경쟁이 생성형 AI의 발달과 함께 더욱 심화되고 있어요. AI 경쟁을 주도하는 해외 주요 빅테크 기업들은 이미 자체 클라우드를 보유하고 있으며, 자사 클라우드를 기반으로 한 생성형 AI 서비스를 내보이고 있기도 해요. 또한 빠른 연산 처리로 그래픽 데이터를 산출해내는 그래픽 처리장치(GPU)가 가상화 기술을 통해 클라우드로 제공되며 향후 클라우드 기술의 입지는 더욱 커질 것으로 예상되는데요. 국내에서는 서로 다른 클라우드를 조합한 하이브리드 클라우드를 활발히 구축해 고성능 데이터 관리 수요에 대응하고 있어요.
지난해 국내 매니지드 클라우드 서비스 시장 규모가 1조원을 넘어섰어요. 클라우드 MSP(관리형 서비스 제공사)들의 역할도 갈수록 확대되는 추세인데요. 한국IDC는 '국내 매니지드 클라우드 서비스 시장 전망' 보고서를 통해 2023년 국내 매니지드 클라우드 서비스 시장이 전년대비 19.6% 성장한 1조 1억원 규모를 기록했다고 밝혔어요. 앞으로 연평균 14.4% 성장해 2027년에는 1조 6407억원 규모에 이를 것으로 전망돼요.
