1화. 고성능 연산 능력이 필요한 시대

인공지능 시대 새로운 성장 동력 HBM(고대역폭메모리)
23.07.24
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최근 몇 년간 디지털 전환이 가속화되면서 정보통신기술(ICT) 세계에서 생성되고 사용되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가

 
  • 코로나19 이후 전 세계적으로 데이터 사용량이 크게 늘었고, 향후 5년 동안 인공지능·자율주행·빅데이터 등의 ICT 기술이 일상화되면 지금보다 3배가 넘는 데이터가 생성될 전망
    - 2023년 한 해 동안 120ZB(제타바이트¹)에 달하는 데이터가 생성될 전망이며, 이런 엄청난 양의 데이터를 처리하기 위해서는 컴퓨팅 성능·전력 사용량·처리 비용 등의 측면에서 꾸준한 개선이 필요

디지털 데이터 생성량 변화

'디지털 데이터 생성량 변화'를 보여줌. 코로나19 이후 전 세계적으로 데이터 사용량이 크게 늘었고, '앞으로도 많은 데이터가 생성될 전망'이다.

자료: 스태티스타(Statista)

초거대 AI 모델 발전과 파라미터 수 증가

2018년부터 2023년까지의 '초거대 AI 모델' 발전과 '파라미터 수 추이'를 보여주고 있음. 2018년부터 증가하고있고, 2023년에는 '인간 수준의 AI'로 발전했다.

자료: 관련 자료 종합, KB경영연구소

최근 공개된 초거대 인공지능(Super-Giant AI)인 챗GPT의 상업적인 성공을 계기로 대용량 데이터 생성과 빠른 연산에 대한 수요가 더욱 폭증할 전망

 
  • 주요 기업들을 중심으로 대용량 연산이 가능한 컴퓨터 인프라를 구축하여 대량의 데이터를 인간처럼 학습하고 사고하며 추론하는 초거대 인공지능 개발이 진행 중
     - 초거대 인공지능은 기존 AI보다 무수히 많은 파라미터²와 학습 데이터를 바탕으로 종합적 추론이 가능한 모델로서, 인간의 다양한 능력을 모방하기 위해서는 복합 지능³을 갖춘 모델이 필요
 
  • 초거대 인공지능의 데이터 학습에는 기존 모델과는 비교할 수 없을 정도로 방대한 연산량과 빠른 데이터 처리 속도가 필요
     - 인공지능의 원할한 작동을 위한 필수 조건으로 방대한 데이터 처리가 가능한 초고성능 컴퓨팅이 요구되면서 대용량 데이터 처리에 최적화된 메모리 반도체의 필요성이 대두

¹ Zettabyte, 1제타바이트는 10의 21승 바이트(byte)
² Parameter, 매개변수. 학습한 데이터를 보관하는 장소로 인간 뇌의 시냅스(뉴런 간 정보 전달 통로)와 유사한 기능을 수행하며, 파라미터 수가 많을수록 인공지능은 높은 성능을 보임
³ 언어·영상·소리 등 다양한 반응을 통해 얻은 정보를 하나로 통합해 학습하고 사고하며 판단하는 능력

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