AI 연산 속도는 딥러닝 모델의 학습과 추론 성능을 결정하는 중요한 요소 중 하나입니다. 특히, 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 복잡한 신경망을 처리하기 위해서는 고성능의 하드웨어는 이제 선택이 아닌, 필수적으로 사용 되고 있습니다.. 현재 가장 널리 사용되는 AI 가속기로는 NVIDIA의 A100과 H100 GPU, 그리고 Google TPU v4가 있습니다. 해당 GPU 및 TPU는 각기 다른 아키텍처와 최적화 방식을 가지고 있으며, 특정 워크로드에 따라 성능 차이가 발생할 수 있습니다.
1. NVIDIA A100의 성능과 특징
NVIDIA A100은 Ampere 아키텍처를 기반으로 설계된 AI 및 고성능 컴퓨팅(HPC)용 GPU입니다. A100은 대규모 딥러닝 모델의 학습과 추론을 가속화할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.
1) SM(Streaming Multiprocessor) 및 Tensor Core
A100은 6912개의 CUDA 코어와 432개의 Tensor Core를 갖추고 있으며, FP64, FP32, TF32, FP16, INT8 연산을 지원합니다. 특히, TF32 연산 모드는 기존 FP32 대비 8배 높은 처리 속도를 제공하며, AI 학습 속도를 대폭 향상시킵니다.
2) 메모리 및 대역폭
A100에는 40GB 또는 80GB의 HBM2e 메모리가 탑재되어 있으며, 최대 2TB/s의 메모리 대역폭을 제공합니다. 이러한 높은 메모리 용량과 대역폭 덕분에 대규모 LLM 훈련에서도 안정적인 성능을 보장할 수 있습니다.
3) 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 지원
A100은 하나의 GPU를 최대 7개의 독립적인 인스턴스로 나눌 수 있는 멀티 인스턴스 GPU(MIG) 기능을 지원합니다. 이를 통해 여러 개의 모델을 동시에 실행할 수 있어 클라우드 환경에서 더욱 효율적으로 사용할 수 있습니다.
2. NVIDIA H100의 성능과 특징
NVIDIA H100은 Hopper 아키텍처를 기반으로 설계된 최신 AI 가속기로, A100 대비 성능이 크게 향상되었습니다. 특히, 대규모 모델 학습과 추론 속도를 극대화하는 데 최적화되어 있습니다.
1) 차세대 Tensor Core 및 FP8 지원
H100은 A100보다 2배 더 많은 Tensor Core를 포함하고 있으며, 새로운 FP8 연산을 지원하여 AI 연산 속도를 더욱 높게 하였습니다. 또한, FP8 연산을 활용하면 기존 FP16 대비 연산량을 절반으로 줄이면서도 유사한 정확도를 유지할 수 있는 큰 장점이 있습니다.
2) NVLink 및 NVSwitch 개선
H100은 900GB/s의 NVLink 대역폭을 제공하며, 4세대 NVSwitch를 통해 GPU 간 통신 속도를 대폭 향상시켰습니다. 이를 통해 여러 개의 GPU를 연결하여 대규모 병렬 연산을 수행할 때 성능 저하 없이 최적의 성능을 유지할 수 있습니다.
3) Transformer Engine 최적화
H100은 Transformer Engine을 내장하여 LLM 학습 속도를 최대 9배까지 향상시킬 수 있습니다. 특히, GPT-4, LLaMA 같은 대형 모델을 훈련하는 과정에서 기존 GPU보다 훨씬 높은 효율성을 제공하고 있는 제품입니다.
3. Google TPU v4의 성능과 특징
Google TPU v4는 구글이 직접 설계한 AI 가속기로, 클라우드 환경에서 대규모 AI 모델을 훈련하는 데 최적화되어 있습니다. GPU와는 다른 아키텍처를 사용하며, TPU Pod를 통해 수천 개의 TPU를 연결하여 초대형 모델도 빠르게 처리할 수 있습니다.
참고로, Jupyer Notebook과 같이 Python 노트북 형태로 사용이 가능한 Google의 Colab에서도 TPU를 사용하여 코딩 환경을 사용할 수 있습니다.
1) 최적화된 행렬 연산
TPU v4는 행렬 연산을 병렬로 수행할 수 있도록 설계된 구조를 가지고 있으며, 특히 딥러닝에서 많이 사용되는 행렬 곱셈 연산을 GPU보다 더 효율적으로 처리할 수 있습니다.
2) TPU Pod를 통한 확장성
TPU v4는 단일 칩으로도 높은 성능을 제공하지만, 여러 개의 TPU를 연결한 TPU Pod를 활용하면 성능이 기하급수적으로 증가합니다. 예를 들어, 구글의 TPU v4 Pod는 4096개의 TPU를 병렬로 연결하여 하나의 모델을 동시에 학습할 수 있습니다.
3) 에너지 효율성과 비용 절감
TPU v4는 GPU 대비 전력 소모가 낮아 클라우드 환경에서 AI 모델을 학습할 때 비용을 절감할 수 있습니다. 특히, 구글 클라우드 플랫폼(GCP)에서 TPU를 활용하면 비용 대비 성능이 뛰어난 AI 모델 훈련이 가능하다는 장점이 있습니다.
NVIDIA A100, H100, Google TPU v4는 각각의 장점을 가지고 있으며, 워크로드에 따라 최적의 선택이 달라질 수 있습니다. 이 중에 A100은 안정적인 성능과 높은 메모리 용량을 제공하며, H100은 최신 기술을 적용해 더욱 빠른 연산 속도를 자랑합니다. 반면에 Google의 TPU v4는 구글 클라우드 환경에서 대규모 모델을 학습하는 데 강점을 가지고 있습니다. AI 연산 환경을 구축할 때는 모델의 크기, 연산 성능, 확장성 등을 고려하여 적절한 하드웨어를 선택하는 것이 중요하게 되었습니다.