Cerebras Systems: 인공지능 하드웨어의 혁신가, NVIDIA를 넘어서는 새로운 도전

1. 요약

• Cerebras Systems는 최근 인공지능 하드웨어 시장에서 새로운 AI 칩인 Cerebras Inference를 발표하였으며, 이 제품은 기존 NVIDIA와 AMD의 하드웨어와 비교해 최대 20배 빠른 성능을 자랑합니다. 이러한 성능 개선은 인공지능 관련 작업에서 필수적으로 요구되는 대량 데이터 처리와 고속 연산을 가능하게 하여 기업들의 경쟁력 강화를 지원합니다. 인공지능(AI) 기술은 최근 급격한 발전을 이루고 있으며, 그로 인해 다양한 산업에서 새로운 혁신을 이루고 있습니다. 이를 위해서는 효율적이고 강력한 하드웨어 솔루션이 절실히 요구됩니다.

• 현재 시장에서 이미 자리 잡고 있는 GPU(Graphics Processing Unit)와 TPU(Tensor Processing Unit)는 인공지능 작업의 복잡성 증가에 따라 성능 한계를 드러내고 있습니다. 특히, 데이터 전송 속도 및 처리 속도의 병목 현상은 AI 시스템의 성능을 괴롭히고 있는 주요 요인으로 부각되고 있습니다. Cerebras의 CEREBRAS 차세대 기술은 이러한 한계를 극복할 수 있는 가능성을 보여주며, 인공지능 하드웨어 시장에 새로운 바람을 일으킬 것으로 기대를 모으고 있습니다.

• 이 보고서는 Cerebras의 최신 기술과 시장 전략을 분석하며, 이러한 혁신이 인공지능 업계에 미치는 영향과 기대 효과에 대해 깊이 있는 논의를 진행합니다. 이로 인해 Cerebras Systems가 이끄는 기술적 혁신이 향후 인공지능 솔루션의 방향성을 제시할 수 있을 것으로 보입니다.

2. 문제 제기: 인공지능 하드웨어의 한계

• 2-1. 현재 인공지능 시장의 필요성

• 인공지능(AI) 기술은 최근 몇 년간 급격하게 발전하며 다양한 산업에 도입되고 있습니다. AI의 활용은 데이터 분석, 자연어 처리, 이미지 인식 등 여러 분야에서 혁신을 이끌고 있으며, 이는 기업들의 경쟁력 강화를 위한 필수 요소로 자리매김하고 있습니다. 특히, 대규모 데이터 처리와 고속 연산이 필요한 업무는 인공지능 시스템의 성능에 크게 의존하고 있습니다. 이에 따라 기업들은 더 빠르고 효율적인 AI 하드웨어 솔루션을 필요로 하게 되었으며, 시장에서는 이러한 수요에 부응하기 위한 다양한 기술적 접근이 이뤄지고 있습니다.

• 기존의 GPU(Graphics Processing Unit) 및 TPU(Tensor Processing Unit)는 인공지능 작업에 적합하도록 설계되었지만, 대량의 데이터 처리와 학습의 요구를 완벽하게 충족시키지는 못하고 있습니다. 특히, 데이터 전송 속도와 처리 속도의 병목 현상은 AI의 효율성을 저해하는 주요 요소로 작용하고 있습니다. 따라서, 이러한 문제를 해결할 수 있는 새로운 하드웨어 기술의 필요성이 대두되고 있습니다.

• 2-2. 기존 GPU의 성능 한계

• 현재 시장에서 가장 널리 사용되는 NVIDIA의 GPU 기술은 오랜 기간 동안 인공지능 분야의 표준으로 자리잡아 왔습니다. 그러나 기존 GPU의 아키텍처는 여러 개의 칩을 연결하여 작동하는 멀티 다이 구조를 기반으로 하고 있으며, 이는 메모리 대역폭 한계로 인한 성능 저하를 야기합니다. 예를 들어, GPU가 처리해야 할 데이터가 많을수록, 각 칩 간의 데이터 전송이 증가하고, 이로 인해 발생하는 지연은 AI 연산의 속도를 제한하게 됩니다.

• 특히, 인공지능 성능의 주요 지표 중 하나인 초당 처리되는 토큰 수(token throughput)에서도 기존 GPU는 한계를 보이고 있습니다. 예를 들어, NVIDIA의 H100 GPU는 고성능을 자랑하지만, Cerebras Systems의 Wafer Scale Engine과 같은 신생 기업의 기술과 비교했을 때 특정 특정한 AI 작업인 추론(inference)에서는 20배 이상의 성능 차이를 나타내는 것으로 보고되고 있습니다. 이러한 왜곡된 성능 차이는 AI의 진화가 요구하는 새로운 하드웨어 디자인에 대한 필요성을 더욱 부각시키고 있습니다.

• 결론적으로, 기존 GPU의 구조적 상황은 인공지능의 급격한 발전 속도를 뒷받침하기에 충분하지 않으며, 이는 새로운 경쟁자들의 출현을 촉진하는 요소로 작용하고 있습니다. 따라서, 성능의 한계를 극복하고 새로운 시장의 요구에 부응하기 위한 혁신적인 접근이 시급한 상황입니다.

3. 시장 현황 분석: NVIDIA와 AMD의 경쟁

• 3-1. 기존 시장 점유율 분석

• NVIDIA와 AMD는 그래픽 처리 장치(GPU) 시장에서 오랜 역사를 지닌 양대 산맥입니다. 현재 NVIDIA는 AI 및 머신러닝 애플리케이션에 최적화된 기술과 강력한 생태계를 보유하여 시장의 75% 이상을 차지하고 있습니다. 반면, AMD는 경쟁력을 높이기 위해 최근 몇 년간 구조적인 개선과 제품 포트폴리오 확대에 집중해 왔습니다. 특히, Ryzen 시리즈와 Radeon GPU의 성공은 AMD의 시장 점유율을 증가시키는 데 기여하였습니다. 하지만, NVIDIA의 CUDA 환경은 여전히 머신러닝 개발자들 사이에서 표준으로 자리 잡고 있어, 이를 활용하기 위한 생태계가 강력히 형성되어 있습니다. 이와 같은 시장 상황은 다른 기업들이 새로운 기술을 도입하는 데 있어 많은 어려움을 겪게 만들고 있습니다.

• 3-2. NVIDIA H100 GPU와 비교

• NVIDIA의 H100 GPU는 AI 연산의 최전선에서 활동하고 있으며, 특히 대규모 데이터 처리와 복잡한 계산을 요구하는 작업에 최적화되어 있습니다. H100은 고속 인퍼런스와 그리드 컴퓨팅에 탁월한 성능을 보이는 장점이 있지만, Cerebras Systems의 새로운 Wafer Scale Engine(WSE)와 비교할 때 몇 가지 한계가 있습니다. Cerebras의 기술은 모델의 모든 레이어를 칩에 직접 저장하고 처리함으로써 데이터 이동을 최소화하고, 이는 전반적인 인퍼런스 속도를 크게 향상시킵니다. 예를 들어, Cerebras는 Llama 3.1 모델에 대해 H100 대비 최대 20배의 성능 개선을 자랑하며, 이는 곧 인공지능 애플리케이션 개발자들에게 실질적인 기술 혁신을 의미합니다. 데이터가 칩 내에서 직접 처리되기 때문에, Cerebras의 접근 방식은 전통적인 GPU가 처치하기 어려운 복잡한 모델을 보다 신속하게 실행할 수 있게 합니다.

4. Cerebras의 기술 소개: Wafer Scale Engine

• 4-1. Wafer Scale Engine의 구조와 기능

• Cerebras의 Wafer Scale Engine(WSE)은 인공지능 하드웨어의 혁신적인 접근 방식을 제공합니다. 일반적인 반도체 칩이 여러 개의 작은 다이로 나뉘어져 서로 연결되는 방식과는 달리, WSE는 하나의 거대한 웨이퍼 위에 수십만 개의 프로세서 코어를 통합합니다. 이 웨이퍼는 약 4조 개의 트랜지스터를 포함하고 있으며, 44GB의 SRAM을 직접 통합하여 외부 메모리 없이도 데이터 처리를 수행할 수 있습니다.

• 이러한 구조는 데이터 전송에서 발생하는 병목 현상을 제거합니다. 전통적인 GPU 아키텍처는 기억 장치와 처리 장치 사이의 데이터 전송 속도가 한계가 있지만, WSE는 모든 코어가 웨이퍼 내에서 직접적으로 연결되어 있어 필요한 데이터에 빠르게 접근할 수 있습니다. 그 결과, Cerebras는 Llama3.1 8B 모델의 경우 초당 1, 800개의 토큰을 처리할 수 있으며, 이는 기존 NVIDIA GPU의 성능을 크게 초월하는 수치입니다.

• 4-2. AI 추론을 위한 설계

• Cerebras의 Wafer Scale Engine의 설계는 AI 추론 작업에 최적화되어 있습니다. WSE는 모든 모델의 파라미터를 웨이퍼 내에 저장함으로써, 모델을 실행할 때 발생하는 지연 시간을 최소화할 수 있습니다. 이러한 설계 특성 덕분에 Cerebras는 단일 웨이퍼에서 여러 사용자 작업을 동시에 처리할 수 있습니다.

• 또한, Cerebras는 대규모 모델을 대상으로 하여, 인공지능 모델이 실시간으로 고속으로 데이터를 분석하고 처리하도록 돕습니다. 예를 들어 Healthcare 분야에서 AI 모델이 대량의 데이터를 신속하게 분석함으로써 더 빠른 진단과 개인 맞춤형 치료 방안을 제시할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 이러한 기술적 우위는 기업이 AI를 통해 실시간 분석과 의사 결정을 효과적으로 수행할 수 있는 새로운 기회를 제공합니다.

5. 기술의 기대 효과 및 결론: AI의 미래

• 5-1. Cerebras 기술이 가져올 변화

• Cerebras Systems가 개발한 Wafer Scale Engine(WSE) 기술은 현재와 미래의 인공지능(AI) 산업에 중대한 변화를 가져올 것으로 기대되고 있습니다. 기존 GPU 기반의 AI 처리 기술은 주로 데이터 전송 속도와 처리능력의 한계로 인해 대규모 AI 모델의 추론 작업에서 어려움을 겪고 있습니다. 그러나 Cerebras의 새로운 접근법은 이러한 한계를 크게 개선해줍니다. 특히, WSE는 수백 개의 AI 코어를 하나의 웨이퍼에 통합함으로써 내부 데이터 전송을 극도로 단축시킵니다. 이러한 구조는 데이터 접근 속도를 크게 향상시켜 AI 모델이 실시간으로 더 많은 작업을 수행할 수 있도록 합니다. Cerebras의 기술은 특히 자주 사용되는 자연어 처리(NLP) 모델과 같은 AI 애플리케이션에서 그 효과를 극대화할 것으로 기대됩니다. 일반적으로 AI 모델은 클라우드 데이터 센터에서 실행되며, 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 합니다. Cerebras의 WSE는 모델의 모든 층을 칩 위에 적재하여 데이터를 거의 즉각적으로 처리할 수 있게 함으로써, AI 응답 시간이 현저히 단축되고 보다 정확한 결과를 제공할 수 있습니다.

• 5-2. 산업에 대한 영향

• Cerebras의 AI 추론 서비스는 단순한 성능 향상을 넘어 산업 전반에 걸쳐 깊은 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 우선 기업 환경에서 실시간 데이터 분석과 의사결정을 위한 새로운 기회를 창출할 수 있습니다. 기업들은 급변하는 시장 상황에 민첩하게 대응할 수 있는 인사이트를 얻을 수 있으며, 이는 경쟁 우위를 강화하는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 예를 들어, 정확하고 신속한 고객 행동 분석은 타겟 마케팅과 고객 맞춤형 서비스 제공에 기여할 수 있습니다. 또한 의료 분야에서도 그 전망이 밝습니다. AI가 대량의 데이터를 빠르게 분석하고 처리할 수 있는 능력 덕분에, 진단의 속도와 정확성이 높아질 수 있습니다. 이를 통해 개인 맞춤형 치료법 개발과 병의 조기 발견이 이루어질 수 있으며, 궁극적으로 환자의 생존율과 삶의 질 향상에 기여할 것입니다. 이러한 혁신은 AI 기술이 다양한 규모의 기업 및 산업 분야에서 표준으로 자리 잡는 데 큰 발판이 될 것입니다.

결론

• Cerebras Systems의 Wafer Scale Engine(WSE) 기술은 인공지능 산업에 중대한 변화를 가져오고 있으며, 이는 AI 하드웨어 시장에서 NVIDIA와 같은 기존 강자들에 대한 강력한 경쟁력을 제공합니다. WSE는 데이터 전송 속도 및 처리능력의 한계를 현저히 개선하여 대규모 AI 모델의 처리 속도를 크게 증가시키는 데 기여합니다. 이러한 기술은 자연어 처리(NLP) 모델을 포함한 다양한 AI 애플리케이션에서 그 효과를 극대화하며, 기업들이 실시간으로 데이터를 분석하고 차별화된 인사이트를 얻을 수 있도록 돕습니다.

• 산업 전반에 걸쳐 Cerebras의 기술은 기업 환경에서 이루어지는 데이터 분석 및 의사결정에 혁신을 가져올 것으로 예상됩니다. 새로운 인사이트를 통해 기업들에게 급변하는 시장에서의 민첩한 대응력을 부여하며, 고객 행동 분석 및 개인 맞춤형 서비스 제공을 통해 고객 만족도를 높이는 데 기여할 것입니다. 또한, 의료 분야에서도 AI 기술의 발전은 진단의 속도와 정확성을 향상시켜 개인 맞춤형 치료법 개발에 기여할 가능성이 높습니다. 이러한 혁신은 다양하고 복잡한 산업 구조 속에서 AI 기술이 표준으로 자리잡는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.

용어집

• Cerebras Inference [제품]: Cerebras Systems가 개발한 새로운 AI 칩으로, NVIDIA와 AMD의 기존 제품보다 최대 20배 빠른 성능을 자랑한다.

• Wafer Scale Engine (WSE) [기술]: Cerebras의 혁신적인 인공지능 하드웨어로, 하나의 거대한 웨이퍼 위에 수십만 개의 프로세서 코어를 통합하여 데이터 전송 병목 현상을 제거한다.

• 초당 처리되는 토큰 수 (token throughput) [성능 지표]: 인공지능 시스템이 초당 처리할 수 있는 데이터 단위의 수로, AI 성능의 중요한 지표 중 하나이다.

• AI 추론 (inference) [작업]: 훈련된 인공지능 모델을 사용하여 새로운 데이터를 평가하고 결과를 도출하는 과정이다.

• 데이터 전송 속도 [성능 요소]: 컴퓨터 시스템에서 데이터가 이동하는 속도로, 인공지능의 효율성에 중요한 영향을 미친다.

• 데이터 처리 [작업]: 수집한 데이터를 분석하고 변환하여 유용한 정보로 만드는 과정으로, AI 시스템의 핵심 기능이다.

• 자연어 처리 (NLP) [AI 분야]: 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술로, 데이터 분석 및 의사결정에 중요한 역할을 한다.

출처 문서

• New AI Chip Beats Nvidia, AMD and Intel by a Mile with 20x Faster Speeds and Over 4 Trillion Transistorshttps://www.nasdaq.com/articles/new-ai-chip-beats-nvidia-amd-and-intel-mile-20x-faster-speeds-and-over-4-trillion
• Cerebras Enters AI Inference Blows Away Tiny NVIDIA H100 GPUs by Besting HBMhttps://www.servethehome.com/cerebras-enters-ai-inference-blows-away-tiny-nvidia-h100-gpus-by-besting-hbm/
• Startup Goes After Nvidia With Giant AI Chips Built for Speedhttps://www.pcmag.com/news/startup-goes-after-nvidia-with-giant-ai-chips-built-for-speed
• Cerebras Takes On Nvidia With AI Model On Its Giant Chiphttps://www.forbes.com/sites/craigsmith/2024/08/27/cerebras-speeds-ai-by-putting-entire-foundation-model-on-its-giant-chip/