요즘 가장 핫한 산업 분야는 당연히 AI산업입니다.
GPT4, Gemini, 미드저니, DALL-E3 등등 AI 춘추전국시대가 펼쳐지고 있습니다.
소프트웨어 쪽에서는 엄청나게 치열한 경쟁으로 AI가 빠른 속도로 발전하고 있지만,
하드웨어 쪽에서는 그렇지 못한 것이 현실입니다.
엔비디아(NVIDIA)가 AI 그래픽 반도체(GPU)를 독점하고 있는 상황입니다.
A100, H100 같은 고성능 그래픽 카드들은 가격이 1000~5000만원 정도로 비쌉니다.
엔비디아는 돈방석에 앉았고, 엔비디아의 주가는 사상 최고치를 기록하다 못해
시가 총액 3위에 오르는 기염을 토했습니다. 이러한 엔비디아의 기세는 현재진행형으로
엔비디아의 시가 총액이 애플(Apple)이라는 거대 기업의 턱 밑까지 추격한 상황입니다.
엔비디아 입장에서는 매우 기분 좋은 상황이지만
AI관련 업계에서는 너무 비싼 하드웨어 가격 때문에 많은 어려움이 있습니다.
거기다 상황이 너무 좋으면 아무래도 모험보다는 안정을 추구하는 성향을 보이게 됩니다.
엔비디아는 H200, B100 같은 새로운 그래픽 카드들을 내놓을 예정이지만
얼마나 혁신적인 성능을 보여줄지에 대해서는 반신반의 하는 사람들이 많습니다.
강력한 경쟁자가 없으면 혁신적인 제품이 잘 나오지 않는다는 것을 많은 사람들이 경험으로 알고 있기 때문입니다.
AI가 큰 관심을 받은 이후로 엔비디아에겐 경쟁자가 없었습니다.
경쟁자가 없어서 그런지 소프트웨어와는 다르게 하드웨어 쪽에서는 눈에 띄는 변화가 없었던 것이 사실입니다.
하지만 앞으로는 하드웨어 쪽에서도 많은 변화가 있을 것으로 예상됩니다.
많은 연구자들이 AI에 특화된 반도체를 개발하기 위해 노력했고, 그 성과들이 하나둘씩 나타나고 있습니다.
그 중 하나가 Groq(그로크)가 개발한 LPU입니다.
그럼 지금부터 Groq과 LPU에 대해서 살펴보도록 하겠습니다.
Groq
Groq은 최근에 설립된 스타트업 회사로 두 가지의 주요 분야에서 활동하는 회사입니다.
언어 처리 기술(LPU) 및 AI 추론 서비스가 그 두 가지 주요 분야입니다.
1. LPU (Language Processing Unit) 기술: Groq은 세계 최초의 LPU를 개발했습니다. LPU는 자연어 처리(NLP) 작업 속도를 높이도록 설계된 전문 하드웨어 시스템입니다. Groq은 LPU 기술이 기존 CPU 및 GPU에 비해 기계 번역, 텍스트 요약, 챗봇 상호 작용과 같은 작업에서 더 빠른 추론을 제공한다고 주장하고 있습니다. 실제로 일부 테스트에서 상당히 빠른 속도로 답변을 내놓는 것을 확인할 수 있었습니다.
2. AI 추론 제공업체: Groq은 같은 플랫폼을 위한 주요 추론 제공업체 역할을 하며 LPU™ 추론 엔진에서 실행되는 Llama 2 70B 및 Mixtral 8x7B와 같은 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 접근 권한을 제공합니다. 이를 통해 개발자는 기본 하드웨어 인프라를 관리할 필요 없이 이러한 강력한 언어 모델을 자신의 애플리케이션에 통합할 수 있습니다. 이로써 편의성과 비용 절감을 기대할 수 있습니다.
Groq의 주요 특징
LPU 기술 및 AI 추론 서비스
LPU 하드웨어, LPU™ 추론 엔진
대규모 언어 모델(LLM)에 대한 접근 권한 제공
기존 시스템에 비해 더 빠르고 효율적인 NLP 처리
Groq의 활용 예상 분야
Groq의 LPU 기술은 NLP 작업 속도를 크게 향상할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
LPU기술을 활용하면 다음과 같은 다양한 분야에 영향을 미칠 수 있습니다.
기계어 번역: 더 빠르고 정확한 기계어 번역 시스템 개발
챗봇: 보다 자연스럽고 유익한 챗봇 상호 작용 제공
텍스트 분석: 대량의 텍스트 데이터에서 의미 있는 정보 추출
음성 인식: 더 정확하고 효율적인 음성 인식 시스템 개발
실시간 통역: 빨라진 속도와 정확한 추론 능력으로 제한없는 통역
Groq의 AI 추론 서비스는 개발자가 LLM을 자신의 애플리케이션에 쉽게 통합할 수 있도록 해줍니다.
AI추론 서비스는 다양한 분야에서 새로운 혁신을 이끌 수 있습니다.
어느 분야에서 어떻게 혁신을 이뤄낼 수 있을지는 아직 지켜봐야겠습니다.
Groq에 대한 주의 사항
Groq은 최근에 설립된 스타트업 회사이며 기술은 아직 개발 중에 있습니다.
Groq은 자신의 회사에 대해 장점을 위주로 설명하고 있지만,
그 영향력과 잠재력을 완전히 인정 받기 위해서는 좀더 객관적으로 검증이 되어야 하며,
제한된 범위에서만 사용되고 있는 현시점을 벗어나 범용성을 확보해야 합니다.
추후 발견될 수 있는 단점을 보완할 수 있는 능력도 중요합니다.
또한 앞으로의 발전 가능성도 열려 있어야 합니다.
단발성 호재 하나로 마무리되는 회사는 너무나도 많았습니다.
Groq은 NLP 분야에 흥미로운 혁신을 가져올 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
그러나 기술의 성숙도와 잠재적 영향을 평가하기 위해서는 지속적인 관찰과 연구가 필요합니다.
Groq LPU 반도체
Groq LPU 반도체는 LPU™ 추론 엔진이라고도 불리는,
대규모 언어 모델(LLM) 추론을 가속화하도록 설계된 전문 반도체입니다.
Groq에서 개발한 이 반도체는 기존 GPU와 같은 전통적인 솔루션에 비해
상당한 성능 및 비용 절감을 제공할 것으로 보입니다.
Groq LPU 반도체의 주요 특징
사용자 입력에 따라 텍스트 생성, 언어 번역, 질문에 답변하거나
다른 작업을 수행하는 데 훈련된 LLM을 사용하는 과정인 LLM 추론에 중점을 둡니다.
Groq는 LPU 반도체가 LLM 추론 작업에서 GPU보다 50% 높은 성능을 제공합니다.
LPU 칩은 LLM 추론 작업에서 GPU보다 두 배 더 비용 효율적입니다.
단일 코어 아키텍처: 멀티 코어 GPU와 달리 Groq의 LPU는 최적화된 LLM 처리를 위해 단일 코어를 활용합니다.
뛰어난 순차적 성능: 이 아키텍처는 LLM 작업의 순차적 특성을 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다.
동기식 네트워킹: 더 큰 작업량을 위해 여러 LPU 칩을 연결하여 쉽게 확장할 수 있습니다.
자동 컴파일: 대규모 LLM(500억 개 이상의 매개변수)을 자동으로 컴파일할 수 있습니다.
즉각적인 메모리 접근: 빠른 처리를 위해 메모리에 빠르게 접근할 수 있습니다.
높은 정확도: 더 낮은 정밀도에서도 정확도를 유지하여 에너지 소비를 줄일 수 있습니다.
응용 분야: Groq의 LPU 칩은 다음과 같이 LLM에 의존하는 다양한 AI 응용 분야에서 사용될 수 있습니다.
Accelerating Systems with Real-time AI Solutions - Groq
Developers
wow.groq.com