반도체 전문 온라인 매거진 - 올포칩

엔비디아(www.nvidia.co.kr CEO 젠슨 황)의 창립자 겸 CEO인 젠슨 황(Jensen Huang)이 벨기에 앤트워프에서 열린 ITF 월드 2023(ITF World 2023) 반도체 컨퍼런스에서 가속 컴퓨팅과 AI의 역할에 대해 화상으로 강연했다. 그는 “칩 제조는 엔비디아 가속 및 AI 컴퓨팅을 위한 ‘이상적인 애플리케이션’”이라고 말했다. 

젠슨 황은 반도체, 기술, 통신 업계 리더들이 모인 자리에서 컴퓨팅의 최신 발전이 ‘세계에서 가장 중요한 산업’을 어떻게 가속화하고 있는지, 가속 컴퓨팅, AI, 반도체 제조의 발전이 어떻게 교차하는지에 대해 자세히 설명했다. 더불어 “엔비디아의 가속 컴퓨팅과 AI가 전 세계 칩 제조 산업에 기여하게 되어 기쁘다”고 밝혔다. 

가속 컴퓨팅의 도약을 만들어내는 AI

젠슨 황은 “CPU의 기하급수적인 성능 향상이 거의 40년 동안 기술 산업을 지배해왔다. 하지만 지난 몇 년 사이 CPU 설계는 성숙해졌다. 반도체가 보다 강력하고 효율적으로 발전하는 속도는 점점 느려지는데, 컴퓨팅 성능에 대한 수요는 급증하고 있다. 그 결과, 클라우드 컴퓨팅에 대한 전 세계적인 수요로 인해 데이터센터 전력 소비가 치솟고 있다"고 말했다. 

그는 “더 많은 컴퓨팅 성능의 ‘귀중한 이점’을 지원하면서 넷 제로를 달성하기 위해서는 새로운 접근 방식이 필요하며, 이러한 도전에 대한 적임자는 엔비디아”라며, “엔비디아는 GPU의 병렬 처리 기능을 CPU와 결합하여 가속 컴퓨팅을 개척했다”고 강조했다. 

결과적으로 이러한 가속화는 AI 혁명을 촉발시켰다. 10년 전 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky), 일리야 수츠케버(Ilya Sutskever), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton)과 같은 딥 러닝 연구자들은 GPU가 비용 효율적인 슈퍼컴퓨터가 될 수 있다는 사실을 발견했다. 그 이후로 엔비디아는 딥 러닝을 위한 컴퓨팅 스택을 재창조하여 로봇 공학, 자율주행차량, 제조 분야에서 ‘수조 달러 규모의 기회’를 창출했다. 

컴퓨팅 집약적인 알고리즘을 오프로드하고 가속화함으로써, 엔비디아는 주기적으로 애플리케이션의 속도를 10~100배까지 높이는 동시에 전력과 비용을 대폭 절감할 수 있다. AI와 가속 컴퓨팅은 함께 기술 산업을 변화시키고 있다. 젠슨 황은 "우리는 가속 컴퓨팅과 생성형 AI라는 두 가지 플랫폼 전환을 동시에 경험하고 있다"고 말했다. 

칩 제조에 도입된 AI 및 가속 컴퓨팅

젠슨 황의 설명에 따르면, 첨단 칩 제조에는 1,000개 이상의 단계가 필요하며 생체 분자 크기의 피처(feature)을 만들어내야 한다. 이때 각 단계가 거의 완벽해야 정상적으로 작동하는 결과물을 얻을 수 있다. 

그는 "패턴화할 피처를 계산하고 내부 라인 공정 제어를 위한 결함 감지를 수행하기 위해 모든 단계에서 정교한 컴퓨터 과학이 수행된다. 칩 제조는 엔비디아 가속 및 AI 컴퓨팅에 이상적인 애플리케이션" 이라고 말했다. 

젠슨 황은 전산 리소그래피(computational lithography)가 광학을 거쳐 포토레지스트(photoresists)와 상호 작용하는 빛의 움직임에 대한 맥스웰 방정식을 시뮬레이션 한다고 설명했다. 전산 리소그래피는 칩 설계 및 제조에서 가장 큰 연산 워크로드이며, 연간 수백 억의 CPU 시간을 소비한다. 또한 대규모 데이터 센터가 새로운 칩의 레티클을 생성하기 위해 365일 내내 가동된다. 3월에 출시된 엔비디아 cuLitho는 GPU 가속 컴퓨팅 리소그래피에 최적화된 툴과 알고리즘을 갖춘 소프트웨어 라이브러리이다. 

젠슨 황은 "우리는 이미 처리 속도를 50배나 가속화했다. 수만 대의 CPU 서버를 수백 대의 엔비디아 DGX 시스템으로 대체할 수 있어 전력과 비용을 크게 절감할 수 있다"고 밝혔다. 더불어 이러한 절감 효과가 탄소 배출량을 줄이거나 새로운 알고리즘이 2 나노미터를 넘어서는 일을 가능하게 할 것이라고 덧붙였다. 

다음 단계는?

그렇다면 AI의 다음 단계는 무엇일까? 젠슨 황은 물리적 세계를 이해하고 추론하며 상호 작용할 수 있는 지능형 시스템, 즉 '구체화된 AI(embodied AI)'라는 새로운 유형의 AI를 소개했다. 그 예시로 로봇 공학, 자율 주행 차량, 나아가 물리적 세계를 이해한 뒤 더 똑똑해진 챗봇을 들었다. 

젠슨 황은 청중들에게 멀티 모달로 구현된 AI인 엔비디아 VIMA를 선보였다. 그는 VIMA가 시각적 텍스트 프롬프트에서 ‘해당 장면에 맞는 물건 재배치’와 같은 작업을 수행할 수 있다고 밝혔다. 

VIMA는 엔비디아 AI에서 실행되며, 디지털 트윈은 3D 개발 및 시뮬레이션 플랫폼인 엔비디아 옴니버스(NVIDIA Omniverse)에서 실행된다. 젠슨 황은 물리학에 기반한 AI는 물리학을 모방하고 물리 법칙에 근거한 예측을 하는 방법을 배울 수 있다고 말했다. 

젠슨 황은 “과학자들이 물리적 원자로를 활성화하기 전에 디지털 트윈에서 가설을 테스트해 에너지 수율을 개선하고 예측 유지보수를 개선하며 가동 중단 시간을 줄임으로써 가설을 탐색할 수 있다. 원자로 플라즈마 물리학-AI는 엔비디아 AI에서 실행되며, 디지털 트윈은 엔비디아 옴니버스에서 실행된다”고 말했다. 

이러한 시스템은 반도체 산업을 더욱 발전시킬 수 있는 잠재력을 지니고 있다. 젠슨 황은 "물리-AI, 로보틱스, 옴니버스 기반 디지털 트윈이 칩 제조의 미래를 발전시키는 데 도움이 되기를 기대한다"고 말했다.