[뉴스비전e 정윤수 기자] 중소기업･스타트업의 인공지능에 필요한 고성능 컴퓨팅(HPC) 인프라 수요가 향후 3년 이내 현재보다 2배 수준으로 증가할 것이라는 조사결과가 나와 주목된다. 

특히 이 결과를 토대로 현재 연 70억원 수준에 그치고 있는 정부의 인공지능 컴퓨팅 인프라에 대한 지원이 확대될지 여부에 소프트웨어 업계가 관심을 기울이고 있다. 

 

◆중기·스타트업 AI 컴퓨팅의 주 수요처로 '부상'...GPU 활용 기업도 상당수 

<사진 / innovationintelligence>

소프트웨어정책연구소는 최근 215개 중소기업 및 스타트업을 대상으로 인공지능 컴퓨팅 현황과 향후 수요에 대한 조사를 실시했다. 업계는 주요 정책연구기관인 SW정책연구소의 조사라는 점에서 앞으로 정책반영에 영향이 작지 않을 것으로 내다보고 있다. 

인공지능 컴퓨팅의 주요 수요처는 매출액 30억 원 이하의 기업에 집중되어 있으며, 심층학습과 GPU를 활용한다고 응답한 기업일수록 컴퓨팅 인프라의 현황과 향후 수요가 더 높은 것으로 나타났다. 

심층학습 및 GPU를 활용하고 있거나, 활용할 예정인 기업은 앞으로 발생하는 인공지능 컴퓨팅 인프라 수요 전체 대비 68%~80%를 차지할 것으로 예상된다. 

조사 대상 기업중, 현재 인공지능 컴퓨팅 인프라를 사용하고 있는 기업들의 수요량은 22.04 페타플롭스(PFLOPS)에 달했다. 3년내 이를 도입하겠다는 의사를 밝힌 기업수 215개 기업의 수요를 추정하면, 47.14테라플롭스에 달하는 것으로 나타났다.

1페타플롭스는 1초당 1천 조(PTEA)번 연산할 수 있는 능력으로, 향후 3년내 두배 이상의 인공지능컴퓨팅 인프라 수요가 증가하는 것이다. 

특히 자금운용이 상대적으로 기업에 우선적으로 인프라를 공급할 필요가 있다는 것이 이번 조사의 핵심이다.

GPU 현황 및 향후 수요 <자료 / 소프트웨어정책연구소 215개 기업대상 조사>

또한, 심층학습과 GPU를 활용 예정으로 응답한 기업에 대한 잠재적인 수요도 고려해야 하므로 신속한 인공지능 컴퓨팅 인프라 구축이 필요한 것으로 나타났다. 

정부의 인공지능 컴퓨팅 인프라 지원의 형태에 관한 설문에서는 클라우드와 제안서 형태를 혼합한 방법을 가장 선호하는 것으로 나타났다. 

클라우드 형태는 상용 클라우드 서비스 요금의 45% 정도가 적절한 것으로 조사됐으며, 제안서 형태의 경우 적정 활용 기간은 ‘6개월 활용 후 재심사’를 선호한다는 분석이다. 

이와 함께 인공지능 연구에 활용하고자 하는 데이터의 양도 현재 대비 향후 4.8배 증가할 것으로 전망됐다.  데이터와 관련한 인프라의 병행 구축이 필요하다는 분석이다. 

 

◆AI 경쟁력 '토대'인 고성능 컴퓨팅...일본 정부, 인프라 보강 프로젝트 가동 임박

<사진 / BGR>

인공지능 기술이 급속히 발전하는 배경에는 저렴한 컴퓨팅 하드웨어의 보급이 주요한 요인 중 하나로 꼽힌다. 

이에 따라, 최근 고성능컴퓨팅 분야의 주 수요처 역시 인공지능이다. 특히 급속히 성장한 고성능 컴퓨팅의 보급은 지난 인공지능의 암흑기에 주된 문제였던 막대한 계산량 문제를 해결한 근간이다. 

인간의 뇌신경망 구조를 모사한 인공신경망기술은 1980년대 인공지능의 황금기를 이끈 원동력이었으나, 컴퓨팅 파워와 데이터의 부족, 인공신경망 학습방법의 일관성 결여 등으로 인해 한동안 인공지능의 발전도 멈춰있었다. 

학습방법의 일관성 결여란, 대표적인 학습방법인 오류역전파법(Error Back-propagation Method)에 있어, 미지수가 증가할수록 초기 조건에 민감하게 반응함으로써, 결과적으로 신경망 구조에 대한 일관성이 결여되는 현상이다. 이 문제는 ‘매 18개월 마다 연산처리장치의 성능은 2배 향상된다’라는 무어의 법칙 아래 지수적으로 성장한 연산처리장치의 성능이 컴퓨팅 파워 문제를 해결함으로써 사라지게 됐다. 

인공지능과 고성능 컴퓨팅(HPC) 환경의 중요성이 부상하자, 전세계적으로 인공지능을 위한 대규모 컴퓨팅 인프라 구축에 들어갔다. 

구글, 아마존, 마이크로소프트 등 글로벌 IT기업은 계산 전용 클라우드 인프라를 구축하고 관련 서비스를 경쟁적으로 제공중이다. 

심층학습에 가장 널리 활용되는 GPU(Graphical Processing Unit) 위주의 클라우드 컴퓨팅 환경을 제공한다.

특히 구글은 심층학습 전용 하드웨어인 TPU(Tensorflow Processing Unit)를 클라우드 서비스하여 저전력 고성능 학습기능을 제공한다. 

일본은 인공지능 산업 육성을 위한 'ABCI' 프로젝트를 통해 195억 엔(약 1,914억 원) 규모의 컴퓨팅 클라우드 구축 프로젝트를 올 해 초부터 가동할 계획이다. 이 프로젝트는 구글 ·바이두 등 글로벌 IT기업이 포진한 미국과 중국에 비해 자국 기업의 역량이 부족하다는 판단에서 계획됐다. 2018년 1분기를 목표로 운영 예정인 ABCI프로젝트는 130페타플롭스의 성능을 목표로 하고 있다. 슈퍼컴퓨터로 비교하자면, 1300여대 이상을 프로젝트 기간동안 만들어내는 수준으로 이해해도 무방하다.

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