“거대 언어모델(LLM)과 추천시스템은 오늘날 가장 중요한 두 가지 인공지능(AI) 모델이다.”
젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 21일 열린 GTC 기조연설에서 현재 관심이 높은 AI 모델로 거대 언어모델과 추천시스템(소비자 상품선택기능 등)을 꼽았다. 엔비디아가 AI 개발에 사용되는 그래픽처리장치(GPU) 등 컴퓨팅 자원을 제공하는 선두업체인 만큼 젠슨 황이 언급한 두 분야의 연구개발(R&D)과 기술 투자가 많아질 것으로 전망된다.
엔비디아는 GPU로 AI 산업 속도를 획기적으로 높인 기업으로 꼽힌다. 게임과 같이 복잡한 그래픽을 처리하기 위해 개발된 GPU는 여러 명령어를 동시에 처리할 수 있는 병렬처리 구조를 갖고 있다. 이 구조는 수많은 데이터를 학습 후 주어진 정보 안에서 결괏값을 도출하는 AI에 유리하다고 평가된다. 기존 중앙처리장치(CPU)가 데이터를 하나씩 고성능으로 처리했다면 GPU는 많은 데이터를 한 번에 처리할 수 있기 때문이다. 물건의 짐을 나를 때 CPU는 스포츠카처럼 하나씩 싣고 빠른 속도로 나른다면 GPU는 덤프트럭처럼 여러 개 짐을 싣고 옮길 수 있다고 보면 된다. 이세돌 바둑기사와 경쟁한 알파고도 3000만 건이 넘는 프로기사의 기보를 학습하기 위해 CPU 대신 GPU 칩을 사용했다.
GPU를 공급하는 엔비디아는 이를 토대로 AI 생태계 기반을 마련했다. AI 기업에 GPU를 공급하면서 이를 활용할 수 있는 다양한 솔루션과 프로그램을 개발, AI 기업 입지를 강화했다. 이번 GTC 행사에 △보잉 △로우스 △존슨앤드존슨 △메르세데스-벤츠 △지멘스AG △T-모바일 등 엔비디아 협력사와 고객사에서 200여 명이 연사로 참가한 것만 봐도 엔비디아 생태계가 얼마나 굳건한 지를 알 수 있다.
이러한 엔비디아가 현재 AI 주요 화두로 ‘거대 언어모델’과 ‘추천시스템’을 꼽은 것은 AI 산업에 미치는 영향이 크다. AI 개발에 필요한 컴퓨팅 자원과 프로그램을 공급하는 엔비디아가 두 가지 분야에 초점을 맞춘 제품군을 선보일 가능성이 크기 때문이다.
실제로 젠슨 황은 이번 기조연설에서 두 가지 분야에 맞춘 제품군을 공개했다. 거대 언어모델과 관련해 공개한 제품은 엔비디아 관리 클라우드 서비스 ‘네모 LLM’이다. 이 서비스는 사전 훈련된 거대 언어모델을 특정 작업에 맞게 사용할 수 있도록 조정하는 역할을 한다.
제약·바이오 분야를 예로 들면 거대 언어모델로 학습한 의료 데이터를 잘 활용하기 위해 화학 물질, 단백질, DNA와 RNA 서열을 이해해 새로 생성할 수 있다. 엔비디아는 이러한 기능을 탑재한 ‘바이오네모 LLM’을 개발, 고객사가 사용할 수 있도록 협력하고 있다고 밝혔다.
젠슨 황 CEO는 “트랜스포머 아키텍처를 기반으로 하는 거대한 모델은 레이블이 지정된 데이터셋 없이 의미와 언어를 이해하는 방법을 학습함으로써 놀라운 능력을 보여준다”면서 “엔비디아는 연구원들이 이 놀라운 기술을 작업에 더 쉽게 적용할 수 있게끔 도와줄 수 있다”고 말했다.
엔비디아는 거대 언어모델 학습에 유리한 컴퓨팅 성능을 제공하는 ‘H100 텐서 코어 GPU’를 현재 양산하고 있고 몇 주 안에 이 GPU를 탑재한 시스템이 출하될 것이라고 밝혔다.
H100은 약 800억 개에 트랜지스터를 보유한 칩이다. H100 하나가 초당 40테라바이트에 달하는 입·출력 대역폭을 지탱할 수 있다. H100 칩 20개가 전 세계 모든 인터넷 트래픽과 맞먹는 대역폭을 보인다.
젠슨 황 CEO는 H100이 추천시스템에도 유리하다고 밝혔다. “추천시스템은 전자 상거래에서 엔터테인먼트, 광고에 이르기까지 모든 것을 지원하며 ‘디지털 경제’를 좌우할 수 있다”며 “H100은 질문 답변, 문서 요약, 텍스트 생성, 번역, 심지어 소프트웨어 프로그래밍까지 여러 작업을 수행하는 단일 모델 개발을 지원해 추천시스템 기술 향상을 이끌 수 있다”고 말했다.
엔비디아는 이날 이전 제품에 비해 최대 4배 성능을 제공하는 ‘RTX 40 시리즈’와 산업용 메타버스 애플리케이션 구축 및 운영을 위한 ‘옴니버스 클라우드’ 등도 함께 소개했다.
젠슨 황 CEO는 “우리의 새로운 칩과 플랫폼, 클라우드 서비스가 AI의 새로운 돌파구가 되길 바란다”며 “앞으로 과학과 산업 발전을 위한 AI의 차세대 물결을 만들어가겠다”고 강조했다.