엔비디아 CEO, 구글 머신러닝 전용 칩 평가절하

엔비디아가 2주전 공개된 구글의 '텐서프로세싱유닛(TPU)' 칩을 평가절하했다. 인공지능(AI) 소프트웨어 개발과 구동에 강점을 갖춘 자사 GPU에 못 미친다는 주장이다.

PC월드 등 외신들은 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 30일(현지시각) 타이완 컴퓨텍스에서 이같은 발언을 내놨다고 보도했다.

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AI를 위한 기계학습(머신러닝) 방법론 가운데 최근 각광받고 있는 '딥러닝' 방법론에 필요한 훈련 및 추론, 2가지 과정이 있다. AI의 훈련 과정은 대규모 데이터를 다루는 알고리즘을 통해 사물이나 현상을 더 잘 인식하게 유도하는 것에 해당하고, 추론 과정은 그 훈련된 알고리즘으로 실제 입력된 사물이나 현상 정보를 잘 인식해내는 것에 해당한다.

황 CEO의 주장은 이렇게 요약된다. 구글이 데이터센터에 이미 적용해 사용 중이라는 TPU는 그중 추론 과정에만 유용한 반면 엔비디아의 GPU는 훈련 과정에서 큰 강점을 갖고 있다. 그는 "추론에 비해 훈련 과정이 수십억배 복잡하다"며 AI 알고리즘을 빠르게 훈련할 수 있는 기술로 널리 쓰이는 자사 GPU를 추켜세웠다.

TPU를 장착한 구글 데이터센터 내 알파고 머신

TPU는 지난 18일 구글I/O에서 공개된 맞춤설계형 ASIC이다. 구글은 자사 머신러닝 알고리즘을 구동하기 위해 TPU의 와트당 성능을 높이고 단위 연산에 필요한 트랜지스터 수치를 낮추는 식으로 그 성능을 개선해 왔다. TPU는 구글 데이터센터 랙에서 하드디스크드라이브 슬롯에 부착돼 작동한다. 랭크브레인 정확도, 스트리트뷰 지도와 내비게이션 정밀도 개선에 활용되고 있다.

지난 3월 한국에서 이세돌 9단과 맞붙었던 '알파고'는 인텔 CPU와 엔비디아 GPU를 사용하는 것으로 알려졌는데, 바둑 대국의 판세가 어느 쪽에 유리한가, 향후 승률이 어느 쪽에 높은가, 각 착수 지점에 따라 승률이 어떻게 달라지는가를 판단하는 알고리즘 연산을 빠르게 수행하기 위해 GPU가 쓰였다. 이런 알파고도 구글 데이터센터 안에서는 TPU를 활용한다.

구글이 TPU를 쓰고 있다는 소식은 그간 머신러닝 알고리즘 연산을 가속하기 위한 수단으로 엔비디아 GPU를 쓰던 회사가 대안을 찾은 것처럼 비치기도 했다. 이 경우 머신러닝, 특히 딥러닝 알고리즘 연산 가속을 위한 소프트웨어 및 하드웨어 인프라 시장에서 적극적으로 뛰고 있는 엔비디아에겐 악재가 될 것이란 분석이 나왔다.

미국 투자정보사이트 모틀리풀의 티모시 그린 애널리스트는 TPU의 등장 소식을 다루면서 "GPU가 딥러닝 작업시 CPU보다 더 효율적이지만, 딥러닝 자체에 특화된 프로세서는 훨씬 더 효율적"이라며 "구글이 다른 수단 대비 (TPU의) 와트당 성능을 10배 높이면 엔비디아는 심각한 문제를 안게 된다"고 평하기도 했다.

[☞참조링크: Google's AI Chip Could Be a Threat to NVIDIA]