인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 분야에서 그래픽카드(GPU)는 필수적인 하드웨어다. 과거에는 그래픽 처리를 위한 용도로만 사용되었지만, 최근에는 AI 연산에 최적화된 GPU가 등장하면서 딥러닝 모델 학습, 데이터 분석, 자연어 처리(NLP), 생성형 AI 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. AI에 특화된 GPU는 기존의 게임용 GPU와 다르게 더 많은 텐서 코어(Tensor Core), 높은 대역폭의 메모리(HBM, GDDR6X 등), 그리고 최적화된 연산 구조를 갖추고 있다.
특히, NVIDIA와 AMD, 그리고 최근에는 인텔까지 AI 전용 GPU 시장에 뛰어들면서 치열한 경쟁이 펼쳐지고 있다. NVIDIA는 AI 및 데이터센터 시장에서 강력한 지배력을 가지고 있으며, AMD는 고성능 컴퓨팅(HPC)과 데이터센터 GPU 시장에서 점유율을 넓혀가고 있다. 또한, 인텔은 AI 연산에 최적화된 가속기(Gaudi2, Gaudi3)와 함께 GPU 시장에서도 도전장을 내밀고 있다.
이번 글에서는 AI 연산을 위한 GPU를 비교하며, 어떤 제품이 어떤 용도에 적합한지 상세히 분석해보겠다. NVIDIA의 대표적인 AI GPU인 H100, A100, RTX 4090, AMD의 MI300X, 그리고 인텔의 Gaudi2까지 주요 모델들을 비교하여 성능, 가격, 전력 효율성, 활용 분야 등을 상세히 살펴본다.
1. AI 그래픽카드의 핵심 요소: 무엇이 중요한가?
AI를 위한 GPU를 선택할 때는 단순히 "성능이 높은 제품"을 고르는 것이 아니라, 다양한 요소를 고려해야 한다. AI 연산을 최적화하는 주요 요소는 다음과 같다.
(1) 텐서 코어 및 매트릭스 연산 성능
AI 모델 학습과 추론에서는 행렬 연산(Matrix Multiplication)이 핵심이다. 이를 가속화하기 위해 NVIDIA는 텐서 코어(Tensor Core)를, AMD는 매트릭스 코어(Matrix Core)를 제공한다. 텐서 코어는 AI 연산을 빠르게 수행할 수 있도록 설계되었으며, 최신 모델일수록 더 많은 텐서 코어를 포함하고 있다. 예를 들어, NVIDIA H100은 4세대 텐서 코어를 탑재하여 FP8(Floating Point 8-bit) 연산에서 초당 1,979 TFLOPS의 성능을 제공한다.
(2) GPU 메모리 용량과 대역폭
딥러닝 모델이 커질수록 더 많은 GPU 메모리가 필요하다. 예를 들어, GPT-4 수준의 거대 언어 모델(LLM)을 학습하거나 실행하려면 최소 80GB 이상의 VRAM이 필요하다. NVIDIA A100 및 H100은 80GB의 HBM2e/HBM3 메모리를 제공하며, AMD MI300X는 192GB HBM3 메모리를 탑재해 경쟁력을 높였다.
(3) 전력 효율성 및 발열
고성능 AI GPU는 높은 전력 소모량을 요구하며, 이에 따라 발열 관리도 중요한 요소다. 예를 들어, NVIDIA RTX 4090은 450W의 전력을 소비하는 반면, 데이터센터용 H100은 700W 이상의 소비 전력을 갖는다. AMD MI300X 역시 높은 성능을 제공하지만, 효율적인 냉각 시스템이 필요하다.
2. NVIDIA의 AI GPU: H100, A100, RTX 4090 비교
NVIDIA는 AI 시장에서 가장 강력한 입지를 가지고 있으며, 대표적인 AI GPU로 H100, A100, RTX 4090이 있다.
(1) NVIDIA H100: 최강의 AI GPU
H100은 NVIDIA의 최신 데이터센터 GPU로, AI 연산에 최적화된 구조를 갖고 있다. 4세대 텐서 코어를 탑재하여 이전 세대인 A100보다 6배 이상의 성능 향상을 이루었으며, FP8 연산 성능은 무려 1,979 TFLOPS에 달한다. 또한, 80GB의 HBM3 메모리와 700GB/s의 대역폭을 제공하여 대규모 AI 모델을 원활하게 처리할 수 있다.
(2) NVIDIA A100: 검증된 AI 가속기
A100은 H100의 전 세대 모델로 여전히 많은 AI 연구소와 기업에서 사용된다. 80GB HBM2e 메모리를 지원하며, FP16 연산에서 312 TFLOPS의 성능을 제공한다. 가격이 H100보다 저렴하여 비용 대비 성능을 고려하는 경우 A100이 더 나은 선택이 될 수 있다.
(3) NVIDIA RTX 4090: 소비자용 최강 AI GPU
RTX 4090은 데이터센터급 GPU는 아니지만, 개인 개발자나 소규모 AI 연구에 적합하다. 24GB GDDR6X 메모리를 제공하며, FP32 연산 기준 83 TFLOPS의 성능을 제공한다. 가격은 H100보다 훨씬 저렴하며, AI 연구 외에도 그래픽 작업이나 게임에도 활용할 수 있다.
3. AMD의 AI GPU: MI300X
AMD는 최근 MI300X를 출시하며 AI GPU 시장에서 NVIDIA와 본격적인 경쟁을 시작했다.
(1) AMD MI300X의 주요 특징
MI300X는 AI 및 HPC(고성능 컴퓨팅)에 최적화된 GPU로, 192GB HBM3 메모리를 제공한다. 이는 H100(80GB)보다 2배 이상 많은 용량이며, 대규모 AI 모델 학습에 유리하다. 또한, PCIe 5.0 및 Infinity Fabric 기술을 활용하여 여러 GPU 간의 통신 속도를 극대화했다.
(2) 성능 및 전력 효율성
AMD MI300X는 FP16 연산에서 1,300 TFLOPS의 성능을 제공하며, FP8 연산에서도 H100과 경쟁할 수준이다. 또한, 효율적인 전력 관리 기술을 적용하여 전력 대비 성능 면에서 NVIDIA와 차별화를 꾀하고 있다.
4. 인텔의 AI GPU 및 가속기: Gaudi2
인텔은 AI 시장에 새로운 도전자로 등장하며 Gaudi 시리즈를 통해 NVIDIA와 AMD에 도전하고 있다.
(1) Gaudi2의 성능
Gaudi2는 인텔이 AI 학습을 위해 개발한 가속기로, 96GB의 HBM 메모리를 제공하며, AI 모델 학습에서 H100보다 높은 효율성을 보이는 경우도 있다. 특히, 가격이 경쟁 제품보다 저렴하여 AI 스타트업이나 연구소에서 대안으로 고려되고 있다.
(2) 미래 전망
인텔은 AI 시장에서 경쟁력을 높이기 위해 Gaudi3도 준비 중이며, 향후 더 강력한 AI GPU를 출시할 가능성이 크다.
5. AI GPU 최종 비교 및 선택 가이드
GPU 모델 메모리 FP8 연산 성능 전력 소비 가격
최종적으로, AI 연구 및 기업 환경에 따라 적절한 GPU를 선택하는 것이 중요하다. H100은 최고 성능을 원할 때, A100은 가성비를 고려할 때, MI300X는 대용량 메모리가 필요할 때, 그리고 Gaudi2는 가격 대비 성능을 고려할 때 좋은 선택이 될 수 있다.