🚀 딥러닝과 하드웨어 발전으로 깊어지는 신경망

 

  딥러닝 기술이 발전함에 따라 신경망의 깊이는 점점 더 깊어지고 있다. 과거에는 하드웨어 성능의 한계로 인해 복잡한 모델을 학습하는 것이 어려웠지만 최근 하드웨어의 발전으로 인해 신경망의 깊이가 급격히 증가하면서 인공지능이 비약적으로 발전하고 있는 중이다.

 

  특히 VGGNet(2014)은 네트워크 깊이를 증가시켜 성능 향상을 위한 모델이지만 깊은 네트워크를 안정적으로 학습시키기 위해서는 강력한 GPU와 병렬 연산 기술이 필수적이었다. 따라서 컴퓨터 하드웨어의 발전이 VGGNet과 같은 딥러닝 모델의 성능 향상과 실용화에 엄청나게 중요한 역할을 했다고 볼 수 있다.

 

  하드웨어의 성능이 더욱 향상되면서 ResNet(2015)과 같은 더 깊은 네트워크가 등장하였고 100층 이상의 신경망도 안정적으로 학습할 수 있게 되었다. 이후 Transformer 기반의 대형 모델들이 등장하면서 딥러닝의 활용 범위는 더욱 확장되었다고 볼 수 있다.

 

  최근에는 엔비디아(NVIDIA)에서 출시한 H100 Tensor Core GPU와 같은 최신 하드웨어가 딥러닝 성능을 획기적으로 향상시키고 있다. H100은 8,000개 이상의 CUDA 코어와 HBM 메모리를 탑재해서 대규모 AI 모델 학습 및 추론 속도를 극대화하는 데 중요한 역할을 한다. 최신 하드웨어 덕분에 GPT-4, LLaMA 등과 같은 초거대 AI 모델의 학습이 가능해지고 그 뿐만 아니라 더 높은 효율성과 처리 속도를 제공해 주는 것 같다.

  또한 엔비디아는 양자컴퓨팅 분야에서도 혁신적인 연구를 진행하고 있는데 최근 발표한 NVIDIA Quantum Optimized Device Architecture (QODA)는 양자 컴퓨팅과 기존 GPU 기반 컴퓨팅을 결합하여 하이브리드 연산을 가능하게 해준다. 이러한 행보를 보면 딥러닝 및 AI 연구에서 양자컴퓨팅을 활용할 가능성을 열어 보다 강력한 연산 능력과 새로운 최적화 기법을 제공할 것으로 기대하고 있다.