들어가는 글
최근 ChatGPT와 같은 거대 언어모델(LLM)의 등장은 사회 각 분야에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 그러나 이러한 혁신 뒤편에는 막대한 전력 소모와 컴퓨팅 자원의 한계라는 심각한 문제가 숨겨져 있습니다. 본 글에서는 현재 인공지능(AI)이 요구하는 전력량의 실태를 점검하고, 기존 폰 노이만(Von Neumann) 구조의 컴퓨팅 시스템이 마주한 한계, 그리고 트랜스포머 기반 LLM 구조가 안고 있는 제약과 도전 과제에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.
1. AI가 소비하는 전력량의 현실
최근 AI 모델, 특히 GPT-4와 같은 거대 언어 모델의 훈련 과정은 엄청난 규모의 전력 소비를 동반합니다. 오픈AI의 GPT-3는 한 번의 훈련 과정에서 수백만 달러의 전력 비용을 발생시키며, 탄소배출량은 자동차 수백 대가 수명을 다할 때까지 내뿜는 양과 맞먹는 수준으로 보고되었습니다. 실제로 GPT-3 훈련은 약 1,287 MWh의 전기를 사용하며, 이 과정에서 552톤의 이산화탄소를 배출한 것으로 추정됩니다
[출처: Patterson et al., 2021, Carbon Emissions and Large Neural Network Training].
이처럼 대규모 AI 훈련이 환경에 미치는 영향은 이미 심각한 수준에 도달해 있으며, 앞으로 모델의 크기와 복잡성이 증가할수록 이러한 문제는 더욱 커질 것으로 예상됩니다.
2. 폰 노이만 구조의 근본적인 한계
현대 컴퓨터 시스템 대부분은 1940년대 제안된 폰 노이만 구조를 기반으로 설계되었습니다. 폰 노이만 구조는 프로세서(CPU)와 메모리(주기억장치)가 분리되어 있으며, 데이터가 버스를 통해 이들 사이를 지속적으로 이동하는 방식을 사용합니다. 이 구조는 간결성과 유연성 덕분에 오랫동안 사용됐지만, AI 시대에 들어서면서 심각한 병목 현상을 초래하고 있습니다.
폰 노이만 병목현상
폰 노이만 구조에서 CPU와 메모리 사이의 데이터 전송 속도는 시스템 성능의 가장 큰 제약 조건으로 작용합니다. 데이터를 처리할 때마다 CPU는 메모리로부터 데이터를 가져오고 다시 결과를 저장하는 과정을 반복하는데, 이 과정에서 엄청난 양의 데이터 이동이 발생하며 성능 저하가 심각해지고 있습니다.
GPU는 병렬처리 능력으로 CPU 대비 효율적이지만, 여전히 GPU와 메모리 간 데이터 이동량은 높아 메모리 대역폭 제한으로 성능 저하를 피할 수 없습니다.
3. 트랜스포머 모델과 컴퓨팅 자원의 한계
트랜스포머(Transformer)는 최근 가장 많이 활용되는 AI 모델 구조로, GPT 시리즈를 비롯하여 거의 모든 대형 언어 모델이 채택한 방식입니다. 트랜스포머는 셀프 어텐션(Self-Attention) 메커니즘을 통해 병렬처리에 뛰어난 강점을 가지지만, 이 또한 전력 소비와 메모리 관리 측면에서 명확한 한계를 드러냅니다.
메모리 소비 문제
트랜스포머 모델의 셀프 어텐션 구조는 입력된 문장의 길이에 따라 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가하는 특성을 가지고 있습니다. 이로 인해 장문의 입력을 처리하려면 막대한 GPU 메모리가 필요하며, 이에 따라 더욱 강력한 GPU를 요구하게 되고, 이는 다시 전력 소비의 증가로 이어지는 악순환이 반복됩니다.
계산량 증가
트랜스포머의 시간 복잡도는 입력 길이 (n)에 대해 (O(n^2))로 표현됩니다. 즉, 입력 데이터가 두 배 증가하면 연산량은 네 배 증가하는 구조이며, 이로 인해 현재 하드웨어로는 효율성 한계에 직면하게 됩니다.
4. 전력 소비를 낮추기 위한 시도들
최근 들어 AI 분야에서는 전력 소비를 절감하기 위한 다양한 접근법이 시도되고 있습니다.
- 모델 압축 및 양자화: 모델의 크기와 복잡도를 줄여 전력 소비를 절감하는 기술입니다. 특히 양자화(Quantization)는 모델의 성능 손실을 최소화하면서 메모리와 연산량을 대폭 줄일 수 있습니다.
- 효율적 아키텍처 개발: EfficientNet, MobileNet과 같이 처음부터 전력 효율성을 고려하여 설계된 AI 아키텍처가 활발히 연구되고 있습니다.
그러나 이러한 방법들도 여전히 근본적인 해결책이라기보다는 일시적인 대안에 가깝습니다.
5. 폰 노이만 구조를 뛰어넘는 차세대 컴퓨팅 접근법
현재의 한계를 극복하기 위해, 연구자들은 폰 노이만 구조를 탈피한 새로운 컴퓨팅 구조를 제안하고 있습니다.
뉴로모픽 컴퓨팅
뉴로모픽 컴퓨팅은 인간 뇌의 뉴런 구조를 모방하여 데이터를 처리하는 방식입니다. 데이터 이동이 적어 효율적이지만, 아직 기술적 완성도가 높지 않고 범용성이 낮아 특정한 용도 외에는 실질적 적용이 어려운 한계를 가지고 있습니다.
프로세서 인 메모리(PIM)
PIM은 메모리 자체에서 연산이 이루어져 데이터 이동을 최소화할 수 있지만, 기존 반도체 공정 기술의 한계와 제조 비용 증가, 호환성 문제로 아직까지 상용화 단계에서 널리 보급되지 못하고 있습니다.
결론
이제는 단순히 성능 향상만을 추구할 것이 아니라, AI 기술이 가져오는 환경적, 경제적 영향을 종합적으로 고려하여 지속 가능한 혁신 방향을 모색해야 합니다.
