챕터별 상세
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AI 모델과 인프라의 상호 발전 역사
2017년 Transformer 발명 이후 GPT 모델의 파라미터 수가 급격히 증가하면서 AI 인프라의 확장성이 필수적인 요소가 되었다. NVIDIA는 이를 사전 학습, 사후 학습, 추론, 에이전트 확장이라는 네 단계로 구분하여 대응했다. 특히 20억에서 700억 파라미터 사이의 모델들이 인프라 제약으로 인해 한때 과소 평가되었으나, 현재는 인프라의 유연성 덕분에 이 구간의 모델들이 활발히 활용되는 추세이다.
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DGX-1에서 시작된 슈퍼컴퓨팅의 혁신
2016년 출시된 DGX-1은 단일 서버 형태의 첫 번째 AI 슈퍼컴퓨터로, 8개의 P100 GPU를 NVLink 1.0으로 연결하여 128GB의 VRAM을 제공했다. 당시 개별 GPU는 16GB에 불과했지만, NVLink 기술을 통해 8개의 카드가 초당 160GB의 속도로 통신하며 하나의 거대한 장치처럼 작동했다. 이후 Pascal에서 Hopper를 거치며 정밀도를 낮추고 성능을 높이는 방향으로 진화했다.
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NVL72와 랙 스케일 아키텍처의 등장
ChatGPT 출시 이후 폭증하는 수요에 대응하기 위해 NVIDIA는 8개의 GPU를 연결하던 DGX 방식을 넘어 72개의 GPU를 연결하는 NVL72 랙 스케일 아키텍처를 도입했다. Blackwell 세대에서 선보인 NVL72는 Hopper 대비 와트당 성능이 최대 50배 향상되었으며, 이는 데이터 센터 수준에서의 효율성을 극대화한다. 이러한 변화는 단순한 칩 성능 향상을 넘어 전체 시스템 아키텍처의 재설계를 의미한다.
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에이전트 시대를 위한 Vera Rubin 플랫폼
AI 에이전트가 웹 브라우징, 코딩, 작업 관리 등을 수행하게 되면서 인프라의 요구사항이 단순 추론 속도에서 CPU, 저장장치, 네트워크의 통합 성능으로 확장되었다. 최신 Vera Rubin 플랫폼은 GPU뿐만 아니라 Vera CPU 랙, STX 스토리지, LPX 네트워킹 랙이 하나의 거대한 포드로 작동하도록 설계되었다. 이는 에이전트가 복잡한 작업을 수행할 때 발생하는 다양한 컴퓨팅 부하를 최적으로 처리하기 위함이다.
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초거대 모델을 위한 추론 가속 기술
1조 개 이상의 파라미터를 가진 모델을 초당 수백 토큰 속도로 추론하는 것은 기존 하드웨어로 한계가 있었으나, Groq 3 LPU 기술과의 협력을 통해 이를 극복했다. SRAM 기반의 메모리 계층 구조를 활용하여 데이터 전송 병목을 제거하고, 소프트웨어 스택을 하드웨어와 공동 설계함으로써 추론 효율을 높였다. 이를 통해 대규모 모델에서도 낮은 지연 시간과 높은 처리량을 동시에 달성했다.
용어 해설
- 엔비링크(NVLink)
- — GPU 간의 고속 상호 연결 기술로, 데이터 전송 대역폭을 극대화하여 여러 GPU가 하나의 거대한 GPU처럼 작동하게 한다. DGX-1의 160GB/s 대역폭에서 시작하여 현재는 수백 개의 GPU를 연결할 수 있는 수준으로 발전했다.
- 에이전트 기반 확장(Agentic Scaling)
- — 단순한 챗봇을 넘어 스스로 계획하고 도구를 사용하는 '에이전트'형 AI의 확산에 따른 컴퓨팅 수요 변화를 의미한다. 이는 단순 추론 속도뿐만 아니라 CPU, 저장장치, 네트워크의 통합적인 최적화를 요구한다.
- 정적 랜덤 액세스 메모리(SRAM)
- — DRAM보다 훨씬 빠르지만 용량이 작고 비싼 메모리 기술이다. AI 가속기에서 데이터 처리 병목을 줄이기 위해 칩 내부의 고속 캐시나 메모리 계층 구조의 핵심 요소로 활용된다.
- 토큰 효율성(Token Efficiency)
- — 소비 전력(Watt) 대비 생성되는 토큰의 양을 측정하는 지표이다. 대규모 언어 모델 운영 시 발생하는 총소유비용(TCO)과 직접적으로 연관되며, 인프라의 경제성을 평가하는 핵심 기준이다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 03. 27.수집 2026. 03. 29.출처 타입 YOUTUBE
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