인공지능(AI) 기술이 확산되면서 엔비디아의 존재감이 함께 높아지고 있다. 엔비디아는 GPU(그래픽 프로세서) 개발사로 유명한데 주목받는 이유가 뭘까?

인공지능 시대에 왜 GPU의 중요성이 부각되었는지는 먼저 알아보면 엔비디아의 존재감이 커진 이유를 알게 될 것이다. GPU는 CPU와 달리 한 번에 대량의 계산을 실시하는 병렬 컴퓨팅을 구현해 해결했다. 그 병렬 계산 능력에 힘입어 과학 계산 등에 이용되는 범용적인 HPC(고성능 컴퓨팅)에 탑재되기 시작했으며, 기계 학습이나 딥 러닝에도 사용되고 있는 것이다.

엔비디아가 갑자기 인공지능 분야에서 존재감을 드러낸 것은 아니다. “인공지능 컴퓨팅 컴퍼니”로 자신들을 규정한 엔비디아는 사물인터넷과 인공지능 시대를 주도하고 있다.

엔비디아는 윈도우 95가 등장하면서 컴퓨터와 인터넷이 폭발적으로 보급되기 전인 1993년 설립된 회사다. 이후 스마트폰 등 모바일 단말기와 클라우드 서비스의 보급기를 거쳐, 사물인터넷이나 인공지능이 주역으로 발돋움한 현재도 성장을 계속하고 있다.

다만 인공지능의 실용화가 가속화하는 가운데 엔비디아가 주목받고 있는 배경에는 최근 인공지능의 진화와도 깊은 연관을 맺고 있는 것은 분명하다.

일반적으로 인공지능으로 불리는 기술 중 하나인 기계 학습의 경우 대량의 데이터와 주목되는 특성을 컴퓨터에 입력한 후 자동으로 학습하는 방식이다. 더욱이 최근 등장한 뉴럴 네트워크를 활용한 컴퓨터 학습 딥 러닝도 같은 방식인데 엔비디아의 병렬 컴퓨팅이 빛을 보게 된 것이다.

엔비디아는 딥 러닝에 꼭 필요한 디바이스를 제공하면서 주목받고 있다. 예를 들어 GPU 코어와 대량의 메모리를 탑재한 컴퓨터와 서버 등의 어플리케이션 처리 속도를 향상시킨 테슬라(Tesla)를 선보여 딥 러닝 시장을 선도하고 있다.

구글과 IBM 등 대기업과 대학의 연구실 등 수많은 연구 개발 기관이 테슬라를 사용한 딥 러닝 개발에 돌입했으며, 엔비디아 제품이 인공지능의 폭발적인 진화를 뒷받침하고 있다.

또 엔비디아는 자동 운전 차 분야에도 진출했다. 자동 운전을 실현하려면 주변 환경의 인식, 자기 위치 측정, 상황에 따른 행동 선택 등을 정확하게 실시해야 하는데 이를 위해서는 보다 복잡한 계산이 요구된다. 여기서 엔비디아의 기술이 돋보인다.

엔비디아는 사람의 운전 기술을 학습하는 드라이브(DRIVE) PX 2를 개발해 선보였다. 확장성이 뛰어난 구조이 이 디바이스는 다수의 GPU 조합에 의해 처리 능력을 향상시키고 최종적으로 완전한 자동 운전 실현에 기여할 것으로 기대를 모으고 있다.

이미 중국 바이두와 네덜란드 탐탐(TomTom) 등이 인공지능 수송에 응용하기 위해 엔비디아 드라이브 PX 2를 도입했다. 주행 중인 자동차를 실시간으로 지도에 매핑 하는 기능 등 자동차와 클라우드 컴퓨팅을 조합한 플랫폼 구축을 추진 중이다. 즉, 자동 운전 차의 자동 운전 기술을 현장에 도입하기 위해서는 엔비디아에 더욱 의존해야 하는 상황이다.

베타뉴스 우예진 기자 (w9502@betanews.net)
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