무려 18.1t, 코끼리 4마리 무게... 엔비디아의 또다른 ‘비밀 무기’는

 

지난해 5월 대만 타이베이에서 열린 ‘컴퓨텍스 2023 박람회’. 트레이드 마크인 검은 가죽 재킷 차림의 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)가 기조연설 도중에 수퍼칩 수백 개를 연결한 거대한 엔비디아 수퍼컴퓨터의 정체를 공개하며 말했다.

“이 (수퍼컴퓨터) 안에는 150마일(약 241㎞) 길이의 광섬유 케이블과 냉각팬 2000개가 들어있습니다. 무게는 4만파운드(약 18.1t), 코끼리 네 마리 무게죠. 이것이 엔비디아의 인공지능(AI) 수퍼컴퓨터이자, 하나의 (거대한) 그래픽처리장치(GPU)입니다. 이것을 통해 AI 경계를 확장할 겁니다.”

엔비디아가 반도체 산업계 패권을 거머쥐게 된 건 AI 수퍼칩을 넘어선 비장의 무기들이 있기 때문이다. AI 수퍼컴퓨터가 대표적이다. 엔비디아는 이제 AI (수퍼칩을 연결한) 수퍼컴퓨터 분야에서도 ‘수퍼 파워’로 올라서고 있다.

챗GPT 같은 초거대 생성형 AI를 실시간으로 수백만 명에게 동시에 서비스하려면 GPU 한 대만으로는 절대적으로 부족하다. 턱도 없이 모자라다. 한 대로 거대언어모델(LLM)을 학습시킨다면 수백 년이 걸릴 수도 있다. 그래서 2년 전 나온 오픈AI GPT-3.5의 경우 1만개의 GPU로 서비스된다. GPU 개수를 늘릴수록 학습 시간은 획기적으로 줄어든다. 학습 과정에서 GPU끼리 서로 학습 변수를 교환하고, 큰 행렬 계산은 나눠 했다가 합치기도 한다.

이렇게 GPU가 모인 초거대 AI 컴퓨터를 ‘AI 수퍼컴퓨터’라고 부른다. 그런데 엔비디아는 AI 수퍼컴퓨터도 직접 개발해서 AI 서비스 기업에 제공하고 있다.

단순히 GPU만 파는 게 아니란 뜻이다. AI 수퍼컴퓨터에선 GPU 수백 개 혹은 수만 개가 서로 광통신으로 연결된다. 그들이 엔비디아의 소프트웨어 ‘쿠다(CUDA)’를 이용해 한 몸처럼 협동한다. 엔비디아가 지난해 발표한 AI 수퍼컴퓨터 ‘DGX GH200′은, 엔비디아 차세대 AI 수퍼칩의 정수(精髓)라는 ‘그레이스 호퍼(GH) 200′을 256개 연결했다.

이 수퍼컴퓨터는 엑사플롭스(ExaFlops)의 계산 성능을 가진다. 엑사플롭스는 1초당 100경(京)번 연산을 처리할 수 있는 능력을 말한다.

현재 전 세계 10대 AI 수퍼컴퓨터 가운데 일곱 곳이 엔비디아의 GPU 및 수퍼컴퓨터 설루션을 쓰고 있다. 엔비디아가 AI 수퍼컴퓨터 분야에서도 막강한 영향력을 가진 강자로 올라섰다는 얘기다. 이제 엔비디아는 AI 반도체 기업이 아니라 AI 수퍼컴퓨터 기업이다.

엔비디아는 AI 반도체나 이를 발전시킨 수퍼컴퓨터 개발에만 머물지 않고, AI 산업 생태계를 스스로 구축하려 하고 있다. 직접 AI 모델도 개발한다. ‘북 치고 장구 친다’는 느낌이다. 특히 엔비디아는 AI발(發) 생명공학 혁신에 도전하고 있다. 

AI 신약 개발 플랫폼 ‘바이오니모(BioNeMo)’를 직접 개발하고, 바이오 및 신약 개발 분야에 맞게 확장된 AI 서비스를 제공하기 시작한 것이다. 엔비디아는 지난 1월 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘JP모건 헬스케어 콘퍼런스(JPMHC)’에 참석해 바이오니모를 공개했다.

이 자리에서 엔비디아는 글로벌 제약·바이오 기업 암젠(Amgen)이 자사의 바이오니모 AI 모델을 도입하고, 아이슬란드에서 엔비디아 AI 수퍼컴퓨터 ‘프레이야(Freyja)’를 구축하고 있다고 밝혔다.

엔비디아는 마치 GPT처럼 언어 기반의 모델을 통해 단백질 서열을 해독해 패턴을 학습하거나, 문자 형식으로 변환된 화학 분자 구조 또한 인식이 가능해진다고 본다. 이를 통해 특정 질병이나 치료 분야에 특화된 신약 개발을 빠르게 이뤄낼 수 있다는 기대다. 지금까지는 신약을 개발할 때 후보 물질 탐색부터 임상 시험 이후 허가까지 평균 10년 이상이 걸렸다. 그러나 미래에는 AI가 신약 후보 물질 탐색은 물론, 임상까지 걸리는 시간을 대폭 줄여 신약 개발 시간을 단축하고 정확성을 크게 높일 수 있다. 엔비디아의 꿈이다.

AI를 통한 사업 확장은 상상을 뛰어넘는 자본 투자를 전제로 한다. 샘 올트먼 오픈AI CEO가 AI 반도체 자체 설계·생산을 위해 9000조원에 이르는 투자금이 필요하다고 보고 협력 국가와 기업을 찾을 정도다. 

AI에 이만큼 대규모 투자를 하려면, 투자 비용을 뛰어넘는 수익 창출이 필요하고, 이를 위한 AI 혁신이 필요하다. AI 없이는 일상생활이 불가능할 정도의 파급력 있는 AI 개발이 필요하다는 뜻이다. 엔비디아는 이를 위해 바이오·제약 AI 진출을 선택했다. 엔비디아의 미래 성장은 바이오와 신약 AI 사업에 달렸다고 해도 과언이 아니다.

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김정호 KAIST 전기·전자공학과 교수