중국의 광자 칩, 특정 AI 작업에서 GPU 능가 주장: 현실은?
중국의 연구 기관들이 특정 조건 하에서 기존 GPU를 능가하는 광자 AI 칩을 개발했다고 주장하며 큰 관심을 받고 있습니다. 이 칩들은 이미지 합성, 비디오 생성, 시각 관련 추론과 같은 특정 생성 AI 작업에서 속도와 에너지 효율성 면에서 획기적인 개선을 보였다고 합니다. 특히 일부 작업에서는 Nvidia GPU보다 100배 빠른 속도를 제공한다고 주장합니다. 하지만 이러한 주장의 진실과 의미를 자세히 살펴볼 필요가 있습니다.
광자 칩, 빛으로 연산하는 새로운 방식
기존 GPU는 트랜지스터를 통해 전자가 이동하며 연산을 수행하는 전자 회로를 기반으로 합니다. 이는 다양한 작업에 유연하게 적용할 수 있지만, 높은 전력 소비, 상당한 열 발생, 첨단 제조 공정에 대한 의존성 등의 단점이 있습니다. 반면, 광자 칩은 빛을 사용하여 신호를 처리합니다. 광자는 전자를 대체하여 연산의 매개체 역할을 하며, 순차적인 디지털 실행 대신 광학적 간섭을 통해 대규모 병렬 처리가 가능하게 합니다.
ACCEL과 LightGen: 두 가지 주요 광자 칩
칭화대학교에서 개발한 ACCEL은 광자 부품과 아날로그 전자 회로를 결합한 하이브리드 시스템입니다. 구형 반도체 제조 공정을 사용하면서도 페타플롭스 단위의 매우 높은 이론적 처리량을 달성했다고 합니다. 그러나 이러한 계산은 범용 코드 실행이 아닌 미리 정의된 아날로그 연산에만 제한됩니다. ACCEL은 이미지 인식 및 시각 처리와 같이 고정된 수학적 변환과 엄격하게 제어된 메모리 액세스 패턴에 의존하는 작업에 특화되어 있습니다.
상하이 교통대학교와 칭화대학교의 협력으로 개발된 LightGen은 200만 개 이상의 광자 뉴런을 포함하는 완전 광학 컴퓨팅 칩입니다. 연구 논문에 따르면 LightGen은 이미지 생성, 노이즈 제거, 3차원 재구성, 스타일 전송과 같은 생성 작업을 수행할 수 있습니다. 실험 결과, 주요 전자 가속기와 비교하여 두 자릿수 이상의 성능 향상을 보였다고 합니다. 하지만 이러한 측정은 제한된 조건 하에서 시간 및 에너지 소비를 기반으로 합니다.
실험실 데모와 실제 사용 간의 간극
중국의 광자 칩은 특정 작업에 맞춰 하드웨어를 설계했을 때 광학 컴퓨팅이 뛰어난 이점을 제공할 수 있음을 시사합니다. 하지만 중요한 점은 이러한 시스템이 일반 컴퓨팅, 대규모 모델 훈련, 임의의 소프트웨어 실행을 위한 GPU를 대체하는 것이 아니라는 것입니다. 이들은 좁은 범주의 연산을 위해 설계된 특수한 아날로그 기계로 간주해야 합니다. 따라서 이러한 칩이 상용화되어 실제 AI 도구로 사용되기까지는 아직 넘어야 할 산이 많습니다. 작업별 기능과 범용 기능 간의 차이가 이러한 주장을 평가하는 데 핵심적인 요소입니다.
결론
중국의 광자 칩 개발은 인공지능 분야에서 흥미로운 발전이지만, 아직 초기 단계입니다. 특정 작업에서 뛰어난 성능을 보일 수 있지만, GPU를 완전히 대체하기는 어렵습니다. 앞으로 광자 칩 기술이 더욱 발전하고 상용화될 가능성이 있지만, 현재로서는 제한적인 용도로 사용될 것으로 예상됩니다.
