인공지능(AI) 기술이 폭발적으로 성장하면서, GPU의 역할은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 딥러닝과 기계학습 모델의 학습과 추론 과정에서 GPU의 병렬 처리 능력은 필수적인 요소가 되었으며, 이는 AI 산업의 근간을 이루고 있습니다.
이러한 상황에서 GPU 컴퓨팅 플랫폼 시장은 NVIDIA의 CUDA가 독보적인 위치를 차지하고 있었습니다. 하지만 AMD가 ROCm을 통해 새로운 도전장을 내밀면서, AI 생태계는 더욱 다양화되고 경쟁적인 환경으로 변모하고 있습니다.
특히 최근 AI 모델의 규모가 기하급수적으로 커지면서, 고성능 컴퓨팅 솔루션에 대한 수요가 급증했고, 이는 CUDA와 ROCm 간의 경쟁을 더욱 치열하게 만들고 있습니다. 이러한 경쟁은 궁극적으로 AI 생태계의 발전을 촉진하는 원동력이 되고 있습니다.
CUDA는 그래픽카드(GPU)를 이용해서 복잡한 계산을 매우 빠르게 처리할 수 있게 해주는 NVIDIA에서 만든 도구입니다.
일반적인 CPU가 4-8개의 작업자가 일하는 작은 사무실이라면, GPU는 수천 명의 작업자가 있는 대형 공장이라고 생각하면 됩니다. CUDA는 이 대형 공장의 작업자들을 효율적으로 관리하는 ‘공장 관리 시스템’이라고 볼 수 있죠.
예를 들어볼까요?
- CPU로 1000장의 사진에 필터를 입히려면, 한 장씩 순서대로 처리해야 합니다.
- 하지만 CUDA를 이용하면 GPU의 수천 개의 작은 처리장치들이 각각 담당한 사진을 동시에 처리할 수 있어서 훨씬 빠릅니다.
특히 CUDA는 AI 학습에서 매우 중요한데, AI 모델이 학습할 때 엄청나게 많은 수학 계산을 동시에 처리해야 하기 때문입니다. ChatGPT 같은 AI 모델들도 CUDA를 이용한 GPU 연산으로 학습되었습니다.
결론적으로 CUDA는:
- 복잡한 계산을 여러 개의 작은 작업으로 나누고
- GPU의 수많은 작은 프로세서에 이 작업들을 분배하여
- 모든 작업을 동시에 처리하게 만드는 똑똑한 ‘작업 관리자’ 라고 생각하면 됩니다.
CUDA: NVIDIA AI 생태계의 핵심
NVIDIA CUDA는 2007년 첫 출시 이후, GPU 컴퓨팅의 표준으로 자리잡았습니다. NVIDIA의 CEO 젠슨 황이 제시한 “한 번 빌드하면 어디서나 실행”이라는 비전은 CUDA의 핵심 철학이 되어, 개발자들에게 일관된 개발 경험을 제공하고 있습니다.
현재 CUDA는 전 세계 500만 명 이상의 개발자와 40,000개 이상의 기업에서 사용되고 있으며, 이는 CUDA가 AI 개발의 사실상 표준임을 보여줍니다. cuBLAS, cuDNN과 같은 고성능 라이브러리들은 딥러닝 프레임워크의 기반이 되어, PyTorch와 TensorFlow의 성능을 최적화하고 있습니다.
CUDA의 성공은 단순히 기술적 우수성뿐만 아니라, NVIDIA가 구축한 포괄적인 개발자 생태계에 기인합니다. 풍부한 문서화, 활발한 개발자 커뮤니티, 지속적인 업데이트와 지원은 CUDA의 시장 지배력을 강화하는 핵심 요소가 되고 있습니다.
AMD ROCm: 도전자에서 대안으로
AMD의 ROCm은 최근 6.2 버전 출시를 통해 획기적인 발전을 이루었습니다. 특히 PyTorch와의 네이티브 통합, 향상된 성능 최적화, 그리고 새로운 개발자 도구의 도입은 ROCm을 진지한 CUDA의 대안으로 만들고 있습니다.
MI300X와 MI325X 같은 최신 AMD 가속기들은 성능과 전력 효율성 면에서 NVIDIA의 제품들과 견줄 만한 수준에 도달했습니다. 특히 MI300X는 대규모 언어 모델 학습에서 뛰어난 성능을 보여주며, AI 업계의 주목을 받고 있습니다.
ROCm의 가장 큰 강점은 오픈소스 기반의 접근 방식입니다. 모듈식 아키텍처와 개방형 생태계는 개발자들에게 더 큰 유연성과 커스터마이즈 가능성을 제공하며, 이는 특히 특수한 AI 워크로드를 다루는 기업들에게 매력적인 옵션이 되고 있습니다.
CUDA와 ROCm 비교
CUDA와 ROCm을 비교할 때 가장 두드러지는 차이는 생태계의 성숙도입니다. CUDA는 15년 이상의 역사를 통해 구축된 광범위한 라이브러리, 도구, 그리고 커뮤니티 지원을 보유하고 있습니다. 반면 ROCm은 상대적으로 새로운 플랫폼이지만, 빠른 속도로 격차를 줄여나가고 있습니다.
성능 면에서는 워크로드의 특성에 따라 차이가 있습니다. CUDA는 대부분의 일반적인 AI 워크로드에서 안정적인 성능을 보여주는 반면, ROCm은 특정 워크로드에서 뛰어난 비용 효율성을 제공합니다. 특히 대규모 언어 모델 훈련에서 ROCm의 성능은 주목할 만한 수준입니다.
두 플랫폼의 철학적 차이도 중요한 비교 포인트입니다. CUDA의 폐쇄적이지만 통합된 접근 방식은 안정성과 일관성을 제공하는 반면, ROCm의 개방형 접근 방식은 더 큰 유연성과 커스터마이제이션 가능성을 제공합니다.
AI 스타트업과 CUDA/ROCm 선택의 기준
AI 스타트업들의 플랫폼 선택은 다양한 요인에 의해 결정됩니다. Luma AI, Essential AI, Reka AI와 같은 스타트업들의 사례를 보면, 초기에는 CUDA의 안정성과 풍부한 생태계를 선호하는 경향이 있습니다.
하지만 비용이 중요한 고려사항이 되면서, 많은 스타트업들이 ROCm을 대안으로 검토하기 시작했습니다. 특히 PyTorch 생태계와의 통합이 강화되면서, ROCm은 특히 비용 효율성을 중시하는 스타트업들에게 매력적인 옵션이 되고 있습니다.
스타트업들의 선택 기준은 주로 기술적 요구사항, 개발 팀의 경험, 그리고 비용 효율성의 균형에 따라 결정됩니다. 일부 스타트업들은 두 플랫폼을 병행 사용하는 하이브리드 접근 방식을 채택하기도 합니다.
생태계의 과제와 전망
NVIDIA CUDA의 시장 독점은 AI 생태계의 주요 과제로 지적되고 있습니다. 이러한 독점은 혁신을 저해하고 비용을 증가시킬 수 있다는 우려가 제기되고 있으며, 이는 ROCm과 같은 대안의 중요성을 더욱 부각시키고 있습니다.
ROCm 생태계의 강화는 시장의 건전한 경쟁을 위해 필수적입니다. AMD는 개발자 도구의 개선, 라이브러리 지원 확대, 그리고 커뮤니티 육성을 통해 이를 적극적으로 추진하고 있습니다. 특히 오픈소스 커뮤니티와의 협력은 ROCm의 발전을 가속화하는 핵심 동력이 되고 있습니다.
기업들 간의 협력과 파트너십도 증가하는 추세입니다. 클라우드 제공업체들과의 협력, 프레임워크 개발사들과의 제휴 등을 통해, 두 플랫폼 모두 자신들의 생태계를 확장하고 있습니다.
결론
CUDA와 ROCm의 경쟁은 AI 생태계의 발전을 촉진하는 긍정적인 요인으로 작용하고 있습니다. CUDA의 안정성과 성숙도, ROCm의 혁신성과 개방성은 각각의 장점을 가지고 있으며, 이는 개발자들에게 더 많은 선택지를 제공하고 있습니다.
AI 개발자들에게 있어, 이러한 경쟁은 더 나은 도구와 기술에 대한 접근성을 높이는 계기가 되고 있습니다. 특히 오픈소스 접근 방식의 강화는 AI 기술의 민주화에 기여하고 있습니다.
궁극적으로, CUDA와 ROCm 간의 건전한 경쟁은 AI 기술의 혁신과 발전을 가속화할 것으로 전망됩니다. 두 플랫폼의 공존과 경쟁은 AI 생태계의 다양성과 지속가능성을 보장하는 중요한 요소가 될 것으로 생각됩니다.
참고자료
CUDA 관련 자료:
- NVIDIA Developer Documentation
- CUDA Toolkit Documentation
- NVIDIA Deep Learning SDK Documentation
ROCm 관련 자료:
- AMD ROCm Documentation
- ROCm GitHub Repository
- AMD Developer Central