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"인공지능 시대의 근간은 '데이터·연산 능력·알고리즘·신뢰' 네 가지 축으로 요약됩니다.세계적으로 AI로의 대전환이 이뤄지는 만큼,급변하는 시대에 최적화된 연산능력 인프라 마련이 시급합니다." <인공지능 ABC> 저자인 강남대학교 주해종 교수의 말이다.
주해종 교수는 "초거대 모델을 학습하려면 막대한 연산 자원이 필요하다.이는 GPU 서버 폭증과 RAM 수요의 구조적 연계로 AI 산업의 확산 속도를 가늠할 수 있는 바로미터이자,반도체 공급망의 새로운 시험대가 되고 있다"고 강조했다.
주 교수는 (사)한국피지컬AI협회 전문인재개발원 인재양성에 참여하며,필리핀 클락 카지노산업 환경에 적합한 빅데이터와 AI 융합 전문가를 양성하고 있다.이를 통해 첨단산업시대의 핵심인력 육성과 피지컬 AI 활성화에 기여하고 있다.다음은 주 교수와의 일문일답이다.
-AI 대전환에 따른 인프라 시장은?
▶생성형 인공지능(AI) 열풍이 글로벌 IT 인프라 시장을 뒤흔들고 있다.특히 GPU 서버 수요가 폭발적으로 증가하면서,서버용 DRAM과 고대역폭 메모리(HBM) 시장이 직격탄을 맞고 있다.GPU만으로는 대규모 AI 학습과 추론을 수행할 수 없기 때문에,기업들은 수백 GB에서 수 TB에 이르는 RAM을 동시에 확보해야 한다.이로 인해 GPU 대란은 곧 RAM 대란으로 이어지는 구조적 문제로 확산하고 있다.
업계 관계자들에 따르면,최근 엔비디아가 한국을 포함한 주요 국가에 대규모 GPU를 공급하면서 삼성전자와 SK하이닉스가 생산하는 서버용 메모리 수요가 폭발적으로 늘어났다.특히 HBM은 GPU와 직접 연결되어 대규모 병렬 연산을 지원하는 핵심 부품으로,AI 서버의 성능을 좌우한다.그러나 HBM 생산능력은 제한적이어서 공급 부족 현상이 심화하고 있다.
-AI 서버 아키텍처와 RAM의 병목 구조 문제는?
▶AI 서버는 단순히 GPU만으로 구성되지 않는다.GPU는 연산을 담당하지만,데이터의 임시 저장과 빠른 접근을 가능하게 하는 RAM이 없다면 성능은 급격히 저하된다.특히 대규모 언어모델(LLM) 학습에서는 수십억 개의 파라미터를 동시에 처리해야 하므로,GPU와 RAM 간의 데이터 전송 속도가 병목 현상을 일으키기 쉽다.△DDR5 DRAM: 일반 서버용으로 사용되며,대용량 데이터 처리에 적합하다.△HBM3: GPU와 직접 연결되어 초고속 병렬 연산을 지원한다.AI 학습에서 필수적이다.△캐시 메모리 구조: GPU 내부의 캐시와 외부 RAM 간의 최적화가 성능을 좌우한다.
따라서 GPU 서버가 늘어날수록 RAM 수요는 단순히 비례하는 수준을 넘어,기하급수적으로 증가한다.GPU와 RAM은 '쌍둥이 자원'처럼 함께 움직이는 구조적 특성을 지닌다.
-산업적 파급효과는?
▶RAM 품귀 현상은 단순히 서버 구축 비용 상승에 그치지 않는다.산업 전반의 공급망 압박으로 이어지고 있으며,이는 곧 글로벌 반도체 시장의 새로운 시험대가 되고 있다.△기업 영향: 대기업은 GPU와 RAM을 선점해 AI 경쟁력을 강화하지만,중소기업은 자원 확보가 어려워 클라우드 의존도가 심화된다.△소비자 영향: 서버용 DRAM과 HBM 가격 상승은 일반 소비자용 PC·노트북 RAM 가격에도 영향을 미칠 수 있다.△산업 구조 변화: 메모리 업체들은 HBM 생산라인 증설에 박차를 가하고 있으며,글로벌 반도체 기업들도 공급망 다변화에 나서고 있다.
-향후 전망과 과제는?
▶전문가들은 이번 현상을 "AI 인프라 경쟁의 성장통"으로 진단한다.GPU 서버 수요 급증은 필연적으로 RAM 품귀를 동반하며,이는 AI 산업의 확산 속도를 가늠할 수 있는 바로미터가 되고 있다.전망은 메모리 업체들의 생산능력 확대에 달려 있다.SK하이닉스와 삼성전자는 HBM 생산라인 증설에 박차를 가하고 있으며,글로벌 반도체 기업들도 공급망 다변화에 나서고 있다.그러나 이러한 대응이 시장에 본격적으로 반영되기까지는 수년이 걸릴 것으로 예상된다.결국 GPU 서버 폭증으로 인한 RAM 품귀는 AI 산업의 확산 속도를 가늠할 수 있는 바로미터이자,반도체 공급망의 새로운 시험대가 되고 있다.
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