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Market Trend
AI 칩 시장
트렌드
거대 모델을 훈련하는 데에는 막대한 컴퓨팅 자원, 에너지, 시간, 그리고 전문 인력이 필요합니다. 이는 대부분의 기업에게 큰 부담으로 작용합니다. 이런 이유로 많은 기업들이 직접 거대 모델을 훈련하는 대신, 사전 훈련된 모델이나 소형 모델을 활용하여 AI 모델을 실제 서비스에 적용하는 추론 중심의 투자 전략을 취하고 있습니다. 실제로 기업들은 저마다 용도와 규모에 맞는 최적의 하드웨어를 선택하여 성능과 효율을 극대화하고 있으며, 반도체 기업들은 이러한 수요에 발맞춰 혁신적인 AI 가속기를 선보이고 있습니다.
Neural Processing Unit
NPU
인공신경망 연산(행렬 곱셈 등)에
특화된 프로세서
LPU
LLM 학습 및 추론 작업에
최적화된 프로세서
LLM Processing Unit
VPU
이미지 및 영상 처리와
인식 작업에 특화된 프로세서
Vision Processing Unit
DPU
이미지 및 영상 처리와
인식 작업에 특화된 프로세서
Data Processing Unit
Challenge
AI 칩 관련
도전 과제
칩 선택의 복잡성
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AI 추론 하드웨어 옵션 다양화 (GPU, CPU, TPU, NPU, VPU, FPGA, ASIC),최적의 선택 복잡성 증대
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칩별 성능, 전력 효율, 비용, 개발 난이도 장단점 상이, 단일 해결책 부재,사용 사례별 최적 조합 필요
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플랫폼별 SDK, 프레임워크 및 모델 호환성, 이종 하드웨어 병용 등
여러 요소를 고려한 투자와 운영 전략 수립의 어려움
운영 및 배포의 복잡성
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다양한 유형의 AI 가속기를 기반으로 한 하드웨어 인프라 환경의 워크로드 분배 및 스케줄링 복잡성
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여러 이종 가속기를 하나의 아키텍처 상에 통합해야 하는 부담
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개발자 의도에 맞게 자동으로 최적의 칩에서 모델이 실행되는 AI 훈련 및 추론 플랫폼
구축과 운영에 대한 경험을 보유한 조직이 많지 않음
Service
DIA NEXUS가 집중하는
최적화 서비스
탄력적 아키텍처
설계 및 인프라 구축
일관성 있는 아키텍처로 데이터센터
부터 엣지까지 다양한 유형의 AI 가속기를 유연하게 배치하고 안정적으로 관리하는 방안 제시
시나리오별 성능·비용 최적화
추론 시나리오에 따라 실시간 추론에는 전용 칩을,
일괄 추론에는 GPU 클러스터나 대형 CPU 서버를,
온디바이스 추론에는 저전력 칩 기반 시스템을 적용해
성능과 비용의 균형을 맞춥니다.
모델 최적화와 성능 튜닝
AI 모델을 효율적으로 추론하기
위해서는 모델 자체를 경량화하거나, 하드웨어에 맞춰 최적화하는 방안 제시
대원씨티에스는 다양한 칩 선택지를 통해,
모델의 규모, 활용 조건과 용도, 운영 환경 등에
맞춰 유연하고 최적화된 인프라를 제공합니다.
Case Study
Case Study
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KAYTUS 서버에는 NPU를 적용해 지능형 관제 센터나 데이터센터 환경에서 대량의 영상·센서 데이터를 빠르고 효율적으로 처리
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엣지 환경에도 NPU를 적용해 현장에서 추론 실행
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서버와 엣지 장치 모두 같은 NPU 아키텍처를 적용해, 개발·운영 측면에서|소프트웨어 스택의 일관성 유지
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관제 범위 확장이나 모델 업그레이드가 필요할 때도 동일한 NPU 기반 프레임워크를 활용해 손쉽게 대응
