[KBS 광주] 광주시의 국가 AI 컴퓨팅센터 유치가 불발되며 파장이 이어지고 있죠.

대안을 찾는 광주시는 이번엔 '국가 NPU 컴퓨팅센터' 설립을 추진하고 나섰습니다.

이렇게 AI가 지역 최대 현안으로까지 떠오르는데, AI 컴퓨팅센터니, NPU니 하는 용어가 어렵게 느껴지는 분들도 많을 텐데요.

복잡한 AI 용어, 간단히 정리하는 순서 앵커픽에서 마련했습니다.

먼저, 엔비디아 젠슨 황이 한국에 26만 장을 공급하겠다고 한 반도체 칩, GPU부터 볼까요.

컴퓨터에 들어가는 CPU가 더 익숙한 분들도 있을 텐데요.

CPU가 주어진 문제를 차분하고 꼼꼼하게 해결한다면, GPU는 수많은 코어가 탑재돼 복잡한 계산을 동시에 수행합니다.

이해하기 쉽게 예를 들면요.

덧셈 문제 100개를 모두 풀어야 하는 상황, CPU는 마치 수학 선생님처럼 하나씩 꼼꼼히 풀어나가고요.

GPU는 똑똑한 학생 100명이 모여서 수많은 문제를 동시에 푸는 셈입니다.

누가 더 빨리 풀까, 아무래도 GPU겠죠.

이 GPU로 AI 학습을 시키는 시설을 보통 데이터센터, 혹은 컴퓨팅센터라고 부릅니다.

광주에도 이미 AI 데이터센터가 있는데요.

첨단3지구의 국가 AI 데이터센터에 GPU가 2천 장 이상 갖춰져 있습니다.

이번에 전남 해남에 추진되고 있는 국가AI컴퓨팅센터 역시 기능은 비슷한데요.

규모가 훨씬 큽니다.

GPU가 2028년까지 만 5천장, 2030년까지 5만 장 들어갈 계획입니다.

그러면, 광주시가 대안으로 추진하는 NPU 컴퓨팅센터는 뭘까요?

일단 NPU부터 보죠.

인공지능에게 어떤 문장을 번역해 달라, 혹은 이 꽃 이름을 알려달라는 등의 질문을 한다고 가정해 보겠습니다.

이런 질문들은 사람이 뇌를 쓰는 것처럼 '생각'해서 '추론'해야 답을 낼 수 있는 질문들이죠.

이런 '추론'에 특화된 장치가 바로 NPU입니다.

GPU가 새로운 과목도 잘 배우는 학생 100명이 모인 거라면, NPU는 특정한 과목, 이를테면 수학만 판 영재 한 명이라고 비유할 수도 있을 겁니다.

많은 양의 연산을 한꺼번에 하는 GPU보다 NPU는 전력이 훨씬 덜 들어가고 가격도 저렴한 장점이 있지만, GPU와 달리 AI 학습 기능은 떨어집니다.

그래서 새로운 AI 모델 개발보다는 이미 개발된 AI 모델의 실증과 서비스 등을 위해 추진되고 있는 거죠.

아직 우리나라엔 'NPU 컴퓨팅센터'라고 불릴 만한 시설이 없는 상황이지만요.

광주시는 'AI 실증도시'와도 들어맞는 데다 국내 기업들도 NPU 상용화 단계에 이른 점 등을 고려해 추진하고 있습니다.

최근엔 내년도 예산안에 NPU 센터 관련 사업비 20억 원을 요청해 정부가 검토할 예정인데요.

하지만 지금까지의 AI 연구와 모델 개발이 엔비디아의 GPU 중심으로 이뤄져, NPU와 생태계가 달라 호환이 어렵다는 점 등은 한계로 꼽힙니다.

오늘의 앵커픽이었습니다.

영상편집:이두형