AI 컴퓨팅의 진실: 어떤 단계가 더 많은 자원을 필요로 할까요?

AI 컴퓨팅의 진실: 어떤 단계가 더 많은 자원을 필요로 할까요?

📊 핵심 요약

• 사전 훈련(Pre-training) 단계가 일반적으로 AI 개발에서 가장 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다
• 최신 기술인 "테스트 타임 스케일링"은 추론 단계의 컴퓨팅 요구량을 증가시키지만, 여전히 사전 훈련보다는 적습니다
• 한 가지 흥미로운 점: 모델의 전체 수명 동안 수행되는 모든 추론의 총합은 사전 훈련 비용을 초과할 수 있습니다

🧠 AI 개발의 세 가지 주요 단계 이해하기

AI 모델 개발은 크게 세 단계로 나눌 수 있습니다. 각 단계가 무엇인지, 얼마나 많은 컴퓨팅 자원이 필요한지 알아봅시다.

1️⃣ 사전 훈련 (Pre-training)

• 무엇인가요? 대규모 데이터로 AI 모델을 처음부터 가르치는 단계
• 컴퓨팅 요구량: ⭐⭐⭐⭐⭐ (가장 높음)
• 예시: GPT-4와 같은 대형 언어 모델을 처음 만들 때, 수백만 시간의 GPU 계산이 필요합니다
• 비유: 아이가 언어의 기본 구조와 단어들을 처음부터 배우는 것과 같습니다

2️⃣ 사후 훈련 (Fine-tuning)

• 무엇인가요? 이미 사전 훈련된 모델을 특정 작업에 맞게 조정하는 과정
• 컴퓨팅 요구량: ⭐⭐⭐ (중간)
• 예시: 의료 데이터 분석이나 법률 문서 처리와 같은 특정 분야에 맞춰 조정할 때
• 비유: 이미 언어를 아는 사람이 특정 전문 분야의 용어를 배우는 것과 같습니다

3️⃣ 추론 (Inference)

• 무엇인가요? 훈련된 모델을 사용해 새로운 데이터에 대한 예측이나 응답을 생성하는 단계
• 컴퓨팅 요구량: ⭐⭐ (일반적으로 가장 낮음)
• 예시: ChatGPT가 사용자 질문에 답변하거나, 이미지 인식 AI가 사진을 분류할 때
• 비유: 배운 지식을 활용해 새로운 질문에 답하는 것과 같습니다

🔍 "사후 훈련과 추론이 더 많은 컴퓨팅을 필요로 한다"는 주장 분석

이 주장은 현재 AI 개발 관행과 맞지 않습니다. 여러 연구 자료를 조사한 결과:

• 일반적으로 사후 훈련은 사전 훈련의 1~10% 수준의 컴퓨팅 자원만 필요로 합니다
• 표준 추론은 보통 훈련 과정보다 훨씬 적은 컴퓨팅 자원을 사용합니다

🔄 추론에 관한 새로운 트렌드: 테스트 타임 스케일링

최근 AI 연구에서는 "테스트 타임 스케일링(test-time scaling)"이라는 기술이 주목받고 있습니다:

• 무엇인가요? 추론 단계에서 여러 번의 생각 과정을 통해 문제를 해결하는 방식
• 컴퓨팅 영향: 표준 추론보다 최대 100배까지 더 많은 컴퓨팅을 사용할 수 있습니다
• 사용 예: OpenAI의 o1 모델은 이 방식을 활용해 복잡한 문제를 단계적으로 해결합니다
• 중요 포인트: 이 방식도 여전히 사전 훈련보다는 적은 컴퓨팅을 사용합니다

💡 흥미로운 관점: 모델 수명 전체를 봤을 때

한 가지 재미있는 사실은 모델의 전체 수명 동안의 총 컴퓨팅 비용을 고려했을 때 다른 결론이 나올 수 있다는 점입니다:

• 인기 있는 AI 모델은 수억, 수십억 번의 추론을 수행할 수 있습니다
• 각 추론의 컴퓨팅 비용이 작더라도, 모든 추론을 합치면 사전 훈련 비용을 초과할 수 있습니다
• 이것은 특히 대규모로 배포된 모델에서 중요한 고려사항입니다
• 비유: 자동차 제조 비용(사전 훈련)은 높지만, 수년간의 연료비 총합(추론)이 더 클 수 있습니다

🏢 NVIDIA의 AI 컴퓨팅 최적화

NVIDIA는 AI 개발의 모든 단계를 위한 다양한 도구와 솔루션을 제공합니다:

• 사전 훈련용 고성능 GPU 및 소프트웨어 최적화
• 추론 성능을 향상시키는 특화된 하드웨어 및 소프트웨어
• 다양한 환경(데이터 센터, 클라우드, 엣지 디바이스)에 맞춘 솔루션

📝 결론: 진실은 무엇인가?

현재 AI 개발 관행에서는:

1. 사전 훈련이 일반적으로 가장 많은 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다
2. 사후 훈련은 사전 훈련보다 훨씬 적은 컴퓨팅을 필요로 합니다
3. 추론은 개별적으로는 가장 적은 컴퓨팅을 사용하지만, 모델 수명 전체에 걸쳐 누적되면 총합이 클 수 있습니다
4. 새로운 기술(테스트 타임 스케일링 등)은 추론의 컴퓨팅 요구량을 증가시키고 있으나, 여전히 사전 훈련보다는 적습니다

이해하기 쉽게 말하면, AI 모델을 처음 만드는 데 가장 많은 에너지가 필요하고, 이후 특정 업무에 맞게 조정하거나 일상적으로 사용할 때는 상대적으로 적은 에너지가 필요합니다. 다만, 오랜 기간 많은 사람이 사용하면 그 누적 에너지가 상당할 수 있습니다!