AI반도체 경쟁 핵심…“가속기 기반 ‘5단계별 추상화’”

AI 요약

AI 반도체 산업의 변화는 단순한 하드웨어 세대교체가 아니라 컴퓨팅 패러다임의 구조적 전환으로, 연산 모델이 범용 CPU에서 GPU 기반 대규모 병렬 처리로 이동한 뒤 메모리·통신·전력·확장성 한계로 TPU·NPU 등 AI 특화 가속기 중심으로 재편되었다고 전자통신연구원이 설명했습니다. 이에 따라 시스템 소프트웨어의 중요성이 커져 하드웨어(L0)부터 애플리케이션(L5)까지 L0(가속기 하드웨어), L1(하드웨어 추상화), L2(최적화 라이브러리), L3(런타임·컴파일러: XLA, TVM, Triton, MLIR, LLVM, TensorRT, ONNX Runtime, vLLM 등), L4(프레임워크: 파이토치·텐서플로우·JAX)와 L5(애플리케이션: 챗GPT·제미니·클로드·코파일럿·스테이블 디퓨전)로 계층화되어 성능 최적화가 이뤄진다고 연구원은 정리했습니다. 수직 통합 기반의 범용 플랫폼인 엔비디아 쿠다(CUDA) 스택은 GPU 하드웨어와 소프트웨어를 긴밀히 결합해 범용성을 유지하는 반면, 구글 TPU 스택은 컴파일러 중심 설계와 GSPMD 및 libtpu 등 폐쇄적 생태계를 통해 구글 클라우드 내 효율성과 최적화에 중점을 둔다고 분석했습니다.