반응형 GPU 병목1 [How] 광자 컴퓨팅은 어떻게 AI 전력벽을 깨나 [How] 광자 컴퓨팅은 어떻게 AI 전력벽을 깨나핵심은 더 빠른 칩이 아니라 덜 낭비하는 연산이다. 생성형 AI는 토큰을 만들 때마다 행렬연산, 메모리 접근, 데이터 이동, 냉각 비용을 요구한다. GPU가 강해져도 데이터센터 전력과 냉각이 따라오지 못하면 AI 확장은 전력벽에 부딪힌다.1. 왜 AI는 전기를 먹는 괴물이 됐나대형 모델은 학습뿐 아니라 추론에서도 막대한 연산을 반복한다. 특히 사용자가 많아질수록 토큰 생성 비용이 누적된다. 문제는 연산 자체보다 데이터 이동이다. 메모리와 칩 사이, 칩과 칩 사이를 오가는 전기 신호가 열과 전력비를 만든다.모델 크기가 커질수록 메모리 대역폭 부담이 커진다.데이터센터는 전력망, 냉각, 부지 제약을 동시에 받는다.전력 효율은 AI 비용 구조의 핵심 지표가 된다.. 2026. 7. 7. 이전 1 다음 반응형
