화석연료 에너지 사용 과다의 AI활용 대처 방안

우리가 인공지능의 최전선을 탐색하면서 우리가 개척하고 있는 기술의 이중적 특성에 대해 끊임없이 반성하게 된다. 본질적으로 AI는 단순한 알고리즘과 데이터 세트의 집합이 아니다. 이는 인류가 직면한 가장 복잡한 문제를 해결하기 위한 우리의 집단적 독창성의 표현이다. 우리는 AI를 일상 생활의 구조에 통합하려는 우리 경주에 수반되는 책임을 절실히 알고 있다. 이는 우리에게 질문을 던지게 만든다. 지구의 건강을 훼손하지 않고 AI의 무한한 잠재력을 어떻게 활용할 수 있을까?

지구 온난화 측면의 혁신

기술 혁신은 항상 설명할 수 없는 부작용을 희생하면서 발생한다. 오늘날 AI의 경우 다른 유형의 컴퓨팅보다 더 많은 에너지가 필요하다. 국제에너지기구(International Energy Agency)는 최근 단일 모델 훈련에 미국 100가구가 1년 동안 소비하는 전력보다 더 많은 전력이 사용된다고 보고했다. 그 모든 에너지는 개발자뿐만 아니라 지구를 위한 대가를 치르게 된다. 지난해 에너지 관련 CO2 배출량은 374억 톤으로 사상 최고치를 기록했다. AI는 느려지지 않으므로 우리는 스스로에게 질문해야 한다. AI를 구동하는 데 필요한 에너지와 그에 따른 지구에 미치는 영향은 그만한 가치가 있을까? AI가 공기를 마시는 것보다 더 중요할까? 그것이 현실이 되는 지점에 결코 도달하지 않기를 바라지만, 아무것도 바뀌지 않는다면 그리 멀지는 않다.

최근 보쉬 커넥티드 월드 컨퍼런스(Bosch Connected World Conference)에서 일론 머스크(Elon Musk)는 AI를 통해 우리는 “아마도 지금까지 존재했던 가장 큰 기술 혁명의 가장자리에 서 있다”고 언급했지만 이르면 내년부터 전력 부족이 시작될 수 있다고 밝혔다. AI의 전력 소비는 단지 기술적인 문제가 아니라 세계적인 문제이다.

AI를 복잡한 시스템으로 상상하기

이러한 비효율성을 해결하려면 AI를 독립형 기술이 아닌 상호 연결되고 움직이는 많은 부분이 있는 복잡한 시스템으로 보아야 한다. 이 시스템은 우리가 작성하는 알고리즘부터 우리가 의존하는 라이브러리, 컴파일러, 런타임, 드라이버, 하드웨어 및 이 모든 것을 구동하는 데 필요한 에너지에 이르기까지 모든 것을 포함한다. 이러한 전체적인 관점을 채택함으로써 우리는 AI 개발의 모든 수준에서 비효율성을 식별하고 해결할 수 있으며, 기술적으로 진보할 뿐만 아니라 환경적으로 책임 있는 솔루션을 위한 길을 열 수 있다. AI를 상호 연결된 시스템과 프로세스의 네트워크로 이해하면 효과적이면서도 효율적인 혁신적인 솔루션을 향한 길을 밝힐 수 있다.

AI용 범용 소프트웨어 스택

현재 AI 개발 프로세스는 고도로 단편화되어 있다. 각 하드웨어 유형에는 해당 장치에서만 실행되는 특정 소프트웨어 스택과 다양한 문제에 최적화된 많은 특수 도구 및 라이브러리가 필요하며 대부분은 대부분 호환되지 않는다. 개발자들은 이미 휴대폰과 같은 엣지 장치의 SoC(시스템 온 칩) 프로그래밍에 어려움을 겪고 있지만 곧 모바일에서 발생하는 모든 일이 데이터 센터에서 발생하고 100배 더 복잡해지게 된다. 개발자는 점점 더 이기종적인 클러스터에서 성능을 끌어내기 위해 서로 다른 프로그래밍 모델, 라이브러리로 구성된 복잡한 시스템을 통해 함께 작업해야 한다. 그리고 그것은 단지 훈련을 위한 것일 뿐이다. 예를 들어, 수천에서 수만 개의 CPU와 GPU를 갖춘 슈퍼컴퓨터에서 프로그래밍하고 성능을 얻는 것은 시간이 많이 걸리고 매우 전문적인 지식이 필요하며, 그럼에도 불구하고 현재 프로그래밍 모델에서는 그렇지 않기 때문에 많은 것이 남아 있다. 이 수준으로 확장하면 과도한 에너지 소비가 발생하고 모델을 계속 확장할수록 상황은 더욱 악화될 것이다.

이 문제를 해결하려면 조각화를 해결하고 기존 공급업체의 점점 더 다양해지는 하드웨어에서 프로그래밍을 더 쉽게 만들고 성능을 얻는 동시에 신규 진입업체의 새 하드웨어에서 더 쉽게 생산성을 얻을 수 있도록 해주는 일종의 범용 소프트웨어 스택이 필요하다. 이는 또한 AI와 컴퓨터 아키텍처의 혁신을 가속화하고 더 많은 산업과 애플리케이션에서 AI 채택을 늘리는 데 도움이 된다.

효율적인 하드웨어에 대한 수요

범용 소프트웨어 스택을 구현하는 것 외에도 성능과 효율성을 높이기 위해 기본 하드웨어를 최적화하는 것을 고려하는 것이 중요하다. 원래 게임용으로 설계된 그래픽 처리 장치(GPU)는 엄청나게 강력하고 유용함에도 불구하고 데이터 센터에서 슈퍼컴퓨터 수준으로 확장함에 따라 더욱 명백해지는 비효율성의 원인이 많이 있다. 현재 GPU의 무한한 확장으로 인해 개발 비용이 증가하고 하드웨어 가용성이 부족하며 CO2 배출량이 크게 증가한다.

이러한 과제는 진입에 대한 엄청난 장벽일 뿐만 아니라, 그 영향이 업계 전체에 걸쳐 느껴지고 있다. 현실을 직시하자면, 세계 최대의 기술 기업이 충분한 GPU를 확보하고 데이터 센터에 전력을 공급할 충분한 에너지를 확보하는 데 어려움을 겪고 있다면 나머지 우리에게는 희망이 없다.

중추적인 피벗

Lemurian Labs에서 우리는 이 문제에 직접 직면했다. 2018년에 우리는 기초 모델을 구축하려는 소규모 AI 스타트업이었지만 비용이 너무 많이 들었다. 필요한 컴퓨팅 성능만으로도 소규모 스타트업인 우리뿐만 아니라 세계 최대 기술 회사 이외의 어느 누구도 달성할 수 없는 수준으로 개발 비용을 지출하기에 충분했다. 이는 우리가 AI 개발에서 AI에 접근할 수 없게 만드는 근본적인 문제를 해결하는 방향으로 전환하도록 영감을 주었다.

우리는 AI를 강화하기 위한 완전히 새로운 기초 산술을 개발하는 기초부터 시작했다. PAL(병렬 적응 로그)이라고 하는 이 혁신적인 숫자 시스템을 통해 우리는 벤치마크 AI 워크로드에서 기존 GPU보다 최대 20배 더 많은 처리량을 달성하면서 전력을 절반만 소비할 수 있는 프로세서를 만들 수 있었다.

AI를 보다 효율적이고 접근 가능하게 만드는 동시에 AI 개발자의 삶을 더 쉽게 만들겠다는 우리의 확고한 헌신으로 인해 우리는 항상 양파 껍질을 벗기고 문제에 대한 더 깊은 이해를 얻으려고 노력했다. 에지에서 데이터 센터까지 확장하도록 설계된 초고성능 및 효율적인 컴퓨터 아키텍처 설계부터 단일 이기종 장치 프로그래밍 문제를 창고 규모 컴퓨터까지 해결하는 소프트웨어 스택 생성까지. 이 모든 것은 저렴한 비용으로 더 빠른 AI 배포를 가능하게 하고, 개발자 생산성을 높이고, 워크로드를 가속화하는 동시에 접근성을 향상하고, 혁신, 채택 및 형평성을 촉진하는 데 도움이 된다.

모두를 위한 AI 달성

AI가 우리 세계에 의미 있는 영향을 미치려면 그 과정에서 AI를 파괴하지 않도록 해야 하며 이를 위해서는 AI 개발 방식을 근본적으로 바꿔야 한다. 오늘날 필요한 비용과 컴퓨팅으로 인해 규모가 소수에게 유리해지면서 혁신과 접근성에 막대한 장벽이 생기고 엄청난 양의 CO2가 대기에 배출된다. 개발자와 지구의 관점에서 AI 개발을 생각함으로써 우리는 이러한 근본적인 비효율성을 해결하여 모든 사람이 접근할 수 있고 환경적으로 책임을 지는 AI의 미래를 달성할 수 있다.

지속 가능한 AI를 위한 개인적인 성찰과 행동 촉구

앞으로 AI의 미래에 대한 전망은 낙관주의와 조심성이 혼합되어 있다. 우리는 세상을 더 좋게 만들 AI의 혁신적인 잠재력에 대해 낙관하지만, 그에 수반되는 막중한 책임에 대해서는 조심스럽다. AI의 방향이 기술 발전뿐만 아니라 지속 가능성, 형평성, 포괄성에 대한 확고한 준수에 의해 결정되는 미래를 상상한다. Lemurian Labs를 이끄는 나는 AI가 긍정적인 변화를 위한 중추적 힘이라는 비전을 갖고 인류의 향상과 환경 보존을 모두 우선시한다. 이 사명은 우수한 기술을 창출하는 것 이상이다. 이는 유익하고 윤리적으로 건전하며 우리의 집단적 열망과 지구의 건강을 존중하는 사려 깊고 확장 가능한 솔루션의 중요성을 강조하는 선구적인 혁신에 관한 것이다.

AI 개발의 새로운 시대가 다가오고 있는 지금, 우리의 행동 촉구는 분명하다. 우리는 환경에 미치는 영향을 양심적으로 고려하고 공동선을 옹호하는 방식으로 AI를 육성해야 한다. 이 정신은 Lemurian Labs에서 우리 작업의 초석이며, 우리가 혁신하고, 협력하고, 선례를 세우도록 영감을 준다. “단지 혁신을 위해 AI를 구축하는 것이 아니라 인류와 지구를 위해 혁신하자”고 나는 전 세계 커뮤니티가 AI 환경 재편에 동참할 것을 촉구한다. 우리는 함께 AI가 긍정적인 변화의 등불로 등장하여 인류에게 힘을 실어주고 미래 세대를 위해 지구를 보호할 수 있도록 보장할 수 있다.

글쓴이: Jay Dawani

Jay Dawani는 AI 개발을 저렴하게 만들고 일반적으로 모든 기업과 사람들이 동등하게 혜택을 받을 수 있도록 하는 범용 가속 컴퓨팅의 선두에 있는 스타트업인 Lemurian Labs의 공동 창립자이자 CEO이다. 영향력 있는 저서 "딥 러닝을 위한 수학"의 저자인 그는 BlocPlay 및 기하학 에너지 회사와 같은 회사에서 리더십 직책을 맡아 양자 컴퓨팅, 메타버스, 블록체인, AI, 우주 로봇 공학 등과 관련된 프로젝트를 주도했다. Jay는 NASA Frontier Development Lab, SiaClassic 및 여러 주요 AI 회사의 고문으로도 활동했다.