인공지능을 이야기할 때 흔히 하나의 과정으로 뭉뚱그려 이해하기 쉽지만, 실제로는 크게 두 단계로 나뉘어 진행되는 것으로 알려져 있습니다. 하나는 방대한 데이터를 반복적으로 학습시켜 모델을 만들어내는 학습 단계이고, 다른 하나는 이렇게 만들어진 모델에 새로운 질문이나 데이터를 입력해 결과를 얻어내는 추론 단계입니다. 초기에는 이 두 단계를 비슷한 방식의 컴퓨팅 자원으로 처리해도 큰 문제가 없었던 것으로 전해지지만, 인공지능 서비스 이용이 늘어나면서 두 단계가 요구하는 조건이 서로 상당히 다르다는 점이 점차 부각되고 있는 것으로 파악됩니다. 이 때문에 최근에는 학습과 추론을 위한 인프라를 아예 별도로 설계하고 운영하려는 흐름이 나타나고 있는 것으로 전해지며, 이는 인공지능 산업을 이해하는 데 있어 놓치기 쉬운 중요한 구분점으로 거론되고 있습니다. 인공지능 서비스가 아직 실험적인 단계에 머물러 있을 때는 학습 단계에 필요한 컴퓨팅 자원이 산업의 관심을 주로 받아왔지만, 서비스가 실제로 널리 쓰이기 시작하면서 무게중심이 조금씩 이동하고 있다는 해석도 나옵니다.
학습 단계는 방대한 양의 데이터를 여러 차례 반복해 처리하며 모델의 가중치를 조정해나가는 과정으로, 오랜 시간에 걸쳐 대규모 연산을 집중적으로 수행하는 것이 특징으로 꼽힙니다. 이 과정에서는 여러 대의 장비를 하나로 묶어 동시에 연산을 처리하는 방식이 흔히 활용되며, 그 과정에서 발생하는 열을 식히기 위한 냉각 설비와 안정적인 전력 공급이 중요한 요소로 거론되고 있습니다. 반면 추론 단계는 이용자의 요청이 들어올 때마다 즉각적으로 응답을 만들어내야 하는 특성을 가지고 있어, 얼마나 많은 연산을 처리할 수 있는지보다 얼마나 빠르게 응답할 수 있는지가 더 중요한 기준으로 평가받는 것으로 전해집니다. 학습은 정해진 기간 동안 집중적으로 이루어지는 반면 추론은 서비스가 운영되는 내내 지속적으로 발생한다는 점도 차이로 꼽히는데, 이 때문에 두 단계에 필요한 장비의 배치나 운영 방식에도 자연히 차이가 생기는 것으로 파악됩니다. 이용자가 몰리는 시간대에 맞춰 요청을 효율적으로 묶어 처리하는 기술 역시, 추론 단계에서만 특별히 중요하게 다뤄지는 요소로 언급됩니다. 아울러 학습에 쓰이는 반도체와 추론에 쓰이는 반도체가 서로 다른 설계 방향을 취하는 경우도 늘어나고 있는 것으로 전해지는데, 대규모 병렬 연산에 강점을 둔 설계와 응답 속도에 강점을 둔 설계가 각각 다른 목적으로 발전하고 있다는 평가입니다.
학습과 추론의 인프라 요구 조건이 다르다는 점은, 인공지능 산업을 이해할 때 단순히 얼마나 많은 컴퓨팅 자원을 갖추었는가만으로 판단하기 어렵다는 점을 보여주는 것으로 풀이됩니다. 초기에는 대형 모델을 만들어내는 학습 능력이 경쟁력의 핵심으로 여겨졌지만, 인공지능 서비스 이용자가 늘어날수록 이를 안정적이고 빠르게 서비스하는 추론 역량의 중요성도 함께 커지고 있다는 평가가 나옵니다. 이러한 흐름 속에서 학습에 특화된 인프라와 추론에 특화된 인프라를 각각 다르게 설계하려는 시도가 이어지고 있으며, 이는 반도체 설계나 데이터센터 운영 전략에도 영향을 미치고 있는 것으로 전해집니다. 학습 중심의 대규모 시설과 달리 추론 인프라는 이용자와 가까운 곳에 분산 배치되는 방향으로도 함께 검토되고 있다는 이야기도 전해집니다. 결국 인공지능 인프라를 이해하려면 학습이라는 한 단계만 볼 것이 아니라, 만들어진 모델이 실제로 서비스되는 추론 단계까지 함께 살펴봐야 전체 그림을 파악할 수 있다는 점이 점차 분명해지고 있는 것으로 보입니다. 앞으로 인공지능 서비스의 이용 규모가 더 커질수록, 얼마나 많은 모델을 학습시켰는지 못지않게 이를 얼마나 효율적으로 서비스할 수 있는지가 함께 중요한 경쟁 요소로 자리잡을 가능성이 있어 보입니다.
참고: 효성 IDC 블로그, DigitalOcean 리소스
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