LLM ASIC의 등장: 추론 하드웨어가 중요한 이유

전문적인 칩이 AI 추론을 더 빠르고 저렴하게 만들고 있습니다.

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AI의 미래는 AI가 더 똑똑한 모델을 의미하는 것 이상입니다. 그것은 더 똑똑한 실리콘을 의미합니다.
LLM 추론을 위한 전용 하드웨어는 비트코인 채굴이 ASIC으로 전환했던 것과 유사한 혁명을 일으키고 있습니다.

LLM ASIC 전기 회로 전기 상상력 - Flux 텍스트에서 이미지 생성 LLM.

LLM이 자체 하드웨어가 필요한 이유

대규모 언어 모델은 AI에 혁신을 가져왔지만, 매끄러운 응답 뒤에는 대규모 계산 및 메모리 트래픽이 숨어 있습니다. 추론 비용이 주요 비용이 되면서, 종종 모델의 수명 동안 훈련 비용을 초과하게 되므로, 추론에 특화된 하드웨어는 경제적으로 의미가 있습니다.

비트코인 채굴과의 유사성은 우연이 아닙니다. 두 경우 모두 매우 구체적이고 반복적인 작업이 비정상적인 모든 것을 제거한 맞춤형 실리콘으로부터 엄청난 이점을 얻습니다.

비트코인 채굴에서 배운 교훈

비트코인 채굴은 네 가지 세대를 거쳤습니다:

시대 하드웨어 주요 이점 한계
2015–2020 GPUs (CUDA, ROCm) 유연성 전력 소비가 많고, 메모리 제한
2021–2023 TPUs, NPUs 대규모 특화 여전히 훈련 중심
2024–2025 Transformer ASICs 저비트 추론에 최적화 일반성 제한

AI도 유사한 경로를 따르고 있습니다. 각 전환은 성능과 에너지 효율성을 수십 배 향상시켰습니다.

그러나 비트코인 ASIC(SHA-256만 계산)과 달리 추론 ASIC은 어느 정도의 유연성이 필요합니다. 모델은 진화하고, 아키텍처는 변화하며, 정밀도 기술도 개선됩니다. 핵심은 정확히 충분한 전문화를 하는 것입니다 - 핵심 패턴을 하드와이어링하면서도 경계에서의 적응성을 유지해야 합니다.

추론이 훈련과 다른 이유

추론 작업은 특수화된 하드웨어가 활용할 수 있는 고유한 특성을 가지고 있습니다:

  • 저정밀도가 우세 - 8비트, 4비트, 심지어 삼항 또는 이항 연산이 추론에 잘 작동
  • 메모리가 병목 - 가중치와 KV 캐시 이동이 계산보다 훨씬 더 많은 전력을 소비
  • 지연 시간이 처리량보다 중요 - 사용자는 200ms 이내에 토큰을 기대
  • 대규모 요청 병렬성 - 칩당 수천 개의 동시 추론 요청
  • 예측 가능한 패턴 - Transformer 레이어는 매우 구조화되어 있고 하드와이어링 가능
  • 희소성 기회 - 모델이 점점 더 가지치기와 MoE(전문가 혼합) 기술을 사용

목적에 맞춘 추론 칩은 일반 목적 GPU보다 10–50배 더 높은 전력 효율을 달성할 수 있습니다.

LLM 최적화 하드웨어를 만드는 주체

추론 ASIC 시장은 기존 기업과 야망 있는 스타트업 모두가 참여하며 가열되고 있습니다:

회사 칩 / 플랫폼 전문 분야
Groq LPU (Language Processing Unit) LLM에 대한 결정적 처리량
Etched AI Sohu ASIC 하드와이어링된 Transformer 엔진
Tenstorrent Grayskull / Blackhole 고대역 메시지와 함께 일반 ML
OpenAI × Broadcom 커스텀 추론 칩 2026년 출시 예정
Intel Crescent Island 추론 전용 Xe3P GPU, 160GB HBM 포함
Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE-3) 대규모 온디에 메모리 대역폭

이것들은 기상천외한 제품이 아닙니다 - 오늘날 데이터 센터에서 실제로 배포되고 있습니다. 또한, d-Matrix, Rain AI, Mythic, Tenet 같은 스타트업은 Transformer 연산 패턴을 중심으로 칩을 처음부터 설계하고 있습니다.

Transformer 추론 ASIC의 아키텍처

Transformer 최적화된 칩은 내부적으로 실제로 어떤 모습일까요?

+--------------------------------------+
|         호스트 인터페이스               |
|   (PCIe / CXL / NVLink / Ethernet)   |
+--------------------------------------+
|  온칩 인터커넥트 (메시지/링)    |
+--------------------------------------+
|  계산 타일 / 코어               |
|   — 밀집 행렬 곱셈 유닛      |
|   — 저정밀도 (int8/int4) ALUs   |
|   — 복구 / 활성화 유닛       |
+--------------------------------------+
|  온칩 SRAM & KV 캐시 버퍼     |
|   — 핫 가중치, 융합 캐시        |
+--------------------------------------+
|  정규화 / 복구 파이프라인    |
+--------------------------------------+
|  스케줄러 / 컨트롤러              |
|   — 정적 그래프 실행 엔진    |
+--------------------------------------+
|  오프칩 DRAM / HBM 인터페이스       |
+--------------------------------------+

핵심 아키텍처 특징은 다음과 같습니다:

  • 계산 코어 - int8, int4, 삼항 연산에 최적화된 밀집 행렬 곱셈 유닛
  • 온칩 SRAM - 핫 가중치와 KV 캐시를 저장하는 대규모 버퍼로, 비용이 많이 드는 DRAM 접근을 최소화
  • 스트리밍 인터커넥트 - 메시지 토폴로지가 여러 칩 간의 효율적인 확장 가능
  • 정규화 엔진 - 층 간 실시간 정규화/복구
  • 컴파일러 스택 - PyTorch/ONNX 그래프를 직접 칩 특정 마이크로 연산으로 변환
  • 하드와이어링된 주의 커널 - 소프트맥스 및 기타 연산에 대한 제어 흐름 오버헤드 제거

설계 철학은 비트코인 ASIC과 유사합니다: 모든 트랜지스터는 특정 작업에 봉사합니다. 추론에 필요 없는 기능에 낭비된 실리콘은 없습니다.

실제 벤치마크: GPU 대 추론 ASIC

특수화된 추론 하드웨어가 최첨단 GPU와 비교되는 방식은 다음과 같습니다:

모델 하드웨어 처리량 (토큰/초) 첫 토큰까지 시간 성능 배수
Llama-2-70B NVIDIA H100 (8x DGX) ~80–100 ~1.7초 기준 (1×)
Llama-2-70B Groq LPU 241–300 0.22초 3–18배 빠름
Llama-3.3-70B Groq LPU ~276 ~0.2초 일관된 3배
Gemma-7B Groq LPU 814 <0.1초 5–15배 빠름

출처: Groq.com, ArtificialAnalysis.ai, NVIDIA Developer Blog

이러한 수치는 처리량과 지연 시간에서 수십 배의 향상을 보여줍니다.

중요한 트레이드오프

전문화는 강력하지만, 도전도 따릅니다:

  1. 유연성 대 효율성. 완전히 고정된 ASIC은 오늘날의 Transformer 모델을 빠르게 처리하지만, 내일의 아키텍처에 어려움을 겪을 수 있습니다. 주의 메커니즘이 진화하거나 새로운 모델 가족이 등장할 때 어떻게 될까요?

  2. 정규화 및 정확도. 저정밀도는 대량의 전력을 절약하지만, 정확도 저하를 관리하기 위해서는 복잡한 정규화 기법이 필요합니다. 모든 모델이 4비트 이하로 정규화에 잘 대응하지는 않습니다.

  3. 소프트웨어 생태계. 강력한 컴파일러, 커널, 프레임워크가 없는 하드웨어는 무용지물입니다. NVIDIA는 여전히 CUDA의 성숙한 생태계 덕분에 우세합니다. 새로운 칩 제조사는 소프트웨어에 많은 투자를 해야 합니다.

  4. 비용과 위험. 칩을 설계하는 비용은 수백만 달러에 달하고, 12–24개월이 소요됩니다. 스타트업에게는 이는 아키텍처 가정에 대한 거대한 베팅입니다.

하지만 초대규모에서는 2배의 효율성 향상이 수십억 달러의 절감으로 이어집니다. 클라우드 제공업체가 초고속으로 수백만 개의 추론 요청을 처리하는 경우, 맞춤형 실리콘은 점점 필수적인 선택이 됩니다.

이상적인 LLM 추론 칩의 모습

| 기능 | 이상적인 사양 | |—— | ———- —————- | | 공정 | 3–5nm 노드 | | 온칩 SRAM | 100MB 이상의 밀접한 연결 | | 정밀도 | int8 / int4 / 삼항 원ative 지원 | | 처리량 | 500개 이상의 토큰/초 (70B 모델) | | 지연 시간 | 첫 토큰까지 100ms 미만 | | 인터커넥트 | 저지연 메시지 또는 광학 링크 | | 컴파일러 | PyTorch/ONNX → 마이크로코드 도구체계 | | 에너지 | 토큰당 0.3줄 미만 |

미래: 2026–2030년 이후

추론 하드웨어 풍경은 세 가지 계층으로 분화될 것으로 예상됩니다:

  1. 훈련 칩. NVIDIA B200 및 AMD Instinct MI400 같은 고급 GPU는 FP16/FP8 유연성과 대규모 메모리 대역폭으로 훈련을 계속 지배할 것입니다.

  2. 추론 ASIC. 하드와이어링된 저정밀도 Transformer 가속기로, 초대규모에서의 생산성 제공을 위해 비용과 효율성에 최적화된 추론을 처리할 것입니다.

  3. 엣지 NPUs. 작고 초고효율적인 칩으로, 스마트폰, 차량, IoT 장치, 로봇에 정규화된 LLM을 가져가, 클라우드 의존 없이 장치 내부 지능을 가능하게 할 것입니다.

하드웨어 외에도 다음과 같은 변화가 있을 것입니다:

  • 하이브리드 클러스터 - 유연한 훈련을 위한 GPU, 효율적인 제공을 위한 ASIC
  • 추론 서비스 - 주요 클라우드 제공업체가 커스텀 칩을 배포(예: AWS Inferentia, Google TPU)
  • 하드웨어-소프트웨어 공동 설계 - 희소성, 정규화 인식, 블록별 주의를 통해 하드웨어 친화적인 모델을 명시적으로 설계
  • 개방 표준 - 벤더 잠금을 방지하기 위한 표준화된 추론 API

결론

AI 추론의 “ASIC화”는 이미 진행 중입니다. 비트코인 채굴이 CPU에서 특수 실리콘으로 진화했듯이, AI 배포도 동일한 경로를 따르고 있습니다.

AI의 다음 혁명은 더 큰 모델이 아니라 더 나은 칩에 관한 것입니다. Transformer 추론의 특정 패턴에 최적화된 하드웨어가 AI를 경제적으로 대규모로 배포할 수 있는지 결정할 것입니다.

비트코인 채굴자들이 낭비된 와트를 최적화했듯이, 추론 하드웨어도 마지막 FLOP-per-joule까지 최적화할 것입니다. 그 일이 일어날 때, 진정한 돌파구는 알고리즘에 있지 않고, 그 알고리즘을 실행하는 실리콘에 있을 것입니다.

AI의 미래는 하나의 트랜지스터씩 실리콘에 새겨지고 있습니다.

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