[MLPerf, GB200 MBL] AI 추론 시대, 엔비디아의 새로운 전략은?

🚀 AI 추론 모델, 이제는 단순 예측을 넘어 사고력까지!

AI 기술이 발전하면서 단순한 데이터 예측을 넘어, 인간처럼 사고하고 판단하는 추론(Reasoning) 모델이 주목받고 있습니다. 이에 따라 AI 하드웨어 및 소프트웨어의 성능을 평가하는 글로벌 벤치마크도 변화하고 있는데요. 엔비디아(NVIDIA)는 이러한 흐름을 선제적으로 대응하기 위해 새로운 AI 추론 성능 전략을 공개했습니다.

이번 블로그에서는 엔비디아가 주목한 엠엘퍼프(MLPerf) 벤치마크 변화, 복잡한 추론 모델 확산에 따른 연산량 증가, 그리고 이를 해결하기 위한 엔비디아의 최신 기술 전략을 자세히 살펴보겠습니다.

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🎯 엠엘퍼프(MLPerf)란? AI 성능의 글로벌 기준

**엠엘퍼프(MLPerf)**는 AI 모델의 훈련(Training) 및 추론(Inference) 성능을 하드웨어와 소프트웨어 통합 기준으로 측정하는 글로벌 표준 벤치마크입니다.
이 평가 기준은 AI 기술 발전에 따라 주기적으로 업데이트되며, 최근에는 단순 예측이 아닌 사고 기반 AI(Reasoning AI) 성능을 평가 항목에 포함하는 논의가 진행 중입니다.

💡 왜 중요한가요?
AI 모델이 복잡해지고 사고력을 요구하는 작업이 늘어나면서, 기존 벤치마크로는 최신 AI 기술을 제대로 평가하기 어려운 상황이기 때문입니다.

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🧠 AI 추론 모델의 확산과 연산량 폭증

과거에는 하나의 GPU 또는 단일 서버에서 AI 추론을 수행하는 것이 일반적이었습니다. 그러나 최신 AI 모델들은 더 많은 연산량을 요구하면서, 기존 방식으로는 감당할 수 없는 수준에 이르렀습니다.

✔ 추론 연산량 증가의 원인

• 모델 재학습(Retraining): AI가 새로운 데이터에 적응하기 위해 지속적인 학습 필요
• 도메인 맞춤화(Post-training): 특정 산업이나 분야에 최적화된 AI 모델 개발
• 테스트 시점 확장(Test-time scaling): 실시간 서비스에서 높은 정확도를 유지하기 위한 연산 증가

특히 AI 모델의 테스트 단계에서도 병렬 연산(Parallel Computing) 수요가 계속 증가하고 있습니다. 단순한 예측을 넘어 복잡한 논리적 판단을 수행하는 **리즈닝 모델(Reasoning Model)**이 등장하면서 연산 자원의 필요성이 기하급수적으로 늘어나고 있습니다.

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🏆 엔비디아의 해법: 72개 GPU 동시 연동 시스템 ‘GB200 MBL’

엔비디아는 이러한 추론 연산량 증가에 대응하기 위해 **초고성능 AI 시스템 ‘GB200 MBL’**을 제시했습니다.

💡 GB200 MBL의 특징
✅ 총 72개의 GPU 병렬 연산 지원
✅ 복잡한 추론 연산을 빠르게 처리하도록 설계
✅ 대규모 AI 모델에 최적화된 환경 제공

이러한 대규모 병렬 연산 환경이 향후 AI 추론의 표준이 될 것으로 전망되며, 엔비디아는 이에 맞춰 AI 하드웨어 및 소프트웨어 최적화 전략을 강화하고 있습니다.

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🔮 AI 추론 모델의 미래

🚀 엠엘퍼프의 변화: 사고 기반 AI 평가 기준이 공식적으로 포함될 가능성이 높아짐
🚀 연산 자원의 폭증: AI 추론 과정에서 다수의 GPU가 필수 요소로 자리 잡음
🚀 엔비디아의 기술 리더십: 고성능 AI 하드웨어 솔루션을 지속적으로 발전시킬 것으로 예상

AI 기술이 더욱 복잡해지고, 사고력을 요구하는 모델이 증가함에 따라 고성능 GPU 및 병렬 연산 기술의 중요성은 앞으로 더욱 커질 것입니다.

엔비디아의 전략이 AI 추론 시장의 판도를 어떻게 바꿀지 앞으로도 주목해야 할 부분입니다. 😊🚀

https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/gb200-nvl72/

GB200 NVL72 | NVIDIA

https://www.nvidia.com/ko-kr/data-center/resources/mlperf-benchmarks/

NVIDIA: MLPerf AI Benchmarks