Ai기술이 전력이 많이 필요한 이유가 뭘까요?
최근 여러 국가들이 전력 사용량이 늘어날 것이라고 예측하고 있고 그 배경이 ai산업 기술의 발전이라고 하는데요. Ai가 왜 전력을 많이 소모하는지 알려주세요.
안녕하세요. 신광현 전문가입니다.
요즘 AI가 발전하면서 24시간 데이터센터가 가동되고 있습니다. 이 때 AI는 추론과 트레이닝을 하면서 계속 전력을 씁니다. 이에 동시에 질문이 들어온다면 AI가 그 질문을 해결하기 위한 많은 연산을 하게됩니다. 즉 대중화에 따른 서비스 증가. 요즘 같은 경우 지브릴풍의 그림을 그리기 위한 데이터 사용에 많은 전력이 사용되고 있습니다.
우선 AI를 어떤 형태로 구동하던 간에 pc나 기타 전자기기를 통해서 실행해야 합니다.
그 전자기기는 당연히 전기가 있어야 기본적인 동작이 가능합니다.
pc나 전자기기도 단순작업을 할때는 하드웨어 장치가 단순하게 작동하지만, 복잡한 연산 및 그래픽을 동반한 작업을 할때는 당연히 다른 하드웨어의 성능도 끌어내야 하기 때문에 전류의 사용량이 다를 수밖에 없습니다.
같은pc라도 단순 워드 작업을 하는 것과 고사양 게임을 할때, 전력 소비가 다를 수밖에 없습니다.
안녕하세요. 조일현 전문가입니다.
딥러닝 모델 특성상 방대한 양의 데이터를 학습하며 이미지, 텍스트, 음성, 영상 등 데이터를 처리하고 분석하는데
많은 전력이 소모 됩니다. 또한 이를 처리하기 위해 GPU를 사용하기에 전력 소비량도 높습니다.
더불어 AI 산업이 발전함에 따라 더 정교하고 빠른 모델이 개발된다면 더욱 증가할 것으로 보입니다.
안녕하세요. 김재훈 전문가입니다.
AI 모델을 학습시키고 추론하는 과정은 방대한 데이터를 처리하고 복잡한 연산을 수행해야 하므로 고성능 컴퓨팅 자원을 필요로 합니다. 이러한 컴퓨팅 자원은 주로 GPU로 구성된 데이터센터에서 운영되며 수많은 GPU를 병렬로 가동하는 것은 막대한 전력 소비로 이어집니다. 특히 거대 언어 모델과 같이 매개변수 수가 매우 많은 AI 모델을 학습시키는 데는 엄청난 양의 전력이 소모됩니다
안녕하세요. 설효훈 전문가입니다.
AI가 많은 에너지를 사용하는 이유는 결국 연산이나 메모리 접근등의 이유로 많은 CPU, GPU등이 사용되면서 많은 전력이 소모되어서 그렇습니다.
안녕하세요. 강세훈 전문가입니다.
AI 기술이 많은 전력을 소모하는 이유는 딥러닝과 머신러닝 모델이 방대한 데이터 처리와 복잡한 연산을 필요로 하기 때문입니다. 특히 신경망 학습과 추론 과정에서 수많은 계산이 이루어지며 이 과정은 고성능 GPU와 서버를 지속적으로 가동해야 하므로 전력 소모가 크고 데이터 센터의 규모와 연산량이 늘어나면서 전체 전력 수요가 증가하는 것입니다.