ai 기능별 부품 역할은?

 

Gemini의 응답

AI 모델, 특히 Transformer 기반의 LLM이 구동될 때 각 부품(하드웨어)이 어떤 수학적 연산과 기능을 담당하는지 매칭하여 설명해 드리겠습니다.

LLM의 핵심인 Transformer 구조는 크게 **행렬 연산(Matrix Multiplication)**과 데이터 이동으로 나뉩니다.

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1. Transformer 모델의 기능별 하드웨어 매칭

AI 기능/연산	담당 부품 (Hardware)	이유 및 역할
병렬 행렬 연산 (Linear Layer)	NPU / GPU	Transformer의 90% 이상은 거대한 행렬 곱셈입니다. 수만 개의 코어를 가진 NPU/GPU가 이를 동시에 처리합니다.
Attention (집중도 계산)	NPU / GPU + HBM	특정 단어 간의 관계를 계산할 때 대량의 데이터를 메모리에서 읽어와야 하므로, 고대역폭 메모리(HBM)의 속도가 필수적입니다.
KV 캐시 (이전 대화 기억)	SDRAM / HBM	대화가 길어지면 이전 단어들의 정보를 저장해둬야 합니다. 이때 용량이 큰 SDRAM이나 속도가 빠른 HBM에 임시 저장합니다.
Softmax / 가중치 조절	CPU / NPU	확률을 계산하거나 복잡한 제어 로직이 필요한 부분은 CPU가 관여하거나 NPU의 전용 가속기가 처리합니다.
모델 파라미터 로드	HBF / HBS	수천억 개의 파라미터를 '창고'에서 '작업대'로 옮길 때 고속 플래시(HBF)나 스토리지(HBS)가 병목을 줄여줍니다.

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2. 주요 부품별 '전공' 분야

① NPU (Neural Processing Unit) : "추론의 지배자"

·        역할: 이미 학습된 LLM을 실제 서비스할 때(추론) 가장 효율적입니다.

·        특징: Transformer 연산에 최적화된 MAC(Multiply-Accumulate) 연산기 위주로 구성되어, 전력은 적게 쓰면서 문장 생성 속도는 GPU보다 빠를 수 있습니다.

② GPU (Graphics Processing Unit) : "범용 가속의 표준"

·        역할: 모델의 **학습(Training)**과 고성능 추론을 담당합니다.

·        특징: 소프트웨어 생태계(CUDA 등)가 매우 잘 되어 있어, 새로운 구조의 AI 모델이 나와도 즉시 대응 가능한 유연함을 갖추고 있습니다.

③ HBM (High Bandwidth Memory) : "데이터 고속도로"

·        역할: Attention 메커니즘의 병목 현상을 해결합니다.

·        특징: Transformer는 연산량도 많지만, 데이터를 메모리에서 가져오는 속도가 느리면 연산기가 놀게 됩니다. HBM은 이 통로를 수천 개로 늘려 데이터를 즉시 공급합니다.

④ SDRAM (DDR5 / LPDDR5x) : "대용량 보조 작업대"

·        역할: 온디바이스 AI나 KV 캐시 저장소 역할을 합니다.

·        특징: HBM만 쓰기엔 비용이 너무 비싸기 때문에, 상대적으로 덜 빈번하게 접근하거나 용량이 많이 필요한 데이터를 담아둡니다.

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3. LLM 구동 시나리오 예시

1.     입력: 사용자가 질문을 던지면 CPU가 이를 숫자로 변환(Tokenizing)합니다.

2.     연산: NPU/GPU가 HBM에서 모델 가중치를 읽어와 Transformer 행렬 연산을 시작합니다.

3.     집중: Attention 연산 시 이전 문맥 정보를 SDRAM의 KV 캐시에서 가져와 대조합니다.

4.     저장: 만약 모델이 너무 커서 메모리에 다 안 올라가면, **HBF(High Bandwidth Flash)**에서 필요한 부분만 실시간으로 스와핑(Swapping)하며 읽어옵니다.

5.     출력: 최종 계산된 확률값을 바탕으로 단어를 하나씩 생성합니다.

요약하자면:

·        추론/계산은 NPU/GPU가 하고,

·        Transformer의 거대 연산은 HBM의 도움을 받으며,

·        Attention의 문맥 유지는 SDRAM과 협력하고,

·        전체 모델의 저장과 빠른 로딩은 HBF/HBS가 책임집니다.