AI 관련 업무에 종사하고 있는 사람은 대부분 메모리 대역폭이 처리 성능 발전 속도를 따라가지 못하고 있다는 사실을 알고 있거나 곧 알게 될 것이다. 이런 불균형은 고성능 GPU를 충분히 활용하지 못하는 상황을 초래하고, AI 도입이 급증하고 있는 시점에 연산 자원이 낭비되는 결과로 이어진다. 클라우드 사용자 입장에서는 성능 저하뿐만 아니라, 워크로드 처리 효율은 떨어지면서 비용은 증가하는 이중고를 겪는다. 이제 문제는 클라우드 서비스 업체가 GPU에만 집중하고 나머지 핵심 인프라 문제는 무시한 채 방치할 것인지, 아니면 해결에 나설 것인지다.
AI 역량과 성능 확대 논의가 나올 때마다 항상 GPU가 주인공이 된다. 이렇게 GPU를 강조하다 보니 엔비디아, AMD, 브로드컴 같은 업체에는 AI 칩 주문이 몰리는 현상으로 이어졌다. 클라우드 서비스 업체는 대규모 GPU 클러스터를 인프라에 추가하며, 대형 AI 모델을 구동할 수 있다는 점을 앞다퉈 내세웠다. 많은 기업이 이런 클라우드 서비스를 선택해 AI라는 기회를 잡고자 했지만, 메모리 대역폭이 성능 향상의 가장 큰 걸림돌이 될 것이라는 사실은 미처 예상하지 못했다.
간단히 말해 메모리 대역폭은 프로세서와 외부 메모리 사이에 데이터를 얼마나 빨리 이동시킬 수 있는지를 의미한다. GPU 속도는 계속 빨라지고 있지만, AI 워크로드에 필요한 대량의 데이터를 가져오는 속도는 그만큼 개선되지 않고 있다. 이 때문에 메모리 대역폭은 성능과 효율성 모두에 영향을 미치는 숨겨진 비용으로 작용하고 있다.
공장에서 고성능 기계가 대기하고 있는데, 원자재를 낡고 느린 컨베이어벨트 하나로 전달하는 상황에 비유할 수 있다. 메모리 병목이 AI 성능에 미치는 영향을 바로 이런 것이다. 프로세서(기계)는 어느 때보다 강력하고, 워크로드(원자재)도 기하급수적으로 증가하고 있다. 하지만 컨베이어벨트(메모리 대역폭)가 따라가지 못하면서 GPU 인스턴스가 놀거나 덜 활용되는 상황이 발생하고 있다.
피해는 충격적일 만큼 크다. 퍼블릭 클라우드로 AI 워크로드를 확장하려는 기업은 더 많은 비용을 들이고도 제대로 된 성능을 얻지 못하고 있다. 특히 GPU 열풍에 빠진 기업 대부분은 성능 저하 원인이 메모리 병목이라는 사실조차 인식하지 못하고 있다.
클라우드 기반 AI는 비싸다
기업 경영진은 퍼블릭 클라우드를 통해 AI를 구현하면 무제한 자원, 뛰어난 확장성, 막대한 초기 투자 없이 최신 기술을 활용할 수 있다고 기대한다. 하지만 현실은 다르다. 퍼블릭 클라우드가 항상 비용 효율적인 AI 환경을 보장하는 것은 아니다. 클라우드 서비스 업체는 대규모 물리 인프라를 제공하지만, 그만큼 요금도 비싸다. 여기에 메모리 대역폭 병목이 성능을 떨어뜨리면서 이런 고비용 구조는 더욱 정당화되기 어려운 상황이다.
AI 워크로드는 GPU 임대 비용과 막대한 전력 소모 탓에 본래부터 고비용 구조다. 여기에 메모리 대역폭 문제까지 겹치면 상황은 더 나빠진다. 메모리 속도가 느려지면 워크로드 처리 시간이 늘어나고, 실행 시간이 길어지면 시간당 과금 방식의 클라우드 서비스 요금도 올라간다. 첨단 AI 환경이 기업에 재정적 부담으로 돌아오는 구조가 된다.
AI 시스템의 성능은 가장 취약한 연결 고리를 넘어서지 못한다. 아무리 고성능 GPU라도 메모리 대역폭이나 스토리지 액세스 속도가 느리면, 전체 성능은 그 수준에서 제한된다. 더 큰 문제는 클라우드 서비스 업체가 이 문제를 명확히 설명하지 않으면, 고객은 메모리 병목이 ROI를 떨어뜨리는 원인이라는 사실조차 깨닫지 못하게 된다는 점이다.
퍼블릭 클라우드는 문제를 해결할 수 있을까?
클라우드 서비스 업체는 지금 중대한 기로에 서 있다. AI 워크로드 플랫폼으로 계속 선택받고 싶다면, 메모리 대역폭 문제를 신속하고 정면으로 해결해야 한다. 현재 AWS부터 구글 클라우드, 마이크로소프트 애저까지 모든 주요 클라우드 서비스 업체는 최신 GPU를 중심으로 마케팅을 강화하고 있다. 하지만 GPU만으로는 충분하지 않다. AI 워크로드를 위한 원활한 데이터 파이프라인을 확보하려면 메모리 성능, 스토리지, 네트워크 기술이 함께 발전해야 한다.
일부 긍정적인 움직임도 감지되고 있다. 엔비디아는 GPU와 메모리 간 상호작용을 최적화하기 위해 NVLink와 스토리지 넥스트(Storage Next)를 개발했고, CXL(Compute Express Link) 같은 신기술은 메모리 대역폭을 높이고 지연 시간을 줄이는 데 초점을 맞추고 있다. 이런 기술은 향후 클라우드 서비스 업체가 보다 균형 잡힌 아키텍처를 도입하는 데 도움이 될 수 있다.
하지만 기업 고객 입장에서는 이런 기술 개선이 현재의 비효율성을 상쇄할 만큼 빨리 확산될지 의문이다. 클라우드 서비스 업체가 인프라 투자를 재조정해 메모리 병목 해결에 집중할 것인가? 아니면 GPU 중심 마케팅에만 몰두하고, 고객에게는 성능 저하와 비용 증가라는 뒷감당을 맡길 것인가?
기업은 이제 클라우드 서비스 업체에 어려운 질문을 던져야 한다. 메모리 대역폭 문제를 어떻게 해결하고 있는가? 스토리지와 네트워크 용량을 개선하기 위해 어떤 구체적인 조치를 취하고 있는가? 연산 자원 활용도와 메모리 효율성을 균형 있게 조율할 수 있는 더 경제적인 워크로드는 있는가? 클라우드 사용자에게는 이제 이런 문제를 클라우드 서비스 업체가 알아서 해결해줄 것이라 믿고 기다릴 여유가 없다. AI가 실질적인 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 경쟁 환경에서는 사소한 인프라 비효율성도 큰 약점으로 이어질 수 있다.
메모리 성능은 경고등이다
퍼블릭 클라우드는 GPU를 앞세워 수년 전만 해도 상상할 수 없었던 복잡한 AI 학습과 추론 모델을 지원하는 인프라를 구축했다. 하지만 이제 메모리 한계가 AI 워크로드를 둔화시키면서 클라우드가 AI 확장의 만능 해결책이 아니라는 사실이 드러나고 있다. 앞으로 AI 책임자는 인프라에 대해 더 현실적인 관점을 가져야 한다. 비용과 성능은 단순한 연산 성능뿐만 아니라 메모리, 스토리지, 네트워크 간의 정교한 상호작용에 좌우된다.
퍼블릭 클라우드는 여전히 AI 분야에서 핵심적인 역할을 할 것이다. 하지만 메모리 성능과 대역폭을 개선하기 위한 대규모 투자가 이뤄지지 않는다면, 기업은 클라우드 의존도를 재고해야 할 수도 있다. 이제 GPU 트렌드를 따라잡는 것만으로는 충분하지 않다. 클라우드 서비스 업체가 워크로드 속도를 떨어뜨리고 비용을 증가시키는 병목 현상을 제거할 수 있는지를 검토해야 한다.
AI 확산 경쟁이 치열해지는 가운데, 마지막으로 강조할 메시지는 분명하다. 시스템의 속도는 가장 느린 구성 요소에 의해 결정된다. 메모리 병목을 방치해서는 안 된다.
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David Linthicum editor@itworld.co.kr
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