단 1장의 GPU로 AI 모델을? - Gemma 3의 등장과 미래
안녕하세요, AI Korea 뉴스레터 집필진 Sai 김진환입니다.
이번 뉴스레터는 최근 화제가 되고 있는 Google의 단일 GPU AI 모델 Gemma 3의 등장과 이로 인한 AI 모델 생태계의 변화에 대해 알아보려고 합니다. 단일 GPU/TPU에 최적화된 이 모델이 어떤 특징을 가지고 있으며, 경쟁 모델들과 비교했을 때 어떤 점이 강점인지 살펴보겠습니다.
왜 단일 GPU로 구동되는 AI 모델이 중요할까요? 한번 알아보도록 하겠습니다.
단일 GPU로 구동되는 AI 모델의 장점은?
Google이 Gemma 3를 단일 GPU에 최적화한 것은 매우 의미 있는 결정입니다. 단일GPU로 구동되는 AI 모델은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다:
- 유연성: 더 작은 AI 모델을 처리할 때 높은 수준의 유연성을 제공합니다.
- 접근성: 대부분의 개인용 컴퓨터와 모바일 장치에 이미 포함되어 있어 별도의 하드웨어 없이도 접근이 가능합니다.
- 보안성: 민감한 데이터를 외부 서버로 전송하지 않고 로컬에서 처리할 수 있어 보안이 강화됩니다.
- 비용 효율성: 특별한 하드웨어 없이도 AI 모델을 실행할 수 있어 초기 비용이 낮습니다.
가장 좋은 점은 적은 비용과 효용성으로 AI 모델을 실행할 수 있다는 것 입니다. 이는 특히 소규모 프로젝트나 개인 사용자에게 큰 이점이 됩니다. 요즘 같이 GPU의 가격이 비싸지고, 개개인의 기기나 폐쇄적 환경에서는 이러한 단일 GPU모델이 장점으로 작용될 수 있을거라 생각합니다.
특히 실시간 처리가 필요한 애플리케이션, 보안이 중요한 환경, 그리고 소규모 또는 특화된 AI 작업에서 활용도가 높아지고 있습니다.
단일 GPU AI 모델의 실제 활용 사례
단일 GPU AI 모델에는 Gemma와 Lamma가 있습니다. 이 둘의 사용 사례를 살펴보면 다음과 같습니다. 낮은 비용으로도 AI모델을 실행할 수 있는 것이 최대 장점입니다.
1.구글 내부 서비스:
Google은 앱 내 데이터 캡션 생성, 게임 내 NPC 대화 생성, 메시징 앱의 스마트 응답 제안, 그리고 문서 질의응답 기능을 구현했습니다. 이 모든 작업이 단일 GPU에서 실행됩니다.
2.DoorDash:
DoorDash는 소프트웨어 개발 프로세스를 효율화하며 새로운 AI 기반 기능을 대규모 테스트에 활용하고 있습니다8.
3.Shopify:
Shopify는 하루 약 4,000만~6,000만 건의 상품 메타데이터 처리를 자동화하고 있습니다. 이를 통해 상품 정보 관리 효율성을 극대화했습니다8.
4.Zoom:
Zoom은 회의록 작성과 같은 반복적인 업무를 자동화하여 사용자 경험을 개선하고 있습니다
그럼 Gemma 3, 무엇이 다른가?
Google이 최근 공개한 Gemma 3는 단일 GPU에 최적화된 최신 언어 모델로, 다음과 같은 주요 특징을 가지고 있습니다:
- 멀티모달 기능: 이미지와 텍스트를 동시에 처리 가능
- 다국어 지원: 140개 이상의 언어 지원
- 넓은 컨텍스트 윈도우: 최대 128K 토큰 처리 가능
- 고급 텍스트 및 비주얼 처리 능력: SigLIP 비전 인코더 활용
특히 주목할 만한 점은 Gemma 3의 27B 모델이 Chatbot Arena Elo 점수 테스트에서 2위를 차지하며 GPU를 1장만 사용한 성능으로는 놀라운 경쟁력을 보여주었다는 것입니다. 이는 DeepSeek-R1에 이은 성적으로, Meta의 Llama-405B와 OpenAI의 o3-mini를 뛰어넘는 성과입니다.
Gemma는 어떻게 발전해 왔는가?
Gemma 시리즈는 Google이 개발한 경량 오픈 소스 언어 모델로, 각 버전마다 다양한 특징과 성능 향상을 보여줍니다. 아래에 Gemma 1, Gemma 2, Gemma 3의 주요 특징을 표로 정리하였습니다. Gemma 3는 멀티모달 기능, 긴 문맥 처리, 다국어 지원 등의 새로운 기능을 통해 이전 버전과 차별화되며, 다양한 AI 애플리케이션에서 더욱 강력한 성능을 제공합니다.
| 특징 | Gemma 1 | Gemma 2 | Gemma 3 |
|---|---|---|---|
| 모델 크기 | 2B, 7B 파라미터 모델 | 2.6B, 9B, 27B 파라미터 모델 | 1B, 4B, 12B, 27B 파라미터 모델 |
| 아키텍처 | 디코더 전용 트랜스포머 구조 | 디코더 전용 트랜스포머 구조 | 디코더 전용 트랜스포머 구조 |
| 어텐션 메커니즘 | 멀티헤드 어텐션 | 로컬 슬라이딩 윈도우 및 글로벌 어텐션, 그룹 쿼리 어텐션(GQA) 도입 | 그룹 쿼리 어텐션(GQA) |
| 훈련 데이터 | 웹 텍스트, 코드, 수학 데이터 등 다양한 소스에서 수집된 데이터 사용 | 이전보다 더 많은 데이터로 훈련, 지식 증류 기법 활용 | 이전 버전 대비 더 많은 데이터로 훈련 |
| 정규화 기법 | RMSNorm | RMSNorm | RMSNorm |
| 로짓 제한 | 미적용 | 어텐션 및 최종 레이어의 로짓 제한 적용 | 로짓 제한 적용 |
| 멀티모달 지원 | 미지원 | 미지원 | 4B 이상의 모델에서 이미지와 텍스트 동시 처리 가능 |
| 긴 문맥 처리 | 최대 8,192 토큰의 컨텍스트 윈도우 지원 | 최대 8,192 토큰의 컨텍스트 윈도우 지원 | 최대 128K 토큰의 컨텍스트 윈도우 지원 |
| 다국어 지원 | 제한적 | 제한적 | 140개 이상의 언어 지원 |
결론
지금까지 Gemma 3를 기반하여 소식을 전달드렸는데요. 앞으로 단일 GPU에서 실행 가능한 언어 모델의 발전은 AI 기술의 접근성을 높이고 다양한 분야에서의 활용도를 확대하는 데 중요한 역할을 할것이라 예상됩니다. 최근 연구에 따르면, 단일 GPU에서 대규모 언어 모델을 효율적으로 학습하고 추론하는 방법이 개발되고 있습니다.
예를 들어, 'Cramming' 연구에서는 단일 GPU를 사용하여 하루 만에 언어 모델을 학습하는 방법을 제시하였으며, 이는 제한된 자원에서도 효과적인 모델 학습이 가능함을 보여줍니다. 또한, 'FlexGen' 연구에서는 단일 GPU에서 대규모 언어 모델의 추론 성능을 향상시키는 기술을 소개하였습니다.
이러한 발전을 통해 AI 기술은 더욱 많은 사용자와 개발자에게 접근 가능해지며, 다양한 응용 분야에서의 혁신을 촉진할 것으로 기대됩니다. 감사합니다.
[저자 관련 정보]
이름: 김진환
이메일 주소: happydata1510@gmail.com
소속: 주식회사 위니브 데이터 Lead / 고려대학교 빅데이터사이언스학부 겸임교수, 경제통계학 박사수료
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