차세대 AI 추론 인프라의 발전 방향 (가제)

Session Overview

대규모 언어 모델의 활용이 빠르게 확산되면서 AI 산업의 중심은 모델 학습뿐 아니라, 실제 서비스 환경에서 모델을 얼마나 빠르고 효율적으로 실행할 수 있는가로 이동하고 있다. 특히 생성형 AI와 AI 에이전트의 사용량이 증가할수록 추론 과정에서 발생하는 전력 소비, 인프라 비용, 처리 속도와 확장성은 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소가 된다.

이번 세션에서는 LLM 추론에 특화된 LPU(LLM Processing Unit)를 중심으로 차세대 AI 추론 인프라의 발전 방향을 살펴본다. 범용 GPU 중심의 기존 컴퓨팅 구조가 직면한 효율성과 비용의 한계를 짚어보고, AI 반도체와 메모리, 시스템 아키텍처를 함께 최적화함으로써 더 높은 성능과 전력 효율을 구현하는 방법을 소개한다.

또한 삼성 4나노 공정과 LPDDR5X 메모리를 기반으로 설계된 HyperAccel의 고효율 추론 가속기 사례를 통해, AI 데이터센터와 엔터프라이즈 환경에서 요구되는 처리 성능, 비용 효율, 확장성을 어떻게 확보할 수 있는지 살펴본다. 나아가 AI 모델과 서비스가 고도화되는 과정에서 전용 추론 반도체가 차세대 AI 컴퓨팅 인프라에서 어떤 역할을 담당하게 될지 전망한다.

Key Takeaways

• 생성형 AI와 AI 에이전트 확산에 따라 중요해지는 추론 인프라의 역할
• 범용 GPU 중심 컴퓨팅 구조가 직면한 전력, 비용, 확장성의 한계
• LLM 추론에 특화된 LPU의 구조와 성능·전력 효율 개선 방식
• 반도체, 메모리, 시스템 아키텍처를 함께 최적화하는 AI 인프라 전략
• 차세대 AI 데이터센터와 엔터프라이즈 환경에서 전용 추론 반도체가 만드는 변화