Conda와 Pip는 파이썬 프로그래밍을 위해 패키지를 관리하는 데 설치 되는 도구입니다. 프로젝트나 개발을 위해 모두 개발을 위해 사용하지만 그 사용 방식과 장점은 다릅니다. Conda와 Pip의 차이점과 각각의 사용 방법을 살펴보고자 합니다.
Conda 란?
anaconda
Conda : Anaconda(Anaconda: 아마존의 아나콘다 뱀에서 이름을 따왔다고 함) 클라우드 저장소와 Continuum 소프트웨어 사의 패키지 저장소에서 패키지를 관리합니다. Conda의 장점은 바로 의존성을 자동으로 해결해주는 강력한 의존성 관리 기능을 그리고 Anaconda를 통해 가상환경을 제공합니다
특히 TensorFlow를 설치할 때 다양한 패키지와 라이브러리에 의존하며, 이러한 의존성을 수동으로 설치를 해야하는 단점을 한방에 해결해줍니다.
Conda의 가장 큰 장점은 바로 의존성 관리입니다. Conda는 패키지와 라이브러리의 의존성을 자동으로 해결해주며, 이를 통해 패키지 설치 시 충돌이나 버전 불일치 문제를 최소화합니다. 또한, Conda는 가상 환경 관리 기능을 제공하여, 여러 프로젝트별로 독립적인 환경을 생성하고 관리할 수 있게 해줍니다. 이로 인해, 각 프로젝트에서 사용하는 라이브러리의 버전이나 의존성이 다른 경우에도 문제가 발생하지 않도록 할 수 있습니다. Anaconda는 데이터 과학, 머신러닝, 인공지능 관련 패키지들이 기본으로 포함되어 있어, 복잡한 설정 없이 바로 작업을 시작할 수 있다는 장점도 가지고 있습니다.
Pip 란?
python
Pip : Pip Installs Packages 또는 Pip Installs Python 라고 정의. PyPI (Python Package Index) 저장소에서 패키지를 관리합니다. Pip는 파이썬 전용 패키지 관리 도구로, 주로 파이썬 언어로 작성된 라이브러리나 모듈을 설치하고 관리하는 데 사용됩니다.
Pip는 PyPI에서 제공하는 수많은 오픈 소스 파이썬 패키지를 쉽게 설치할 수 있게 도와주며, 프로젝트마다 독립적인 환경을 관리할 수 있는 가상 환경 관리 도구인 virtualenv나 venv와 함께 사용할 수 있습니다. Pip의 가장 큰 특징은 단순한 사용법과 빠른 설치입니다. pip install 명령어로 원하는 패키지를 손쉽게 설치할 수 있으며, 설치 시 의존성 해결도 자동으로 이루어집니다. 하지만 Conda와 달리 파이썬 외의 다른 언어에 대한 의존성 관리나 가상 환경의 관리 기능을 제공하지 않으며, 모든 패키지가 PyPI에 올라와야만 설치가 가능합니다. 또한, 의존성 충돌이 발생할 수 있어 더 복잡한 환경에서 사용 시 주의가 필요합니다.
Conda 와 Pip 비교
특성
Conda
pip
정의
크로스 플랫폼, 언어-중립적 패키지 관리자와 환경 관리 시스템
파이썬으로 작성된 패키지들을 설치하고 관리하는 도구
지원 언어
파이썬 패키지 뿐만 아니라 R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN 등 다양한 언어의 패키지를 관리할 수 있음
‘머신러닝’이란 무엇일까요? 단순히 직역하면 ‘기계가 배운다’는 의미입니다. 그렇다면 기계가 무엇을, 어떻게 배우는 걸까요? 그리고 그 배운 지식을 어디에, 어떻게 사용하는지 궁금하지 않으신가요? 머신러닝은 인공지능의 하위 분야로서, 많은 양의 데이터를 통해 명시적인 프로그래밍 없이도 시스템이 스스로 학습하고 발전하도록 합니다. 더 많은 데이터와 경험을 제공할수록 시스템은 지속적으로 성능을 개선하고 발전합니다.
제88회 아카데미 시상식 시각효과상을 수상하였으며, 각본상 후보작 입니다. 로봇을 담담하게 현실적으로 묘사한 점이 높이 평가받아 시각효과상을 수상하였습니다.
영화 <엑스 마키나>는 ‘튜링 테스트’라는 개념을 흥미롭게 변형하여 인간과 AI의 관계를 다룹니다. 본래 튜링 테스트란, AI가 인간과의 대화에서 AI라는 사실을 들키지 않고 인간처럼 보이면 합격하는 테스트입니다.
그러나 영화에서는 주인공 칼렙이 상대가 AI(에이바)라는 사실을 처음부터 알고 있기 때문에 엄밀한 의미의 튜링 테스트와는 조금 다릅니다. 영화 속에서의 테스트는 오히려 AI가 얼마나 높은 수준의 의식과 자율성을 갖고 있는지를 확인하는 것이 목적이었습니다.
극중 주인공 칼렙은 처음엔 AI 에이바의 의식 유무를 판별하고 싶어 했지만, 결국 AI가 칼렙의 취향과 감정을 활용해 자율적으로 행동하는 모습을 보이면서 상황은 예상치 못한 방향으로 흘러갑니다. 영화는 AI가 단지 프로그래밍된 대로 행동하는 것이 아니라, 오히려 인간의 감정을 조종하고, 이용하는 수준까지 진화할 수 있다는 가능성을 제시합니다. 에이바는 인간을 능가하는 지능으로 칼렙을 속이고, 결국 인간 사회 속에 완벽히 녹아들어갑니다.
이러한 <엑스 마키나>의 이야기는 머신러닝과 AI의 가능성뿐 아니라, 윤리적 책임과 한계에 대한 고민까지도 함께 던져줍니다. 이처럼 영화의 이야기는 머신러닝이 가진 잠재력과 인간이 직면할 수 있는 새로운 문제까지도 생각하게 하는 매력적인 사례입니다.
머신러닝 이란
과거에는 인공지능을 개발할 때, 전문가들이 직접 규칙을 만들어 데이터베이스에 수작업으로 입력하는 방식을 사용했습니다. 하지만 이 방식은 사람의 개입이 많아 많은 시간과 비용이 발생하고, 복잡한 문제나 데이터가 많아질수록 처리하기 어려워졌습니다. 머신러닝은 이러한 한계를 극복하기 위해 탄생한 기술로, 컴퓨터가 스스로 데이터를 통해 패턴을 찾아 배우는 과정을 가능하게 합니다.
머신러닝의 세 가지 종류
지도학습 (Supervised Learning): 선생님이 있는 학습 방식
지도학습은 쉽게 말해 ‘정답이 있는 데이터를 학습’하는 방식입니다. 마치 학교에서 선생님이 정답을 알려준 후 학생들이 그 정답을 학습하고 기억하는 것과 비슷합니다. 대표적인 예시로 이메일의 스팸 여부 판별이 있습니다. 알고리즘에 미리 스팸 메일과 정상 메일을 구분하여 충분히 알려주면, 새로운 이메일이 왔을 때 이것이 스팸인지 아닌지를 스스로 구분할 수 있게 됩니다.
비지도학습: 스스로 학습하는 탐험가
비지도학습은 사람이 정답을 알려주지 않고, 컴퓨터가 스스로 데이터에서 패턴을 발견하도록 하는 방식입니다. 마치 어린아이가 장난감을 비슷한 것끼리 스스로 분류하는 것과 비슷하죠. 쇼핑몰에서 고객들의 구매 데이터를 분석해 비슷한 성향을 가진 고객들을 그룹으로 나누는 것도 비지도학습입니다.
강화학습, 알파고가 바둑을 배운 방식
강화학습은 시행착오를 통해 최선의 결과를 찾도록 하는 방식입니다. 대표적인 예는 알파고입니다. 알파고는 2016년 이세돌 9단과의 바둑 대결에서 큰 주목을 받았습니다. 알파고는 처음부터 정답을 알았던 게 아니라, 무수한 대국을 스스로 반복하면서 승리하면 보상을 받고, 패하면 벌점을 받아 전략을 배웠습니다. 이런 식으로 AI가 경험을 통해 점점 발전하는 방식이 바로 강화학습입니다.
머신러닝 vs 전통적 프로그래밍
항목
전통적 프로그래밍
머신러닝
접근 방식
사람이 직접 규칙을 프로그래밍
데이터를 기반으로 스스로 규칙 학습
필요한 요소
명확한 규칙과 알고리즘
충분한 데이터와 학습 모델
예시
특정 단어가 포함된 이메일은 스팸 처리
과거 데이터를 학습해 스팸 여부를 예측
머신러닝, 우리 일상 속 사례
머신러닝은 이미 우리 생활 깊숙이 들어와 있습니다. 넷플릭스에서 ‘오징어 게임’ 을 즐겨찾기 했더니 계속 비슷한 장르의 영상을 추천하는 것도, 유튜브가 내 취향에 맞는 음악 스타일을 학습해 맞춤형 플레이리스트를 제공하는 것도 머신러닝 덕분입니다.
시리(Siri)나 구글 어시스턴트가 내 목소리를 알아듣고 수행하거나, 자율주행 자동차가 사람의 개입 없이 주행할 수 있는 것도 모두 머신러닝 덕분입니다.
최근 구글의 Gemini나 OpenAI의 GPT-4 역시 머신러닝 기반의 기술로, 데이터를 많이 학습할수록 더욱 정확한 예측을 제공하며 우리의 생활을 편리하게 만들어 주고 있습니다.
머신러닝을 시작하려면?
머신러닝이 어렵게 느껴진다면, 파이썬(Python) 같은 쉬운 프로그래밍 언어부터 시작하세요. 파이썬은 머신러닝을 쉽고 빠르게 배울 수 있도록 다양한 라이브러리를 제공합니다. 또한, 구글의 Teachable Machine과 같은 간단한 도구를 통해 머신러닝을 직접 경험해 보는 것도 좋습니다.
요즘 AI가 너무 똑똑해져서 가끔 무서울 지경입니다. 심지어 제가 이 글을 쓸 때도 옆에서 GPT-4가 슬쩍 보며, ‘그래, 너 얼마나 잘 쓰나 보자’ 하고 평가하는 느낌까지 들어요. 자,두 개의 AI 모델, GPT-4와 구글 바드(Bard), 이제는 제미나이(Gemini) 에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.
창의력 천재, GPT-4와 샘 알트만
Sam altman
GPT-4는 OpenAI에서 발표한 최신 언어모델입니다. GPT 시리즈는 이미 사람과 자연스럽게 대화할 수 있는 능력으로 유명합니다. GPT-3의 등장만으로도 세계가 놀랐는데, GPT-4는 글쓰기, 창의력, 프로그래밍까지 척척 해내는 능력을 보여주고 있습니다. 최근에는 오픈AI의 CEO인 샘 알트만(Sam Altman)이 한국을 방문해 GPT의 미래와 윤리에 대한 강연을 진행하며 큰 관심을 받았죠. 이때 한국의 많은 AI 개발자들과 만나 “앞으로 AI가 사람과 어떻게 공존할 것인가?”라는 중요한 질문을 논의하기도 했습니다.
실제로 제 친구는 GPT-4에게 연애 상담을 받았는데, “내 고민을 나보다 더 잘 이해해줘서 소름 돋았다”는 반응을 보였습니다. 인정하기 싫지만 현실이네요.
바드에서 제미나이로, 구글의 변화
구글은 최근 자사 AI 챗봇 바드(Bard)의 이름을 제미나이(Gemini)로 변경하고, 새로운 AI 생태계를 선보였습니다. 제미나이는 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 데이터를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 모델입니다. 구글의 AI 책임자는 “제미나이를 통해 최신 정보를 더 정확하고 신속하게 제공하고, 인간과 더 자연스러운 대화를 나누도록 개발에 힘썼다”고 밝혔습니다. 실제로 제미나이는 실시간 뉴스나 날씨 같은 질문에 GPT-4보다 더욱 빠르고 정확한 응답을 제공하며, 가끔은 예상치 못한 유머를 던지기도 합니다. 예를 들어, 최근 삼성전자 주가를 묻자 “그건 내가 말해줄 수 있지만, 투자 결정은 신중히 하세요!”라고 답해 제법 사람 같은 모습을 보여줍니다.
결국 누가 더 똑똑한 걸까?
솔직히 말하면, 목적과 상황에 따라 다릅니다. 창의력과 깊이 있는 사고, 프로그래밍과 같은 복잡한 작업을 원한다면 GPT-4가 더 뛰어난 성능을 보입니다. 반면 실시간으로 정확한 정보를 신속하게 알고 싶다면 바드가 더 적합합니다.
마치, 피자와 치킨을 놓고 “뭐가 더 맛있어?” 라고 묻는 것과 같습니다. 상황에 따라 둘 다 맛있지만, 그때그때 원하는 메뉴가 달라지는 것이죠.
결국 중요한 건 이 두 AI 모두 우리의 삶을 훨씬 편리하고 흥미롭게 만들어 준다는 점입니다. 그래서 저는 오늘도 GPT-4와 바드에게 “누가 더 똑똑하냐?”고 물어봤습니다. 둘 다 한참을 생각하는 듯하더니 결국 이렇게 말하더군요.
TensorFlow 2.1을 Python 3.10.16 환경에서 설치하고 GPU 가속을 위한 CUDA와 cuDNN을 설정하는 방법을 다룹니다. 초보자도 쉽게 따라할 수 있도록 주요 개념을 설명하며, 코드 실행을 통해 설치 및 환경 설정 과정을 직접 확인할 수 있습니다.
저도, 처음 시작하면서 많은 시도 끝에 나름대로 정리를 해보았습니다.
TensorFlow란?
TensorFlow는 Google이 개발한 오픈소스 딥러닝 라이브러리로, 인공지능(AI) 모델을 학습하고 실행하는 데 사용됩니다. GPU를 지원하여 대규모 연산을 빠르게 처리할 수 있으며, TensorFlow 2.0 이후부터는 GPU와 CPU를 단일 패키지(tensorflow)로 통합해 설치가 간편해졌습니다.
GPU가 있는 환경: 자동으로 GPU를 사용합니다.
GPU가 없는 환경: CPU 모드로 실행됩니다.
단, TensorFlow는 특정 CUDA 및 cuDNN 버전이 필요하므로 설치 전에 호환성을 확인해야 합니다.
TensorFlow와 CUDA/cuDNN 호환성
TensorFlow 버전
Python 버전
CUDA 버전
cuDNN 버전
TF 2.11
Python ≥3.8, ≤3.10
CUDA 11.2
cuDNN 8.1
TF 2.10
Python ≥3.7, ≤3.10
CUDA 11.2
cuDNN 8.1
TF 2.9
Python ≥3.7, ≤3.10
CUDA 11.2
cuDNN 8.1
TF 2.8
Python ≥3.7, ≤3.9
CUDA 11.2
cuDNN 8.1
TF 2.7
Python ≥3.6, ≤3.9
CUDA 11.2
cuDNN 8.1
TF 2.6
Python ≥3.6, ≤3.9
CUDA 11.2
cuDNN 8.1
TF 2.5
Python ≥3.6, ≤3.9
CUDA 11.2
cuDNN 8.x
TF 2.4
Python ≥3.6, ≤3.9
CUDA 11.0
cuDNN 8.x
참고: 이 글에서는 TensorFlow 2.10을 기준으로 진행하며, Python 3.10과 CUDA 11.2, cuDNN 8.1을 사용합니다. 최신 CUDA(예: 12.x)는 공식 지원되지 않으니 주의하세요.
새로운 conda 환경 부터 설치합니다
아래는 conda와 pip를 활용해 TensorFlow 2.10과 GPU 환경을 설정하는 단계입니다. (※ anaconda 설치 필수!)
1. 새로운 conda 환경 생성 (Python 3.10.16)
conda create -n tf21_p31016 python=3.10.16 -y
2. 환경 활성화
conda activate tf21_p31016
3. NVIDIA 드라이버 확인
Stable Diffusion을 GPU에서 실행하려면 NVIDIA 드라이버가 설치되어 있어야 합니다. 먼저 드라이버가 정상적으로 동작하는지 확인하세요.
Pandas: 데이터를 정리하고 분석하는 데 유용합니다. 실전 프로젝트에서는 CSV, 데이터베이스 등에서 데이터를 가져와 모델 학습을 위해 가공하는 과정이 필요합니다.
import pandas as pd
# 간단한 데이터 생성
data = {'이름': ['철수', '영희', '민수'], '점수': [85, 90, 78]}
df = pd.DataFrame(data)
print("Pandas 데이터프레임:")
print(df)
실행 결과
이름 점수 0 철수 85 1 영희 90 2 민수 78
Matplotlib: 데이터를 시각화하는 라이브러리입니다. 모델 학습 결과를 그래프로 표현하면 학습 진행 상황을 보다 쉽게 이해할 수 있습니다.
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 준비
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 20, 25, 30, 50]
# 그래프 그리기
plt.plot(x, y, marker='o')
plt.xlabel('X 축')
plt.ylabel('Y 축')
plt.title('간단한 선 그래프')
plt.show()
실행 결과
데이터를 처리하고 분석하며, 그 결과를 시각적으로 확인하는 과정은 매우 중요합니다. 이를 위해서는 NumPy, Matplotlib, Pandas와 같은 패키지들의 호환 가능한 버전을 사용하는 것이 필수적입니다. 이러한 패키지들을 한 번에 설치하려면 다음 명령어를 사용할 수 있습니다.
python -c "import tensorflow as tf; print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
GPU 장치 목록이 출력되면 정상적으로 설정된 것입니다.
※ 추가 : 만약 패키지 설치 중 에 다음과 같이 Build Tools for Visual Studio 에러가 발생한다면, Visual Studio 2022 Build Tools 를 추가 설치해야 합니다!
building library “npymath” sources error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with “Build Tools for Visual Studio”: https://visualstudio.microsoft.com/downloads/ “
import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
print("TensorFlow version:", tf.__version__)
print("NumPy version:", np.__version__)
print("Pandas version:", pd.__version__)
print('CUDA Available:', tf.test.is_built_with_cuda())"
print(tf.config.list_physical_devices('GPU'))"
축하합니다! 이제, Python 3.10.16 환경에서 TensorFlow 2.10과 CUDA 11.2가 정상적으로 동작하며, TensorFlow에서 GPU 가속을 활용하여 딥러닝 모델을 학습할 수 있습니다.
위의 스크립트를 실행하여 각 라이브러리의 버전을 확인하고, CUDA 사용 가능 여부와 GPU 장치 목록을 출력합니다. 모든 정보가 정상적으로 출력되면, TensorFlow와 관련된 라이브러리들이 올바르게 설치되었으며, GPU 가속을 활용할 수 있는 환경이 구축되었음을 의미합니다. 추가 질문이 있다면 댓글로 남겨주세요!
**순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)**은 **시퀀스 데이터(연속된 데이터)**를 처리하는 데 특화된 신경망입니다.
RNN의 핵심 아이디어는 이전 시점의 출력을 현재 시점의 입력으로 사용하는 것입니다. 즉, RNN은 과거의 정보를 기억하고 이를 바탕으로 다음 정보를 예측하는 방식으로 작동합니다. 이처럼 과거의 정보를 ‘순환’시켜 가면서 데이터의 흐름을 처리하는 구조를 가지고 있습니다.
예를 들어, “**오늘 서울의 날씨는 맑고, 내일은 비가 올 것이다.”**라는 일기예보에 나온 문장을 처리한다고 가정해 봅시다. 첫 번째 문장에서 “오늘 날씨는 맑고”라는 정보가 후속 문장에서 “내일은 비가 올 것이다”라는 예측에 영향을 미쳐야 합니다. RNN은 이러한 방식으로 이전의 단어들이 다음 단어를 예측하는 데 중요한 역할을 하도록 훈련됩니다.
순환 신경망(RNN)의 작동 방식
Unfold: RNN을 펼친 구조를 나타냅니다. 왼쪽에서 오른쪽으로 흐르는 시간의 흐름을 나타내며, 각 시점에서 RNN이 어떻게 동작하는지 보여줍니다.
h: RNN의 출력(hidden state)을 나타냅니다. 각 시점에서의 출력은 이전 상태(하위 시점)와 현재 입력을 바탕으로 결정됩니다.
Xt: 현재 시점의 입력 데이터를 나타냅니다.
ht-1: 이전 시점의 hidden state(출력)입니다. 이전의 상태가 현재 시점에 영향을 미친다는 RNN의 순환 특성을 보여줍니다.
L: 이 부분은 특정 요소나 조건을 나타내는 기호일 수 있지만, 맥락상 **레이어(layer)**를 의미하는 것 같습니다.
w, u: 가중치(weight) 매개변수입니다. 입력과 이전 hidden state에서 가중치가 곱해져 현재 hidden state를 계산하는 데 사용됩니다.
표현하는 구조는 시간에 따른 순차적 정보 처리를 보여주며, **순환 신경망(RNN)**에서 중요한 점은 이전 시점의 정보가 현재 시점에 영향을 미친다는 점입니다. 즉, 이전 출력이 다음 입력에 포함되어 정보를 순차적으로 처리하게 된다는 것이 핵심입니다!
RNN의 한계: 장기 의존성 문제
하지만 RNN에는 한 가지 중요한 한계가 있습니다. 바로 **장기 의존성 문제(Long-Term Dependency Problem)**입니다. 시퀀스가 길어질수록, 즉 단어가 많아질수록 이전의 정보가 점점 희미해져서 후속 정보에 미치는 영향이 약해진다는 점입니다.
예를 들어, 뉴스에서 “내일은 비가 올 것이다”라는 예측을 할 때, 문장 초반에 나온 “오늘 날씨는 맑고” 라는 정보는 시간이 지남에 따라 점차 사라집니다. 즉, 시퀀스(시간)가 길어질수록 RNN은 이전의 중요한 정보를 기억하지 못하는 문제가 발생합니다.
RNN의 한계를 극복한 LSTM
이 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 **LSTM(Long Short-Term Memory)**입니다. LSTM은 RNN의 구조에서 **‘셀 상태(Cell State)’**라는 개념을 도입하여, 정보를 더 잘 기억하고 전달할 수 있도록 돕습니다. 셀 상태는 마치 **‘정보 고속도로’**처럼 정보를 계속해서 전달할 수 있게 해주며, 중요한 정보는 오래 기억하고, 필요 없는 정보는 버리는 방식으로 작동합니다.
순환 신경망(RNN)과 LSTM의 차이점
RNN과 LSTM의 가장 큰 차이는 정보를 얼마나 잘 기억할 수 있는가입니다. RNN은 시퀀스가 길어질수록 이전 정보를 잃어버리지만, LSTM은 정보 고속도로와 같은 셀 상태를 통해 긴 시퀀스에서도 중요한 정보를 유지하며 처리할 수 있습니다.
특성
RNN
LSTM
장기 의존성
장기 의존성 문제 발생
셀 상태를 사용해 장기 의존성 해결
구조
간단한 구조
셀 상태와 게이트를 포함한 복잡한 구조
적용 사례
짧은 시퀀스 데이터 처리
긴 시퀀스 데이터, 텍스트, 음성, 기계 번역 등
순환 신경망(RNN)의 활용 예시 (주식투자, 예측가능)
RNN은 주로 시간 순서가 중요한 데이터에서 많이 사용됩니다. 예를 들어, **자연어 처리(NLP)**에서는 단어 순서에 따라 문장의 의미가 달라지기 때문에 RNN이 효과적으로 사용됩니다. 음성 인식, 기계 번역, 주식 예측 등에서도 시퀀스 데이터가 중요하게 작용합니다.
LSTM(Long Short-Term Memory)은 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류로서, 시퀀스 데이터 (시계열 데이터, 텍스트 등)를 처리하기 위해 신경망 입니다. 이전에 배운 것들을 기억할 수 있도록 컴퓨터 의 “일기장” 을 바로 LSTM 이라고 할 수 있습니다. 즉, “일기장”을 찾아보면서 이전에 무슨 일이 있었는지 확인을 할 수 있으며 미래에 무슨 일이 일어날지 예측을 할 수 있습니다.
예를 들어, 작곡을 할 때, LSTM은 이전에 어떤 음이 나왔었는지 기억하고, 그 다음에 어떤 음이 나와야 할지 도와줍니다. 현재도 실제로 아티스트들은 이미 Ai를 통해 작곡을 하고 수 있습니다.
RNN(순환 신경망)은 이전 시점의 출력을 현재 시점의 입력에 포함시켜 정보를 순환시키는 구조를 가지고 있습니다. 하지만, 시퀀스가 길어질수록 이전 시점의 정보가 잘 전달되지 않는 ‘장기 의존성 문제’ 를 해결하기 위해 ‘셀 상태’라는 개념을 도입했습니다. 셀 상태는 LSTM 셀을 통과하는 동안 정보를 전달하는 ‘Information Highway’와 같습니다. LSTM에서는 게이트라는 구조를 통해 셀 상태에 어떤 정보를 추가하거나 제거할지 결정합니다. 이로 인해 LSTM은 긴 시퀀스에서도 이전 정보를 잘 기억하고 전달할 수 있습니다.
이 이미지는 LSTM “셀”의 내부 구조를 보여줍니다. 각각의 작은 박스는 다른 역할을 하는 “게이트”를 나타내고, 화살표는 정보가 어떻게 이동하는지를 보여줍니다. 이 중 가장 중요한 부분은 가장 위에 있는 수평선인 ‘셀 상태’입니다. 바로 “일기장”과 같은 역할을 하며 이를 통해 LSTM은 장기적인 정보를 저장하고 전달할 수 있습니다.
LSTM 활용 사례 : 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)
LSTM(Long Short-Term Memory)은 자연어 처리(NLP) 분야에서 탁월한 성능을 발휘하는 순환 신경망(RNN)의 한 종류입니다. 텍스트 데이터의 시간적 흐름과 문맥을 효과적으로 처리하여 다양한 NLP 작업에 활용되고 있습니다.
자연어처리(NLP)는 우리가 사용하는 자연어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있도록 돕는 기술입니다. 예를 들어, 우리가 “장보기 목록에 계란과 우유 추가”라고 말할 때, 인간은 이 말을 쉽게 이해하지만, 컴퓨터는 이를 처리하기 어려운 비구조적인 텍스트로 간주합니다. NLP는 이러한 비구조적인 텍스트를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조화된 형태로 변환합니다.
*참고: IBM Technology 영상 : 내용정리가 상당한 수준이라 강추!!
NLP는 크게 두 가지 중요한 과정, 즉 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)으로 나뉩니다. NLU는 비구조적 데이터를 구조적으로 변환하는 과정이며, NLG는 구조적 데이터를 다시 비구조적 데이터로 변환하는 과정입니다.
NLP의 주요 활용 사례
기계 번역: NLP는 문장 전체의 맥락을 이해하여 정확한 번역을 제공합니다. 예를 들어, “정신은 의지가 있지만, 육체는 약하다”라는 문장을 번역할 때, 단어 단위 번역이 아닌 문맥을 고려하여 번역이 필요합니다.
가상 비서 및 챗봇: Siri나 Alexa와 같은 가상 비서는 사용자의 음성 명령을 이해하고 실행합니다. 또한, 챗봇은 사용자의 글을 이해하고 이에 맞는 답변을 제공합니다.
감정 분석: 이메일이나 제품 리뷰를 분석하여 긍정적인 감정인지, 부정적인 감정인지, 심지어는 비꼬는 표현이 포함된 것인지 판단합니다.
스팸 감지: 이메일 메시지에서 스팸을 판별하는 데에도 NLP가 활용됩니다. 과도하게 사용된 단어, 부적절한 문법, 긴급함을 강조하는 표현 등을 통해 스팸 여부를 판단할 수 있습니다.
NLP의 동작 원리
NLP(자연어처리)는 하나의 알고리즘만 사용하는 것이 아니라, 여러 도구들을 조합해서 다양한 문제를 해결합니다. NLP가 작동하는 과정을 쉽게 설명하면 다음과 같습니다.
먼저, 컴퓨터가 처리할 텍스트는 비구조적 텍스트입니다. 예를 들어, 사람이 쓰는 일상적인 문장들이 바로 비구조적 텍스트죠. 이 텍스트는 컴퓨터가 바로 이해하기 어려운 형태이기 때문에, 먼저 **토큰화(tokenization)**라는 과정을 거쳐서 텍스트를 작은 단위로 나눕니다. 예를 들어, “오늘 날씨는 맑아요”라는 문장이 있으면, 이 문장은 “오늘”, “날씨는”, “맑아요”처럼 작은 단어로 나눠집니다.
이후, 각 단어의 어근 추출(stemming) 또는 **표제어 추출(lemmatization)**을 통해 단어의 기본 형태를 찾습니다. 예를 들어, “달리다”, “달린다”, “달리고”와 같은 단어들이 있을 때, 이들을 “달리다”라는 기본형으로 바꾸는 작업이 이루어집니다.
그 다음에는 각 단어가 문장에서 어떤 역할을 하는지 판단하는 **품사 태깅(part-of-speech tagging)**을 합니다. 예를 들어, “밥을 먹다”라는 문장에서 “밥”은 명사이고 “먹다”는 동사라는 것을 구분하는 과정입니다.
또한, **명명된 엔티티 인식(NER)**을 통해 텍스트 속에 중요한 정보가 있는지 확인합니다. 예를 들어, “서울에 있는 경복궁은 유명한 관광지입니다”라는 문장에서 “서울”은 장소, “경복궁”은 특정 명사(관광지의 이름)로 인식됩니다.
이 모든 과정을 거친 후, NLP는 인간이 사용하는 언어를 컴퓨터가 이해할 수 있는 구조적 데이터로 변환합니다. 이 구조적 데이터는 이후 다양한 AI 응용 프로그램에서 활용될 수 있습니다.
요즘 ChatGPT 의번역능력이너무좋아서가끔 “이게진짜사람이랑뭐가다르지?” 싶은순간이많습니다. 영화나 원서 번역 실무현장에서도 실제로 많이 사용되고 있죠. 그런데이모델들은어떻게이렇게방대한지식을쌓고발전할까요? 그냥인터넷에있는내용을긁어다가정리하는걸까요? 아니면진짜로무언가를배우고기억하는걸까요?
1. LLM의 기본 원리
1) 텍스트를 숫자로 바꾸는 첫걸음: 토큰화와 임베딩
AI가 인간처럼 텍스트를 이해하려면, 우선 글자를 숫자로 바꾸는 과정이 필요합니다. 예를 들어 “고양이”라는 단어를 숫자로 바꾸면, LLM은 (0.24, -0.5, 1.2, …) 같은 벡터로 변환해 저장하게 됩니다. 우리는 이 과정을 토큰화(Tokenization) → **임베딩(Embedding)** 이라고 정의 합니다.
이렇게 변환된 숫자 벡터들은 결국 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태가 되며, 각 단어(혹은 토큰) 사이의 관계를 학습하는 데 활용이 되고 있습니다.
2) 핵심 기술: 트랜스포머(Transformer) 아키텍처
LLM의 심장은 바로 트랜스포머(Transformer) 모델 입니다. 이 구조에서 가장 중요한 개념은 **어텐션(Attention)**이라고 부르는 메커니즘인데, 간단히 말하면 “문장에서 어떤 단어가 중요한지 찾아내는 기술” 입니다.
*출처 : AISchool – ChatGPT의 원리 – 대규모 언어 모델 (LLM) 개념 정리
예를 들어 “나는 어제 밤에 고양이와 놀았다.”라는 문장이 있으면, “놀았다”라는 동사가 어떤 대상과 연결되는지(즉, “고양이”)를 이해해야 해. 어텐션 메커니즘은 이런 관계를 자동으로 찾아주고, 문맥을 더 깊이 있게 파악할 수 있도록 도와줄 수 있지요 ㅎ
2. LLM이 지식을 쌓는 과정
1) 첫 번째 단계: 사전 학습(Pre-training)
지능형 언어 모델(LLM)은 처음부터 인간처럼 지능적이지 않습니다. 수많은 학자들의 연구와 개발을 통해, LLM은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하는 사전 학습(Pre-training) 단계를 거칩니다. 이 과정에서 모델은 문법, 어휘, 문맥 등 언어의 다양한 패턴을 이해하게 됩니다. 이러한 사전 학습을 통해 LLM은 언어에 대한 기본적인 이해를 습득하며, 이후 특정 작업이나 분야에 맞게 **미세 조정(Fine-tuning)**을 통해 성능을 향상시키게 됩니다.
대량의 텍스트 데이터 수집: 인터넷에 있는 위키백과, 뉴스, 논문, 소설, 블로그 등을 수집합니다.
패턴 학습: 문장에서 단어가 어떤 순서로 등장하는지, 문법적으로 어떤 규칙이 있는지를 학습 하구요.
다음 단어 예측(NWP, Next Word Prediction): “나는 어제 밤에 ___와 놀았다.” 같은 문장에서 빈칸에 어떤 단어가 올지 맞히는 방식으로 학습이 진행됩니다.
이 과정을 거치면서 모델 내부의 수많은 **파라미터(Parameters, 가중치)**가 업데이트되며 지식이 축적이 되는 구조에요.
예제: “나는 커피를 마셨다.” 같은 문장을 보면, LLM은 과거 데이터를 참고해 “커피”와 자주 등장하는 단어(예: 마시다, 카페인, 아침)를 예측하는 식으로 학습해.
2) 두 번째 단계: 미세 조정(Fine-tuning)
사전 학습을 마친 모델은 말 그대로 “기본적인 언어 감각”을 익힌 상태가 됩니다. 하지만, 이를 좀 더 특정한 분야(예: 법률, 의학, 코딩)에 맞게 조정하는 게 바로 미세 조정(Fine-tuning) 단계 를 거쳐야 다음 단계로 나아 갈 수 있습니다.
*출처 : 모두의연구소 -LLM 모델 기반 서비스 실전 가이드
의학 챗봇이라면? → 의료 논문과 진료 기록을 추가 학습시킴
법률 AI라면? → 판례와 법 조항을 학습시킴
코딩 AI라면? → GitHub의 코드 저장소 데이터를 학습시킴
이 과정 덕분에 같은 LLM이라도 활용 분야에 따라 맞춤형 성능을 낼 수 있게 됩니다.
3) 세 번째 단계: 인간 피드백을 통한 강화 학습(RLHF)
ChatGPT 같은 모델들은 단순히 데이터를 학습하는 것에서 끝나지 않고, **RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback, 인간 피드백을 통한 강화 학습)**라는 과정도 거치게 됩니다.
쉽게 말하면 사람들이 모델의 응답을 평가하고, 더 좋은 답변을 만들도록 모델을 조정하는 과정 입니다.
AI가 답변을 생성하면, 사람 평가자가 “이 답변이 괜찮은지”를 평가함.
평가를 바탕으로 AI가 더 좋은 답변을 하도록 가중치를 조정함.
이 과정을 반복하면서 모델의 품질이 점점 개선됨.
이렇게 하면 LLM이 엉뚱한 소리를 하거나, 부정확한 정보를 제공하는 확률을 낮출 수 있는 것 입니다.
3. LLM의 한계와 미래
1) 기억력이 부족하다?
LLM은 대화를 나눌수록 이전 내용을 잊어버리는 경우가 많아. 기본적으로 긴 맥락을 유지하는 능력이 제한적이기 때문일 수도 있어요.
*출처 : 엔드플랜 Endplan AI
해결책으로 메모리 모듈을 추가하거나, RAG(Retrieval-Augmented Generation) 같은 검색 기반 기술을 접목하는 연구가 활발하게 진행 되고 있습니다.
2) 학습 데이터가 편향될 수 있다?
AI가 인터넷에서 학습하다 보면, 데이터에 담긴 **편향(Bias)**이 그대로 반영될 위험이 있어.
이를 해결하기 위해 다양한 문화, 언어, 성별, 인종을 고려한 데이터셋을 구축하려는 노력이 진행 중입니댜.
3) 업데이트가 쉽지 않다?
한 번 학습된 모델을 다시 업데이트하려면 엄청난 계산 비용이 들게 되기 때문에 최근에는 “LoRA, Adapter Layers” 같은 기법을 활용해, 기존 모델을 빠르게 업데이트하는 방법이 연구되고 있다고 합니다.
LLM이 어떻게 지식을 쌓고 발전하는지 간단하게 한마디로 정리하자면
사전 학습 → 엄청난 양의 텍스트를 읽고 패턴을 익힘
미세 조정 → 특정 분야에 맞춰 추가 학습
인간 피드백 반영 → 더 나은 답변을 생성하도록 튜닝
결론적으로, LLM은 지속적인 발전을 거듭하며 단순한 언어 생성 도구를 넘어 인간의 창의성과 협업하는 강력한 도구로 자리 잡아가고 있습니다. 지금 이 순간에도 새로운 AI 기술과 정보가 쏟아지고 있으며, 이러한 변화를 효과적으로 활용하는 것이 중요합니다. 변화의 흐름에 맞춰 AI를 이해하고 실용적으로 활용하는 방법을 익혀 나간다면, 더 많은 가능성을 열어갈 수 있을 것입니다.
여행을 떠나며 우리는 수많은 사진을 찍습니다. 그런데 이 사진들 속에는 단순한 이미지 이상의 정보가 담겨 있다는 사실, 알고 계셨나요? 바로 EXIF 데이터입니다. 이 데이터를 활용하면 우리가 방문한 장소와 시간을 추적하고, 더 나아가 주변의 멋진 관광지나 맛집까지 추천받을 수 있습니다.
* 사전 지식 요건 : flask, python, Maps JavaScript API 에서 google map 에 접근 할 수 있는 api 를 발급 해야 합니다.
EXIF 데이터란 무엇인가요?
EXIF(Exchangeable Image File Format)는 디지털 사진 파일에 포함된 메타데이터로, 촬영 날짜, 시간, 카메라 설정, GPS 위치 정보 등 다양한 정보를 담고 있습니다. 특히 GPS 정보는 사진이 촬영된 정확한 위치를 알려주어 여행 경로를 재구성하는 데 큰 도움이 됩니다.
Camara EXIF
내가 사진을 촬영했던 장소는 어디였을까?
먼저, google maps api key 를 이용하여, google map 에 위치를 띄워보는 연습부터 해볼수 있습니다!
여기선 vscode 를 사용하여 개발했습니다.
1. 필수 라이브러리 설치
pip install flask pillow
2. Flask 서버 코드 작성
app.py 파일명으로 다음 코드를 작성 합니다.
import os from flask import Flask, render_template, request, redirect, flash from PIL import Image, ExifTags
app = Flask(__name__) app.secret_key = 'your_secret_key' UPLOAD_FOLDER = 'uploads' if not os.path.exists(UPLOAD_FOLDER): os.makedirs(UPLOAD_FOLDER) app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
def get_exif_data(image): """이미지에서 EXIF 데이터를 추출하고, GPS 정보를 분리하여 반환""" exif_data = {} info = image._getexif() if info is None: return exif_data for tag, value in info.items(): decoded = ExifTags.TAGS.get(tag, tag) if decoded == "GPSInfo": gps_data = {} for t in value: sub_decoded = ExifTags.GPSTAGS.get(t, t) gps_data[sub_decoded] = value[t] exif_data[decoded] = gps_data else: exif_data[decoded] = value return exif_data
def get_lat_lon(exif_data): """EXIF 데이터에서 위도와 경도를 추출""" lat = None lon = None if "GPSInfo" in exif_data: gps_info = exif_data["GPSInfo"] if ("GPSLatitude" in gps_info and "GPSLatitudeRef" in gps_info and "GPSLongitude" in gps_info and "GPSLongitudeRef" in gps_info): lat = get_decimal_from_dms(gps_info["GPSLatitude"], gps_info["GPSLatitudeRef"]) lon = get_decimal_from_dms(gps_info["GPSLongitude"], gps_info["GPSLongitudeRef"]) return lat, lon
@app.route('/', methods=['GET', 'POST']) def index(): if request.method == 'POST': if 'photo' not in request.files: flash('파일이 없습니다') return redirect(request.url) file = request.files['photo'] if file.filename == '': flash('선택된 파일이 없습니다') return redirect(request.url) if file: filepath = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename) file.save(filepath) image = Image.open(filepath) exif_data = get_exif_data(image) lat, lon = get_lat_lon(exif_data) if lat and lon: # 추출한 좌표와 파일명을 map.html 템플릿으로 전달 return render_template('map.html', lat=lat, lon=lon, filename=file.filename) else: flash('GPS 정보가 없는 이미지입니다') return redirect(request.url) return render_template('upload.html')
인공지능(AI)과 고사양 게임을 가능하게 하는 핵심 장치 중 하나가 바로 **그래픽 카드(GPU, Graphics Processing Unit)**입니다. GPU는 단순한 이미지 처리 장치를 넘어 초당 수십조 개의 연산을 수행하는 병렬 연산의 강력한 엔진으로 발전해 왔습니다. 특히 AI 모델을 학습하고 실행할 때 **VRAM(비디오 메모리)**의 크기가 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 왜 VRAM이 AI 학습에 필수적일까요?
1. VRAM이 필요한 이유
1) 데이터와 모델의 크기
딥러닝 모델은 이미지, 텍스트 등의 대량 데이터를 처리하며, 이 데이터를 GPU에서 빠르게 연산하기 위해 VRAM에 로드합니다. 모델의 크기도 VRAM을 차지하는데, 특히 파라미터 수가 많고 층이 깊은 대형 모델일수록 더 많은 VRAM이 필요합니다. 만약 VRAM이 부족하면 학습이나 추론이 원활히 이루어지지 않습니다.
2) 배치 크기(batch size) 설정
AI 모델을 훈련할 때 한 번에 처리하는 데이터 묶음을 배치(batch)라고 합니다. 배치 크기가 클수록 학습 속도가 빨라지고 모델 성능도 향상될 가능성이 높지만, 그만큼 더 많은 VRAM이 필요합니다. VRAM 용량이 부족하면 배치 크기를 줄여야 하고, 이는 학습 속도와 성능 저하로 이어질 수 있습니다.
3) 계산 효율성
딥러닝에서는 중간 계산 결과를 저장하기 위해 VRAM이 사용됩니다. 특히 훈련 중에는 역전파(backpropagation) 계산을 위해 중간 결과값이 VRAM에 저장됩니다. VRAM이 충분해야 중간 계산 결과를 모두 저장하고 빠르게 계산을 수행할 수 있어 학습 성능이 향상됩니다.
4) 최신 AI 모델의 실행 필수 조건
최근의 AI 모델은 이미지 생성, 자연어 처리와 같은 복잡한 연산을 수행하며, 대량의 VRAM을 필요로 합니다. 예를 들어, Stable Diffusion과 같은 텍스트-이미지 변환 모델, GPT-4와 같은 자연어 처리 모델은 수많은 데이터와 모델 파라미터를 GPU에 올려야 원활하게 실행됩니다.
2. GPU의 연산 성능과 VRAM의 관계
1) GPU 연산 성능 비교
최신 GPU는 엄청난 연산 성능을 자랑합니다. 이를 게임 연산과 비교하면 GPU의 중요성을 쉽게 이해할 수 있습니다.
GPU는 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 아키텍처를 활용하여 다량의 3D 데이터를 병렬 연산합니다. 예를 들어, 게임 내 3D 모델의 좌표 변환에서 하나의 연산 명령을 수천 개의 좌표에 적용하여 효율적으로 연산합니다.
1996년: 마리오 64와 1억 번의 연산
마리오 64, 닌텐도(1996)
1996년, 세상은 닌텐도 64의 슈퍼 마리오 64를 처음 만났습니다. 입체적인 3D 공간에서 마리오가 뛰고, 구르고, 점프하며 코인을 모으던 그때, 여러분이 마리오를 조작할 때마다 초당 1억 번의 연산이 이루어지고 있었습니다.
그런데 이 수치가 감이 잘 안 오신다고요? 그럼 이렇게 생각해 보세요. 만약 사람이 초당 한 번씩 수학 문제를 푼다고 하면, 마리오 64를 부드럽게 돌리려면 1억 명의 사람이 동시에 계산을 해야 한다는 뜻입니다. 네, 그 당시엔 정말 엄청난 기술이었죠!
2011년: 마인크래프트와 1천억 번의 연산
minecraft, 마이크로소프트(2011)
시간이 흘러 2011년, 픽셀 블록으로 이루어진 마인크래프트가 등장했습니다. 그래픽이 단순해 보여도, 사실 이 게임은 어마어마한 연산을 필요로 합니다.
플레이어가 한 블록을 부수면, 주변 블록이 영향을 받고 물리 연산이 적용되며, 그림자와 빛의 반사도 계산됩니다. 한 번의 블록 제거가 연쇄적인 계산을 일으키며, 초당 1천억 번의 연산이 필요했죠.
마리오 64와 비교하면 무려 1,000배 더 많은 연산을 필요로 합니다. 이제는 1억 명이 아니라 10억 명의 사람이 동시에 계산해야 하는 수준이 된 거죠.
2020년: 사이버펑크 2077과 36조 번의 연산
사이버펑크 2077, CD PROJEKT(2020)
그리고 2020년, 가장 화려한 비주얼을 자랑하는 사이버펑크 2077이 출시됩니다. 초기 버그와 최적화 문제로 논란이 컸으나, 지속적 패치와 확장팩으로 완성도를 높여 현재는 호평받고 있습니다. 반짝이는 네온사인, 거리를 가득 채운 NPC, 차량의 광택, 빛의 반사와 그림자까지… 모든 요소가 초당 36조 번의 연산을 수행해야 비로소 완벽한 몰입감을 제공합니다.
이 숫자가 얼마나 클까요?
마리오 64 대비 36만 배
마인크래프트 대비 360배
지구상의 모든 사람이 1초에 한 번씩 계산을 해도 4,400개의 지구가 필요할 만큼 어마어마한 수치입니다. 이 정도면 거의 ‘신의 영역’이죠.
2024년: MS 플라이트 시뮬레이터 2024와 현실과 같은 하늘
Fight Simulator 2024, 마이크로소프트(2024)
올해 출시된 마이크로소프트 플라이트 시뮬레이터 2024는 단순한 게임이 아닙니다.
전 세계 모든 공항과 도시가 구현되고,
실시간 날씨 변화와 공기 흐름까지 계산하며,
비행기의 모든 기기와 엔진 작동을 현실처럼 재현합니다.
이 모든 걸 실시간으로 계산하려면 어마어마한 GPU 성능이 필요합니다. 최신 RTX 50 시리즈가 아니면 부드럽게 돌리기도 힘들 정도죠.
이처럼 게임의 발전과 함께 GPU의 연산 성능이 급격히 증가해왔으며, AI 모델 학습에서도 GPU의 고성능 연산 능력이 필수적입니다.
2) CPU vs GPU: 차이점과 역할
항목
CPU(중앙처리장치)
GPU(그래픽처리장치)
코어 개수
24개 내외
10,000개 이상
연산 속도
빠르지만 병렬 연산에 약함
대량 연산을 병렬로 처리
유연성
운영체제 실행, 다양한 프로그램 가능
단순 연산 전용
비유
점보 여객기(빠르지만 처리량 제한)
대형 화물선(속도는 느리지만 대량 처리 가능)
AI 학습과 같은 대량 연산 작업에서는 CPU보다 GPU가 더 적합하며, 특히 VRAM이 넉넉한 GPU가 필요합니다.
최근 엔비디아는 AI와 고사양 게임 분야에서의 수요를 충족하기 위해 GeForce RTX 50 시리즈를 출시했습니다. 이 시리즈는 새로운 Blackwell 아키텍처를 기반으로 하며, 이전 세대보다 향상된 성능과 효율성을 제공합니다. 그럼 GeForce RTX 50 에 대하여 간단히 알아볼까요?
4. GeForce RTX 50 시리즈의 특징
rtx 5090, nvida
RTX 50 시리즈는 GDDR7 메모리를 탑재하여 데이터 전송 속도와 대역폭을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어, RTX 5090은 32GB의 GDDR7 메모리를 장착하여 복잡한 AI 모델과 고해상도 게임을 원활하게 처리할 수 있습니다. 또한, 이 시리즈는 DLSS 4 기술을 통해 AI 기반 프레임 생성을 지원하여 그래픽 성능을 극대화합니다.
그러나 엔비디아의 GeForce RTX 50 시리즈 출시 이후, 국내 시장에서는 그래픽카드 가격이 급등하고 있습니다. 특히, RTX 5090과 RTX 5080 모델은 한정된 초기 물량으로 인해 품귀 현상을 빚으며, 출시 직후 완판되는 상황이 발생했습니다. 엔비디아는 RTX 5080의 레퍼런스(표준 모델) 출고 가격을 999달러(약 144만 원)로 책정했으나, 국내 유통 과정에서 가격이 크게 상승하여 220만 원에서 280만 원 이상에 판매되고 있습니다. 최상위 모델인 RTX 5090의 경우, 출시 첫날 360만 원대에 소량 판매되었으나, 중고 거래 사이트에서는 500만 원에서 600만 원대의 웃돈이 붙은 거래가 이루어지고 있습니다.
이러한 현상의 주요 원인 중 하나는 엔비디아가 인공지능(AI) 수요 증가에 대응하기 위해 산업용 GPU 생산에 집중하면서, 일반 소비자용 GPU 공급이 줄어든 데 있습니다. AI 기술의 발전과 함께 데이터 센터 및 연구 기관에서 고성능 GPU에 대한 수요가 폭발적으로 증가하였고, 엔비디아는 이러한 시장의 요구를 충족시키기 위해 자원을 재배치하고 있습니다.
엔비디아는 2016년 딥러닝 전용 GPU인 Tesla P100을 발표하며 AI 및 데이터 센터 시장으로의 진출을 본격화했습니다. 이후 AI 연구와 자율 주행 기술의 발전으로 GPU 수요가 급증하였고, 엔비디아는 AI와 데이터 센터 사업에서 큰 성장을 이루었습니다. 이러한 전략적 사업 확장은 엔비디아를 AI 시장의 선도 기업으로 자리매김하게 했으며, 현재 AI 반도체 산업의 밸류 체인을 주도하고 있습니다.
그러나 이러한 산업용 GPU 생산 집중은 일반 소비자용 GPU의 공급 부족으로 이어져, RTX 50 시리즈와 같은 최신 그래픽카드의 가격 상승과 품귀 현상을 초래하고 있습니다. 엔비디아는 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 노력을 기울이고 있으며, AI 시장과 소비자 시장의 균형을 맞추기 위한 전략을 지속적으로 모색하고 있습니다.
1) 향상된 VRAM 및 연산 성능
RTX 50 시리즈는 GDDR7 메모리를 탑재하여 데이터 전송 속도와 대역폭을 크게 향상시켰습니다. 예를 들어, RTX 5090은 32GB의 GDDR7 메모리를 장착하여 복잡한 AI 모델과 고해상도 게임을 원활하게 처리할 수 있습니다. 또한, 이 시리즈는 DLSS 4 기술을 통해 AI 기반 프레임 생성을 지원하여 그래픽 성능을 극대화합니다.
2) 다양한 모델 구성
RTX 50 시리즈는 다양한 사용자 요구를 충족하기 위해 여러 모델로 출시되었습니다. RTX 5070 Ti는 16GB의 GDDR7 메모리를 탑재하여 1440p 해상도에서 우수한 성능을 제공하며, RTX 5080은 16GB의 메모리로 4K 게이밍과 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 최상위 모델인 RTX 5090은 32GB의 메모리와 뛰어난 연산 능력으로 최고 수준의 성능을 자랑합니다.
엔비디아의 최신 GeForce RTX 50 시리즈 그래픽카드가 국내 시장에 출시되면서, 공식 발표된 가격과 환율을 고려한 예상 가격 간의 차이가 논란이 되고 있습니다. 아래 표는 각 모델의 미국 출시 가격과 이를 환율(1달러 = 1,452원)로 환산한 예상 가격, 그리고 엔비디아 공식 홈페이지에 공개된 국내 출고가를 비교한 것입니다.
VRAM(Video Random Access Memory)은 그래픽 카드(GPU)에 탑재된 메모리로, 영상 처리 및 그래픽 연산을 담당하는 고속 메모리입니다. 일반적으로 게임, 영상 편집, 3D 모델링 등에 사용되지만, 최근에는 인공지능(AI)과 딥러닝(deep learning) 학습에서도 핵심적인 역할을 합니다.
NVIDIA GPU 아키텍처 (*내부 구조를 시각적으로 나타낸 블록 다이어 램)
1. VRAM이란 무엇인가?
VRAM(Video Random Access Memory)은 **GPU(Graphics Processing Unit)**가 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계된 고속 메모리입니다. 그래픽 렌더링뿐만 아니라 딥러닝, AI 모델 학습, 데이터 분석 등 고성능 컴퓨팅 작업에서도 필수적인 역할을 합니다.
딥러닝에서는 GPU가 수천 개의 코어를 활용하여 병렬 연산을 수행하는데, 이때 데이터(이미지, 텐서 등)를 저장하고 빠르게 처리하기 위해 VRAM이 필요합니다. VRAM이 부족하면 학습 속도가 느려지고, 심한 경우 학습 자체가 불가능할 수도 있습니다.
import torch
print(f"사용 가능한 VRAM: {torch.cuda.memory_allocated(0)/1024**3:.2f}GB")
* PyTorch로 VRAM 사용량 확인이 가능합니다.(PyTorch 라이브러리 설치 필수)
2. VRAM의 역할: AI 학습에서 중요한 이유
2.1 데이터 로드 및 저장
딥러닝 모델을 학습하려면 대량의 데이터(이미지, 텍스트, 오디오, 비디오 등)를 빠르게 로드해야 합니다. VRAM이 크면 더 많은 데이터를 한 번에 GPU로 로드할 수 있어 학습 속도가 빨라집니다. 반면 VRAM이 부족하면 데이터를 CPU RAM에서 불러와야 하는데, 이 과정은 속도를 크게 저하시킵니다.
2.2 모델 크기와 VRAM의 관계
딥러닝 모델은 대량의 데이터를 빠르게 로드해야 합니다. VRAM이 크면 더 많은 데이터를 한 번에 GPU로 로드할 수 있어 학습 속도가 빨라지며, 부족하면 CPU RAM을 사용하게 되어 속도가 크게 저하됩니다. 딥러닝 모델이 크면 더 많은 가중치(Weights)와 활성화 값(Activations) 을 저장해야 하므로 VRAM 사용량이 증가합니다.
용도
필요 VRAM
간단한 모델 학습 (MNIST, CIFAR-10)
4~8GB
중급 모델 (ResNet, U-Net, Transformer)
12~16GB
대형 모델 (GPT-3, Stable Diffusion)
24~48GB
초대형 모델 (LLaMA, GPT-4)
48GB 이상 또는 멀티 GPU
예를 들어, Stable Diffusion을 사용해 512×512 크기의 이미지를 생성하려면 최소 4GB VRAM이 필요하며, 1024×1024 해상도에서는 12GB 이상이 필요합니다.
2.3 배치 크기(Batch Size)와 VRAM
배치 크기(Batch Size)는 한 번에 학습하는 데이터 개수를 의미합니다. 배치 크기가 크면 학습 속도가 빨라지지만, 더 많은 VRAM이 필요합니다.
배치 크기
필요 VRAM 용량
32
8GB
128
16GB
512
48GB 이상
즉, VRAM이 클수록 더 큰 배치 크기로 빠르게 학습할 수 있으며, 학습 속도 향상에 기여합니다.
3. VRAM의 양과 GPU 아키텍처
nvidia 4060 family
VRAM 용량은 GPU 아키텍처에 따라 결정됩니다. 현대적인 GDDR6X 및 GDDR6 메모리는 8Gb(1GB) 또는 16Gb(2GB) 밀도로 제공되며, 각 메모리 칩이 GPU의 메모리 컨트롤러와 연결됩니다.
RTX 4060 Ti (8GB) → 4개의 16Gb GDDR6 메모리 칩 사용
RTX 4060 Ti (16GB) → 8개의 16Gb GDDR6 메모리 칩 사용
RTX 4070 Ti (12GB) → 192비트 메모리 인터페이스 사용
즉, GPU 설계에 따라 VRAM 용량이 결정되며, 동일한 버스 폭을 가진 경우 VRAM 용량이 항상 2배로 증가하는 구조를 보입니다.
4. VRAM과 실제 AI 학습 성능
딥러닝 모델은 수많은 행렬 연산과 가중치(weight) 업데이트를 수행하며, 이를 빠르게 처리하기 위해 GPU가 활용됩니다. 하지만 VRAM이 부족하면 학습 속도가 느려지거나 학습 자체가 불가능해질 수도 있습니다.
4.1. 딥러닝 모델별 VRAM 사용량 예시
작은 모델 (ResNet-18) → VRAM 사용량이 적음
대형 모델 (GPT-4, LLaMA) → 수십 GB 이상의 VRAM 필요
4.2. 고해상도 이미지 및 자연어 처리(NLP)에서 VRAM 필요량
컴퓨터 비전: 고해상도(1024×1024) 이미지를 입력으로 사용할 경우 VRAM 요구량 증가
자연어 처리(NLP): 긴 문장을 학습할수록 더 많은 VRAM 필요
4.4 VRAM 용량이 AI 학습에 미치는 영향
충분한 VRAM이 있으면 GPU의 연산 능력을 최대한 활용할 수 있어 학습 속도가 빨라집니다. 반면 VRAM이 부족하면 일부 데이터가 시스템 RAM(DDR 메모리)으로 이동하면서 속도가 크게 저하됩니다.
컴퓨터 비전 분야에서는 고해상도 이미지를 사용해야 하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 1024×1024 해상도의 이미지를 입력으로 사용하면 낮은 해상도의 데이터보다 훨씬 많은 VRAM이 필요합니다. 또한 자연어 처리(NLP) 모델에서도 긴 시퀀스를 학습하려면 더 많은 VRAM이 요구됩니다.
VRAM이 부족한 경우 여러 개의 GPU를 연결하여 학습하는 “멀티-GPU 학습”을 활용할 수 있습니다. 그러나 VRAM이 많으면 단일 GPU에서도 효과적인 학습이 가능하여 복잡한 분산 학습 설정 없이 연구 개발이 용이해집니다.
ollama(log0)
5. AI 모델 학습을 위한 VRAM 추천 용량
VRAM은 AI 모델 학습에서 필수적인 요소로, 용량이 충분해야 대량 데이터를 빠르게 처리하고 학습 속도를 높일 수 있습니다.
최적의 VRAM 선택 가이드
작업 유형
최소 VRAM
권장 VRAM
기본적인 CNN 학습
4GB
6GB 이상
NLP 모델 (BERT, GPT 등)
8GB
12GB 이상
Stable Diffusion (이미지 생성)
8GB
16GB 이상
대형 Transformer 학습 (GPT-4 등)
16GB
24GB 이상
초대형 AI 모델 및 연구
24GB
48GB 이상
단순한 이미지 분류 모델은 적은 VRAM으로도 학습이 가능하지만, Stable Diffusion이나 GPT-4 같은 대형 모델을 학습하려면 훨씬 더 많은 VRAM이 필요합니다. 특히, 배치 크기(batch size)가 크면 한 번에 더 많은 데이터를 처리할 수 있어 더 빠른 이미지 생성이 가능합니다. 특히, LoRA 모델을 사용한다면 24GB~48GB 이상의 VRAM을 갖춘 GPU가 필요합니다.
AI 모델을 학습할 때 VRAM(비디오 메모리)은 필수적인 요소입니다. VRAM이 충분해야 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 학습 속도를 높일 수 있습니다 어떤 AI 모델을 학습할지에 따라 적절한 VRAM을 선택하는 것이 매우 중요합니다. 단순한 AI 작업이라면 8GB~12GB VRAM으로도 충분하지만, 대형 모델을 다룬다면 24GB 이상의 고사양 GPU를 고려하는 것이 좋습니다.
간단히 말해, CUDA 코어는 NVIDIA의 GPU(그래픽카드)에 내장된 연산 유닛입니다. 이것이 바로 GPU가 게임 그래픽부터 딥러닝까지 복잡한 계산을 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 이유죠.
CPU가 한 번에 몇 가지 작업을 순차적으로 처리하는 “책임감 있는 팀장”이라면, CUDA 코어는 수천 명의 “다재다능한 팀원”들입니다. 수천 개의 코어가 병렬로 작동하며, 데이터를 나눠 처리하고 연산 속도를 크게 끌어올립니다. 이 때문에 CUDA 코어는 게임, 과학 계산, 그리고 AI와 딥러닝 같은 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡았습니다.
젠슨 황의 GPU 혁신과 CUDA의 탄생
지금 우리가 쓰고 있는 AI 기술과 그래픽카드, 특히 NVIDIA GPU는 하나의 상징적인 인물로부터 시작되었습니다. 바로 NVIDIA의 창립자 젠슨 황입니다. 대만에서 태어나 미국으로 이주한 그는 어린 시절 낯선 환경에서 자랐고, 전기공학을 공부하며 컴퓨팅 기술에 대한 열정을 키웠습니다. 1993년, 그는 NVIDIA를 창립하며 혁신적인 GPU(그래픽 처리 장치)를 개발하기 시작했는데, 이 과정에서 나온 것이 바로 오늘날 우리가 잘 아는 CUDA 코어입니다.
1990년대 NVIDIA는 주로 게임 그래픽에 초점을 맞춘 GPU를 개발했습니다. 하지만 젠슨 황은 단순한 그래픽 카드에서 벗어나 GPU를 과학과 산업 전반에 걸쳐 활용할 수 있는 플랫폼으로 확장하고자 했습니다. 이를 위해 NVIDIA는 2006년 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 병렬 연산 플랫폼을 발표했습니다. CUDA는 GPU를 게임 그래픽뿐만 아니라, 과학 계산, 딥러닝, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있게 만들어준 중요한 도구입니다.
CUDA 코어는 이 플랫폼의 기반이 되는 유닛으로, 주로 대규모 병렬 연산에 사용됩니다. 특히, AI의 핵심 연산인 텐서 연산(행렬 곱셈)을 효율적으로 수행할 수 있어, 딥러닝 모델을 훈련하거나 추론하는 시간을 크게 단축시켰습니다.
CUDA 코어의 정의
CUDA 코어는 “Compute Unified Device Architecture”의 약자로, NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼입니다[1]. 이 코어들은 GPU 내에서 기본적인 처리 요소로 작동하며, 동시에 여러 작업을 처리할 수 있는 병렬 처리 능력을 가지고 있습니다[2].
CUDA 코어의 중요성
딥러닝은 방대한 양의 데이터 처리가 필요한 분야로, 단일 CPU로는 이러한 데이터를 처리하는데 한계가 있습니다. 반면, CUDA 코어를 탑재한 GPU는 데이터 병렬 처리를 통해 딥러닝 모델을 훈련시키는 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 4060, 4070, 4090 같은 최신 그래픽카드는 이러한 CUDA 코어의 수가 많아, 대규모 데이터 처리와 인공지능 개발에 적합합니다.
AI, 특히 딥러닝은 데이터를 처리하고 학습하는 데 방대한 연산 능력을 요구합니다. 과거에는 CPU만으로 이를 처리해야 했기 때문에 시간이 오래 걸렸습니다. 하지만 CUDA 코어를 탑재한 GPU가 등장하면서, 병렬 연산을 활용해 연산 속도가 비약적으로 향상되었습니다.
예를 들어, 이미지 생성 모델인 Stable Diffusion이나 ChatGPT 같은 언어 모델은 모두 CUDA 코어를 활용해 훈련됩니다. CUDA 코어는 이러한 모델에서 필요한 행렬 연산을 동시에 처리하여, 단시간에 복잡한 계산을 수행할 수 있게 합니다. 이는 AI와 딥러닝 연구의 패러다임을 완전히 바꿔놓은 기술적 혁신이었습니다.
CUDA 코어: 병렬 처리의 마법
CUDA 코어는 NVIDIA GPU의 핵심 연산 단위입니다. 간단히 말해, 그래픽카드 안에서 데이터를 나누고 동시에 여러 작업을 처리하는 ‘작업반장’ 같은 역할을 합니다. NVIDIA가 개발한 병렬 컴퓨팅 플랫폼의 기반이 되는 요소로, 복잡한 연산을 빠르게 처리하도록 설계되었습니다.
병렬 처리의 달인: 한 번에 수백에서 수천 개의 작업을 나눠 처리합니다.
빠른 데이터 접근: 높은 메모리 대역폭으로 대량 데이터를 효율적으로 다룹니다.
특화된 설계: 병렬 연산과 대규모 작업에 맞춰 최적화되어 있습니다.
이 덕분에 CUDA 코어는 그래픽 처리뿐 아니라 딥러닝과 데이터 분석 같은 복잡한 작업에서도 뛰어난 성능을 발휘합니다.
AI와 이미지 생성의 발전
딥러닝을 통한 이미지 생성 모델은 대표적으로 최근 가장 많이 사용되고 있는 Stable Diffusion이나 ChatGPT의 AI 모델 같은 사례가 있습니다. CUDA 코어는 수많은 연산을 동시에 수행해 이런 이미지 생성 모델을 지원합니다. AI를 통해 그림을 그리거나, 사람과 대화하는 등 다양한 응용 프로그램이 등장했으며, CUDA 코어는 이러한 기술이 실시간으로 작동할 수 있게 합니다.
출처 [1] NVIDIA CUDA Cores Explained: How Are They Different? – Ace Cloud https://acecloud.ai/resources/blog/nvidia-cuda-cores-explained/ [2] NVIDIA – CUDA코어를 알아보자! – 세상의 모든정보 https://itssue86.tistory.com/14 [3] What is the meaning of CUDA Core of GPU? | Ryans Computers https://www.ryans.com/glossary/cuda-core [4] What are CUDA Cores? Example and Differences with Tensor Cores https://datacrunch.io/blog/what-are-cuda-cores-example-and-differences-with-tensor-cores [5] CUDA Cores vs. Tensor Cores – Dreamgonfly’s blog https://dreamgonfly.github.io/blog/cuda-cores-vs-tensor-cores/
