AI 모델 성능 Archives

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

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

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

cyberpunk2077 — 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

FightSimulator2024 — 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 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

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.

모델	미국 출시 가격(USD)	환율 적용 예상 가격(KRW)	국내 출고가(KRW)	가격 차이율(%)
RTX 5090	$1,999	약 2,900,000원	3,699,000원	약 27.4%
RTX 5080	$999	약 1,450,000원	1,899,000원	약 30.8%
RTX 5070 Ti	$749	약 1,080,000원	1,399,000원	약 29.5%
RTX 5070	$549	약 790,000원	1,009,000원	약 27.7%

참고: 환율은 2025년 1월 7일 기준 1달러 = 1,452원으로 계산되었습니다.

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

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.

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.

본 블로그 글을 통하여 적절한 GPU 를 선택하는데 도움이 되시길 바랍니다.

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태그 보관물: AI 모델 성능

AI 학습을 위한 VRAM의 중요성과 RTX 5090의 최신 동향