다양한 AI 모델이 하드웨어 플랫폼 넘나들며 일관되게 작동, AI 소프트웨어 개발 가속화 기대
[디지털경제뉴스 박시현 기자] 인텔, ARM, 엔비디아는 AI 학습과 추론에 적용되는 하드웨어 사양의 통합에 합의했다고 밝혔다.
3사는 기업간 교환 가능 포맷 제공을 목적으로 8비트 부동소수점(FP8) 사양 및 E5M2와 E4M3 논문을 공동으로 작성했다고 인텔은 전했다.
이러한 기업 간 사양 합의를 통해 다양한 AI 모델이 하드웨어 플랫폼을 넘나들며 일관되게 작동하고 성능을 발휘하고, AI 소프트웨어 개발을 가속화할 수 있을 것으로 기대를 모으고 있다.
FP8은 하드웨어와 소프트웨어 간의 균형을 기반으로 기존 IEEE 754 부동소수점 형식으로부터의 편차를 최소화해 기존에 적용 부분을 활용하고 신규 채택을 가속화하고 개발자 생산성을 향상한다.
ARM, 엔비디아, 인텔의 해당 포맷 제안의 원칙은 IEEE 표준화에 기반한 규약, 개념, 알고리즘을 활용하는 것이다. 이번 포맷 제안은 현재의 산업 규약을 고수하면서 미래의 AI 혁신을 위한 가장 큰 자유도를 부여한다.
AI에 대한 컴퓨팅 요구 사항은 기하급수적으로 증가하고 있다. AI를 발전시키는 데 필요한 컴퓨팅 처리량을 달성하기 위해서는 하드웨어와 소프트웨어에 걸쳐 새로운 혁신이 필요하다. 그 연구 분야 중 하나는 메모리 및 계산 효율성 개선을 위한 딥 러닝에 대한 수치 정밀 요구 사항을 줄이는 것이다.
인텔은 하바나 가우디 딥 러닝 가속기를 포함한 CPU, GPU, 기타 AI 가속기에 대한 AI 제품 로드맵에서 해당 사양을 지원할 계획이다.
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