GPU는 게임 산업에서 시작해 AI 혁신에 이르기까지 다양한 분야에서 중요한 역할을 하고 있다. 특히, 병렬 연산에 강점을 가진 GPU는 복잡한 연산을 처리하는 데 적합해 딥 러닝 등 AI 모델 훈련에 큰 도움이 되고 있다. 이 기술은 대규모 데이터 처리와 빠른 연산을 지원하며, AI 연구와 상용화에 중요한 기반을 제공하고 있다.

AI 컴퓨팅 기술 기업 엔비디아가 세계 최초 GPU인 엔비디아 지포스 256(NVIDIA GeForce 256)이 출시 25주년을 맞이했다고 15일 밝혔다. 지포스 256는 1999년 발표된 이래로 25년 동안 컴퓨팅 기술의 최전선에서 끊임없는 혁신을 이어왔다. 게임과 그래픽 처리 분야에서 출발한 엔비디아의 GPU는 AI, 연구, 산업 등 다양한 분야에서 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 

1999년, 최초의 GPU 지포스 256 등장

GPU(Graphics Processing Unit)라는 새로운 개념을 세상에 선보인 지포스 256은 단순한 그래픽 카드가 아닌, 하드웨어 기반의 변환과 조명(Transform and Lighting, T&L) 기능을 통해 게임 그래픽을 처리하는 방식에 혁신을 가져왔다. 당시 PC 게임의 그래픽은 주로 CPU가 처리했으나, 지포스 256은 그래픽 연산의 많은 부분을 GPU가 전담하게 만들어 CPU의 부하를 줄였다. 이로 인해 게임 그래픽은 더욱 생동감 있고 사실적으로 표현되었으며, 게이머들은 이전에 없던 몰입감을 경험할 수 있었다.

퀘이크 3 아레나(Quake III Arena)와 언리얼 토너먼트(Unreal Tournament) 같은 게임들은 지포스 256의 기술적 이점을 활용해 게이머들에게 차원이 다른 그래픽을 제공했다. 

2006년,  병렬 컴퓨팅 혁신한 쿠다 플랫폼

지포스 256의 성공 이후, 엔비디아는 단순히 게임 그래픽에서 벗어나 더욱 확장된 컴퓨팅 가능성을 모색하기 시작했다. 그 결과, 2006년 엔비디아는 쿠다(CUDA)라는 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 개발했다. 쿠다는 개발자들이 GPU의 대규모 병렬 연산 성능을 활용할 수 있도록 하는 소프트웨어 플랫폼으로, GPU를 단순히 그래픽 처리에만 사용하는 것이 아니라 과학적 계산, 시뮬레이션, AI 등의 분야에도 활용할 수 있도록 했다.

이때부터 GPU는 게임뿐만 아니라 AI와 데이터 분석, 딥러닝 같은 분야에서도 폭넓게 사용되기 시작했다. 기존의 CPU가 처리하기 힘든 대규모 데이터 연산 작업은 쿠다를 통해 GPU로 분산 처리되어 더 빠르고 효율적으로 수행될 수 있었다. 이는 AI 연구의 발전과 슈퍼컴퓨팅 기술의 토대가 되었으며, 엔비디아는 단순한 게임 기술 회사에서 혁신적인 컴퓨팅 기술의 선두주자로 자리매김했다.

2012년, 딥러닝 시대 연 알렉스넷과 엔비디아 GPU

2012년은 엔비디아 GPU의 역사에서 중요한 전환점이 되는 해였다. 이 해에 토론토 대학교의 연구원 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky)는 엔비디아 GPU를 활용해 딥러닝 모델 알렉스넷(AlexNet)을 훈련시켰다. 이 모델은 이미지넷(ImageNet) 대회에서 압도적인 성능을 보여주며, 컴퓨터 비전과 딥러닝 분야에서 한 획을 그었다.

이때부터 GPU는 딥러닝과 AI 분야의 필수적인 도구로 주목받았다. 딥 뉴럴 네트워크는 방대한 데이터와 복잡한 연산을 필요로 하는데, 엔비디아의 GPU는 이와 같은 병렬 연산 작업을 처리하는 데 적합했다. 이후 구글, 페이스북, 마이크로소프트와 같은 글로벌 기술 기업들은 AI 연구와 개발을 가속화하기 위해 엔비디아의 GPU를 적극적으로 도입했다.

2016년, AI 슈퍼 컴퓨터 시대로 도약한 엔비디아 DGX-1

2016년, 엔비디아는 AI 연구를 위해 설계된 최초의 AI 슈퍼컴퓨터, DGX-1을 발표했다. 이 시스템은 8개의 최첨단 GPU를 탑재하고 있었으며, 대규모 AI 모델 훈련을 위한 최적의 하드웨어로 자리 잡았다. 특히, 엔비디아는 DGX-1을 AI 연구소 오픈AI에 기증하며 AI 연구의 발전을 지원했다. 오픈AI는 이 슈퍼컴퓨터를 활용해 2022년에 챗GPT(ChatGPT)를 훈련시켰으며, 이 모델은 출시 후 단 몇 달 만에 전 세계적으로 1억 명 이상의 사용자에게 도달하는 성과를 거뒀다.

DGX-1의 발표와 함께, 엔비디아는 AI 연구에서 가장 중요한 하드웨어 공급자로 부상했다. 이는 단순히 게임과 그래픽 기술을 넘어 AI와 머신러닝, 자율주행, 의료 등 다양한 산업에 GPU 기술을 제공하는 새로운 시대의 출발점이었다.

2018년, 지포스 RTX로 실시간 레이 트레이싱과 AI 융합

2018년, 엔비디아는 지포스 RTX 20 시리즈를 발표하며 그래픽 기술을 향상시켰다. 지포스 RTX는 실시간 레이 트레이싱을 구현할 수 있는 RT 코어와 AI 연산을 위한 텐서 코어(Tensor Core)를 탑재하여, 사실적인 그래픽과 AI 기반 성능 향상을 제공했다. 엔비디아 DLSS(Deep Learning Super Sampling) 기술은 딥러닝을 활용해 게임의 그래픽 성능을 크게 향상시켰다.

지포스 RTX의 실시간 레이 트레이싱 기술은 게임에서 광원과 그림자, 반사 등을 영화처럼 사실적으로 표현할 수 있게 만들었다. 이 기술은 게임 그래픽의 새로운 표준이 되었으며, 엔비디아는 이를 통해 그래픽과 AI가 융합된 새로운 차원의 게임 경험을 제공하기 시작했다.

2022년, 챗GPT와 생성AI의 부상

2022년, 엔비디아 GPU는 또 다른 중요한 전환점을 맞이했다. 오픈AI의 챗GPT는 생성AI의 선두주자로 엔비디아의 GPU에서 훈련되었다. 챗GPT는 몇 달 만에 1억 명 이상의 사용자에게 도달하며, AI 기술이 대중에게 널리 확산되는 계기가 되었다.

이제 엔비디아 GPU는 AI 혁신의 중심에서 중요한 역할을 하고 있다. 생성AI는 콘텐츠 제작, 자연어 처리, 의료 진단, 자율주행 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 핵심적인 연산 능력은 여전히 엔비디아 GPU에서 제공되고 있다.

엔비디아의 혁신은 지포스 256에서 시작해 게임, 엔터테인먼트, 개인 컴퓨팅, AI가 일상 생활의 일부가 되는 데까지 이어졌으며, 대규모 산업에서도 AI를 비즈니스 핵심으로 구축하는 데 중요한 역할을 하고 있다. 지포스 256은 게임, 컴퓨팅, AI가 단순히 진화하는 것을 넘어 함께 세상을 변화시키는 미래의 토대를 마련했다.