McKinsey Global의 최근 설문조사에서 나타난 것처럼 ChatGPT와 같은 대규모 언어 모델(LLM)과 같은 생성 AI는 전례 없는 성장을 경험하고 있다. 텍스트, 시각 자료에서 오디오에 이르기까지 다양한 콘텐츠를 생성하도록 설계된 이러한 모델은 의료, 교육, 엔터테인먼트 및 비즈니스 분야에 적용된다. 그러나 생성 AI의 광범위한 이점에는 상당한 재정적, 환경적 문제가 수반된다. 예를 들어 ChatGPT의 일일 비용은 $100,000이며, 이는 이러한 모델과 관련된 재정적 부담을 강조한다. 금전적인 문제 외에도 약 300톤의 CO2를 배출하는 LLM과 같은 생성 AI 모델을 훈련하면 환경에 미치는 영향이 상당하다. 교육에도 불구하고 생성 AI를 활용하면 상당한 에너지 수요가 발생한다. 예를 들어 Stable Diffusion과 같은 생성 AI 모델을 사용하여 1,000개의 이미지를 생성하면 일반 자동차로 4.1마일을 주행하는 것과 동일한 탄소 발자국이 있는 것으로 보고된다. 보고서에 따르면 생성 AI를 지원하는 데이터 센터는 전 세계 온실가스 배출량의 2~3%에 기여한다.
생성 AI 문제 해결
이러한 과제는 주로 광범위한 데이터세트에 대해 훈련된 수십억 개의 매개변수를 통합하는 매개변수 집약적인 생성 AI 아키텍처에서 비롯된다. 이 훈련 프로세스는 특히 병렬 처리에 최적화된 GPU 또는 TPU와 같은 강력한 하드웨어를 사용한다. 이 특수 하드웨어는 생성 AI 모델의 훈련 및 활용 효율성을 향상시키는 반면, 이 하드웨어를 운영하는 데 필요한 제조, 유지 관리 및 에너지 요구 사항과 관련된 상당한 비용도 발생한다.
따라서 현재 생성 AI의 경제성과 지속 가능성을 향상시키기 위한 노력이 진행되고 있다. 눈에 띄는 전략에는 이러한 모델의 광범위한 매개변수를 줄여 생성 AI의 크기를 줄이는 것이 포함된다. 그러나 이러한 접근 방식은 생성 AI 모델의 기능이나 성능에 잠재적인 영향을 미칠 수 있다는 우려를 불러일으킨다. 탐색 중인 또 다른 방법은 생성 AI에 사용되는 기존 컴퓨팅 시스템의 병목 현상을 해결하는 것이다. 연구자들은 처리와 메모리를 분리하여 상당한 통신 오버헤드를 유발하는 폰 노이만 병목 현상을 극복하기 위해 아날로그 시스템을 적극적으로 개발하고 있다.
이러한 노력 외에도 덜 탐구된 영역에는 생성 AI 모델에 사용되는 고전적인 디지털 컴퓨팅 패러다임 내의 과제가 포함된다. 여기에는 복잡한 데이터를 이진수로 표현하는 것이 포함되며, 이로 인해 대규모 생성 AI 모델을 훈련하기 위한 정밀도와 영향 계산이 제한될 수 있다. 더 중요한 것은 디지털 컴퓨팅 패러다임의 순차적 처리로 인해 병렬 처리에 병목 현상이 발생하여 훈련 시간이 길어지고 에너지 소비가 증가한다는 것이다. 이러한 과제를 해결하기 위해 양자 컴퓨팅이 강력한 패러다임으로 등장한다. 다음 섹션에서는 양자 컴퓨팅 원리와 생성 AI 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 살펴본다.
양자 컴퓨팅 이해
양자 컴퓨팅은 가장 작은 규모의 입자 동작에서 영감을 얻는 새로운 패러다임이다. 기존 컴퓨팅에서 정보는 0 또는 1의 두 가지 상태 중 하나에 존재하는 비트를 사용하여 처리된다. 그러나 양자 컴퓨터는 여러 상태에 동시에 존재할 수 있는 양자 비트 또는 큐비트를 사용한다. 이러한 현상을 중첩이라고 한다.
클래식 컴퓨터와 양자 컴퓨터의 차이점을 직관적으로 이해하려면 클래식 컴퓨터를 켜짐(1) 또는 꺼짐(0)일 수 있는 전등 스위치로 상상해 보라. 이제 다양한 위치에 동시에 존재할 수 있고 여러 상태를 나타낼 수 있는 조명 조광기 스위치로 양자 컴퓨터를 상상해 보라. 이 기능을 통해 양자 컴퓨터는 다양한 가능성을 동시에 탐색할 수 있어 특정 유형의 계산에 매우 강력해진다.
중첩 외에도 양자 컴퓨팅은 또 다른 기본 원리인 얽힘을 활용한다. 얽힘은 입자들 사이의 신비로운 연결로 생각할 수 있다. 두 큐비트가 얽히면 한 큐비트의 상태가 변경되면 두 큐비트 사이의 물리적 거리에 관계없이 다른 큐비트의 상태에도 즉시 영향을 미친다.
이러한 양자 특성(중첩 및 얽힘)을 통해 양자 컴퓨터는 복잡한 작업을 병렬로 수행할 수 있으며 특정 문제에 대해 기존 컴퓨터에 비해 상당한 이점을 제공한다.
실행 가능하고 지속 가능한 생성 AI를 위한 양자 컴퓨팅
양자 컴퓨팅은 생성 AI의 비용 및 지속 가능성 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 생성 AI 모델을 훈련하려면 수많은 매개변수를 조정하고 광범위한 데이터 세트를 처리해야 한다. 양자 컴퓨팅은 여러 매개변수 구성의 동시 탐색을 촉진하여 잠재적으로 교육을 가속화할 수 있다. 순차적 처리에서 시간 병목 현상이 발생하기 쉬운 디지털 컴퓨팅과 달리 양자 얽힘은 매개변수 조정의 병렬 처리를 허용하여 훈련을 크게 가속화한다. 또한 텐서 네트워크와 같은 양자 영감 기술은 "텐서화"를 통해 변환기와 같은 생성 모델을 압축할 수 있다. 이를 통해 비용과 탄소 배출량을 절감하고 생성 모델에 대한 접근성을 높이고 엣지 장치에 배포할 수 있으며 복잡한 모델에 이점을 줄 수 있다. 텐서화된 생성 모델은 샘플 품질을 압축할 뿐만 아니라 향상시켜 생성 AI 문제 해결에 영향을 미친다.
더욱이 신흥 분야인 양자 머신러닝은 새로운 데이터 조작 접근 방식을 제공할 수 있다. 또한 양자 컴퓨터는 대규모 가상 환경을 시뮬레이션하거나 실시간으로 고해상도 콘텐츠를 생성하는 등 복잡한 생성 AI 작업에 필요한 계산 능력을 제공할 수 있다. 따라서 양자 컴퓨팅의 통합은 생성적 AI 기능과 효율성을 향상시킬 수 있는 가능성을 가지고 있다.
생성 AI를 위한 양자 컴퓨팅의 과제
생성 AI를 위한 양자 컴퓨팅의 잠재적 이점은 유망하지만 상당한 과제를 극복해야 한다. 생성 AI와의 원활한 통합에 중요한 실용적인 양자 컴퓨터의 개발은 아직 초기 단계이다. 양자 정보의 기본인 큐비트의 안정성은 취약성으로 인해 엄청난 기술적 과제이며 안정적인 계산을 유지하기 어렵다. 정밀한 AI 교육을 위해 양자 시스템의 오류를 해결하면 복잡성이 더해진다. 연구자들이 이러한 장애물과 씨름하면서 양자 컴퓨팅을 기반으로 하는 생성 AI가 다양한 산업에 혁신적인 변화를 가져오는 미래에 대한 낙관론이 있다.
결론
생성 AI는 비용과 환경 문제를 해결하기 위해 노력한다. 소형화 및 병목 현상 해결과 같은 솔루션이 진행 중이지만 양자 컴퓨팅이 강력한 해결책으로 등장할 수 있다. 병렬성과 얽힘을 활용하는 양자 컴퓨터는 생성 AI에 대한 훈련을 가속화하고 매개변수 탐색을 최적화할 수 있는 가능성을 제공한다. 안정적인 큐비트 개발의 과제는 여전히 남아 있지만 진행 중인 양자 컴퓨팅 연구는 혁신적인 솔루션을 암시한다.
실용적인 양자 컴퓨터는 아직 초기 단계에 있지만 생성 AI 모델의 효율성을 혁신할 수 있는 잠재력은 여전히 높다. 지속적인 연구와 발전을 통해 생성 AI가 제기하는 복잡한 과제에 대한 획기적인 솔루션을 위한 길을 열 수 있다.
