김명신의 즐거운 하루

현재 GPU 시장은 엔비디아가 80% 이상을 점유하는 독점 구조로, 이는 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 측면에서도 CUDA(Compute Unified Device Architecture)라는 독자적인 병렬 컴퓨팅 플랫폼을 통해 강화되고 있습니다. 이러한 의존성을 극복하기 위해 다양한 대안들이 등장하고 있으며, 주요 기업들과 신생 스타트업들이 서로 다른 접근 방식으로 CUDA의 대안을 제시하고 있습니다. 특히 AMD의 ROCm과 Intel의 oneAPI가 가장 대표적인 대안으로 부상하고 있으며, 이들은 오픈소스 기반의 접근 방식으로 엔비디아의 독점적 생태계에 도전하고 있습니다. 그러나 CUDA의 강력한 소프트웨어 생태계와 엔비디아의 장기적인 투자로 인해 대안들은 아직 시장에서 제한적인 성공을 거두고 있는 상황입니다.
CUDA 의존성의 배경과 문제점
엔비디아의 CUDA는 GPU에서 수행하는 병렬 처리 알고리즘을 표준 프로그래밍 언어를 사용해 구현할 수 있게 해주는 소프트웨어 플랫폼입니다. 엔비디아는 CUDA 프로젝트에 약 100억 달러(약 13조 3천억 원) 이상을 투자했으며, 이를 통해 강력한 소프트웨어 생태계를 구축했습니다1. CUDA의 문제점은 엔비디아 GPU에서만 작동하도록 설계되어 있어, 개발자들이 다른 제조사의 하드웨어로 전환하기 어렵다는 점입니다. 이러한 벤더 종속(vendor lock-in) 현상은 시장 경쟁을 제한하고 혁신을 저해할 수 있다는 우려가 제기되고 있습니다3.
특히 인공지능(AI) 개발이 급속도로 확산되면서 고성능 병렬 컴퓨팅의 수요가 폭발적으로 증가했고, 이는 CUDA의 시장 지배력을 더욱 강화했습니다. CPU 시장에서는 인텔과 AMD의 경쟁이 지속되고 있지만, GPU 시장은 CUDA 프레임워크의 종속 효과로 인해 엔비디아의 장기 독점 구도가 유지되고 있습니다1. 이러한 상황에서 하드웨어 플랫폼 간 코드 이식성을 제공하고 개발자에게 더 많은 선택권을 부여하기 위한 대안들이 등장하게 되었습니다.
AMD ROCm: 오픈소스 기반의 강력한 도전자
AMD의 ROCm(Radeon Open Compute Platform)은 CUDA의 가장 직접적인 경쟁자로, 오픈소스 기반의 접근 방식을 취하고 있습니다. ROCm은 최근 6.2 버전 출시를 통해 상당한 발전을 이루었으며, 특히 PyTorch와의 네이티브 통합, 향상된 성능 최적화, 그리고 새로운 개발자 도구의 도입은 ROCm을 CUDA의 실질적인 대안으로 만들고 있습니다3.
AMD의 최신 가속기인 MI300X와 MI325X는 성능과 전력 효율성 측면에서 엔비디아 제품들과 견줄 만한 수준에 도달했습니다. 특히 MI300X는 대규모 언어 모델(LLM) 학습에서 뛰어난 성능을 보여주며 AI 업계의 주목을 받고 있습니다3. ROCm의 가장 큰 강점은 모듈식 아키텍처와 개방형 생태계로, 이는 개발자들에게 더 큰 유연성과 커스터마이즈 가능성을 제공합니다. 이러한 특성은 특히 특수한 AI 워크로드를 다루는 기업들에게 매력적인 옵션이 되고 있습니다.
그러나 ROCm이 CUDA에 비해 여전히 직면하고 있는 과제는 소프트웨어 생태계의 성숙도와 개발자 커뮤니티의 규모입니다. AMD는 개발자 도구의 개선, 라이브러리 지원 확대, 그리고 커뮤니티 육성을 통해 이러한 격차를 줄이기 위해 노력하고 있으며, 오픈소스 커뮤니티와의 협력은 ROCm의 발전을 가속화하는 핵심 동력이 되고 있습니다3.
Intel oneAPI: 이기종 컴퓨팅을 위한 통합 솔루션
Intel의 oneAPI는 CPU, GPU, FPGA 및 기타 가속기를 아우르는 이기종 컴퓨팅을 위한 통합 프로그래밍 모델입니다24. oneAPI는 Khronos Group의 SYCL을 기반으로 하며, 이는 개발자들이 표준 C++를 사용하여 다양한 하드웨어 아키텍처에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 해주는 오픈소스, 로열티 프리, 크로스 플랫폼 추상화 계층입니다2.
oneAPI의 주요 장점으로는 벤더 중립성, 개방형 표준 기반, 그리고 통합 도구 환경을 들 수 있습니다4. 특히 이 플랫폼은 하나의 코드 베이스로 다양한 하드웨어에서 실행할 수 있어, 특정 벤더에 대한 의존성을 줄일 수 있습니다. oneAPI는 AI, 데이터 분석, 고성능 컴퓨팅을 위한 라이브러리를 포함하고 있어, CPU와 GPU를 원활하게 통합해야 하는 워크플로우나 다양한 하드웨어 환경을 관리해야 하는 기업에게 이상적인 선택지가 될 수 있습니다4.
Intel이 oneAPI를 통해 달성하고자 하는 목표는 개발자들에게 여러 가속기 아키텍처에서 공통된 개발 경험을 제공함으로써, 다양한 아키텍처와 다양한 벤더의 컴퓨팅을 보편화하는 것입니다2. 이는 컴퓨팅 집약적인 코드베이스를 한 하드웨어 플랫폼에서 다른 플랫폼으로 옮길 때 발생하는 어려움과 비용을 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
모듈러(Modular)의 도전: 신생 스타트업의 CUDA 대안
모듈러는 엔비디아의 CUDA에 대항하는 새로운 대안을 개발하는 미국의 스타트업입니다. 애플에서 iOS용 앱 개발에 사용하는 프로그래밍 언어 ‘스위프트’ 프로젝트를 주도한 크리스 라트너와 구글 클라우드의 ML 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 개발을 주도한 팀 데이비스가 공동 창업자로 참여하고 있어 업계의 주목을 받고 있습니다1.
모듈러는 6억 달러(약 8,000억 원) 가치 평가로 투자 유치를 위한 협상을 진행 중이며, 제너럴 카탈리스트를 포함한 투자자들과 시리즈 A 펀딩을 협의하고 있는 것으로 알려졌습니다1. 이 회사는 창립한 지 2년도 안 됐으며, 주력 제품을 출시한 지는 불과 3개월밖에 되지 않았지만, 2022년 시드 펀딩에서는 3,000만 달러(약 400억 원)를 투자받은 것으로 보고되었습니다1.
모듈러의 목표는 엔비디아 GPU 칩 및 CUDA 소프트웨어에 대한 대안을 제공함으로써, AI 칩 선택에 더 많은 유연성을 제공하고 엔비디아에 대한 의존성을 줄이는 것입니다1. 모듈러가 개발 중인 소프트웨어는 엔비디아 칩만 지원하는 CUDA와 달리, AI 개발자가 AMD, 인텔, 구글 등 다른 회사에서 설계한 칩에서도 AI 모델을 쉽게 훈련하고 실행할 수 있게 해줄 계획입니다1.
이 소프트웨어는 구성 가능한 모듈식 구성 요소를 사용해 파이토치 및 텐서플로우와 같은 주요 AI 프레임워크의 프런트엔드를 통합해 작동하며, 개발자는 맞춤형 하드웨어를 사용해 AI 시스템을 훈련하고 서버나 에지 장치에 배포할 수 있을 것으로 예상됩니다1.
기타 CUDA 대안들
CUDA와 경쟁하는 다른 대안들로는 Vulkan Compute, OpenCL, Microsoft DirectML 등이 있습니다4. 또한 Apple의 Metal도 macOS와 iOS에서 고성능 그래픽 및 컴퓨팅 작업을 최적화하기 위한 대안으로 언급되고 있습니다5. OpenCL은 2008년 애플이 주도하고 Khronos Group과 함께 개발한 표준으로, 다양한 가속기에서 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하지만, 복잡성이 높다는 단점이 있습니다25.
이러한 다양한 대안들은 각각의 특성과 장단점을 가지고 있으며, 특정 사용 사례나 산업에 최적화되어 있습니다. 그러나 이들 중 어느 것도 아직 CUDA의 지배적인 위치에 실질적인 위협을 가하지 못하고 있는 상황입니다.
시장에서의 성공과 도전
현재까지 CUDA 대안들의 시장 성공은 제한적입니다. 엔비디아는 여전히 GPU 시장의 80% 이상을 차지하고 있으며, CUDA 생태계의 강력한 네트워크 효과로 인해 이러한 지배력이 쉽게 약화되지 않고 있습니다13.
AMD의 ROCm은 가장 진전된 대안으로, 특히 대규모 언어 모델 학습 분야에서 성과를 보이고 있습니다. AMD의 최신 가속기들이 성능과 전력 효율성 면에서 엔비디아의 제품들과 견줄 만한 수준에 도달했다는 점은 고무적이지만, 소프트웨어 생태계의 성숙도 측면에서는 여전히 격차가 있습니다3.
Intel의 oneAPI는 이기종 컴퓨팅 환경에서 코드 이식성을 제공하는 데 중점을 두고 있으며, 특히 복잡한 인프라 환경을 가진 기업들에게 매력적인 옵션이 되고 있습니다4. 그러나 Intel의 GPU 성능이 아직 엔비디아나 AMD에 비해 뒤처진다는 점은 oneAPI의 시장 침투를 제한하는 요소입니다.
모듈러와 같은 신생 스타트업의 도전은 아직 초기 단계에 있으며, 그 성공 여부를 평가하기에는 이른 감이 있습니다. 그러나 이들의 접근 방식이 업계 전문가들로부터 관심을 받고 있다는 점은 긍정적인 신호로 볼 수 있습니다1.
CUDA의 대안들이 시장에서 더 큰 성공을 거두기 위해서는 여러 과제를 극복해야 합니다. 가장 중요한 것은 개발자 생태계의 확장과 주요 AI 프레임워크와의 원활한 통합입니다. 또한 하드웨어 성능의 지속적인 향상, 개발자 도구의 개선, 그리고 커뮤니티 지원 강화도 필수적입니다. 클라우드 제공업체들과의 협력, 프레임워크 개발사들과의 제휴 등을 통한 생태계 확장도 중요한 성공 요소가 될 것입니다3.
결론
NVIDIA의 CUDA 의존성을 극복하기 위한 대안들 중 AMD의 ROCm과 Intel의 oneAPI가 가장 대표적이며 성숙한 솔루션으로 볼 수 있습니다. ROCm은 오픈소스 기반의 접근 방식과 최신 하드웨어와의 시너지를 통해, oneAPI는 이기종 컴퓨팅 환경에서의 코드 이식성에 중점을 두면서 각각 CUDA에 대한 의미 있는 대안을 제시하고 있습니다.
그러나 이러한 대안들이 시장에서 거둔 성공은 아직 제한적입니다. 엔비디아의 강력한 하드웨어 성능, 100억 달러 이상이 투자된 CUDA 생태계, 그리고 대규모 개발자 커뮤니티는 경쟁자들이 쉽게 극복하기 어려운 장벽으로 작용하고 있습니다1. 또한 대부분의 AI 프레임워크와 라이브러리가 CUDA를 우선적으로 지원하는 현실도 대안들의 채택을 저해하는 요소입니다.
그럼에도 불구하고, AI 산업의 급속한 성장과 다양화되는 워크로드는 CUDA 대안에 대한 수요를 증가시키고 있습니다. 특히 비용 효율성, 유연성, 그리고 벤더 종속 감소에 대한 요구가 커지면서, ROCm, oneAPI, 그리고 모듈러와 같은 대안들은 장기적으로 더 많은 시장 점유율을 확보할 가능성이 있습니다. 이러한 경쟁은 궁극적으로 AI 생태계의 건전한 발전과 혁신을 촉진할 것으로 기대됩니다.
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Perplexity로부터의 답변: https://www.perplexity.ai/search/nvidiayi-cuda-dependancyreul-g-TEbqFC4nQxuYE73OKp11yA?utm_source=copy_output

NVIDIA CUDA 의존성 극복을 위한 대안과 시장 현황

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