AI 서버 GPU 구조를 보면 일반 PC에서는 상상하기 어려울 만큼 많은 GPU가 한 서버 안에 들어갑니다. 생성형 AI와 대규모 언어 모델을 학습하려면 계산을 동시에 처리하는 능력이 중요해지고, 이때 여러 GPU가 함께 움직이는 구조(병렬 처리, parallel processing)가 핵심 역할을 합니다. 이 글에서는 AI 모델이 어떤 방식으로 계산을 나누고 합치는지, GPU 개수가 왜 성능과 직결되는지, 그리고 HBM 메모리와 연결 대역폭이 GPU 수요를 어떻게 끌어올리는지 구체적으로 알아보겠습니다.
대규모 AI 모델은 ‘한 사람이 할 수 없는 일’을 나눠서 하는 방식이다
CPU가 순차적으로 계산을 처리하는 구조라면, GPU는 수천 개의 연산을 동시에 처리하는 데 강합니다. AI 모델 학습은 작은 계산을 무수히 반복해야 하기 때문에 GPU의 병렬 처리 능력이 핵심이 됩니다. 하지만 문제는 모델의 크기입니다.
예를 들어 챗GPT 같은 대규모 언어 모델은 단어를 예측하기 위해 수백억 개의 숫자(파라미터)를 사용합니다. 이 연산은 마치 ‘수십 억 개의 스위치를 동시에 켜고 끄는 작업’과 비슷합니다. 이런 양을 GPU 한 장이 감당하기 어렵기 때문에 여러 장을 연결해 계산을 나눠 맡기는 방식이 필요합니다. 즉, AI 서버에 GPU가 수십 장 필요한 이유는 계산량 자체가 인간의 상상을 넘어서는 수준이기 때문입니다.
이미지 생성 모델의 경우도 비슷합니다. 한 장의 이미지를 만들기 위해 수천~수만 번의 연산을 반복하는데, GPU가 많을수록 학습 속도가 안정적으로 유지됩니다. 그래서 AI 서버는 자연스럽게 다중 GPU 구성으로 설계됩니다.
HBM은 ‘책을 빠르게 넘길 수 있는 도서관’과 같다
GPU가 수십 장 필요한 또 다른 이유는 메모리 때문입니다. AI 모델은 단순히 계산만 하는 것이 아니라, 모델 전체를 메모리에 올린 상태에서 학습해야 합니다. 이때 GPU에 붙는 HBM은 일반 메모리보다 훨씬 빠르게 데이터를 불러올 수 있습니다.
이 상황을 비유하자면 이렇습니다. CPU가 사용하는 DDR 메모리가 ‘책을 한 장씩 넘기는 방식’이라면, HBM은 ‘여러 장을 한 번에 펼쳐보는 방식’과 비슷합니다. 같은 책을 읽더라도 어떤 방식을 쓰느냐에 따라 속도가 완전히 달라집니다. 대규모 모델은 책 한 권이 아니라 서가 전체에 해당하기 때문에 빠른 접근 속도가 절대적으로 필요합니다.
예를 들어 파라미터가 70억 개만 되어도 필요한 메모리가 수십 GB 단위입니다. 최신 AI 모델은 1000억 단위를 넘어가는 경우도 많기 때문에 GPU 여러 장을 붙여 HBM을 확장하는 방식이 필수입니다. 그래서 ‘GPU 개수가 많다 = 메모리 용량도 그만큼 확보된다’는 구조가 만들어집니다.
AI 연산은 ‘나눠서 계산하고 다시 합치는 과정’이다
AI 서버는 단순히 GPU 여러 장을 꽂아두는 구조가 아닙니다. 여러 GPU가 서로 데이터를 전달하고 결과를 합치는 과정이 반복되기 때문에 연결망 역할도 매우 중요합니다. 이 과정을 NVLink 같은 초고속 연결 기술이 담당합니다.
이 구조를 쉽게 말하면 ‘모둠 과제’와 비슷합니다. 한 명이 전체를 맡는 것보다 10명이 나눠서 만드는 것이 빠르지만, 중간에 의견이 제대로 전달되지 않으면 오히려 더 오래 걸립니다. AI 서버도 똑같습니다.
GPU가 많아질수록 다음과 같은 기술적 문제가 함께 생깁니다.
- 서로 주고받아야 하는 데이터 양 증가
- 연결 대역폭 부족 시 병목 발생
- 결과를 합치는 과정에서 지연 증가
- 전력과 발열 문제가 기하급수적으로 커짐
이 때문에 AI 서버는 GPU 개수보다 ‘서로 얼마나 잘 협력할 수 있는 구조냐’가 더 중요해집니다. 그래서 AI 서버는 일반 PC와 완전히 다른 방식으로 설계되고, 가격 역시 자동차와 비슷한 수준까지 올라가는 경우도 드물지 않습니다.
정리 – GPU가 수십 장 필요한 이유는 결국 모델의 배경에 있다
결론적으로 AI 서버에 GPU가 수십 장 필요한 이유는 연산량이 많아서가 아니라, ‘모델 자체가 크고 복잡한 구조’이기 때문입니다. 대규모 모델은 연산을 나눠 처리해야 하고, 이를 빠르게 지원할 수 있는 HBM 메모리가 필요하며, 여러 GPU가 협력할 수 있는 고속 연결망도 필수입니다. 이런 요소가 모두 맞물리면서 AI 서버는 자연스럽게 다중 GPU 중심의 구조로 만들어지고 있습니다.
생성형 AI가 더 성장할수록 모델 크기는 더 커질 가능성이 높기 때문에, GPU 수요는 앞으로도 지금보다 늘어날 것으로 보입니다. 결국 ‘GPU가 수십 장 필요한 이유’는 AI 기술의 방향과 함께 만들어진 필연적인 흐름이라고 볼 수 있습니다.