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■결정적 순간 = 그럼 GPU가 뭐기에 엔비디아를 일약 '스타덤'에 올려놓은 걸까. 1999년 엔비디아가 탄생시킨 GPU는 하나의 프로그램 안에서 작동하는 서로 다른 작업들을 한번에, 빠른 속도로 처리하는 데 능하다.

이를 '병렬 컴퓨팅'이라고 하는데, 설립 초기 엔비디아는 게임 및 이미지 디스플레이 분야에 초점을 맞춰 병렬 컴퓨팅 기술을 개발했다. 한마디로 GPU는 엔터테인먼트용 하드웨어에 가까웠다는 얘기다.

일례로 GPU는 게임 화면을 구성하는 수백만개 픽셀의 연산 작업을 동시에 진행한다. 덕분에 우리가 보는 모니터엔 조각조각 깨진 그림 대신 해상도 높은 이미지가 담길 수 있다.

엔비디아 관계자는 "엔비디아가 세계 최초로 창안한 GPU는 병렬 컴퓨팅의 변혁을 일으키고 현대적 컴퓨터 그래픽을 재정의한 동시에 PC 게임 산업의 성장을 가져왔다"고 설명했다.

궁금한 건 그다음 단계다. 엔비디아가 게임ㆍ이미지용 그래픽카드를 넘어 AI에 쓰이는 '고성능 컴퓨팅용' GPU로 눈을 돌린 계기는 무엇일까. 엔비디아는 어떻게 2020년대 AI 혁명의 중심에 올라섰을까. 지금의 엔비디아를 만든 원동력을 한마디로 정리하면 이렇다. '자체 기술 개발을 위한 과감한 베팅과 절묘한 타이밍.'

이 이야기를 좀 더 자세하게 해보자. 2000년대 컴퓨터 공학자들은 GPU가 일반 칩에선 불가능한 방식으로 빠르게 수학 연산을 할 수 있단 사실을 발견했다. 이른바 가속 컴퓨팅(accelerated computing)의 등장이었다.

언뜻 어려워 보이지만 가속 컴퓨팅은 우리 삶과 밀접하게 연결돼 있다. 우리가 OTT에서 스트리밍권을 구매할 때 신용카드의 보안성을 유지할 수 있는 것도, 배달앱에서 메뉴를 추천받을 수 있는 것도 IT 시스템 안에서 가속 컴퓨팅이 작동하기 때문이다.

■ 시장 확장한 엔비디아

가속 컴퓨팅의 확장성에 주목한 엔비디아의 창업자 젠슨 황(Jensen Huang)은 AI 개발의 초석을 다질 결단을 내렸다. GPU가 더 효율적으로 가속 컴퓨팅을 할 수 있도록 도와주는 도구를 만들기로 한 거다.

그 결과, 엔비디아는 2006년 세계 최초로 범용 GPU(그래픽 외의 용도로 쓰이는 GPU)를 위한 C언어(컴퓨터 언어) 환경인 '쿠다(CUDA)'를 출시하고, 슈퍼컴퓨터용 그래픽카드인 '테슬라(Tesla)'를 선보였다. 엔비디아의 GPU가 그래픽용에서 고성능 컴퓨팅용으로 진화하는 순간이었다.

■ 굳히기 전략 = 쿠다와 테슬라가 출현한 지 6년이 흐른 2012년, 캐나다의 컴퓨터 과학자 알렉스 크리제브스키는 엔비디아의 GP U로 이미지를 분류하는 AI인 알렉스넷(Al exnet)의 딥 러닝을 진행했다. 알렉스넷은 엔비디아가 만든 두개의 GPU만으로 데이터 학습을 훈련했는데, 일반 칩에선 수개월 걸리는 작업이 엔비디아의 GPU론 단 며칠밖에 걸리지 않았다.

알렉스넷은 GPU가 인공신경망(Artificial Neural NetworkㆍANN) 작업을 엄청난 속도로 처리할 수 있다는 사실을 입증했다. 이를 계기로 컴퓨터 과학자들은 GPU를 그들의 연구에 적극적으로 활용하기 시작했다.  

엔비디아는 이 기회를 놓치지 않았다. AI에 더 적합한 새로운 종류의 GPU 개발에 나섰다. 아울러 연구자들이 기술을 좀 더 쉽게 구현할 수 있도록 소프트웨어를 개발하는 데 자원을 투입했다. 이로써 엔비디아는 AI 시장의 물적ㆍ기술적 인프라를 공고하게 구축할 수 있었다.

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IBM, MS, 애플, 구글, 아마존 등 당대의 획기적인 기술로 이름을 날린 업체의 이야기를 듣는건 아직까지도 흥미롭습니다.
요즘들어 엔비디아의 젠슨 황은 바보같은 페이스북이나 테슬라의 CEO들과는 별개로 무척이나 흥미로운 인물로 생각이 듭니다. 삼전이 아니라 엔비디아에 몰빵했어야 했는데...하아...