AI Community Insights: PyTorch and Heterogeneous Computing Discussion

파이토치로 AI 개발이 번창하여 머신 러닝 에코시스템의 혁신과 협업을 촉진합니다.

### AI 가속화의 새로운 길: 파이토치와 헤테로지니어스 컴퓨팅
* 👋 안녕하세요, 모두 연구소 커뮤니티 팀의 커뮤니티 매니저 **성태**입니다.
* ✨ 오늘 저희는 리벨리온의 **김홍석 박사님**을 모시고 **AI 가속화에 대한 강연**을 진행할 예정입니다.
* 🕖 세미나는 **7시 10분에 시작**하여 박사님의 강연이 **1시간 동안 진행**되고, 이후 **20분간 Q&A 세션**이 이어집니다.
* 🏢 모두 연구소는 AI 커뮤니티 및 교육 회사로, **"share value grow together"라는 미션** 아래 연구 문화를 확산하고 있습니다.
* 📚 현재 랩 모집 중이며, 연구 모임과 관련된 다양한 지원 프로그램을 운영하고 있으며, 연말에는 **무료 컨퍼런스인 모두콘도 개최**할 예정입니다.
* 💡 김홍석 박사님은 AI 반도체용 소프트웨어를 개발하며, **파이토치와 헤테로지니어스 컴퓨팅의 시너지**에 대해 논의할 것입니다.
* 🔍 오늘 강연은 개인적인 이야기로, **AI 가속기와 개발자 에코시스템의 관계**에 대해 깊이 있는 통찰을 제공할 것입니다.
* 🤝 마지막으로, AI 가속화의 발전을 위해 **파이토치의 중요성**을 강조하며, 기술적 도전과 기회에 대해 이야기할 예정입니다.

### 머신러닝 프레임워크의 진화: 독점 솔루션에서 오픈 소스로
* 🖥 파이토치는 개발 초기부터 많은 기능에 CUDA를 활용하고 엔비디아를 중심으로 강력한 에코시스템을 구축하는 등 **엔비디아 GPU와 밀접한 관계**를 맺어왔습니다.
* 🔄 몇 년 전만 해도 파이토치는 상업용 애플리케이션보다는 주로 연구용으로 사용되는 **텐서플로와 같은 프레임워크**와 경쟁하면서 지금과 같은 영향력을 갖고 있지는 못했습니다.
* 📈 파이토치 1.0에서 2.0으로 전환하면서 **대규모 언어 모델이 등장**하고 파이토치가 **머신 러닝 프레임워크 환경을 지배**하는 것처럼 보이는 등 큰 변화가 있었습니다.
* 🌐 이러한 지배력은 특정 회사로 참여를 제한하는 폐쇄적인 플랫폼과 대조적으로 **PyTorch를 중심으로 강력한 오픈소스 커뮤니티**를 육성했습니다.
* 🔍 연사는 **CUDA와 같은 독점 기술에 대한 의존에서 오픈 소스 생태계로의 전환**을 예측하며, 이를 통해 **AMD와 인텔과 같은 다양한 참가자들이 영향력을 확보**할 수 있을 것으로 전망했습니다.
* 💡 연사는 오픈소스 개발의 영향과 그것이 기술 환경에 어떤 큰 변화를 가져왔는지를 되돌아보며, **Microsoft에서의 초기 경력에서 있었던 개인적인 일화**를 공유합니다.
* 📜 할로윈 문서와 리눅스 기반 슈퍼컴퓨터의 부상과 같은 역사적 사건은 **오픈 소스 기술이 Microsoft와 같은 지배적인 기업에 도전하는 혁신적 힘**을 보여줍니다.
* 🔗 궁극적으로 연사는 AI 분야에서도 비슷한 변화가 일어날 것이며, **PyTorch와 같은 프레임워크와 트랜스포머와 같은 프로젝트가 개방적이고 협력적인 미래**를 위한 길을 열어줄 것이라고 믿습니다.

### PyTorch의 진화와 AI 개발에 미치는 영향
* 📈 **PyTorch와 같은 오픈 소스 플랫폼의 등장**으로 다양한 사용자가 AI를 실험하고 혁신할 수 있게 되어 더욱 건강한 생태계를 조성할 수 있게 되었습니다.
* 🤖 Meta의 LLaMA 모델 출시 결정은 **오픈 소스 솔루션으로의 전환**을 반영한 것으로, 이는 **기본 모델의 상당한 발전**으로 이어질 수 있습니다.
* 🔍 PyTorch는 **지배적인 머신 러닝 프레임워크**로 자리 잡았으며 다양한 AI 애플리케이션과 기술을 지원하는 강력한 에코시스템을 구축했습니다.
* ⚙ PyTorch 2.0의 도입은 AI 개발에서 성능과 사용성을 최적화하기 위한 **그래프 모드의 중요성**을 강조하며 큰 진화를 이루었습니다.
* 💻 파이토치에서 그래프 모드로 전환하면 유연성을 제한하는 정적 그래프 정의에 중점을 두었던 이전의 텐서플로와 달리 **보다 효율적으로 실행**할 수 있습니다.
* 🔗 Triton은 최적화된 커널 개발을 촉진하고 처리 중 메모리 성능을 향상시키는 **PyTorch 2.0의 핵심 구성 요소**로 부상했습니다.
* 🌐 메타를 비롯한 여러 기관에서 CUDA의 대안을 모색하는 지속적인 노력은 **보다 개방적이고 접근성이 뛰어난 AI 개발 환경**을 만들기 위한 공동의 목표를 나타냅니다.
* 🚀 AI 기술이 발전함에 따라 **PyTorch 및 Triton과 같은 고급 도구와 프레임워크의 통합**은 머신 러닝의 미래 환경을 계속 형성할 것입니다.

### 트리톤의 진화와 AI 가속에 미치는 영향
* 🚀 CUDA와 트리톤의 성능 격차가 좁혀지고 있으며, 이는 결국 **트리톤이 AI 프로세싱에서 CUDA의 성능과 비슷하거나 더 뛰어날 수 있음**을 시사합니다.
* 🔍 최근 **AMD, 인텔, 아마존**과 같은 주요 기업에서 하드웨어 솔루션에 **트리톤을 활용하는 데 관심**이 높아지고 있습니다.
* 💡 Triton과 PyTorch 2.0의 통합으로 **AI 애플리케이션의 프로그래밍 기능과 성능 최적화**를 강화할 수 있는 기반을 마련했습니다.
* 🛠 원래 그래픽 처리용으로 설계된 GPU의 아키텍처는 **AI 워크로드에 적용하는 데 어려움**을 겪고 있으며, 이에 따라 전문가들 사이에서 그 적합성에 대한 논의가 계속되고 있습니다.
* 📈 Rebellion은 Triton의 아키텍처에 부합하고 전반적인 성능을 개선하는 **새로운 칩**을 출시할 계획으로 **확장 가능한 MPU**를 적극적으로 개발하고 있습니다.
* 📅 새로운 랩 이니셔티브는 **PyTorch와 MPU를 통합**하여 개발자가 AI 솔루션에서 협업하고 혁신할 수 있는 플랫폼을 제공하는 데 초점을 맞출 예정입니다.
* 📚 이 실습은 몇 주에 걸쳐 **파이토치에 대한 기본 이해, GPU 통합, 고급 분산 컴퓨팅 기술 등 필수 주제**를 다룹니다.
* 🤝 참가자들의 피드백을 통해 **실습의 초점을 개선**하고 관련된 모든 사람의 학습 경험을 향상시킬 수 있습니다.

### AI 에코시스템과 하드웨어 설계의 미래 살펴보기
* 🤖 오늘 토론에서는 진화하는 AI 생태계와 P 디자인에 대한 동기를 강조하며, **이 분야의 다양한 기업들이 공유하는 공통된 생각**을 반영했습니다.
* 💡 국내의 '퓨리오사 AI', '사피온' 같은 기업은 물론 **'샘바 노바라', '락히' 같은 해외 유명 기업들**도 GPU의 태생적 한계를 극복하기 위해 특화된 AI 가속기를 개발하는 데 힘을 쏟고 있습니다.
* 🛠 연사는 성능 향상을 위한 설계 최적화의 중요성을 강조하며, **컴파일러 설계에 대한 배경 지식**을 바탕으로 이 과정에서 **소프트웨어가 중요한 역할**을 한다고 말했습니다.
* 📊 연사는 오픈 AI 모델의 투명성에 대한 우려를 인정하면서, **'라마'와 같은 모델은 가중치를 제공**하지만 학습 과정은 대부분 공개되지 않아 기존 오픈 소스 프로젝트에 비해 개방성에 대한 의문이 제기된다고 지적했습니다.
* 📚 연사는 에릭 레이몬드의 저서 '대성당과 시장'을 언급하며 **개발 과정에서 커뮤니티 피드백을 반영하는 오픈소스 프로젝트**와 단순히 완제품을 출시하는 프로젝트의 차이점을 강조했습니다.
* 🔍 개방형 모델을 구성하는 요소에 대한 보다 명확한 정의를 확립하기 위해 다양한 연구팀에서 **AI 모델의 이러한 투명성 문제**를 해결하기 위한 노력을 계속하고 있습니다.
* 💰 학계를 위한 AI 리소스의 경제성에 대한 질문에 대해 연사는 **스타트업이 저비용 액세스를 제공하는 데 있어 직면하는 어려움**을 인정하면서도 이 문제를 해결하는 것이 중요하다는 점을 인정했습니다.
* ⚙ 마지막으로 하드웨어 설계의 복잡성과 머신러닝의 역동적인 역할에 대한 잠재력에 대해 논의하며, 환경이 계속 진화함에 따라 **혁신적인 접근 방식의 필요성**을 강조했습니다.

[모두팝] AI 가속화의 새로운 길: PyTorch와 NPU의 시너지

Share Value, Grow Together
누구나 함께 지식을 공유하고 성장하는 연구 문화를 전파합니다


모두의연구소

모두연 커뮤니티 팀 성태의 인사 및 세미나 참석자 소개

유익한 시간 및 인사이트 얻기를 바라는 세미나 목표 언급

리벨리온 김홍석 박사 초청 강연 소개

세미나 진행 순서 소개: 모두연 소개 후 강연, Q&A, 네트워킹 순서

세미나 시간표 상세 설명: 모두연 소개(7시 10분), 강연(1시간), Q&A(20분), 휴식 및 네트워킹(5분)

모두연(모두의 연구소) 소개 시작

AI 커뮤니티 및 교육 회사로서의 모두연 소개

경쟁 중심 교육 아닌 커뮤니티 기반 성장 및 지식 공유 강조

무료 프로그램 운영: 랩(연구 모임) 모집, 모두콘(연말 컨퍼런스)

랩 지원 내용: 강남 캠퍼스 공간, 페이퍼샵(논문 지원), 장학금, GPU 지원

모두콘(연말 컨퍼런스) 안내: 12월 15일, 양재 aT 센터, 무료

정기적인 무료 세미나 운영 안내: 강남 캠퍼스(네트워킹), 대전 캠퍼스(실습)

모두연의 비영리 단체 아닌 교육 사업 진행 중임을 강조

김홍석 박사의 자기소개 및 감사 인사

AI 반도체 및 엔비디아의 인지도 변화에 대한 언급

강연 요약: 파이토치 기반 AI 가속화의 중요성 강조

강연 주제 5가지 소개: 파이토치와 MPU 시너지, 헤테로지니어스 컴퓨팅 등

AI 가속기와 머신러닝 프레임워크의 관계

AI 가속기와 개발자 간의 머신러닝 프레임워크 매개체 역할 강조

파이토치의 연산 정의 및 하드웨어 동작과의 관계 설명

엔비디아 GPU의 서버 시장 지배력 및 CUDA의 중요성 언급

엔비디아 중심 생태계에 대한 비판적 시각 제시

CUDA 같은 폐쇄형 기술에서 오픈소스로의 전환 예측

다양한 가속기 업체의 시장 진입 및 영향력 증대 예상

강연자의 향후 계획 및 오픈소스 플랫폼의 중요성 재강조

오픈소스의 성공 사례 및 AI 생태계에의 적용 가능성

개인적 경험을 바탕으로 오픈소스의 성공 사례 소개: 리눅스, 모질라 등

리눅스 기반 슈퍼컴퓨터의 등장 및 인터넷 붐과의 연관성 언급

2000년대 주요 플랫폼의 오픈소스화 현황 소개: 도커, 쿠버네티스 등

AI 분야 오픈소스 프로젝트의 중요성 강조: 파이토치, 트랜스포머, 라마 등

파이토치의 시장 지배력 및 강력한 에코시스템 구축 단계 언급

파이토치의 AI 가속기와 개발 툴 간 매개체 역할 강조

파이토치의 역사와 텐서플로우와의 비교

파이토치 2.0의 이거 모드와 그래프 모드 비교

파이토치 2.0의 핵심 기술: 다이나모, 인덕터, 트리톤 소개

트리톤과 CUDA 비교 및 향후 전망

메타의 트리톤 개발 동기 및 CUDA 독점에 대한 우려 언급

트리톤과 CUDA 성능 비교 결과 및 향후 성능 개선 가능성 제시

트리톤의 인기 증가 및 다양한 업체의 참여 현황 소개

파이토치를 통한 CUDA 극복 전략 제시

GPU 아키텍처의 한계와 MPU 설계의 필요성 언급

하드웨어와 소프트웨어 간의 긴장 관계 및 역사적 배경 설명

리벨리온의 MPU 개발 현황 및 향후 계획 소개

파이토치 2.0과의 통합 작업 및 트리톤 활용 계획

파이토치와 MPU 연동에 관심 있는 개발자 대상 랩 운영 계획

랩 운영 방안: 파이토치 이해, MPU 연동 과제 수행, 결과 공유 및 오픈소스 업스트림

랩 운영 기간 및 주제 계획: 1기(기본 이해), 2기(분산 학습), 3기(트리톤 기반 커널 프로그래밍)

1기 랩 모집 기간 및 운영 방식 안내

사전 질문 및 현장 질문 답변 시작

사전 질문 답변: NPU 설계의 주요 동기

현장 질문 답변: 오픈소스 AI 모델의 성장 가능성

현장 질문 답변: NPU 구조적 확장에 대한 의견

현장 질문 답변: 트리톤과 MPU 지원 가능성

현장 질문 답변: 학계에서의 파이토치 및 MPU 접근성 향상 방안

현장 질문 답변: 엣지 디바이스 관련 제품군 출시 계획 및 MPU 성능 저하 가능성