[뉴스줌인] 딥러닝 시장 겨냥한 PNY 그래픽카드, 일반 제품과의 차이점은?

김영우 pengo@itdonga.com

[IT동아 김영우 기자] 본지 편집부에는 하루에만 수십 건을 넘는 보도자료가 온다. 대부분 새로운 제품, 혹은 서비스 출시 관련 소식이다. 편집부는 이 중에 독자들에게 도움이 될 만한 것 몇 개를 추려 기사화한다. 다만, 기업에서 보내준 보도자료 원문에는 전문 용어, 혹은 해당 기업에서만 쓰는 독자적인 용어가 다수 포함되기 마련이다. 이런 용어에 익숙하지 않은 독자를 위해 본지는 보도자료를 해설하는 기획 기사인 '뉴스줌인'을 준비했다.

출처: 한미마이크로닉스(2023.08.30)
제목: ‘최고의 성능과 장착 호환성’ 마이크로닉스, PNY 지포스 RTX 40 VERTO로 딥러닝 시장 공략

PNY 지포스 RTX 4090 베트로 / 출처=한미마이크로닉스
PNY 지포스 RTX 4090 베트로 / 출처=한미마이크로닉스

요약: PNY의 제품을 국내에 유통하고 있는 한미마이크로닉스에서 ‘PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 베르토(PNY GeForce RTX 4080ㆍ4090 VERTO)’ 그래픽카드를 통해 딥러닝 시장을 적극 공략한다고 밝혔다. 위 제품은 3 슬롯 규격의 제품이면서 두께는 제품에 따라 59.1mm~59.4mm 수준으로 얇은 편이다. 2개 이상의 그래픽카드를 장착해야 하는 환경에서 유리하다. 엔비디아 ‘에이다 러브레이스(Ada Lovelace)’ 아키텍처 기반의 새로운 스트리밍 멀티 프로세서와 4세대 인공지능(Tensor) 코어를 적용해 성능과 전력 효율성이 이전 세대 대비 최대 2배 향상된 것도 특징이다.

해설: 그래픽카드 시장에서 가장 눈에 띄는 건 일반인들을 대상으로 한 게이밍 특화 제품들이다. 하지만 그에 못지 않게 기업용 시장에서도 그래픽카드의 수요가 많은 편인데, 대표적인 것이 딥러닝(Deep Learning) 관련 분야다. 딥러닝이란 AI를 구현하기 위한 핵심 기술 중 하나로, 마치 인간의 신경망처럼 촘촘히 연결된 네트워크를 통해 컴퓨터가 데이터를 조합, 학습하는 기법이다.

이 과정에서 수많은 데이터를 병렬처리해야 하기에 높은 연산능력을 요구하게 된다. 따라서 컴퓨터에 탑재된 CPU(중앙처리장치)나 GPU(그래픽처리장치, 그래픽카드의 핵심 칩)의 성능이 중요한데, 이러한 특정 목적의 병렬처리작업에서는 CPU보다 GPU가 훨씬 높은 효율을 낸다.

때문에 딥러닝 기술을 활용하는 기업이나 연구소, 혹은 관련 기술을 학습하는 교육기관이나 학생 등이 고성능 GPU를 탑재한 그래픽카드를 필요로 하는 경우가 늘어나고 있다. 특히 딥러닝 처리에 효과적인 쿠다(CUDA) 코어를 탑재한 엔비디아의 그래픽카드가 널리 쓰인다.

엔비디아의 제품군 중에는 가정용 게이밍 시장을 겨냥한 지포스(GeForce) 시리즈 외에도 워크스테이션을 위한 쿼드로(Quadro) 시리즈 및 엔비디아 RTX(Nvidia RTX) 시리즈, 데이터센터를 위한 H 시리즈, L 시리즈, A 시리즈 등 기업/전문가용 시장을 겨냥한 모델도 많다. 이런 기업/전문가용 제품은 높은 성능 외에 장시간 구동 시의 안정성, 그리고 기업용 소프트웨어와의 호환성을 보장하는 것이 장점이지만 일반 제품에 비해 가격이 훨씬 비싸다.

그래서 중소기업이나 소규모 연구소, 공대생 등은 게이밍 그래픽카드인 지포스 시리즈를 구매해 딥러닝용으로 활용하는 사례가 많다. 그 중에서도 상위 모델인 지포스 RTX 4080이나 RTX 4090 등이 주로 쓰인다. 물론 이런 제품 역시 개당 200만원대에 이를 정도로 비싸긴 하지만 기업/전문가용 제품에 비하면 훨씬 저렴하다.

다만 이런 상위급 게이밍 그래픽카드는 일반 그래픽카드에 덩치가 큰 편이다. 기판 자체가 큰 데다 GPU나 메모리에서 발생하는 발열을 해소하기 위해 대형 쿨러(냉각장치)를 탑재하는 경우가 많기 때문이다. 그래서 일반 그래픽카드가 슬롯 1~2개 정도의 자리를 차지하는 반면, 지포스 RTX 4080이나 RTX 4090 제품 중에는 3개의 슬롯, 혹은 그 이상의 공간을 차지할 정도로 두꺼운 제품이 많다.

이는 특히 2개 이상의 그래픽카드를 하나의 컴퓨터에 탑재해서 이용하고자 할 때 문제가 된다. 컴퓨터 내부 공간의 부족으로 인해 그래픽카드를 모두 장착하지 못할 수도 있기 때문이다. 딥러닝 작업 중, 병렬처리 속도를 높이기 위해 복수의 GPU를 필요로 하는 경우도 많다.

PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 베르토 시리즈(왼쪽)와 동급 그래픽카드(오른쪽)의 두께 비교 / 출처=한미마이크로닉스
PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 베르토 시리즈(왼쪽)와 동급 그래픽카드(오른쪽)의 두께 비교 / 출처=한미마이크로닉스

이번에 한미마이크로닉스에서 국내에 출시한 PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 베트로 시리즈는 가정용 게이밍 GPU인 지포스 RTX 4080ㆍ4090를 탑재한 제품이긴 하지만 딥러닝 시장을 겨냥하고 있다. 일반적인 3 슬롯 규격 지포스 RTX 4080ㆍ4090의 두께가 61~71mm인 반면, PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 VERTO 시리즈의 두께는 59.1mm~59.4mm 수준이라 상대적으로 얇은 편이다.

그리고 지포스 RTX 4080ㆍ4090 제품군 중에는 게이머들의 눈길을 끌기 위해 RGB LED와 같은 장식을 달아 외형을 화려하게 꾸미는 경우가 많은데, PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 베트로 시리즈는 이러한 장식을 최소화한 것도 특징이다.

또한, 시중에 팔리는 지포스 그래픽카드 중 상당수가 엔비디아의 레퍼런스(표준) 규격에 비해 클럭 속도를 높여서 출고하는 이른바 ‘팩토리 오버클러킹’ 제품인데, 이와 달리 PNY 지포스 RTX 4080ㆍ4090 베트로 시리즈는 레퍼런스 규격과 거의 같은 사양을 갖췄다. 오버클러킹 제품 대비 성능 면에서의 이점은 없지만, 과도한 발열에 의한 안정성 저하 또한 덜 발생할 것으로 기대된다.

글 / IT동아 김영우 기자(pengo@itdonga.com)

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