[Ψ-딧세이] 삼성·SK 떨게 한 구글의 메모리 다이어트 '터보퀀트' 알고 보니 별거 아니네 작성일 03-27 41 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">터보퀀트 제어는 시작 단계일 뿐 <br>GPU가 아닌 TPU 문법 드러나 <br>링 어텐션, ‘덜 쓰는 연산’ 현실화</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ug5NWOMVo4"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b22cb4bd253997bfe420a57b66cce86240b0049021db0d47526ab3c0ab96b7b2" data-idxno="456645" data-type="photo" dmcf-pid="7a1jYIRfAf" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="HBM 적층 방식의 그래픽카드 구조 / AMD" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552814-8XPEppr/20260327144703329vont.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="ZJUw1TLxkd" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552814-8XPEppr/20260327144703329vont.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> HBM 적층 방식의 그래픽카드 구조 / AMD </figcaption> </figure> <p contents-hash="2ff8776168ca92a793ef1f928940fd95abf38550ee216e8b6fc1c37c41a4f311" dmcf-pid="zNtAGCe4gV" dmcf-ptype="general">구글이 인공지능(AI) 메모리 압축 기술 '터보퀀트(TurboQuant)'를 공개하며 모델의 메모리 사용량을 최대 6분의 1까지 줄일 수 있다고 밝히자, 삼성전자와 SK하이닉스 주가가 즉각 흔들렸다.</p> <p contents-hash="7edf735d803f4e004f108275e7c1b5a3f64dffeb79d9225f204737aadaac1555" dmcf-pid="qjFcHhd8k2" dmcf-ptype="general">메모리 수요 감소 가능성이 시장에 선반영된 결과지만, 이번 사건은 단순한 압축 기술 공개에 그치지 않는다. KV 캐시를 4비트 이하로 줄였다는 설명은 표면적인 기능 이면에 메모리를 그만큼 써야 했던 기존 연산 구조의 한계가 드러나 있다.</p> <p contents-hash="f7fc1b72c23ce54aab5c13d0f81ce32822874e264fd02e51ffde8ff7f43db46c" dmcf-pid="BA3kXlJ6c9" dmcf-ptype="general">구글은 효율 개선을 말했지만, 실제로는 메모리 의존도를 낮추는 방향으로 연산 방식을 변화시키고 있음을 시장에 노출했다. 아는 척을 하려다 판을 보여준 셈이다.</p> <p contents-hash="e62e87b180bf40f281c8c280dfc281ea617498aa7713deaea5292b30a8c2b6b2" dmcf-pid="bc0EZSiPNK" dmcf-ptype="general">GPU는 수천 개의 연산을 동시에 처리하는 구조다. 중간 계산 결과를 계속 저장해두어야 한다. 여러 요리를 동시에 하면서 재료를 주방 곳곳에 미리 꺼내놓는 것과 같다. 그래서 고속 메모리인 HBM이 필요하고, 칩과 메모리를 연결하는 인터포저가 필요하며, 패키징은 갈수록 복잡해진다.</p> <p contents-hash="c0c58813a127375252e775f1f0b74ebb602c70e383835b08b79db894a9d728fe" dmcf-pid="KkpD5vnQjb" dmcf-ptype="general"><strong>왜 GPU는 메모리를 많이 먹을까?</strong></p> <p contents-hash="140ad30784066c3206a0a5338e23a792ea997015c043187bf63ee1dd0570c32e" dmcf-pid="9EUw1TLxNB" dmcf-ptype="general">여기서 GPU의 강점이 드러난다. GPU는 단순히 많이 계산하는 게 아니라, 리오더링(reordering)을 통해 연산 순서를 계속 재배치한다. 필요한 데이터를 먼저 끌어오고, 기다리는 연산을 뒤로 미루면서 계산 흐름이 끊기지 않게 유지한다. 즉 메모리를 많이 쓰지만, 그 대신 연산 파이프라인을 최대한 비우지 않는 구조다. 범용성과 안정성이 여기서 나온다.</p> <div contents-hash="15eb206ab7e7db1bcf749c0d58da60dbb5592334fe92c41528a3a856aafa7654" dmcf-pid="2DurtyoMkq" dmcf-ptype="general"> 인공지능의 연산 구조를 들여다보면 이 메모리 의존이 왜 커질 수밖에 없는지도 드러난다. 컨텍스트 길이가 늘어날수록 어텐션 연산은 기본적으로 O(n²) 수준으로 증가하고, 여기에 KV 캐시를 유지·재사용하는 비용이 겹치며 실제 시스템은 압축과 재연산이 뒤엉킨 구조로 작동한다. 겉으로는 즉시 응답처럼 보이지만, 내부에서는 계산량이 기하급수적으로 불어나는 불안정한 균형이 유지된다. 길게 대화할수록 더 많은 메모리와 연산이 동시에 소모되는 구조다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="79fa9888f1bb0117c007be36212b33231f5307341ea490ea645f8cbbc8c839a2" data-idxno="456642" data-type="photo" dmcf-pid="Vw7mFWgRNz" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="O(n²) (제곱 시간 복잡도) = 입력 크기 n이 늘어날 때 연산량이 n의 제곱에 비례해 증가하는 구조다. 즉 데이터가 두 배가 되면 계산량은 네 배로 늘어난다. 모든 요소가 서로를 한 번씩 비교하거나 참조해야 하는 구조에서 나타나는 대표적인 복잡도다. 예를 들어 토큰이 1000개면 약 100만 번의 관계 계산이 필요하다. 입력이 조금만 길어져도 연산량과 메모리 접근이 동시에 급증하며, 지연과 비용이 빠르게 커진다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 모든 토큰 간 관계를 계산하기 때문에 기본적으로 O(n²) 복잡도를 가진다. 컨텍스트 길이가 길어질수록 KV 캐시와 메모리 사용량이 함께 증가하는 이유도 여기에 있다. / 해설=이상헌 기자" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552814-8XPEppr/20260327144704688yjct.jpg" data-org-width="1080" dmcf-mid="pJcboxtWc6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552814-8XPEppr/20260327144704688yjct.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> O(n²) (제곱 시간 복잡도) = 입력 크기 n이 늘어날 때 연산량이 n의 제곱에 비례해 증가하는 구조다. 즉 데이터가 두 배가 되면 계산량은 네 배로 늘어난다. 모든 요소가 서로를 한 번씩 비교하거나 참조해야 하는 구조에서 나타나는 대표적인 복잡도다. 예를 들어 토큰이 1000개면 약 100만 번의 관계 계산이 필요하다. 입력이 조금만 길어져도 연산량과 메모리 접근이 동시에 급증하며, 지연과 비용이 빠르게 커진다. 트랜스포머의 어텐션 메커니즘은 모든 토큰 간 관계를 계산하기 때문에 기본적으로 O(n²) 복잡도를 가진다. 컨텍스트 길이가 길어질수록 KV 캐시와 메모리 사용량이 함께 증가하는 이유도 여기에 있다. / 해설=이상헌 기자 </figcaption> </figure> <p contents-hash="d41eabd0ac06cfebab1e4fb509a98d250f52e58ccaffbb8d9eaa09f529660581" dmcf-pid="fA3kXlJ6N7" dmcf-ptype="general"><strong>HBM 용량 늘리는 경쟁을 넘어</strong><br><strong>필요 없게 만드는 설계로 이동</strong></p> <p contents-hash="9c2d6c63f86fb5a821a282167dd4f9af3f8d13d623ecc5bbe37419d451773315" dmcf-pid="4c0EZSiPou" dmcf-ptype="general">터보퀀트는 이 구조와 다른 전제에서 출발한다. KV 캐시란 AI가 문장을 생성할 때 앞서 처리한 내용을 기억해두는 임시 저장소다. 터보퀀트는 이를 4비트 이하로 압축한다. 저장해두는 내용을 줄이겠다는 뜻이다. 이는 GPU 최적화가 아니라 TPU식 사고방식이다.</p> <p contents-hash="b69c5407cf9335b659ff6be8533a3f31a44e0f6433578ea77120a27207898b10" dmcf-pid="8kpD5vnQaU" dmcf-ptype="general">비유하자면 이렇다. GPU는 도로를 넓히고 신호체계를 정교하게 만들어 교통 흐름을 최적화한다. 동시에 차량 흐름을 재배치해 정체를 최소화한다. 반면 터보퀀트는 차 크기를 줄여 좁은 도로에 더 많이 쑤셔 넣는다. 차가 작아졌다고 교통 체증이 해결되지는 않는다. 응급처치지, 구조 변경이 아니다.</p> <p contents-hash="3d96e4871e3a77960f2b5ac3c34fc51c2ef822344168603051b8c295357c5fa7" dmcf-pid="6EUw1TLxkp" dmcf-ptype="general">구글이 실제로 향하는 곳은 어디인가. 구글이 함께 도입한 링 어텐션은 접근 자체가 다르다. KV 캐시를 압축하는 것이 아니라 처음부터 덜 만든다. 여러 칩이 KV 캐시를 돌려가며 공유하기 때문에 같은 내용을 중복 저장할 필요가 없다. 쌓아놓고 줄이는 것이 아니라 애초에 덜 쌓는 구조다. 데이터 양이 아니라 데이터 생성 자체를 통제하는 방식이다.</p> <p contents-hash="976a1923faebe3c41bba19d57bf8574d4a60a2fa294fcba5e6782f4efc80612a" dmcf-pid="PDurtyoMk0" dmcf-ptype="general">구글의 TPU 칩, ASIC과 HBM의 결합은 한 걸음 더 나간다. 메모리를 연산 칩 바로 옆에 물리적으로 붙여버린다. 데이터를 이동시킬 필요 자체가 없어진다. 쌓지도, 압축하지도, 옮기지도 않는다. 단, 조건이 붙는다. 특정 연산, 특정 워크로드에서만 작동한다. 엔비디아처럼 무엇이든 받아서 돌리는 범용성은 없다. 같은 판에서 싸우지 않고 판 자체를 바꾸겠다는 선택이다.</p> <p contents-hash="af874d696db8c31dfdf4d6d8f58e2227c14dbc286aaa27ad77f697254576ad01" dmcf-pid="Qw7mFWgRc3" dmcf-ptype="general">메모리를 파는 산업은 'AI에는 메모리가 많이 필요하다'는 서사가 유지되어야 먹고산다. 링 어텐션과 ASIC은 그 서사를 흔든다. 반면 터보퀀트는 기존 구조를 유지한 채 압축만 한다. 시장의 전제를 건드리지 않는다. 그래서 시끄럽게 포장됐다. 진짜 변화는 조용히 넘어가고, 시장을 안심시키는 기술만 주목받는다.</p> <p contents-hash="60de2f73862d060ac740dc7591d5c89f55cf378e95b9466ecf975e4c01fa581f" dmcf-pid="xrzs3YaekF" dmcf-ptype="general">삼성과 SK가 간과해선 안 되는 것은 주가 등락이 아니다. 구글이 메모리를 줄였다는 사실이 아니라, 줄이지 않으면 유지할 수 없는 구조에 도달했다는 점이다. 구글의 터보퀀트 연산 방식을 전격 도입할 경우, AI 인프라의 물리적 구조 자체가 달라질 수 있다는 분석이 나온다.</p> <p contents-hash="56e22fae6d4e6f3bfb616031163300f927ab575c5dd469dfb2ac5c7e2b08ff61" dmcf-pid="ybE9aR3Ggt" dmcf-ptype="general">HBM이 전체 실리콘의 약 60%를 차지하는 기존 GPU 패키지 구조에서 메모리 사용량을 6분의 1 수준으로 낮추면, 연산 영역을 제외한 나머지 비중이 급격히 축소되며 전체 실리콘 규모가 절반 수준으로 줄어드는 효과가 발생한다. 이는 설계 변화 수준이다. 동일한 성능을 유지하는 데 필요한 메모리, 전력, 냉각 인프라가 함께 줄어들고, 확장 방식은 '메모리 증설'에서 '연산 구조 재설계'로 이동할 가능성이 커진다.</p> <p contents-hash="059074b0bdb283150d127c81f6299d748403553f58eaa98e943aea5df9ffcd91" dmcf-pid="WKD2Ne0Hg1" dmcf-ptype="general">이와 함께 구글의 선택은 약점도 드러낸다. TPU 기반 구조는 특정 워크로드에 최적화된 대신 범용성이 제한된다. GPU처럼 어떤 모델이든 받아내는 구조가 아니라, 연산 구조를 맞춰야 효율이 나오는 방식이다. KV 캐시를 극단적으로 압축하는 접근 역시 컨텍스트가 길어질수록 정보 손실과 오차 누적을 정교하게 관리해야 하는 부담을 안는다. 효율을 확보하는 대신 적용 범위와 안정성을 함께 떠안는 구조다.</p> <div contents-hash="6c53c2310c17f3db33bc30c0a282049e82a0de39aa8f12dfc3764f52e2251c8a" dmcf-pid="Y9wVjdpXA5" dmcf-ptype="general"> 결국 터보퀀트는 메모리를 제거한 기술이 아니라, 더 이상 기존 방식으로는 연산이 버틸 수 없는 한계를 드러낸 신호다. 스케일로 밀어붙이던 구조에서 벗어나 '덜 쓰는 연산'으로 이동하기 시작했다는 선언이다. 그리고 다음 단계는 이미 조용히 진행되고 있다. AI 패권 역시 데이터를 얼마나 모았느냐가 아니라, 연산 구조를 어떻게 통제하느냐로 결정된다. — LIBERTY · Σᚠ </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="665b624d31e4324519e1c6273b3e3e0b67a99998ccef0d739f3fe1741208dacc" data-idxno="456646" data-type="photo" dmcf-pid="G2rfAJUZkZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="구글의 텐서처리장치(TPU) 칩과 데이터센터 / 구글" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552814-8XPEppr/20260327144705943aiuj.jpg" data-org-width="904" dmcf-mid="UMurtyoMg8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202603/27/552814-8XPEppr/20260327144705943aiuj.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 구글의 텐서처리장치(TPU) 칩과 데이터센터 / 구글 </figcaption> </figure> <p contents-hash="8c9a769cc4e092aef45e5757c564da41c9267e1916b82612def660ddb0375d42" dmcf-pid="HVm4ciu5NX" dmcf-ptype="general"><strong>☞ 어텐션 버퍼와 터보퀀트 </strong>= 모두 인공지능의 메모리 부담을 다루는 기술이지만, 출발점과 해결 방식에서 근본적인 차이를 보인다. 어텐션 버퍼는 이미 계산한 값을 저장해 재사용함으로써 연산량을 줄이는 데 초점이 있다. 이전 토큰의 K와 V를 계속 쌓아두고 다음 연산에 활용하는 구조로, 속도를 확보하는 대신 컨텍스트가 길어질수록 메모리 사용량이 기하급수적으로 증가한다.</p> <p contents-hash="1249ddaf9501e66b1b508c1856fd6d7bb78f55dfa124a5af1f51dc4b1eab9d56" dmcf-pid="Xfs8kn71cH" dmcf-ptype="general">반면 터보퀀트는 이렇게 쌓인 데이터를 전제로 한다. KV 캐시를 4비트 이하로 압축해 메모리 사용량을 줄이는 방식으로, 저장된 정보를 유지한 채 크기만 줄인다. 연산 구조 자체를 바꾸지 않고 비용을 낮추는 접근이어서 메모리 부담을 완화하는 데는 효과적이지만 정보 손실 가능성과 근본적인 구조 한계를 그대로 안고 간다.</p> <p contents-hash="4a421c568ae27bdf8bd54de0a2a165a2fd8a53f2992cf7ef3738985a7f8a37d2" dmcf-pid="Z4O6ELztaG" dmcf-ptype="general">같은 컨텍스트 윈도 안에서는 어텐션 버퍼가 훨씬 안정적이다. 이미 계산된 값을 그대로 유지해 재사용하기 때문에 정확도와 문맥 일관성이 보장되기 때문이다. 반면 터보퀀트는 같은 정보를 더 작은 표현으로 압축하는 과정에서 미세한 오차가 누적될 수 있어, 컨텍스트가 길어질수록 표현 피델리티(fidelity)를 유지해야 하는 부담이 커진다.</p> <p contents-hash="e754fffd60b2cc701a6811f12ddc56f5ce243f1da17f5dd649cea10f6e504b9c" dmcf-pid="5pgud4HloY" dmcf-ptype="general">즉 어텐션 버퍼는 메모리를 대가로 정확도를 지키는 방식이고, 터보퀀트는 정확도를 일부 리스크로 전환해 메모리를 줄이는 방식이다. 이 때문에 터보퀀트는 기존의 GPU 중심 질서를 대체하기보다는 그 위에서 비용을 조정하는 보조적 기술에 머물 가능성이 크다. <strong>[분석] 인공지능 블랙박스의 단서 '어텐션 버퍼' 작동 구조 공개</strong></p> <p contents-hash="465bb3d6d48db8323b64c53600a8d7ce647c15917420c70dd3fb84bf62b06b3f" dmcf-pid="1Ua7J8XSgW" dmcf-ptype="general">여성경제신문 이상헌 기자<br>liberty@seoulmedia.co.kr</p> <p contents-hash="1240f702cb802ddc5a4ca7540fc51ec14471c5b8025681dfc1086302a697db83" dmcf-pid="tuNzi6Zvky" dmcf-ptype="general">*여성경제신문 기사는 기자 혹은 외부 필자가 작성 후 AI를 이용해 교정교열하고 문장을 다듬었음을 밝힙니다. 기사에 포함된 이미지 중 AI로 생성한 이미지는 사진 캡션에 밝혀두었습니다.</p> </section> </div> 관련자료 이전 선익시스템, 마이크로 OLED 증착장비 추가 수주…올레도스 투자 확대 훈풍 03-27 다음 아시아 대학소프트테니스 태국서 개막…한국, 종합 우승 도전 03-27 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
