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엔비디아, GPU 효율 높이는 스타트업 잇달아 인수

엔비디아가 인공지능(AI) 모델을 개발하거나 실행하는 비용을 낮추기 위해 관련 스타트업을 잇달아 인수했다는 소식이다. GPU 생태계 강화 수단을 추가, AI 지배력을 유지하는 데 도움이 될 수 있다는 분석이다.디 인포메이션은 24일(현지시간) 엔비디아가 이스라엘 AI 스타트업 런콜론ai(Run:ai) 및 데시(Deci)와 두건의 인수 계약을 체결했다고 보도했다.이에 따르면 150여명의 직원을 보유한 런콜론ai는 엔비디아로부터 7억달러(약 9700억원)에 인수됐다. 이에 앞서 이 회사는 인사이트 파트너스 및 타이거 글로벌 매니지먼트를

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엔비디아가 인공지능(AI) 모델을 개발하거나 실행하는 비용을 낮추기 위해 관련 스타트업을 잇달아 인수했다는 소식이다. GPU 생태계 강화 수단을 추가, AI 지배력을 유지하는 데 도움이 될 수 있다는 분석이다.

디 인포메이션은 24일(현지시간) 엔비디아가 이스라엘 AI 스타트업 런콜론ai(Run:ai) 및 데시(Deci)와 두건의 인수 계약을 체결했다고 보도했다.

이에 따르면 150여명의 직원을 보유한 런콜론ai는 엔비디아로부터 7억달러(약 9700억원)에 인수됐다. 이에 앞서 이 회사는 인사이트 파트너스 및 타이거 글로벌 매니지먼트를 포함한 투자자로부터 1억1800만달러(약 1600억원)의 자금을 조달한 바 있다.

반면 데시의 인수 가격은 알려지지 않았다. 데시는 인사이트 파트너스 및 스퀘어 패그 캐피털과 같은 투자자로부터 5500만달러(약 760억원)를 모금했으며, 약 100명의 직원을 보유하고 있다.

두 스타트업은 모두 생성 AI 모델 개발이나 실행 비용을 낮추는 것을 목표로 하고 있다. AI 모델을 구동하는 GPU 칩에 대한 수요를 유지하려는 엔비디아의 노력과도 부합한다.

우선 런콜론ai는 개발자가 여러 AI 워크로드를 순차적이 아닌 병렬로 실행할 수 있도록 만들어, AI 칩을 효율적으로 만든다. 이는 결과적으로 필요한 GPU의 수를 줄이는 데 도움이 된다.

GPU나 다른 AI 가속기에서 실행되는 AI 워크로드에 맞춰 필요한 컴퓨팅 용량을 자동으로 할당, GPU 자원을 효과적으로 공유할 수 있도록 지원하는 쿠버네티스 기반 컨테이너 플랫폼을 개발한다.

특히 GPU 클러스터 리소스를 여러 AI 워크로드에 공유하기 위해 AI '가상화 인프라'를 구축한다는 것이 특징이다. 이를 활용하면 컴퓨팅에 가상 계층을 구축, 적은 리소스를 쓰면서 빠르게 GPU에서 AI 모델을 학습할 수 있다.

데시는 AI 칩에서 더 저렴하게 실행될 수 있도록 AI 모델을 압축하고, 엔비디아의 쿠다(Cuda) 소프트웨어로 개발된 AI 앱을 강화한다.

엔비디아가 지난해 인수한 또 다른 스타트업인 옴니ML(OmniML)의 접근 방식과 유사하다. 정확도를 잃지 않으면서 신경망의 크기를 줄이는 압축 기술을 사용해 AI 모델을 최적화하는 식이다.

이를 통해 엔비디아는 쿠다 소프트웨어와 함께 데시와 옴니ML의 기술을 제공, 개발자가 AI 기반 앱을 더 저렴하게 구축할 수 있도록 지원한다는 계획이다.