'딥시크 쇼크'가 우리에게 준 교훈? 고비용 GPU 없어도, '이게' 중요!
최근 중국 AI 기업 딥시크(DeepSeek)가 고성능 엔비디아 GPU를 공급받을 수 없는 규제 환경 속에서도 대규모 언어 모델을 훈련해, 업계 표준에 근접하는 성능을 달성했다는 소식이 많은 이들에게 신선한 충격을 주었습니다.
딥시크는 2,048대의 H800 GPU 클러스터를 사용해 2,360억 파라미터 모델을 학습하며, Llama 2 70B에 필적하는 성능을 시연했습니다.
H800은 엔비디아가 중국 수출 규제에 대응해 일부 기능과 성능을 제한해 출시한 모델로, 대략 A100 GPU의 70~80% 수준의 성능을 제공하며 최신 NVLink와 메모리 대역폭 등이 제한됩니다.
이런 하드웨어적 제약을 철저한 최적화로 극복하며 성능을 끌어올린 ‘딥시크 쇼크’는, 단순히 “하드웨어 스펙 경쟁”에만 의존하지 않는 또 다른 길을 보여주고 있습니다.
자원이 아닌 최적화로 푸는 문제
딥시크의 사례에서 가장 인상적인 부분은, 최신 GPU 자원을 확보하기 어려운 환경에서도 모델 학습과 추론의 효율성을 극한까지 끌어올렸다는 점입니다.
주요 전략은 다음과 같습니다.
클러스터 최적화
GPU 간 통신 지연과 자원 할당의 병목을 최소화하기 위해, 네트워크 토폴로지와 작업 스케줄링을 재설계했습니다.Mixed Precision Training
FP16, BF16과 같은 저정밀도 연산을 적극 활용해 메모리 사용량을 절반 이하로 줄이면서 연산 효율을 높였습니다.파이프라인 병렬화 및 데이터 병렬화의 조합
모델을 작은 파티션으로 쪼개 여러 노드에 분산하고, 데이터도 대규모로 병렬 처리하는 방식을 함께 적용해 처리량을 극대화했습니다.체계적인 체크포인트 관리
학습 중간에 반복되는 불필요한 데이터 복사를 줄이고, 체크포인트 재시작을 최적화해 다운타임을 최소화했습니다.
이러한 전략들은 단일 GPU 성능에 기대지 않고, 분산 인프라 자체의 효율성을 높이는 방향으로 초점이 맞춰져 있습니다.
AI 인프라의 패러다임 전환
딥시크의 사례는 단순히 중국 정부의 GPU 수급 제한을 “버티기”로 넘긴 것이 아니라, 오히려 제약을 계기로 더 높은 수준의 최적화 역량을 확보했다는 점이 중요합니다.
결과적으로:
더 낮은 전력 소모
더 저렴한 하드웨어 비용
더 나은 활용률과 운영 유연성
이라는 세 가지 성과를 동시에 달성했습니다.
이러한 접근법은 AI 연구·산업 모두에게 중요한 시사점을 줍니다.
앞으로의 경쟁은 무조건 큰 GPU가 많은 쪽이 이기는 게임이 아니라, 같은 자원으로 얼마나 효율적으로 학습을 돌릴 수 있느냐에 달려 있습니다.
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우리에게 주는 인프라 전략의 교훈
많은 기업과 기관이 대규모 모델 학습에 뛰어들고 있지만, 고성능 GPU 클러스터는 여전히 비용·수급 측면에서 큰 허들을 의미합니다.
딥시크의 사례는 다음과 같은 질문을 다시 던지게 합니다.
우리는 GPU를 정말로 ‘풀 파워’로 쓰고 있는가?
하드웨어 성능보다 소프트웨어·시스템 최적화에 더 투자할 여지는 없는가?
전력과 냉각, 네트워크 병목까지 포함한 전체 인프라 효율성을 점검하고 있는가?
이 질문은 단순히 AI 스타트업뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 인프라를 다루는 모든 기업에 해당됩니다.
특히 최근 데이터센터 전력소모와 냉각 비용이 치솟는 상황에서, 같은 하드웨어로 더 많은 일을 하고, 더 안정적으로 운영하는 것이 새로운 경쟁력이 되고 있습니다.
매니코어소프트는 자체 개발 중인 액체냉각 서버와 인프라 최적화 솔루션을 통해, 기업들이 더 적은 자원으로 더 높은 성능을 경험할 수 있도록 지원하고 있습니다.
또한 이러한 혁신은 고가의 엔터프라이즈 GPU뿐 아니라, 더 보급형이거나 성능이 제한된 GPU 자원까지 최대한 활용할 수 있는 기반이 되어야 합니다. 매니코어소프트의 액체냉각 솔루션과 통합 관리 기술은 다양한 GPU 등급의 효율을 극대화하고, 전력과 발열 문제를 근본적으로 완화함으로써, 기업들이 보유한 자원을 한계까지 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.
GPU의 성능 한계와 자원의 제약은 분명 현실적인 벽이지만, 이번 딥시크 사례처럼 최적화와 시스템 설계의 혁신으로 돌파구를 찾을 수 있습니다.
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