기술/연구

AMD의 역습? AI 그림 생성 속도 3배 빨라졌다

댓글 0 · 저장 0 2025.04.20 00:57

기사 3줄 요약

1 AMD-스태빌리티 AI, 모델 최적화 협력
2 AMD 하드웨어 AI 이미지 생성 최대 3.3배↑
3 엔비디아 독주 속 AMD 경쟁력 입증

“AMD 하드웨어는 AI 이미지 생성에 별로다”라는 말이 있었습니다. 하지만 이제 이 주장은 틀린 말이 되었습니다. AMD가 AI 이미지 생성 기술인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion) 개발사 스태빌리티 AI(Stability AI)와 손잡고 자사 하드웨어에 최적화된 모델을 내놓았기 때문입니다. 성능이 무려 3배 이상 빨라졌습니다. 이번 협력으로 스테이블 디퓨전의 주요 모델 4가지가 AMD 하드웨어 맞춤형으로 개선되었습니다. 이 모델들은 이름 뒤에 ‘_amdgpu’라는 표시가 붙어있으며, 허깅페이스(Hugging Face)라는 AI 모델 공유 플랫폼에서 쉽게 내려받을 수 있습니다. 스태빌리티 AI가 제공하는 ‘어뮤즈 3.0(Amuse 3.0)’이라는 도구로도 체험 가능합니다.

AMD는 AI에 안 좋다고? 그거 옛날 얘기!

흔히 AI 개발이나 이미지 생성에는 엔비디아(NVIDIA)의 그래픽처리장치(GPU)가 최고라고 알려져 있습니다. 실제로 많은 AI 모델이 엔비디아 GPU 환경에서 개발되고 학습됩니다. 그래서 AMD 그래픽카드나 중앙처리장치(CPU)와 GPU가 합쳐진 APU를 쓰는 사람들은 AI 성능에서 손해를 본다는 인식이 있었습니다. 하지만 이번 최적화는 이런 편견을 깨뜨립니다. AMD와 스태빌리티 AI는 AMD 하드웨어의 성능을 최대한 끌어낼 수 있도록 스테이블 디퓨전 모델을 특별히 조정한 것입니다. 이제 “AMD로는 AI 제대로 못 돌린다”는 말은 옛말이 될 것 같습니다.

얼마나 빨라졌는데?

성능 향상은 놀라운 수준입니다. AMD의 고성능 그래픽카드인 라데온(Radeon) RX 9070 XT GPU에서 테스트한 결과, 기존 모델 대비 이미지 생성 속도가 최대 3.1배에서 3.3배까지 빨라졌습니다. 이뿐만이 아닙니다. 노트북 등에 들어가는 라이젠(Ryzen) AI MAX 395 APU에서도 성능이 최대 3배 향상되었습니다. APU는 그래픽카드처럼 강력한 성능은 아니지만, CPU와 GPU가 하나로 합쳐져 있어 노트북 같은 휴대용 기기에서 AI 기능을 더 원활하게 쓸 수 있게 해줍니다. 즉, 고성능 그래픽카드 사용자뿐 아니라 일반 노트북 사용자들도 빨라진 AI 이미지 생성을 경험할 수 있게 된 것입니다.

왜 이게 가능해진 걸까?

이런 성능 향상의 비밀에는 ONNX(Open Neural Network Exchange)라는 기술이 있습니다. ONNX는 다양한 AI 개발 도구나 하드웨어에서 AI 모델이 호환되도록 하는 일종의 ‘표준 규격’ 또는 ‘번역기’ 같은 역할을 합니다. 스태빌리티 AI와 AMD는 ONNX를 활용하여 스테이블 디퓨전 모델이 AMD 하드웨어 구조에 더 잘 맞게 작동하도록 최적화했습니다. 덕분에 복잡한 설치나 설정 변경 없이도 사용자들이 쉽게 개선된 성능을 누릴 수 있게 되었습니다.

그래서 뭐가 달라지는데?

이번 협력은 단순히 성능 개선 이상의 의미를 가집니다. 첫째, AMD 하드웨어 사용자들도 이제 최신 AI 이미지 생성 기술을 제대로 활용할 수 있게 되었습니다. 이는 AMD의 AI 생태계가 확장되는 중요한 계기가 될 것입니다. 둘째, AI 하드웨어 시장에서 엔비디아가 거의 독점하던 상황에 변화를 가져올 수 있습니다. AMD가 AI 분야에서도 강력한 경쟁자로 부상하면서, 사용자들은 더 다양한 선택지를 갖게 될 것입니다. 이는 장기적으로 기술 발전과 가격 경쟁에도 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다. 셋째, 최적화된 모델 중 스테이블 디퓨전 3.5 버전은 상업적 이용을 염두에 두고 설계되어, 기업들이 AI 이미지를 업무에 활용하는 데에도 유리합니다. 스태빌리티 AI와 AMD는 앞으로 다른 AI 모델에 대해서도 협력을 이어갈 계획이라고 합니다. AI 기술 경쟁이 치열해지는 가운데, AMD의 이런 행보는 AI 하드웨어 시장의 판도를 바꿀 수 있을지 주목됩니다.