인간의 역사는 곧 계산의 역사다.
나는 소설가요, 바이오코드 개발자요, 우리말사전편찬자이지만, 한 마디로 줄이면 <계산하는 사람>일 뿐이다. 붓다도 평생 계산하고, 아인쉬타인도, 뉴턴도 계산하며 살다 죽었다.
2023년부터 엔비디아의 GPU가 뜨면서 미국 시총 1위까지 잠시 오르기도 했다.
하지만 엔비디아의 GPU는 어디까지나 하드웨어다. 계산기일 뿐이다. 더 또렷이 비유하자면 주판이나 장사군들의 노끈이나 막대기다.
따라서 주판이나 노끈이나 막대기는 그저 도구일 뿐 그것을 사용하는 사람은 여전히 상인들이요, 현대 과학자 기술자 들이다. 무엇을 계산할 것인가, 그리고 중요한 계산의 값에 그만한 가치가 매겨지는 것이지 주판으로 계산했느냐, 손가락으로 했느냐, 암산으로 했느냐는 중요하지 않다.
이 개구리에게도 아름다운 눈이 있다. 하지만 같은 눈이라도 생명체마다 그 기능이 다르다. 주판과 컴퓨터처럼 같은 계산기라도 주판은 컴퓨터에 비교할 수조차 없다.
개구리는 흑백으로 세상을 보지만 인간은 무려 1만 7000가지 색깔을 구분한다. 심지어 1Km 밖에 켜진 촛불의 1/1000의 빛도 느낄 수 있다.
하지만 개구리는 그늘이 져서 더 어두워지면 누군가 자신을 먹으려는 것으로 계산하여 그 순간 펄쩍 뛴다.
빛의 양으로 모든 걸 계산하는 것이다. 제 몸에 그늘이 드리워지면 적이 가까이 다가온 것으로 판단, 자신을 삼킬지 모른다고 계산하여 펄쩍 뛰어 달아난다. 하지만 뱀이 다가오면, 그것도 그늘이 지지 않는 빛의 반대 쪽으로 다가오면 그늘이 지지 않아서 위기를 느끼지 못하고 눈 뜬 채 잡아먹힌다.
더 심각한 건, 파리를 먹이로 삼지만 움직이는 파리만 먹고 움직이지 않는 파리는 먹지 못한다. 움직이는 것만 먹이로 계산하는 것이다. 잡은 파리를 아무리 많이 주어도 개구리는 굶어죽는다.
인간이 단세포로부터 출발한 생명의 경쟁에서 가장 높은 곳에 오른 것은 계산을 잘해왔기 때문이다. 지금도 자연계의 생명체들은 저마다 다른 계산법으로 자신의 생존술을 계산하지만, 자주 어리석은 결정을 한다. 멸종되거나 위기종인 생명체들은 계산에서 실패했기 때문에 그렇게 된 것이다.
따라서 계산은 과거에도 해왔지만, 앞으로도 계속 이어지는 생존술이다. 계산에 실패하면 전쟁에서 지고, 사업에 실패하고, 연애에서 눈물을 흘린다.
지금 주식 시장에서 엔비디아가 아무리 뜨고 있어도 그 한계는 분명하다. 챗GPT가 열어제친 AI 기술이 더 중요하지 GPU가 더 중요한 건 아니다. GPU는 누구나 만들 수 있고, 더 좋은 GPU도 얼마든지 나올 수 있다. 그런 의미에서 계산의 역사를 둘러보는 것도 큰 참고가 될 것이다. 계산으로 먹고 살아온 대기업 IBM은 이미 왓슨 같은 AI를 보유 중이고, 메타나 아마존이나 MS도 계속 연구 중이다.
* 참고 / 이 글에는 IBM이 20세기 계산에서 늘 앞장서온 이야기가 실려 있다
바이오클락연구소 | 지혜를 가지면 반드시 기회가 온다 - IBM이 3번 증명하였다 - Daum 카페
중국 고대국가인 상나라에서는 수를 10까지 헤아렸다. 그게 갑을병정 무기 경신임계다. 그래서 그 날의 천간이 곧 자기 자신이라고 믿었다. 음력으로 한 달이 29.5일이니 손가락 열 개를 한번 펴면 상순, 두 번 펴면 중순, 세 번 펴면 하순으로 한 달이 찬다. 달 주기가 딱 30일로 떨어지는 게 아니다보니 주기와 패턴이 없어 무작정 되풀이되었다.
인도에서는 수가 발달해 계산을 더 넓고 많이 하기 위해 0을 발명하고, 숫자를 간편하게 표기하는 1 2 3 4라는 아라비아숫자를 발명했다(인도 발명이지만 유럽인들이 아랍으로부터 이 숫자를 들여다 쓰다 보니). 그러고도 인간의 두뇌로 상상할 수 없는 큰 수를 잇따라 만들어냈다.
중국에선 계산을 위해 주판을 발명하고, 누군 매듭을 쓰고, 누군 막대기로 X를 그리고, 누군 正으로 갯수를 표기했다.
계산 경쟁이 본격적으로 벌어지기 시작한 것은 반도체 이후다. 그 전에 천공카드기로 전쟁에 필요한 계산을 했지만 2차대전부터 그 수요가 늘어 천공카드로는 계산하기 어렵게 되었다. 그래서 컴퓨터가 나왔다.
진공관으로 계산하니 컴퓨터가 너무 커 이 문제를 해결하기 위해 트랜지스터가 등장하고, 이후 계산 능력은 해마다 늘어났다.
이 표처럼 계산의 용량은 해마다 늘어났다.
메모리 반도체의 용량은 1970년대 1Kbit(킬로비트) D램을 시작으로, 대략 10년에 약 1,000배(210)씩 늘어낫다.
1980년은 Mega bit(메가비트)의 시대, 1990~2000년대는 Mega bit에서 Giga bit(기가비트) 시대였다.
그런 중에 2000년 초에 NAND가 나왔다. 초기에는 용량이 1Gbit 미만의 128Mbit(Mega: 220), 256Mbit 정도였다. 그러나 10년 후에는 용량이 약 1,000배 증가한 64Gbit(Giga: 230), 128Gbit가 되었다.
2020년 초인 최근에는 Gbit의 약 1,000배인 Tera(240) bit가 나왔다.
그런 중에 AI 개념이 나와 IBM의 왓슨, 애플의 시리, kt의 지니 등이 선을 보이지만 왓슨만 살아남고 나머지는 흐지부지되었다. kt의 지니나 애플의 시리는 하품이 나올 정도로 허섭하다.
하지만 게임용 그래픽 카드를 생산하던 황인훈(젠슨황)은, 게임이라는 게 본디 텍스트도, 사진도 아닌 동영상이라 메모리를 엄청나게 먹는다. 게임 소프트웨어를 돌리려면 늘 고사양 컴퓨터를 써야 하는데, 바로 계산의 양이 많기 때문이다. 처음 인터넷 게임이 나오고, 여기저기 pc방이 생길 때까지만 해도 사람들은 그래픽 카드를 만드는 회사인 엔비디아가 오늘날처럼 커질 줄 상상조차 하지 못했다.
하지만 0310 젠슨황은 어떤 게임s/w이라도 팽팽 돌릴 수 있는 그래피카드를 시장 수요에 맞게 딱딱 내놓았다. 그런만큼 삼성전자가 만드는 D램이든 낸드든 가장 잘 활용할 줄 아는 사람이었다.
처음에는 그래픽 카드가 게임에만 쓰이는 건 줄 알았지만, 계산 수요가 점점 늘어나는 AI 시장에서 마침내 그래픽 카드 전용 GPU를 눈여겨보기 시작했다.
역시나 GPU는 AI 시장에 가장 적합한 메모리가 되어 2023년 세계 최고의 반도체 회사로 우뚝 서버렸다.
그러니까 엔비디아의 GPU가 AI에 쓰이기 전과 후가 완전히 달라진 것이다.
물론 계산의 역사는 GPU에서 끝나지 않는다.
이를 테면 인류의 집단지성은 전세계 도서관 정보를 다 담아 이걸 순식간에 계산할 정도의 기술을 바랄 것이다. 그렇다면 GPU가 수없이 필요한데, 그때 가서는 GPU 성능의 천 배, 만 배의 계산 능력이 요구될 것이다.
그도 그럴 것이 태양계의 공전궤도나 우리 은하의 모든 별이 운행하는 계산을 하려면 상상할 수 없는 메모리가 필요하다.
심지어 아무리 GPU라고 해도 인간의 뇌 시스템인 1000억 개의 신경세포와 해마 10만 개가 2만 개씩 시냅스로 연결되는 초고성능 계산 능력은 갖지 못하고 있다.
계산 시장은 널려 있고, 우리는 더 많은 계산을 해야만 한다.
다만 일부 인류만이 계산을 하고, 동물은 낮은 수준의 계산만 한다. 사람 중에서도 인두겁을 쓰고는 있지만 오직 욕망만 계산하는 동물성 인류도 꽤 많다. 그러거나 말거나다.
바이오클락은 계산하는 도구다. 인류가 계산에 매달려온 역사를 살펴보면 지금도 계산 중이다.
박테리아 <리보솜>에서 시작된 생명의 계산 역사는 인류로 수렴되었다.
< 바이오클락연구소 | 내 안의 혁명가 열두 분 이야기 - Daum 카페 >에 보면 리보솜에서 인류까지 계산의 능력을 높이기 위해 얼마나 애를 썼는지 잘 나온다.
우리는 지금도 계산해야 하고, 앞으로도 계산해야 한다.
우리 바이오코드는 더 좋은 계산, 더 빠르고 바른 계산을 위해 <브레인리퍼블릭(brain republic)> 즉 뇌망(腦網)을 연구 중이다.
여기로 가면 뇌망에 대한 글을 읽을 수 있다. 브레인 리퍼블릭 Brain Republic : 네이버 카페 (naver.com)
누가 더 올바른 계산을 하는가, 누가 더 빨리 계산하는가 경쟁에서 더 뛰어난 사람들이 앞으로도 계속 나올 것이다.