인텔은 반도체 시장에서 삼성과 1위 자리를 다투는 기업으로 CPU 부분에서 누구도 넘볼 수 없는 강력한 경쟁력을 지니고 있습니다. 하지만 CPU 시장에서 인텔의 압도적 경쟁력은 지난 몇 년간 성능을 크게 키운 경쟁자에 의해 흔들리고 있습니다. 최신 Zen 아키텍처 기반의 라이젠 CPU를 들고나온 AMD는 TSMC와 손잡고 인텔보다 더 빨리 7nm 공정 CPU를 내놓으면서 데스크톱, 노트북, 서버 등 모든 시장에서 인텔을 압박하고 있습니다. 물론 아직도 인텔의 점유율은 상당히 높고 매출이나 영업이익 등 모든 외형 지표는 양호하지만, 인텔 혼자 독점하던 시장에서 경쟁자의 점유율이 빠르게 올라가면서 내부적으로는 심기가 불편할 수밖에 없는 상황입니다. 하지만 당장 인텔은 7nm 공정은 고사하고 10nm 공정 최신 제품도 빠르게 출시하지 못하는 상황입니다. 이런 상황에서 AMD는 7nm 공정 기반의 라이젠 모바일 4000 시리즈(르누아르)를 출시해 경쟁자를 더 압박하고 있습니다. 하지만 인텔도 도전자를 물리칠 새로운 카드를 내놓을 예정입니다. 바로 '타이거 레이크'(Tiger Lake)로 알려진 차세대 10nm CPU입니다. 타이거 레이크는 2019년에 그 존재가 로드맵에서 확인되었으며 2020년 초 CES에서 실물이 처음 공개됐습니다. 타이거 레이크는 서니 코브(Sunny Cove) 아키텍처를 개량한 윌로우 코브(Willow Cove) 아키텍처 CPU와 10nm++ 기반 최신 미세 공정이 적용되어 전 세대인 아이스 레이크(Ice Lake)보다 두 자릿수 높은 성능을 보여줄 예정입니다. 여기에 딥 러닝 부스트(Deep Learning Boost) 기능까지 추가되어 x86 모바일 CPU에서도 AI 가속 기능을 제공합니다. 하지만 가장 중요한 변화는 CPU보다 내장 그래픽입니다. 인텔의 CPU 내장 그래픽 성능은 항상 경쟁자인 AMD의 내장 그래픽에 미치지 못했습니다. AMD가 라데온 GPU를 개발하고 있어 그래픽 부분에서는 성능이 항상 앞섰던 것입니다. 결국 고민 끝에 인텔은 라데온 개발팀의 핵심 인력인 라자 코두리를 스카우트했습니다. 타이거 레이크에는 그 결과물인 Xe 그래픽 아키텍처가 탑재됩니다. 이런 인연 때문에 Xe를 탑재한 타이거 레이크와 최신 라데온 그래픽을 탑재한 라데온 4000 시리즈의 대결에 관심이 쏠리고 있습니다. 타이거 레이크에 탑재된 Xe 내장 그래픽의 성능은 아직 공개되지 않았지만, 최근 컴퓨터 하드웨어 커뮤니티에서는 타이거 레이크의 벤치마크 결과라고 주장하는 데이터들이 올라오고 있습니다. 이에 따르면 타이거 레이크가 라데온 4800U보다 그래픽 성능이 다소 앞서는 것으로 보이나 아직 진위 여부는 확인하기 힘든 상태입니다. 타이거 레이크에서 또 다른 흥미로운 관전 포인트는 새로운 인터페이스의 도입입니다. 인텔은 올해 초 타이거 레이크가 초고속 인터페이스인 썬더볼트 4를 지원한다고 발표했습니다. 썬더볼트는 USB 4.0과 통합될 예정이고 PCIe 규격과 연동되기 때문에 PCIe 4.0 지원도 모두 동시에 이뤄질 것이라는 소식이 들리고 있습니다. LPDDR5 같은 더 고성능의 모바일 메모리를 사용한다는 루머도 있습니다. 인텔은 타이거 레이크의 출시 일자를 2020년 중반으로 잡고 있습니다. 따라서 가까운 시일 내로 그 모습을 드러낼 것으로 예상됩니다. 다만 소비자가 직접 구매하는 CPU가 아니라 노트북 제조사에 제공되는 제품이기 때문에 소비자들은 11세대 코어 프로세서라는 명칭으로 올해 하반기 노트북 시장에서 볼 수 있을 것입니다. 과연 이름처럼 인텔이 키운 호랑이가 될 수 있을지 결과가 주목됩니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

코로나19로 인한 경제 위기 우려가 커진 상황에서도 거대 IT 기업들은 상대적으로 선방하고 있습니다. 이미 발표된 2020년 1분기 실적을 보면 대형 IT 기업들의 실적은 오히려 이전보다 더 좋아졌습니다. 이런 대형 IT 기업 가운데 미국의 그래픽 프로세서(GPU) 제조 회사인 엔비디아가 있습니다. 엔비디아는 지난 분기에 전년 동기 대비 39% 상승한 30억 8000만 달러의 매출과 116% 상승한 10억 2800만 달러의 영업 이익을 올렸습니다. 엔비디아의 시가총액은 2200억 달러로 엑슨모빌 같은 거대 기업을 뛰어넘었습니다. 초기엔 게임용 그래픽 카드 벤처 기업으로 시작해 이제는 GPU 업계 1위 기업일 뿐 아니라 인공지능 하드웨어 시장을 주도하는 위치까지 오른 엔비디아를 대표하는 인물이 창업자이자 CEO이고 회장인 젠슨 황(黃仁勳·사진)입니다. 스티브 잡스 없이 애플을 말하기 어렵고 빌 게이츠 없이 마이크로소프트를 이야기하기 어렵듯이 젠슨 황을 빼고는 엔비디아를 이해하기 어렵습니다. 젠슨 황은 1963년 대만에서 태어난 후 청소년기에 미국으로 이주해 미국에서 대학과 대학원을 다녔습니다. 이후 LSI Logic 및 AMD에서 일하다 1993년에 30세의 나이로 엔비디아를 세웠습니다. 창립 초기 엔비디아는 은행 잔고가 4만 달러에 불과한 작은 벤처 기업이었지만, 벤처캐피탈에서 자금을 지원받아 그래픽 프로세서 개발 및 생산을 할 수 있었습니다. 초기에 나온 제품들은 반응이 좋지 않았지만, 리바 TNT(Riva TNT) 시리즈 이후 게임용 그래픽 카드 시장에서 인지도를 높이기 시작했으며 2000년에 출시한 지포스 2를 통해 그래픽 카드 시장의 강자로 자리잡을 수 있었습니다. 그런데 여기서 젠슨 황의 첫 번째 외도가 시작됩니다. 3D 게임의 그래픽 데이터 처리에 특화된 GPU만으로는 앞으로 성장에 한계가 있다고 생각한 엔비디아는 지포스 256을 개발한 후 전문가용 그래픽 카드 시장에 도전합니다. 엔비디아의 워크스테이션 그래픽 카드인 쿼드로(Quadro)는 사실 게임용 그래픽 카드인 지포스와 동일한 GPU를 사용했지만, 드라이버와 펌웨어를 그래픽 작업에 최적화시킨 제품이었습니다. 하나의 GPU로 두 개의 제품군을 만든 이유는 두 시장의 가격이 크게 달랐기 때문입니다. 전문가용 그래픽 카드는 비싼 대신 수요가 적었으며 게임용 그래픽 카드는 상대적으로 저렴한 대신 수요가 많았습니다. 그런데 게임용 그래픽 카드 성능이 높아져 전문 작업에 필요한 기능을 제공할 수 있게 되자 이를 기반으로 고가의 전문가용 그래픽 카드로 판매한 것입니다. 물론 엔비디아는 소비자가 저렴한 지포스를 고가의 쿼드로로 개조하지 못하게 막아놨습니다. 이 판단은 적중해서 수백만 원을 호가하는 쿼드로는 전문가용 그래픽 카드 시장에서 표준 장비가 됐습니다. 그런데 젠슨 황의 외도(?)는 여기서 끝나지 않았습니다. 그는 GPU의 병렬 연산 구조가 고성능 컴퓨팅(HPC, High performance computing)에도 적용될 수 있다고 생각했습니다. 그래서 2007년 지포스 8800 시리즈를 위한 G80 GPU에 CUDA라는 새로운 기능을 추가해 GPU를 그래픽 연산 만이 아니라 다른 용도로 사용할 수 있게 만들었습니다. CUDA를 통한 병렬 연산 기능에 특화된 제품군은 테슬라(Tesla)로 명명되었습니다. 테슬라는 초기에는 기능이 제한적이어서 널리 사용되지 않았으나 불과 몇 년 만에 고성능 컴퓨팅 시장을 주도하는 제품으로 성장했습니다. 2010년 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터로 등극한 중국의 텐허 1A(Tianhe-1A)에는 테슬라 M2050 7,168개가 탑재되었으며 현재 가장 빠른 컴퓨터인 미국의 서밋(Summit) 역시 엔비디아의 테슬라 V100 GPU 27,648개가 탑재되어 있습니다. 이렇게 상대적으로 저렴한 게이밍 GPU를 기반으로 값비싼 슈퍼컴퓨터 및 데이터 센터용 GPU를 개발해 판매한 덕분에 엔비디아의 매출과 영업 이익은 매년 상승 곡선을 그렸습니다. 하지만 엔비디아가 지금처럼 기업가치가 급격히 증가한 결정적인 이유는 바로 인공지능 덕분입니다. 인공지능 연산에서 병렬 연산에 최적화된 GPU가 CPU보다 더 나은 결과를 보여줬기 때문에 엔비디아의 GPU는 인공지능 하드웨어 시장에서 표준으로 자리잡게 됩니다. 하지만 젠슨 황은 단순히 기존의 GPU를 인공지능 하드웨어로 사용하는 것만으로는 시장을 주도할 수 없다고 생각하고 GPU에 인공지능 관련 연산 유닛과 기능을 대폭 추가했습니다. 그렇게 나온 볼타와 튜링 아키텍처 기반 GPU들은 예상대로 인공지능 가속기 시장을 주도했습니다. 그리고 올해 5월에는 인공지능 연산 기능을 대폭 강화한 A100 GPU를 들고 나와 엔비디아가 앞으로 인공지능과 데이터 센터 시장에 집중할 것임을 보여줬습니다. 최근 70억 달러의 거금을 들여 고성능 네트워크 솔루션 기업인 멜라녹스 테크놀로지스 (Mellanox Technologies)를 인수한 것 역시 앞으로는 게임 시장보다 데이터 센터 및 AI 시장에 더 집중하겠다는 의지를 보여준 것입니다. 물론 엔비디아가 게이밍 GPU 시장을 포기하지는 않을 것입니다. 아직도 매출에서 가장 큰 부분을 차지하고 있을 뿐 아니라 시장 점유율도 독보적으로 높기 때문입니다. 하지만 소비자가 게임을 위해 지불하는 돈은 어느 정도 정해져 있습니다. 게이밍 GPU 시장이 앞으로 빠른 성장을 보일 것으로 기대하기는 어렵습니다. 하지만 인공지능을 위해 GPU를 도입하는 기업은 빠른 속도로 늘어나고 있으며 이들은 값비싼 GPU에도 기꺼이 비용을 지불하고 있습니다. 올해 1분기 실적을 봐도 매출 및 영업이익 증가를 주도한 것은 전년 동기에 비해 80%나 매출이 증가한 데이터센터 부분이었습니다. 멀지 않아 매출에서 차지하는 비중도 게임 부분을 넘어설 것으로 보입니다. 올해 GTC 컨퍼런스에서 젠슨 황은 게임이나 그래픽 대신 인공지능, 데이터 센터, 자율주행, 소프트웨어에 대해서 이야기했습니다. 여기에 미래가 있기 때문입니다. 항상 새로운 먹거리를 찾아내고 새로 뛰어든 분야에서 시장을 주도하는 기업이 된다는 것은 어려운 일이지만, 엔비디아는 벌써 몇 차례 그렇게 해왔고 지금도 그렇게 하기 위해 노력하고 있습니다. 엔지니어 출신이면서도 사업 감각을 지닌 기업인인 젠슨 황의 성공이 어디까지 이어질지 궁금합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

엔비디아가 코로나19로 인해 사상 최초로 온라인으로 진행된 GTC 2020 컨퍼런스에서 차세대 아키텍처인 암페어(Ampere)와 이를 적용한 고성능 GPU인 A100을 공개했습니다. A100의 첫인상은 한마디로 ‘거대하다’입니다. 12nm 공정에서 더 미세한 7nm 공정으로 이전하면 트랜지스터 집적도가 증가하는 게 당연하지만, 전 세대의 2.5배가 넘는 542억 개는 예상을 뛰어넘는 수준입니다. GPU 다이 크기는 826㎟인데 이전 세대인 볼타(Volta) GV100이 815㎟ 크기의 다이에 211억 개의 트랜지스터를 집적한 것과 비교하면 정말 빽빽하게 트랜지스터를 담아 넣은 셈입니다. 하지만 이렇게 늘어난 크기에도 불구하고 A100의 배정밀도 연산 능력은 9.7 TFLOPs로 GV100의 7.8 TFLOPs과 비교해 큰 차이가 없습니다. 그 이유는 시대의 요구에 따라 고성능 컴퓨팅보다 인공지능에 관련 연산 유닛을 대거 집어넣었기 때문입니다. 사실 엔비디아는 2017년에 나온 볼타 GV100부터 GPU에 인공지능 기술을 대거 도입해 이 시장에서 승승장구했습니다. 암페어 A100은 아예 올인했다고 해도 좋을 정도로 인공 신경망 관련 신기술에 집중했습니다. 암페어 A100은 인공지능과 관련된 특수 연산인 텐서 연산을 가속하기 위해 3세대 텐서 코어를 탑재했습니다. 3세대 텐서 코어는 TensorFloat-32 (TF32) 텐서 연산 유닛을 새로 탑재해 FP32 데이터 연산과 입출력 속도를 10배 정도 끌어올렸습니다. 기존의 볼타에서도 지원했던 FP16 연산 속도도 2.5배 빨라졌습니다. 이것만으로도 인공지능 관련 연산 속도를 크게 높일 수 있지만, 엔비디아는 희소성 가속(Sparsity Acceleration)이라는 신기술을 도입해 인공 신경망 연산 속도를 다시 두 배 높였습니다. 따라서 실제 체감 속도는 최대 20배 빨라졌습니다. 엔비디아가 공개한 벤치마크 결과에 의하면 암페어 A100은 일반적으로 많이 사용되는 고성능 컴퓨팅 (HPC) 연산에서는 볼타 대비 1.5-2.1배 정도 빠르며 인공지능 연산은 방식에 따라 3-7배 정도 더 빠릅니다.(그래프 참조) 고성능 컴퓨팅 분야에서도 더 빨라지긴 했지만, 인공지능 관련 기능을 대폭 강화해 AI에 대한 요구가 많아지는 데이터 센터 및 기업 시장을 정조준한 것으로 풀이될 수 있습니다.암페어 아키텍처의 또 다른 장점은 인공지능 연산에서도 학습(training)에 특화된 볼타 아키텍처와 추론(inference)에 특화된 튜링 아키텍처의 장점을 포괄해 학습과 추론 모두에 사용할 수 있다는 것입니다. 볼타 아키텍처에서는 FP16 텐서 연산만 지원했고 나중에 등장한 튜링 아키텍처에서는 추론 연산에 중요한 INT4/8을 지원해 두 가지 제품이 각각의 용도에 사용되었습니다.(후자는 T4 가속기) 기업 입장에서는 작업에 따라 두 가지 인공지능 가속기를 도입해야 하는 문제점이 있었습니다. 암페어 A100에서는 300억 개 이상 늘어난 트랜지스터에 이 기능을 집중적으로 할당해 통합 인공지능 가속기로 거듭났습니다. 엔비디아가 같이 공개한 A100의 재미있는 부가 기능 중 하나는 하나의 GPU를 7개의 가상 GPU로 활용할 수 있는 Multi-Instance GPU(MIG) 기술입니다. A100처럼 큰 자원을 지닌 GPU를 모두 사용하는 인공지능 작업도 있을 수 있지만, 사실 전체가 필요하지 않을 수도 있습니다. 이 경우 GPU의 자원을 쪼개 여러 사용자가 같이 쓰거나 한 사용자라도 여러 작업을 동시에 수행할 수 있다면 작업 효율을 높일 수 있습니다.A100은 공개와 더불어 이미 고객에서 첫 제품이 인도된 상태입니다. 8개의 A100이 사용된 DGX A100은 미국 아르곤 국립 연구소에서 설치가 시작되었습니다. 19만9000달러의 가격표를 달고 나온 DGX A100은 두 개의 64코어 AMD 에픽 CPU와 1TB 메모리, 15TB 스토리지를 탑재했습니다. 전 세대와 달리 인텔 제온 대신 AMD 에픽 CPU를 채택한 점이 눈에 띄는데, 그만큼 에픽 CPU의 성능이 좋아졌기 때문으로 풀이됩니다. 두 회사가 라이벌 관계라는 점을 생각하면 재미있지만, 에픽 CPU의 성능도 좋고 PCIe 4.0도 지원하니까 사실 합리적인 선택입니다. 본래 엔비디아는 게임용 그래픽 카드인 지포스 제조사로 시작해서 전문가용 그래픽 카드인 쿼드로와 고성능 컴퓨팅 GPU인 테슬라로 영역을 점점 넓혀왔습니다. 최근에는 GPU 기반 인공지능 가속기로 IT 업계를 선도한다는 평가를 받고 있습니다. 물론 그와 동시에 엔비디아가 공개하는 최신 기술과 고성능 GPU는 일반 소비자에게 점점 더 생소한 물건이 되고 있습니다. 본체 가격만 수억 원에 달하는 DGX A100 서버를 집에 구비할 개인 소비자는 극히 드물 것입니다. 그러나 점점 발전하는 인공지능 기술은 이미 우리 삶에 큰 영향을 주고 있고 앞으로는 그 영향력이 더 커질 것입니다. 역사상 가장 큰 프로세서로 등장한 A100은 더 강력한 인공지능에 대한 기업들의 수요가 얼마나 큰지 보여주는 증거입니다. 하지만 인공지능을 비즈니스에 접목한 기업이나 연구에 활용하는 과학자 모두 여기에 만족하지 않을 것입니다. 분명 몇 년 안에 이보다 더 강력한 인공지능 하드웨어가 탄생하게 될 것입니다. 이렇게 발전한 인공지능이 인간을 위협하지 않고 인간을 위해서만 사용되기를 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

2020년 최대의 화두는 의심할 바 없이 코로나 19 대유행입니다. 치료제나 백신이 없는 신종 감염병이 엄청난 속도로 전파되면서 몇 달 만에 지구상에서 안전한 국가가 거의 없는 지경에 이르렀습니다. 이에 따라 과학기술계와 의학계의 최대 관심사도 코로나 19 관련 연구가 됐습니다. 물론 IT 분야도 예외가 아닌데, 국립 연구소와 민간 연구소, 그리고 IT 거대 기업이 모두 강력한 슈퍼컴퓨터를 이용해 코로나 19와의 전쟁에 뛰어들고 있습니다. 최근 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 미국 에너지부 산하 오크리지 국립 연구소의 슈퍼컴퓨터 서밋(Summit)은 코로나 19를 일으키는 SARS-CoV-2 코로나바이러스의 표면 돌기 단백질에 결합할 수 있는 약물을 시뮬레이션해서 77가지 우선 후보 물질을 찾아냈습니다. 특효약을 찾아낸 건 아니지만, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가능성 있는 약물을 찾는 기간을 줄였다는 데 의의가 있습니다. 하지만 이 성과는 슈퍼컴퓨터를 코로나 19 정복에 사용하려는 연구의 시작에 불과합니다. 최근 IBM을 포함한 여러 정부 기관 및 기업들은 보유하고 있는 슈퍼컴퓨터를 한데 모아 더 강력한 슈퍼컴퓨터 네트워크를 구성하기로 결정했습니다. 코비드 19 고성능 컴퓨팅 컨소시엄 (COVID-19 High Performance Computing Consortium)은 현재까지 16개 기관이 참여 의사를 밝혔습니다. 여기에는 IBM을 포함해 미 에너지부 산하의 로렌스 리버모어 국립 연구소(LLNL), 오크리지 국립 연구소(ORNL), 아르곤 국립 연구소 (ANL), 산디아 국립 연구소 (SNL), 로스앨러모스 국립 연구소 (LANL), 나사, MIT, 아마존, 구글, 마이크로소프트가 포함됩니다. 코비드 19 고성능 컴퓨팅 컨소시엄 슈퍼컴퓨터의 연산 능력을 합치면 330페타플롭스 이상의 연산 능력으로 서밋보다 더 강력한 성능을 구현할 수 있습니다. 참고로 총 77만 5000개의 CPU와 3만 4000개의 GPU를 사용합니다. 앞으로 더 많은 기업과 기관이 참가할 가능성도 있기 때문에 이 수치는 더 늘어날 수 있습니다. 핵심 목표는 이렇게 강력한 컴퓨팅 파워를 이용해 감염역학, 생물정보공학, 분자모델링 연산을 지원하는 것입니다. 이는 치료제 및 백신 개발은 물론 가장 효과적인 방역 방법을 찾는 데 도움을 줄 것입니다. 소수의 강력한 슈퍼컴퓨터 대신 수많은 개인 사용자의 컴퓨터를 기여받아 분산 컴퓨팅 프로젝트를 수행하는 'Folding@Home 프로젝트' 역시 코로나 19 정복을 위해 힘을 보태고 있습니다. 3월 25일에는 총 463만 개의 CPU와 43만 개의 GPU의 자원을 기부 받아 총 1.5엑사플롭스의 연산 능력을 확보하는 데 성공했습니다. Folding@Home의 목표는 코로나 바이러스가 사람 세포에 침투하는 경로인 ACE2 수용체 연구에 컴퓨팅 자원을 사용하는 것입니다. 이미 Folding@Home은 에볼라 바이러스의 V35 단백질 관련 시뮬레이션을 지원해 치료제 개발에 도움이 되는 정보를 제공하기도 했습니다. 분산 컴퓨팅 프로젝트가 코로나 19 연구에서도 성과를 거둘 수 있을지 주목됩니다. ( https://foldingathome.org/covid19/ 참고) 코로나 19는 강력한 신종 전염병으로 인류를 위협하고 있습니다. 하지만 전염병과 싸우는 인류의 능력 역시 전례 없이 커졌습니다. 슈퍼컴퓨터 하나만 보더라도 몇 년 전에는 생각하기 힘든 강력한 성능을 지닌 슈퍼컴퓨터를 아낌없이 코로나 19 관련 연구에 투입하고 있습니다. 가까운 미래에 슈퍼컴퓨터를 통해 코로나 19 치료제를 찾아냈다는 소식이 들리기를 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

지난 몇 년간 IT 테크 거인들의 경쟁은 점점 더 치열해지고 있습니다. CPU 부분에서는 그간 시장을 독점했던 인텔이 AMD의 거센 도전에 직면했고 클라우드 부분에서는 아마존의 AWS가 마이크로소프트의 애저와 치열한 경쟁을 벌이고 있습니다. 메모리 부분에서는 인텔이 차세대 비휘발성 메모리를 내놓으면서 기존의 메모리 제조사를 긴장시키고 있습니다. 거대 IT 회사들의 치열한 경쟁은 어제오늘 일이 아니지만, 이런 거인들의 틈바구니에서 눈에 띄는 회사가 하나 있습니다. 바로 열거한 기업 중에서 상대적으로 규모가 작은 AMD입니다. AMD의 2019년 매출액은 67억 달러로 인텔의 720억 달러의 10분의 1에도 미치지 못합니다. AMD의 작년 영업 이익은 6억3,100만 달러인 반면 인텔은 220억 달러로 아예 비교의 대상도 되지 않을 정도입니다. 작년에 AMD가 CPU와 GPU 판매 호조로 인해 수익이 크게 개선되었음에도 격차를 조금 좁히는 데 그쳤을 만큼 본래 회사 규모가 작은 편입니다. 이런 열세를 극복한 것은 바로 기술력입니다. AMD가 회사 존망의 위기에서 사운을 걸고 개발한 젠 (Zen) 아키텍처는 인텔과의 성능 격차를 크게 줄였을 뿐 아니라 3세대 제품에 와서는 오히려 가성비에서 앞선다는 평가를 받고 있습니다. 인텔보다 앞서 7nm 공정을 도입하고 CPU 코어 숫자를 크게 늘릴 수 있는 칩렛 (Chiplet) 디자인을 적용해 데스크톱 CPU 시장뿐 아니라 전문가용 고성능 CPU 및 서버 시장에서 약진한 것입니다. 그리고 이제 AMD는 다른 IT 거인들에 맞서 세상에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터에 도전하고 있습니다. 미국 정부는 슈퍼컴퓨터 같은 거대과학 부분에서 강력한 경쟁자로 급부상한 중국을 견제하고 미국의 기술 헤게모니를 유지하기 위해 오바마 행정부 시절부터 적극적인 투자를 아끼지 않고 있습니다. 따라서 미국 정부 산하 연구소들은 주요 IT 기업에 연구 개발비를 주고 고성능 슈퍼컴퓨터를 연이어 도입하고 있습니다. 내년에 오크 릿지 국립 연구소는 AMD와 크레이(Cray)에서 프런티어(Frontier)를 아르곤 국립 연구소는 인텔에서 오로라(Aurora)를 도입할 예정입니다. 이 슈퍼컴퓨터의 연산 능력은 엑사플롭스(EFLOPS)급이기 때문에 엑사스케일 컴퓨터로 불립니다. 내년에 이 슈퍼컴퓨터가 도입되면 미국이 무난하게 세계에서 가장 빠른 컴퓨터를 보유한 국가의 타이틀을 계속해서 쥐게 될 것으로 보이지만, 중국의 추격 역시 만만치 않아 미국 정부는 다음 세대 슈퍼컴퓨터를 이미 주문했습니다. 2023년 도입 예정인 엘 카피탄 (El Capitan)이 그것으로 AMD와 크레이가 로렌스 리버모어 국립 연구소(Lawrence Livermore National Laboratory)에 납품할 예정입니다. 도입 비용은 6억 달러로 여기에는 연구 개발비도 포함됩니다. 시스템 개발은 크레이가 담당하고 AMD는 여기에 두뇌 역할을 하는 CPU와 GPU를 공급합니다. 최근 크레이와 로렌스 리버모어 국립 연구소는 엘 카피탄에 대해 몇 가지 새로운 정보를 공개했습니다. 엘 카피탄의 목표 성능은 당초 알려진 것보다 올라간 2엑사플롭스로 로렌스 리버모어 국립 연구소에 도입된 슈퍼컴퓨터인 시에라 대비 16배 더 빠릅니다. 제작은 HPE의 자회사가 된 크레이가 담당하고 AMD는 핵심 프로세서인 Zen 4 기반의 에픽 CPU와 라데온 인스팅트 (Radeon Instinct) GPU를 공급하게 됩니다. AMD가 공개한 내용에 의하면 Zen 4는 5nm 공정 기반으로 2022년말에 선보일 예정입니다. 현재 Zen 2는 7nm 공정에서 제조된 것으로 구체적인 코어 숫자는 공개하지 않았지만, 성능을 높이기 위해서 더 많은 숫자의 코어를 집적했을 것으로 예상됩니다. 코어 숫자 증가 없이 아키텍처 및 미세 공정 개선으로 성능을 높이는 데는 한계가 있기 때문입니다. AMD는 2세대 에픽 CPU를 내놓으면서 최대 코어 숫자를 32개에서 64개로 두 배 높였습니다. Zen 4에서는 128코어 CPU를 보게 될 가능성도 있습니다. 4세대 에픽 CPU는 결국 서버 시장에도 판매될 것이므로 인텔 역시 이에 대한 대응책을 마련할 것입니다. 4세대 에픽 프로세서는 4개의 라데온 인스팅트 GPU와 연결됩니다. 차세대 라데온 인스팅트에 대해서도 자세한 내용을 공개하지는 않았지만, 이 GPU는 올해 출시 예정인 RDNA 2 아키텍처 기반 GPU가 아니라 다음 세대 GPU로 예상됩니다. AMD는 차세대 GPU에서 고성능 연산용과 그래픽용 두 가지 버전을 준비하고 있으며 슈퍼컴퓨터에는 고성능 연산 유닛을 많이 사용한 버전을 탑재할 것으로 보입니다. 라데온 인스팅트가 뛰어난 성능을 보일 경우 연산용 GPU 시장의 강자인 엔비디아나 Xe라는 새로운 제품으로 시장에 진입하는 인텔 모두 긴장하게 될 것입니다. 그런데 여기서 중요한 대목은 슈퍼컴퓨터 사업을 수주한 게 AMD만이 아니라는 것입니다. 미국 정부는 인텔, AMD, IBM, 엔비디아 같은 회사에서 복수로 슈퍼컴퓨터를 주문했습니다. 슈퍼컴퓨터에 적용된 기술은 서버에서 일반 소비자용 컴퓨터까지 퍼져 나가게 될 것이고 결국 IT 산업 전체를 발전을 촉진합니다. 하지만 하나의 회사가 아니라 여러 회사가 경쟁해야 해당 산업이 건전하게 발전할 수 있습니다. 미국의 목표는 단순히 슈퍼컴퓨터 1등이 아니라 좀 더 장기적인 안목에서 산업 자체를 육성하는 것으로 보입니다. 슈퍼컴퓨터를 포함해 IT 산업 육성책을 수시로 내놓는 우리 정부도 눈여겨봐야 할 부분이 아닐까 생각합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

올해 2월 샌프란시스코에서 개최된 2020 IEEE 국제반도체 회로 학회(ISSCC·International Solid-State Circuits Conference)는 코로나19를 아슬아슬하게 피해 무사히 종료됐습니다. 이번 학회에도 수많은 기업과 연구소, 대학이 자신의 최신 연구 성과를 발표했는데, 이 가운데 무려 96개의 코어를 지닌 CPU를 공개한 연구팀이 있었습니다. 그 주인공은 인텔이나 IBM 같은 업계의 거인이 아니라 프랑스 원자력청(CEA) 산하 전자정보기술연구소(LETI)의 연구팀으로 이들은 16개의 코어를 지닌 작은 반도체 조각인 칩렛(Chiplet) 6개를 연결해 96코어 CPU를 개발했습니다.(사진) 프랑스 연구팀은 당장에 상용화 계획을 밝히지는 않았지만, 이들의 칩렛 디자인은 큰 주목을 받았습니다. 여러 개의 작은 반도체를 연결해 하나의 CPU를 만드는 것 자체는 사실 업계의 오래된 관행이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 1997년에 나온 펜티엄 2의 경우 CPU보다 더 큰 L2 캐쉬 메모리를 탑재했습니다. 당시 제조 공정으로는 둘 다 한 번에 제조하기 어려웠기 때문입니다. 하지만 반도체 미세 공정 기술이 발전하면서 L2 캐쉬 메모리를 CPU 안에 탑재하는 것은 기본으로 자리 잡습니다. 펜티엄 3부터는 초기 제품만 제외하고 이후에는 L2 캐쉬가 CPU와 통합되었고 덕분에 CPU의 크기가 작아집니다. 이런 식으로 반도체 미세 공정이 발전하면서 CPU에는 점점 많은 것이 담기게 됩니다. 과거 칩셋에 있던 메모리 관리 기술이나 독립 칩으로 존재했던 내장 GPU도 통합됐습니다. 아예 시스템 전체가 하나의 칩으로 들어가는 시스템 온 칩(System on Chip, SoC) 역시 시대의 대세가 됐습니다. 덕분에 IT 기기의 소형화가 가능해지고 과거 컴퓨터보다 더 성능이 우수한 스마트폰이 등장했습니다. 이는 손톱만한 크기에 엄청난 숫자의 트랜지스터를 집적할 수 있는 반도체 제조 기술의 발전 덕분입니다. 하지만 공정 미세화는 엄청난 투자 비용을 요구합니다. 7nm 이하 미세 공정 파운드리(반도체 위탁생산)가 가능한 회사가 삼성전자와 TSMC뿐인 이유도 기술력은 물론 매년 100억 달러를 훌쩍 넘는 비용을 감당할 회사가 많지 않기 때문입니다. 당연히 미세 공정으로 갈수록 제조 비용이 껑충 뛰게 됩니다. 2017년 AMD의 CEO인 리사 수 박사는 250㎟ 다이 (die) 기준으로 7nm 공정의 제조 비용이 45nm 공정보다 4배 비쌀 것이라고 발표하기도 했습니다.이런 비용 증가가 다시 칩을 나누는 이유 중 하나입니다. 반도체는 웨이퍼라는 동그란 원판에서 제조한 후 사각형으로 떼어내 제품으로 만들기 때문에 작게 만들수록 못 쓰는 공간이 줄어듭니다. 더 중요한 사실은 못 쓰는 칩의 수를 줄일 수 있다는 것입니다. 트랜지스터를 많이 집적한 대형 칩일수록 심각한 오류가 생겨 못쓰게 될 가능성도 같이 커집니다. 반대로 말하면 칩의 크기가 작을수록 수율이 높아 제조 단가가 내려갑니다. 따라서 AMD는 7nm 공정부터 칩렛(Chiplet) 디자인을 적극 도입했습니다. 8개의 Zen 2 코어를 하나의 칩렛으로 만든 후 별도의 I/O 다이에 연결해 1-8개의 칩렛을 쓴 CPU를 내놓은 것입니다. 이 디자인의 또 다른 장점은 다양한 제품 생산에 매우 유리하다는 것입니다. 8코어 제품은 칩렛 1개만 쓰고 64코어 제품은 칩렛 8개를 사용하면 되니 하나의 칩렛과 몇 종류의 I/O 다이만 있으면 온갖 제품을 다 만들 수 있습니다. 당연히 재고 관리에도 유리하고 제조 단가도 낮출 수 있습니다. 현재 대부분의 제품을 하나의 칩으로 제조하는 인텔 역시 여러 개의 칩을 연결해 하나의 칩을 만드는 방식을 시도하고 있습니다. 인텔의 차이점은 2차원적으로 연결할 뿐 아니라 3차원적으로 칩을 쌓아 올리는 방식도 연구하고 있다는 점입니다. 그리고 CPU 이외에 다양한 칩을 서로 연결하는 기술도 개발 중입니다. 칩과 칩 사이의 고속 연결을 위한 EMIB (embedded multidie interconnect bridge)나 3D 적층 기술인 포베로스(FOVEROS)가 그것입니다. 칩렛 디자인의 문제는 여러 개로 쪼개진 칩 사이의 연결이 느려질 수 있다는 것입니다. 따라서 여러 개의 칩렛을 빠르게 연결될 수 있는 기술 개발이 관건입니다. 인텔은 이 부분에서 여러 가지 비전을 제시하고 있습니다. 따라서 1-2년 이내에 과거에는 상상하기 어려웠던 신제품을 들고나올 가능성이 있습니다. 반도체 산업은 지금까지 숱한 어려움을 극복하고 지금처럼 발전했습니다. 공정 미세화에 따른 급격한 비용 증가는 IT 산업의 발전을 가로막는 장애물이지만, 이전에도 그랬던 것처럼 수많은 연구자가 이 어려움을 극복할 수 있는 새로운 아이디어를 제시하고 있습니다. 결국 이런 노력을 바탕으로 지금보다 더 좋은 제품이 소비자 손에 들어올 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

인텔이 2019년 4분기에 예상을 웃도는 실적을 발표했습니다. 매출은 202억 달러로 시장 전망치보다 10억 달러를 초과했고 영업이익과 순이익은 각각 68억 달러와 69억 달러로 전년 동기 대비 9%와 33% 상승했습니다. 덕분에 인텔 주가는 2000년대 닷컴 버블 이후 가장 높은 수준인 68.47달러(1월 24일 기준)를 기록했으며 시가 총액도 3000억 달러에 바짝 다가섰습니다. 실적을 견인한 것은 데이터 센터 그룹으로 72억 달러의 매출을 올려 전년 동기 대비 19% 증가했으며, 최근 AMD의 약진으로 어려움을 겪을 것으로 예상했던 클라이언트 컴퓨팅 그룹도 100억 달러의 매출을 올려 전년 동기 대비 2% 증가로 선방했습니다. 인텔은 올해 사상 최대 규모인 730억 달러에 매출을 기대하고 있습니다. 인텔의 깜짝 실적은 작년 4분기에 주요 IT 기업들이 데이터 센터 투자를 늘렸다는 증거입니다. 아마존, 마이크로소프트, 구글, 페이스북 등 주요 IT 기업들이 다시 서버 증설에 나서면서 서버용 CPU를 출하하는 인텔의 실적이 호전되었으며 메모리 가격 역시 하락세를 멈췄습니다. 작년에 폭락했던 메모리 가격도 올해 1월에 반등하면서 삼성전자와 SK 하이닉스 주식이 크게 오르는 등 우리나라 증시에도 긍정적인 변화가 나타나고 있습니다. 어닝 서프라이즈는 어느 기업이나 있을 수 있지만, 인텔의 경우 경쟁자에 시장 점유율을 내주면서 거둔 성과라 놀라움을 더하고 있습니다. 리테일 데스크톱 CPU 시장에서 AMD의 점유율은 몇 년 사이 급격히 확대되어 일부 국가에서는 절반을 넘어섰습니다. 완제품 데스크톱 PC은 여전히 인텔 중심이지만, 여기서도 라이젠의 시장 점유율은 점차 높아지고 있습니다. 라이젠 출시 이전에는 10%대에 불과했던 점유율을 생각하면 놀라운 변화입니다. 데스크톱 CPU 시장 이외에 다른 시장에서는 아직 인텔의 영향력이 견고합니다. 데스크톱과 더불어 PC 시장을 양분하는 노트북 시장의 경우 라이젠 모바일 시리즈가 점유율을 높여가고 있지만, 아직은 저전력 기술이 앞선 인텔의 지배력이 강력합니다. 서버 시장에서도 AMD의 에픽이 빠른 속도로 점유율을 높이고 있지만, 아직 점유율은 미미한 수준입니다. 디지 타임스에 의하면 2019년 2분기 AMD 에픽의 서버 시장 점유율은 3.4%에 불과했습니다. 서버용 x86 CPU는 인텔과 AMD만 만들기 때문에 인텔의 점유율은 96.6%라는 이야기입니다. 하지만 데스크톱 시장과 마찬가지로 노트북과 서버 시장에서 AMD가 빠르게 점유율을 높이고 있다는 사실은 인텔의 아픈 곳입니다. 소비자용 CPU 시장보다 보수적인 서버 시장에서 AMD의 점유율은 2018년 1분기에는 1%에 불과했으나 6분기 후에는 3.4%까지 높아졌습니다. 노트북 시장에서도 본래 8%에 불과하던 점유율이 2019년 2분기 이후에는 14.1%까지 높아진 것으로 추정됩니다. AMD는 최근 8코어 라이젠 모바일 CPU인 라이젠 모바일 4000 시리즈를 발표했기 때문에 2020년에는 점유율이 더 확대될 가능성이 높습니다. AMD의 약진에 대한 인텔의 대응책은 역시 신제품 출시입니다. 인텔은 올해도 14nm 공정 제품이 주력이 될 예정이지만, 10nm 공정 생산을 늘려 점차 차세대 공정으로 이전할 계획입니다. 또 독립 GPU 제품군인 Xe을 개발해 현재 엔비디아와 AMD의 독무대인 그래픽 카드 시장에 도전할 예정입니다. Xe는 고성능 컴퓨팅은 물론 인공지능까지 염두에 둔 인텔의 신무기입니다. 올해 CES 2020에서 인텔은 Xe의 개발자 버전인 DG1의 실물을 공개했습니다. (사진) AMD에서 자리를 옮긴 라자 코두리가 개발하는 Xe는 CPU와 GPU, 그리고 인공지능 부분까지 넘보는 인텔의 비장의 카드입니다. 인텔은 최근 거센 도전에 직면해 있습니다. CPU 시장에서 직접적인 경쟁자는 아니지만, 인텔이 14nm에서 주춤한 사이 TSMC나 삼성전자 같은 다른 반도체 회사들은 7nm, 5nm 미세 공정으로 빠르게 이동하고 있습니다. 또 지난 몇 년간 직접적인 경쟁자인 AMD에 계속 시장 점유율을 내주고 있습니다. 하지만 2019년 4분기 깜짝 실적에서 보여준 것처럼 아직 시장에서 인텔의 위치는 견고합니다. 최근 반도체 업황이 다시 좋아지고 있는 것 역시 인텔에 큰 호재입니다. 여러 가지 도전에도 인텔에게는 아직 이를 극복할 힘이 충분해 보입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

작년에 AMD는 제2의 전성기를 맞이했습니다. 7nm 공정으로 제조된 3세대 라이젠과 스레드리퍼는 오래된 14nm 공정을 사용하는 인텔 코어 프로세서에 맞서 시장 점유율을 크게 뺏어왔고 한동안 명함도 내밀기 어려웠던 서버 시장에서도 에픽 프로세서를 내세워 점유율을 점점 확대하고 있습니다. 특히 인텔이 내놓지 못한 일반 소비자용 16코어 CPU나 64코어 서버 CPU의 출시는 과거 인텔 펜티엄 3를 제치고 최초의 1GHz CPU의 타이틀을 차지했던 애슬론의 영광을 다시 재현한 듯한 모습입니다. 하지만 노트북 시장에서 AMD의 영향력은 아직 미미한 수준입니다. 모바일 라이젠 CPU는 인텔 코어 프로세서 대비 더 우수한 그래픽 성능에도 불구하고 발열과 전력 소모가 상대적으로 높아서 노트북 시장에서 경쟁력을 확보하기 어려웠습니다. 라이젠 3000 모바일 CPU는 데스크톱 CPU와 달리 12nm 공정으로 제조되어 인텔 CPU 대비 공정상의 이점이 크지 않은 데다, 상대적으로 큰 GPU를 탑재해 전력 소모가 많기 때문입니다. 아직 인텔에 비해 전력 관리 기술이 부족한 것도 이유입니다. 따라서 AMD가 올해 새로운 라이젠 모바일 CPU를 선보이는 것은 시간 문제로 여겨졌습니다. 라이젠 3000 시리즈 모바일 CPU는 CES 2019에서 공개됐기 때문에 CES 2020에 사람들의 이목이 쏠린 것도 당연했습니다. 그리고 예상대로 7nm 공정 기반의 라이젠 4000 모바일 CPU가 발표됐습니다. 라이젠 4000 시리즈 모바일 CPU에서 가장 주목할 점은 AMD 최초의 모바일 8코어 CPU라는 점입니다. 전 세대보다 코어 숫자를 두 배로 늘리면서 멀티 스레드 성능도 거의 두 배 늘어났습니다. 사실 8코어 모바일 CPU는 인텔에서 먼저 출시했습니다. 하지만 이를 탑재한 노트북은 쉽게 찾아보기 어렵습니다. 14nm 공정 기반의 8코어 CPU라 발열량이 만만치 않고 가격도 비싸 고가 게이밍 노트북에만 일부 사용되기 때문입니다. 노트북 시장은 아직 4코어 CPU가 대세이며 고성능을 추구하는 게이밍 노트북의 경우 인텔 6코어 코어 프로세서가 탑재되고 있습니다. 이런 상황에서 AMD가 8코어 제품을 투입한 것입니다. 라이젠 7 4800U의 경우 8코어 16스레드에 8코어 라데온 GPU를 더하고도 TDP가 15W에 불과합니다. 얇은 노트북에도 8코어 CPU가 탑재될 수 있는 것입니다. 함께 발표된 레노버의 요가 슬림 7 노트북은 라이젠 7 4800U를 탑재하고도 두께 14.9mm, 무게 1.4kg에 불과해 가장 얇고 가벼운 8코어 노트북이라는 타이틀을 얻었습니다. 레노버에 의하면 배터리 지속 시간은 최대 14시간입니다. 라이젠 4000U 시리즈는 4, 6, 8코어 형태로 출시되며 올해 1분기에 출시합니다. 얇고 가벼운 8코어 노트북에 대한 잠재 수요를 생각하면 여러 제조사에서 제품을 내놓을 것으로 생각됩니다. AMD는 좀 더 고성능 CPU를 원하는 소비자를 위해 TDP 45W인 라이젠 4000H 시리즈도 같이 공개했습니다. 6, 8코어 CPU에 클럭을 높인 버전으로 U 시리즈 대비 기본 클럭이 1GHz 정도 더 높습니다. 라이젠 4800H를 탑재한 ASUS의 14인치 노트북은 두께 16.9mm에 무게 1.6kg으로 기존의 8코어 노트북보다 훨씬 가볍고 얇습니다. AMD가 라이젠 CPU를 내놓으면서 이미 데스크톱 PC 시장은 6코어와 8코어 CPU가 대세로 자리잡고 4코어 이하는 보급형으로 내려왔습니다. 라이젠 4000 모바일 CPU는 같은 일이 노트북에서도 일어날 수 있다는 점을 시사합니다. 다만 노트북에서는 성능이나 코어 숫자 못지않게 발열과 전력 소모가 중요합니다. AMD가 이 문제를 얼마나 개선했는지가 라이젠 모바일 4000 시리즈 흥행의 관건이 될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

“딥러닝 계산 플랫폼 최적화 기술 개발 정부가 나서 기술 사용처 찾아줬으면”“하나금융그룹과 1년 넘게 협업해 세계 어디에 내놔도 인정받을 수 있는 기술을 만들었습니다.” 신정규(38) 래블업 대표는 26일 서울신문과의 인터뷰에서 “지난해 3월 KEB하나은행의 ‘원큐 애자일 랩’ 스타트업으로 선정된 뒤 받은 가장 큰 지원은 하나금융그룹이라는 대형 고객을 만나 새 프로그램을 시험하고 상용화할 수 있었던 점”이라며 이렇게 말했다. 래블업은 인공지능(AI)의 한 분야인 딥러닝(학습을 통해 생각하는 컴퓨터)에 쓰이는 계산 플랫폼을 최적화하는 기술을 만든다. 빅데이터 처리와 AI 계산의 기본인 행렬 계산에 쓰이는 그래픽카드(GPU)를 최대한 활용할 수 있는 프로그램을 개발해 발전시키고 있다. 신 대표는 “개인용 컴퓨터에 들어가는 그래픽카드는 보통 50만~60만원인데 금융사 등 엄청난 데이터를 돌리는 기관에서는 1개에 1000만원이 넘는 걸 쓴다”며 “비싼 그래픽카드에서 더 많이 계산하고, 더 싸게 데이터를 돌리는 기술”이라고 설명했다. 사업 기반이 없는 스타트업은 주로 연구소나 대학 등 소규모 사용자를 대상으로 새 기술을 시험한다. 기술발전 속도가 더딜 수밖에 없다. 래블업은 지난 1년 8개월간 하나금융그룹과 협업해 금융사에서 실제로 어떤 기술이 필요한지 알게 됐고, 이를 기반으로 프로그램 완성도를 높였다. 하나금융그룹 계열사들은 딥러닝 프로그램을 사용할 때 래블업 기술을 활용, 그래픽카드의 용량을 최적화해 더 싸고 빠르게 데이터를 돌릴 수 있게 됐다. 2015년 래블업을 창업한 신 대표는 그동안 스타트업을 운영하며 느꼈던 가장 큰 어려운 점으로 투자 유치를 꼽았다. 신 대표는 “딥러닝 계산 플랫폼은 국내시장이 작아 전 세계를 타깃으로 하는데, 미국 투자자들은 투자 조건으로 미국에 지사를 두거나 아예 본사를 미국으로 옮기라고 요구한다”며 “이런 이유로 미국 회사가 된 국내 스타트업도 많다. 국내 투자 유치가 어려운 점이 안타깝다”고 털어놨다. 그는 “미국은 세계시장을 대상으로 기업 가치를 평가해 스타트업의 가치를 높게 보는데, 국내 투자자들은 내수시장을 크지 않다고 여기는 데다 기업 가치를 낮게 보는 것도 문제”라고 지적했다. 신 대표는 정부와 금융사들이 스타트업 지원을 위해 챙겼으면 하는 부분도 콕 집어 부탁했다. 이른바 ‘기술 코디네이터’다. 신 대표는 “스타트업은 기술만 만들 줄 알지 이 기술을 어디에 써야 빛을 볼지는 모른다”며 “자동차를 처음 개발했다고 치면 바퀴를 4개 달아 앞으로 가는 것만 생각하지 자동차를 어디에 어떻게 써야 성공할지는 모른다는 것”이라고 설명했다. 그는 “국내에는 스타트업이 개발한 혁신 기술의 사용처를 찾아 주는 기관이나 전문가가 없다”며 “정부와 시중은행이 스타트업에서 새 기술이 나왔을 때 금융사는 물론 병원 등 특정 분야에 어떻게 쓰이면 좋을지 찾아 기술의 가치를 더 높여 주면 도움이 될 것”이라고 강조했다. 장은석 기자 esjang@seoul.co.kr

오바마 행정부 시절 미국 정부는 슈퍼컴퓨터 부분에서 미국을 위협할 정도로 성장한 중국에 대응하고 IT와 과학 기술 분야에서 미국의 주도권을 유지하기 위해 국가 주도 슈퍼컴퓨터 산업 육성 계획인 국가 전략 컴퓨팅 구상(National Strategic Computing Initiative, NSCI)을 발표했습니다. 이미 미국 내 쟁쟁한 IT 기업이 있고 기반 기술력이 충분한 만큼 국가에서 지원만 해주면 미국의 슈퍼컴퓨터 세계 1위 탈환은 시간 문제로 생각됐습니다. 그리고 실제로 2018년 슈퍼컴퓨터 서밋(Summit)을 통해 세계 1위를 탈환했습니다. 하지만 미국은 여기서 멈추지 않고 2021년까지 서밋보다 훨씬 빠른 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 개발하기 위해 적극적인 투자에 나서고 있습니다. 참고로 서밋은 이론적으로 200페타플롭스급의 성능을 지니고 있는데, 엑사스케일 슈퍼컴퓨터는 이론적으로 이보다 5배는 빨라야 합니다. 서밋 개발 후 3년 안에 한 차원 빠른 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 만들기 위해 미국 정부는 인텔, AMD, 엔비디아, IBM 같은 주요 IT 기업에 슈퍼컴퓨터 개발 및 구매 사업을 발주했습니다. 이 가운데 인텔은 2021년까지 오로라(Aurora)라는 명칭의 엑사스케일 슈퍼컴퓨터를 개발할 예정입니다. AMD에서 오랜 세월 라데온 GPU를 개발하다 인텔로 이적한 라자 코두리와 인텔 핵심 관계자들은 인텔 엑사스케일 컴퓨터에 들어갈 사파이어 라피즈(Sapphire Rapids) CPU와 폰테 베키오(Ponte Vecchio) GPU를 공개했습니다. 사파이어 라피즈는 2020년 출시 예정인 아이스 레이크 및 코퍼 레이크 기반 제온 CPU의 후계자로 2세대 10nm 공정과 새로운 아키텍처를 사용합니다. 구체적인 스펙에 대해서는 공개하지 않았지만, 오로라 슈퍼컴퓨터 노드(node)는 2개의 사피이어 라피즈 CPU와 6개의 폰테 베키오 GPU로 구성된다는 점은 분명히 밝혔습니다. (사진) 폰테 베키오는 베키오 다리라는 뜻으로 이탈리아 피렌체에 있는 아르노 강에 있는 중세 다리입니다. 참고로 푸치니의 오페라 잔니 스키키 중 ‘오 사랑하는 나의 아버지 (O mio babbino caro)’에서 언급한 다리이기도 합니다. 아마도 우연의 일치는 아닐 것 같고 여기서 이름을 따온 것으로 보입니다. 인텔의 차세대 GPU인 Xe는 모바일 기기, PC, 게이밍, 워크스테이션, 서버, 고성능 컴퓨팅과 인공지능 (AI) 등 모든 요구를 충족시키기 위해서 다양한 형태의 제품으로 개발되고 있습니다. 폰테 베키오는 이 가운데 강력한 연산 능력에 초점을 맞춘 것으로 7nm 미세 공정과 3차원 적층 반도체 기술인 포베로스(Foveros)를 적용했습니다. 포베로스는 프로세서, 메모리, 스토리지 등 서로 다른 반도체를 주상복합 아파트처럼 수직으로 연결해 크기는 줄이고 데이터 전송 속도는 높인 것으로 인텔이 적극 밀고 있는 차세대 패키징 기술입니다. 아마도 폰테 베키오 GPU와 HBM 같은 고성능 메모리를 하나의 패키지에 넣어 성능을 높였을 가능성이 큽니다. 사파이어 라피즈 CPU와 폰테 베키오 GPU가 아무리 강력한 성능을 지녔더라도 이들이 힘을 합쳐 제 성능을 내기 위해서는 서로 데이터를 원활하게 주고받아야 합니다. 인텔은 오로라 슈퍼컴퓨터에서 현재 개발 중인 차세대 고속 인터페이스인 컴퓨터 익스프레스 링크 Compute eXpress Link (CXL)를 적용할 계획입니다. CXL은 PCIe 5.0 기반으로 현재 사용되는 PCIe 3.0/4.0 인터페이스에 비해 대역폭을 획기적으로 높일 수 있습니다. 이번 발표는 인텔의 차세대 고성능 CPU와 GPU에 대한 정보를 좀 더 보여주긴 했지만, 개발 중인 프로토타입을 시연하거나 구체적인 성능을 공개한 건 아니라서 아쉬움이 남습니다. 아직은 개발 중인 제품이기 때문일 것입니다. 하지만 기본의 컴퓨터를 뛰어넘는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터 개발은 착실히 진행 중이며 몇 년 안에 그 성과가 나올 것은 분명합니다. 몇 년에 걸쳐 힘들게 개발한 기술을 슈퍼컴퓨터에 한 번 쓰고 버릴 기업은 없기 때문에 사파이어 라피즈나 폰테 베키오에 사용된 기술은 결국 CPU 및 GPU의 전반적인 성능을 높일 밑거름이 될 것입니다. 슈퍼컴퓨터 자체는 평범한 소비자와 거리가 멀지만, 여기에 사용된 기술은 우리 생활 전반을 편리하게 만드는 기술 혁신의 기초가 되고 경제를 발전시키는 원동력이 될 것입니다. 미국 정부가 당장에 큰 이익이 될 수 없는 슈퍼컴퓨터 개발에 막대한 예산을 투입하는 것이 단지 중국의 추격을 따돌리기 위한 것만이 아닌 이유가 여기 있습니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

경기 성남시는 15일 시청 8층에 교통·자율주행 빅데이터 센터를 설치해 본격 가동에 들어갔다. 시는 이날 오전 시청 3층 한누리에서 빅데이터 전문가, 협업 기관 대표, 관계 공무원 등 200여 명이 참석한 가운데 ‘교통·자율주행 빅데이터 센터 개소식’을 했다. 은수미 시장은 ‘4차 산업 혁명’을 핵심 단어로 한 비전을 선포해 자율주행 기술개발을 위한 빅데이터 구축을 공식화했다. 시청 빅데이터 센터는 전문직 공무원 2명, 자율주행 빅데이터 전문가 4명 등 모두 6명이 배치돼 인공지능 기반 자율주행 데이터를 생산·구축한다. 성남지역 CCTV 6027대, 드론 6대 등으로 수집한 도로 교통 상황, 3cm 단위 측정치의 차량 위치, 생활 안전 관제 정보 등을 전자부품연구원, ㈜유니콤넷, 네이버 비즈니스 플랫폼(NBP) 등 협업 기관과 함께 융합·가공·분석해 차세대 교통 빅데이터로 생산하는 방식이다. 자율주행차 운행에 필요한 도로 교통량 분석과 예측 정보, 판교 자율 주행 실증단지에서 시험 운행 중인 자율주행차 정보, 자율자동차와 실시간 정보를 주고받는 5G망 정보, 인공지능학습용 자율주행 영상정보 등이 해당한다. 이들 빅데이터는 성남시 교통행정 관련 정책의 과학적 근거자료로 쓰이고 아동, 노인, 장애인 등 교통약자를 위한 공공서비스 개발에 활용한다. 한국교통연구원 교통플랫폼으로도 전송해 필요로 하는 자율 주행 자동차 개발자와 기업, 대학교, 연구단체 등에 제공한다. 이를 위해 센터는 22㎡ 규모에 데이터 분석용 Lamda 장비, 서버내장 GPU, 클라우드 관리용 서버, 클라우드 매니지먼트 시스템, 데이터 통합관리 시스템 등을 갖췄다. 지난 9월 시는 과학기술정보통신부의 ‘빅데이터 플랫폼 및 센터 구축 공모사업’에 선정됐다. 시는 3년간 지원받는 9억원의 국비와 시비 9억원, 민간투자금 1억8000만원 등 모두 19억8000만원을 센터 운영에 투입한다. 신동원 기자 asadal@seoul.co.kr

고성능 소비자 CPU 시장 장악할까? AMD가 16코어 CPU인 라이젠 9 3950X와 24/32코어 3세대 라이젠 스레드리퍼(이하 스레드리퍼)를 발표했습니다. 본래 9월에 출시하기로 했던 라이젠 9 3950X는 예정보다 두 달은 늦은 11월에 정식 출시됐는데, 예상보다 높은 3세대 라이젠 수요와 상대적으로 부족한 TSMC의 7nm 공정 생산능력이 원인으로 보입니다. TSMC의 7nm 공정은 애플처럼 큰 고객사는 물론 여러 팹리스 반도체 회사가 주문을 넣고 있어 AMD의 공급량만 갑자기 늘리기 어려운 상황입니다. 따라서 공급이 충분치 않을 때는 크고 복잡한 제품일수록 출시를 뒤로 미루는 것이 가장 합리적인 대책입니다. AMD는 3세대 라이젠과 스레드리퍼, 그리고 2세대 에픽 CPU를 개발하면서 I/O 부분은 14nm 공정으로 양산하고 CPU 코어는 8개씩 캐쉬 메모리와 묶어 7nm 공정으로 생산했습니다. 덕분에 같은 반도체를 이용해 다양한 제품을 만들 수 있어 수요 및 공급 상황에 따른 유연한 대응이 가능합니다. 라이젠 9 3950X의 경우 I/O 한 개와 8코어 다이 두 개를 사용하며 16코어/32스레드, 72MB L2/L3 캐쉬 메모리를 지원합니다. 가격은 749달러로 일반 소비자보다는 CPU에 많은 부하를 주는 작업을 하는 소비자에게 적합한 제품이라고 할 수 있습니다. 아직은 비싼 몸값을 자랑하지만, 일반 소비자를 위한 저렴한 메인보드에 장착이 가능하고 16코어 제품 가운데서는 가장 저렴한 가격이기 때문에 10코어 이상의 고성능 CPU 보급에 물꼬를 튼 제품이라고 할 수 있습니다. 더구나 비슷한 성능의 인텔 CPU와 비교하면 가격 대 성능비에서 상당히 우수해 고급형/전문가용 CPU 시장에서 인기를 끌 것으로 예상됩니다. 사실 세간의 이목이 집중된 제품은 이미 세부 스펙이 발표되고 출시 시기만 뒤로 미룬 라이젠 9 3950X이 아니라 아직 스펙이 공개되지 않았던 3세대 스레드리퍼입니다. 48코어 혹은 64코어가 나오지 않을까 하는 기대와는 달리 AMD는 32코어 TR 3970X와 24코어 TR 3960X를 각각 1999달러와 1399달러에 발표했습니다. 다소 실망스러운 발표 같지만, AMD는 제품 명칭에서 여운을 남겼습니다. 본래 2세대 스레드리퍼의 경우 최상위 모델이 32코어 제품이 TR 2990WX, 24코어 제품이 TR 2970WX입니다. 그 아래 12/16코어 제품은 TR 2920X/TR 2950X입니다. 즉 이름으로만 보면 TR 3970X/TR 3960X 하위 라인업이며 TR 3990WX가 등장할 수 있는 여지가 남아 있는 것입니다. 다만 현재 7nm 웨이퍼 공급이 충분치 않은 상황이라면 AMD기 24/32코어 제품만 먼저 내놓은 것 역시 충분히 이해할 수 있는 반응입니다. 아직도 14nm 공정에 묶인 인텔이 당장 대항마를 내놓을 수 없기 때문입니다. 스레드리퍼 48/64코어 제품 추가는 어렵지 않겠지만, 시장 상황에 따라 출시 시점은 유동적일 것으로 생각됩니다. 현재 가격이라면 사실 3세대 스레드리퍼는 2세대에 비해 큰 메리트가 있다고 보기는 어렵습니다. 그래도 몇 가지 개선점은 존재합니다. 우선 PCIe 4.0을 도입해 고속 데이터 전송이 가능합니다. 새로운 TRX40 칩셋 탑재 메인보드에서 최대 72레인 (lane)의 PCIe 4.0 인터페이스가 지원되어 다수의 GPU나 NVMe PCIe SSD 사용이 가능합니다. 예를 들어 최대 4개의 USB 3.2나 NVMe 고속 SSD를 사용하거나 8개의 그래픽 카드를 지원하는 메인보드가 가능합니다. 그런 만큼 딥러닝처럼 다수의 GPU를 활용하거나 많은 데이터를 다뤄야 하는 작업에서 유리할 것으로 예상됩니다. 3세대 스레드리퍼는 인터페이스 개선은 물론 전체적인 성능도 향상됐습니다. Zen2 아키텍처 적용과 높아진 작동 클럭, 그리고 두 배 늘어난 거대한 캐쉬 메모리 덕분입니다. 당연히 같은 값이면 TR 3970X이 TR 2990WX보다 유리하지만 AMD는 TR 2990WX은 1799달러 TR 3970X는 1999달러에 출시해 균형을 맞췄습니다. TR 2970WX 역시 1299달러인데 TR 3960X은 1399달러인 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있습니다. AMD는 경쟁이 없는 제품군에서 가격을 높인 것입니다. 사실 기업 간 경쟁은 선과 악의 대립이 아니라 서로 더 많은 수익을 거두기 위한 것입니다. 경쟁이 없는 시장에서 기업의 가격 정책은 가능한 최대 수익을 낼 수 있는 수준으로 정해지는 것이 일반적입니다. 과거 인텔이 라이젠이 나오기 전까지 8코어 이상의 CPU 가격을 높게 유지하고 지금 AMD가 24코어 이상 CPU 가격을 높게 유지하는 건 당연합니다. 다만 인텔도 10nm 공정 이전을 서두르고 있고 아키텍처를 개선하고 있기 때문에 고성능 CPU 시장에서 독점은 오래 가지 못할 것입니다. 마지막으로 AMD는 49달러짜리 보급형 제품인 애슬론 3000G를 공개했습니다. 12nm Zen+ 기반의 피카소 (Picasso) APU 제품군으로 2코어 4스레드 CPU와 베가 3 GPU를 탑재했습니다. 출시 가격 55달러였던 애슬론 GE 200보다 더 저렴한 출시 가격에 CPU 클럭은 300MHz 높이고 GPU 클럭도 100MHz 높였습니다. 고성능 CPU도 중요하지만, 더 많은 소비자가 부담 없이 사용할 수 있는 저가형 제품의 성능을 계속해서 높이는 것 역시 중요합니다. AMD는 올해 한 해 계속해서 신제품을 내놓으면서 CPU 시장의 변화를 이끌었습니다. 결국 AMD의 수익도 늘고 소비자들도 선택의 폭의 넓어졌습니다. 동시에 고성능 CPU 보급이 빨라지면서 IT 생태계 전반에 긍정적인 변화를 이끌었습니다. AMD의 도약은 과거에도 그랬듯이 인텔의 성장을 위한 좋은 자극이 될 것입니다. 결국 이런 과정을 거쳐 CPU 기술이 더 발전할 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

최근 CPU 업계에서 가장 주목할만한 변화는 업계 2인 AMD의 약진입니다. 아직도 노트북이나 완제품 데스크톱 컴퓨터에는 주로 인텔 CPU가 탑재되지만, 조립 PC 시장에서는 AMD의 라이젠 CPU의 판매량이 급격히 증가하면서 인텔을 강하게 압박하고 있습니다. 경쟁자보다 앞선 7nm 미세 공정과 개선된 아키텍처를 바탕으로 성능을 크게 높인 데다 3세대에서 코어 수를 최대 16개까지 늘린 전략이 주효했습니다. 여기에 3세대 라이젠 출시 이후 인텔이 데스크톱 시장에서 적절한 대항마를 내놓지 못하고 있기 때문에 한동안 라이젠의 강세는 이어질 것으로 예상됩니다. 하지만 두 회사가 나란히 공개한 2019년 3분기 실적을 보면 AMD의 성장세는 생각보다 크지 않고 인텔의 입지 또한 흔들렸다고 하기 어렵습니다. 지난 3분기 인텔은 전년 동기와 같은 192억 달러의 매출을 올렸습니다. 비록 영업 이익은 전년 동기 대비 12% 줄어들었지만, 여전히 64억 달러에 달해 업계 1위 기업의 체면을 살렸습니다. 이에 비해 AMD의 올해 3분기 매출은 인텔의 1/10 정도인 18억 달러에 불과합니다. 영업 이익은 1억8,600만 달러에 불과해 인텔과는 비교도 되지 않을 만큼 작습니다. 최근 CPU 시장에서 라이젠의 약진을 생각하면 의외의 결과 같지만, 여기에는 그럴 만한 이유가 있습니다. 단품으로 판매되는 일반 소비자용 CPU 시장은 전체 CPU 시장에서 비중이 크지 않습니다. 아직도 조립 PC보다는 완제품 PC가 컴퓨터 시장에서 더 큰 비중을 차지하는데, 대부분의 제조사가 인텔 CPU를 훨씬 많이 사용합니다. 안정적인 부품 수급을 위해서는 공급 능력이 앞선 인텔 CPU를 대량으로 구매하는 것이 더 안전하기 때문입니다. 더구나 노트북에 사용되는 모바일 CPU 부분은 인텔의 시장 장악력이 뛰어나고 사실 가격 대 성능에서 데스크톱처럼 밀리는 상황도 아닙니다. 서버 부분에서도 AMD의 에픽 CPU 도입이 늘어나고 있지만, 성능 이외에 안전성이 매우 중요한 분야라 기업들이 보수적으로 접근하는 시장입니다. 서버 시장에서 에픽의 성장에도 불구하고 인텔은 아직 압도적인 점유율을 자랑하고 있습니다. 여기에 인텔이 CPU 이외에 여러 가지 제품을 만든다는 점을 생각하면 매출 차이가 10배나 나는 이유가 납득이 됩니다. 하지만 몇 년간의 변화를 보면 AMD의 약진이 두드러집니다. 불과 4년 전인 2015년 3분기와 비교해 보면 4년 만에 AMD가 극적으로 회생했다는 것을 알 수 있습니다. 2015년 3분기에 AMD는 매출 10억 6000만 달러를 기록했는데, 전년 동기 대비 26%가 감소한 상황이었습니다. 당시 영업 손실만 1억 5800만 달러로 회사가 존폐 위기라고 해도 과언이 아닌 상태였습니다. 이때 AMD를 살렸던 것은 Xbox one이나 PS4에 들어가는 세미 커스텀 칩이었습니다. 당시 신형 콘솔 게임기가 출시되면서 2016년 3분기에는 매출이 13억 달러 수준으로 회복됩니다. CPU/GPU 부분 매출이 4억 7200만 달러에 불과했지만, 세미 커스텀, 임베디드, 엔터프라이즈 부분 매출이 8억 3500만 달러로 증가했기 때문입니다. 가상화폐 채굴로 인한 그래픽 카드 수요 역시 AMD 회생을 도왔습니다. 하지만 이들은 모두 일시적인 요인이었습니다. AMD의 진정한 실적 반등은 2017년 라이젠 CPU가 등장한 이후입니다. 3년 후인 2019년 3분기에 AMD의 컴퓨터 및 그래픽 부분의 매출은 거의 3배가 증가한 12억 8000만 달러를 기록했습니다. 반면 엔터프라이즈, 임베디드, 세미 커스텀 부문의 매출은 5억 2500만 달러로 오히려 뒷걸음질 쳤습니다. 기업용 서버 시장에서 에픽 프로세서의 매출이 늘었지만, 콘솔 게임기용 칩 수요가 크게 줄었기 때문입니다. 지난 몇 년간 AMD의 실적을 견인한 것은 주로 라이젠 CPU였습니다. 매출로 봤을 때 인텔과 AMD는 다윗과 골리앗이라고 할 수 있습니다. 하지만 CPU 업계의 다윗은 골리앗보다 성장 속도가 빠릅니다. 3분기 실적만 보면 4년간 인텔의 매출이 24% 증가할 때 AMD 매출은 41%가 늘었습니다. 인텔은 최근 3분기 실적 발표에서 10nm 공정의 생산을 늘리고 있으며 앞으로 더 많은 10nm 제품을 내놓겠다고 밝혔지만, 내년까지는 오래된 14nm 공정 CPU로 경쟁사에 대응해야 하는 상황입니다. 따라서 당분간 AMD의 성장세는 지속될 것으로 예상되며 인텔은 신제품 출시와 가격 인하로 이를 견제할 것으로 보입니다. 솔직히 양강 구도라고 하기에는 AMD의 규모가 작지만, 만만치 않은 2인자 덕분에 CPU 시장이 소비자에게 유리한 방향으로 흘러가고 있다는 점은 누구도 부인할 수 없을 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

2008년, 인텔은 기존의 x86 CPU보다 훨씬 낮은 전력을 소모하는 소형 CPU인 아톰 (Atom)을 공개했습니다. 인텔이 앞서 내놓은 코어 프로세서의 저가형 버전을 내놓는 대신 아톰 프로세서를 내놓은 이유는 비용 때문이었습니다. 코어 프로세서는 당시 문제가 많았던 펜티엄 4 프로세서의 한계를 극복하고 경쟁자인 AMD를 넘어서기 위해 인텔의 기술력을 집약해서 만들어졌습니다. 그런 만큼 성능이 뛰어났지만, 구조가 복잡하고 크기도 컸습니다. 당연히 비용을 낮추는 데 한계가 있었습니다. 반면 보넬(Bonnell) 아키텍처 기반의 1세대 아톰 프로세서는 구조를 대폭 단순화해 크기를 줄이고 비용을 낮췄습니다. 1세대 아톰 프로세서는 지금 기준으로 생각하면 엄청나게 작은 4700만 개의 트랜지스터 집적도와 26㎟에 불과한 다이(die) 면적을 갖고 있었습니다. 덕분에 제작 비용이 저렴해 싸게 판매해도 이윤을 남길 수 있었습니다. 아톰 프로세서는 개도국 교육 시장을 겨냥한 클래스메이트 PC나 저가형 노트북인 넷북 등에 탑재되었는데, 저렴한 가격 덕분에 큰 인기를 끌었습니다. 비록 성능은 낮았지만, 30만 원 이내의 비용으로 휴대가 간편한 소형 노트북을 살 수 있다는 점 때문에 간단한 문서 작업과 웹서핑만 하려는 소비자에게 합리적인 선택이었습니다. 하지만 IT 세상이 스마트폰 중심으로 빠르게 변하면서 아톰 프로세서의 입지는 좁아집니다. 스마트폰과 태블릿의 성능이 1년이 다르게 좋아지고 휴대성도 넷북보다 우수했기 때문에 저전력 PC 시장이 크게 위축된 것입니다. 여기에 ARM 기반 프로세서와 달리 성능 향상이 더딘 아톰 프로세서 자체의 문제도 있었습니다. 인텔은 2013년 22㎚ 공정 기반의 실버몬트(Silvermont) 아키텍처 아톰 프로세서를 내놓으면서 반전을 꾀했습니다. 2013년 말에 등장한 베이 트레일 같은 실버몬트 기반 아톰 프로세서는 상당한 성능 향상을 통해 저가형 윈도우 태블릿과 노트북에 널리 탑재되었습니다. 특히 이 시기에는 x86용 안드로이드 OS가 출시되면서 윈도우와 안드로이드 듀얼 부팅을 지원하는 저가형 태블릿 PC가 잠시 인기를 얻기도 했습니다. 그러나 이 역시 대화면 스마트폰이 늘어나고 태블릿 시장이 고급형 중심으로 재편되면서 설 자리를 잃게 됩니다. 아톰 프로세서의 입자가 좁아진 것은 인텔의 정책 역시 한몫했습니다. 판매량은 적어도 큰 이익을 남길 수 있는 서버용 CPU 수요에 집중하면서 많이 팔아도 수익을 남기기 어려운 아톰 제품군은 자연스럽게 소홀해진 것입니다. 인텔은 2015년에 14㎚ 공정의 에어몬트(Airmont), 2016년에 골드몬트(goldmont) 아톰 프로세서를 내놓기는 했지만, 전체적인 성능 향상은 미미했습니다. 심지어 2017년에 마이너 업그레이드 모델인 골드몬트를 내놓고는 더 이상 모델 업데이트도 없었습니다. 반면 코어 프로세서는 계속해서 전력 대 성능비를 높여 태블릿 PC 및 초경량 PC에 탑재되는데 문제없는 수준까지 발전했습니다. 더구나 x86 태블릿 PC 시장도 서피스나 갤럭시 북처럼 생산성이 높은 고성능 제품 위주로 흘러가고 있습니다. 저가형 저전력 CPU인 아톰의 입지가 줄어들 수밖에 없는 이유입니다. 하지만 인텔은 2019년 3분기 실적 발표와 더불어 트레몬트 (Tremont) 기반 아톰 CPU에서 새로운 가능성을 제시했습니다. 트레몬트는 전 세대인 골드몬트 대비 평균 30% 정도 성능을 높였으며 10㎚+ 공정에서 생산되어 전력 대 성능비를 높였습니다. 하지만 트레몬트와 기존의 아톰 CPU의 가장 큰 차이점은 고성능 코어와 함께 사용할 수 있다는 점입니다. CPU의 성능이 전반적으로 상향 평준화된 지금 저전력 CPU 단독으로는 한계가 있을 수밖에 없습니다. 따라서 인텔은 애플 A 시리즈나 퀄컴 스냅드래곤, 삼성 엑시노스에서 볼 수 있는 고성능 + 저전력 CPU 조합을 x86 CPU에 도입할 계획입니다. 올해 말 출시를 준비 중인 레이크필드(Lakefield) 하이브리드 CPU가 그것으로 고성능 서니 코브(Sunny Cove) 코어와 저전력 트레몬트 코어, 그리고 Gen 11 GPU를 혼합해 만든 새로운 CPU입니다.레이크필드는 여러 가지 신기술이 도입된 새로운 모바일 CPU입니다. 레이크필드는 이미 10세대 코어 마이크로프로세서에서 선보인 서니 코브 아키텍처 기반의 고성능 코어와 새로 개발한 트레몬트 기반의 저전력 코어가 들어갑니다. 인텔 코어 프로세서는 세대를 거듭하면서 저전력 성능을 높여왔지만, 기본적으로 고성능 x86 코어로 ARM 계열 저전력 코어를 사용하는 모바일 AP와 경쟁하기 어려웠습니다. 트레몬트는 이와 같은 단점을 극복할 새로운 저전력 코어로 매우 얇고 가벼운 태블릿 PC나 컨버터블 노트북에서 진가를 발휘할 것으로 예상됩니다. 윈도우 태블릿 PC의 배터리 성능을 높이거나 더 가벼워질 수 있는 것입니다. 레이크필드의 성공 여부는 실제 제품이 출시되어야 알 수 있지만, 인텔의 방향성 자체는 옳다고 생각됩니다. 1세대 아톰이 등장했던 2008년과 지금의 IT 환경은 너무나 다릅니다. 경쟁자인 ARM 계열 CPU의 성능이 너무 좋아졌고 AMD의 저가형 CPU의 성능도 만만치 않습니다. 저전력이지만 저성능인 아톰 프로세서 단독으로만 제품을 내놓으면 운신의 폭은 계속 좁을 수밖에 없습니다. 만약 레이크필드가 기대처럼 저전력과 고성능의 두 마리 토끼를 잡는다면 아톰 제품군에 새로운 희망이 생길 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

삼성서울병원이 5G 및 인피니트헬스케어 디지털 병리 솔루션을 도입하고 디지털 의료 서비스 분야에서 한 발 앞서 나가게 됐다. 삼성서울병원은 지난 4월 고령화에 따른 환자 증가와 암환자 비중 증가 등으로 병리과 업무량이 빠르게 증가함에 따라 이를 효과적으로 해소하고, 환자들에게 보다 빠르고 정확한 의료 환경을 제공하기 위해 인피니트헬스케어의 디지털 병리 솔루션을 도입했다. 디지털 병리는 기존에 현미경으로 진단하던 유리 슬라이드를 디지털 이미지로 변환해 진단, 저장, 관리하는 일련의 체계를 말한다. 의료진은 인피니트헬스케어의 디지털 병리 솔루션을 통해 병리 이미지를 조회, 판독, 공유함으로써 의료 서비스의 정확도를 더욱 더 높일 수 있다. 방대한 양의 데이터를 다루는 만큼 안정적인 통신 환경 구축은 무엇보다 중요하다. 이에 삼성서울병원이 최근 5G 시범사업을 진행, 디지털 병리 솔루션의 효율을 더욱 높일 수 있을 것으로 전망된다. 특히, 5G 환경에서는 디지털화된 병리 데이터에 대한 의료진의 실시간 판독이 가능해져 대기 및 진료 시간 등 환자들의 실질적인 의료 편의 개선에도 기여할 것으로 기대를 모은다. 삼성서울병원 병리과 송상용 교수는 “디지털 병리와 5G의 관계는 인공지능과 GPU의 관계와 같아서 5G 시범사업이 진행됨에 따라 본격적인 디지털병리 시대의 신작로가 열린 셈”이라며 “5G를 탑재한 디지털병리는 한국을 비롯해 전세계적으로 문제가 되고 있는 병리과 의사 부족으로 인한 진단 업무의 공백과 지연의 문제점을 극복하고, 병리 지식 공유라는 지식기반 공유 경제의 새로운 플랫폼이 될 것”이라고 전망했다. 이어 “최근 병원 내 5G 시범 사업을 진행하면서 신속한 진단을 필요로 하는 동결절편 검사의 병리 진단에서 의료진의 실시간 판독이 가능한 점을 확인했고, 병원 내 모든 장소에서 안전하게 환자의 대용량 병리 진단 정보를 확인할 수 있게 돼 더욱 빠르고 정확한 의료 행위가 가능해졌다”며 “앞으로도 환자 중심의 의료 환경 완성을 위한 첨단 기술 도입에 투자를 아끼지 않을 것”이라고 전했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

애플의 아이폰11 프로맥스(Pro Max) 사전 예약판매가 시작된 가운데, 판매가가 100만원이 훌쩍 넘는 아이폰 11 프로맥스의 원가를 분석한 보고서가 공개됐다. 미국 NBC뉴스와 기술정보포털사이트인 테크인사이트(Techinsight)가 공동으로 분석한 자료에 따르면 아이폰 11 프로맥스의 부품 중 가장 고가는 카메라로, 원가가 78.50달러(한화 약 9만 4000원) 정도다.　 뒤를 이어 6.5인치 슈퍼 레티나 XDR 디스플레이의 가격은 66.50달러(약 7만 9000원), 이어 이전 버전보다 최대 20% 더 빠른 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 성능을 발휘하는 A13 바이오닉 칩의 가격은 64달러(7만 6000원) 정도로 조사됐다. NBC뉴스와 테크인사이트 측은 애플이 부품 및 조립을 완성한 아이폰11 프로맥스 제조를 위해 지불한 금액은 개당 490.50달러(한화 약 58만 2000원)이며, 소비자가는 64GB 1099달러(약 130만 4200원), 256GB 1249달러(약 148만 2200원), 512GB 1449달러(약 172만원) 선으로 책정했다고 전했다. 즉 애플이 아이폰11 프로맥스 512GB 제품을 판매할 경우 950달러(약 113만원) 전후의 이익금이 발생하는 셈이다. 현지 언론은 애플이 아이폰 11 시리즈를 고가에 내놓았지만, 기기 성능에 대한 시장 반응은 뜨겁다고 분석했다. 미국 컨슈머리포트는 최신 스마트폰을 평가한 결과 애플 아이폰11 프로 맥스가 95점으로 1위를 차지했다고 밝혔다. 아이폰11 프로는 92점을 기록하며 2위를 차지했다. 특히 카메라 성능과 빠른 프로세싱, 베터리 사용시간 등이 구글과 삼성의 기기를 능가한다는 평가를 받았다. 한편 오늘(17일) 국내 이동통신 3사는 아이폰 11시리즈에 대한 사전 예약 판매를 시작한다고 밝혔다. 정식 출시일은 오는 25일이며, 아이폰 11 프로맥스의 가격은 △64GB 모델 152만9000원 △256GB 모델 173만8000원 △512GB 모델 199만1000원, 아이폰 11의 가격은 △64GB 모델 99만원 △128GB 모델 105만6000원 △256GB 모델은 118만8000원이다. 송현서 기자 huimin0217@seoul.co.kr

현재 그래픽 카드 메모리의 주류는 GDDR (Graphics DDR) SDRAM 메모리입니다. 초창기 그래픽 카드는 PC용 시스템 메모리와 동일한 메모리를 사용했지만, 그래픽 처리 프로세서인 GPU의 급격한 성능 발달로 이미 2000년대 초반 속도 한계에 직면했습니다. CPU용으로 개발된 시스템 메모리로는 GPU가 처리하는 방대한 데이터를 감당하기 어려워진 것입니다. 기본적으로 GPU는 큰 크기의 고해상도 그래픽 데이터를 빠르게 (가능한 초당 60 프레임 이상으로) 처리해야 합니다. 그래야 화려한 게임 그래픽을 끊김 없이 처리할 수 있습니다. 이런 이유로 2003년부터 일반 DDR 메모리보다 더 큰 대역폭을 지닌 GDDR 메모리가 그래픽 카드에 도입되기 시작합니다. GDDR2 메모리는 2003년 출시한 엔비디아의 지포스 FX 5700/5800 울트라 시리즈에 처음 사용됩니다. (1세대 GDDR 메모리는 90년대 후반 등장했는데 당시 그래픽 카드에는 사용되지 않았습니다) 하지만 GDDR 메모리의 본격적인 보급은 2004년 등장한 GDDR3부터입니다. GDDR3는 나중에 AMD에 합병된 ATI와 엘피다, 하이닉스, 인피니온 등 메모리 제조사들이 협력해 만든 그래픽 메모리 규격입니다. 이름과는 달리 DDR2 기반으로 덕분에 DDR3 메모리 규격이 확립되기 전인 2004년부터 본격적으로 보급될 수 있었습니다. GDDR 메모리는 DDR 메모리보다 데이터가 지날 수 있는 통로가 더 많고 데이터 전송 속도가 빨라 3D 그래픽처럼 대용량 데이터를 빠르게 처리할 때 유리합니다. 사실 GPU가 빠른 속도로 발전할 수 있었던 것은 이를 뒷받침할 GDDR 메모리의 발전이 있었기 때문입니다. 따라서 DDR 메모리보다 버전 업데이트가 훨씬 빨리 이뤄져 DDR4 메모리가 도입되는 동안 GDDR5, GDDR5x, GDDDR6 같은 새로운 규격이 등장했습니다. GDDR6 메모리를 사용한 지포스 RTX 2080의 경우 14Gbps GDDR5 (256bit) 메모리에서 448GB/s의 넓은 대역폭을 지원받고 있습니다. 이는 DVD 영화 100편 정도를 1초에 전송하는 속도입니다. 하지만 GDDR 메모리 규격 역시 점점 한계에 도달하고 있습니다. GDDR3에서 메모리 칩 하나 당 19.9 GB/s의 속도를 확보했고, GDDR5에서 40–64 GB/s, GDDR6에서 112–128 GB/s으로 늘어나기는 했지만, GPU의 연산 능력이 급격히 향상되면서 한계에 봉착한 것입니다. 이는 GPU가 게임에서만 쓰이는 것이 아니라 인공지능이나 슈퍼컴퓨터 같은 더 중요한 분야에 사용되면서 연산 능력이 급격히 높아진 것도 원인입니다. HBM (High Bandwidth Memory) 메모리는 이 문제에 대한 가장 합리적인 해결책입니다. HBM 메모리는 삼성전자, SK 하이닉스, AMD의 협력으로 개발되었으며 2013년 SK 하이닉스에서 첫 제품을 내놓았습니다. HBM은 여러 개의 D램 다이(die)를 아파트처럼 수직으로 쌓고 여기에 데이터 통로인 TSV (through-silicon via)를 뚫어 고속으로 데이터를 주고받는 메모리라고 할 수 있습니다. 아예 통로를 여러 개 뚫어 대량으로 데이터를 전송하기 때문에 대역폭에서 GDDR6 메모리를 크게 앞설 수 있습니다. 따라서 슈퍼컴퓨터나 인공지능 연산용 고성능 GPU에 사용됩니다. 하지만 비싼 가격으로 인해 일반 그래픽 카드에는 제한적으로 보급되고 있습니다.올해 출시된 AMD의 라데온 VII 그래픽 카드는 HBM2 메모리를 사용하는데, 4개만 있어도 1TB/s의 대역폭과 16GB의 메모리 용량을 확보할 수 있습니다. 하지만 이미 국내 메모리 제조사들은 이를 뛰어넘는 제품을 개발했습니다. 올해 3월 삼성전자가 공개한 플래시볼트 (Flashbolt) HBM2E 메모리는 칩 하나 당 410GB/s의 대역폭과 16GB의 용량을 제공합니다. 8개의 다이를 수직으로 올린 후 5000개 이상의 TSV로 연결해 속도와 용량을 획기적으로 끌어 올렸습니다. 그리고 이번 달 SK 하이닉스는 이보다 더 빠른 460GB/s 속도의 HBM2E 메모리를 개발했다고 발표했습니다. 이 제품을 4개 사용한 GPU는 1.84TB/s의 대역폭과 64GB의 용량을 확보할 수 있습니다. 이렇게 빠르고 용량이 큰 메모리가 필요한지 의문을 지닐 수도 있지만, 단순히 게임용이 아니라 인공지능 및 슈퍼컴퓨터를 위해서는 이것도 부족할 수 있습니다. 현재 국내 제조사들은 HBM2E보다 더 빠른 HBM3 및 HBM4 메모리 개발을 위한 연구를 진행하고 있습니다. 이 메모리는 현재 미국이 개발하는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터에 사용될 것입니다. 국내 기업이 주도하는 HBM 메모리는 인공지능 및 슈퍼컴퓨터 개발에 없어서는 안 될 핵심 부품이라고 할 수 있습니다. 다른 한편으로 일반 소비자용 그래픽 카드에서 HBM 메모리를 사용할 수 있게 하려는 시도도 진행 중입니다. GDDR 규격도 좀 더 빨라질 수 있지만, 대역폭 문제의 근본적인 해결책은 메모리 구조 자체를 혁신한 HBM 메모리의 염가형 버전을 보급하는 것입니다. HBM 메모리를 사용한 그래픽 카드 중 그나마 저렴한 라데온 VII이 699달러로 아직 꽤 비싼 편이기 때문에 500달러 이하 그래픽 카드에서 사용할 수 있는 HBM 메모리가 필요할 것입니다. 결국 이 문제 역시 국내 제조사들의 노력에 달려 있습니다. GDDR 메모리가 결국 DDR 메모리를 대체하고 그래픽 카드 메모리의 대세가 된 것처럼 언젠가는 HBM 메모리가 새로운 대세가 될 날이 올 것으로 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

SK하이닉스가 업계 최고 속도를 지원하는 고대역폭 메모리(HBM)인 ‘HBM2E D램’ 개발에 성공했다고 12일 밝혔다. 대용량 데이터 처리에 특화된 HBM2E는 HBM2의 차세대 규격 제품이다. 2013년에 HBM D램이 처음 나왔고, HBM2는 지난해 개발됐다. 1년 만에 한 단계 발전한 HBM2E가 출시된 것이다. 본격적인 양산은 2020년부터 시작된다. SK하이닉스가 개발한 HBM2E는 업계 최고 속도를 구현했다. 핀당 3.6기가비트(Gbit/s) 속도를 지원할 수 있다. 총 1024개 정보출입구(IO)를 통한 전체 데이터 처리 속도는 초당 460기가바이트(GByte)다. 풀HD 영화(3.7GB 용량) 124편 분량을 단 1초에 처리할 수 있는 수준이다. HBM2보다 속도를 50% 높였다. 용량은 단일 제품 기준으로 16Gb 칩 8개를 TSV 기술로 수직 연결해 16GB를 구현했다. TSV를 활용하면 기존 패키징 방식보다 크기는 30% 이상, 전력 소모는 50% 이상 줄일 수 있다. HBM은 짧은 시간에 대용량 데이터를 처리하는 특성 때문에 그동안 그래픽카드(GPU) 등 고성능 그래픽 처리 분야에 활용됐다. 향후 자율주행차뿐만 아니라 인공지능(AI), 슈퍼컴퓨터 등에서 대용량 그래픽 데이터 처리가 필수인 만큼 HBM에 대한 수요 확대가 예상된다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

인텔이 아이스 레이크 (Ice Lake)로 알려진 10세대 코어 프로세서를 노트북 제조사들에 공급하기 시작했습니다. 출시된 제품들은 TDP 9 ~ 28W 사이의 저전력 노트북 및 태블릿 CPU로 일반 소비자가 시중에서 CPU만 구매할 수 있는 물건이 아닙니다. 현재 선적이 시작됐다면 소비자가 이를 사용한 노트북을 구매할 수 있는 것은 연말쯤이 될 것입니다. 다만 해외 IT 관련 매체들은 10세대 코어 프로세서를 사용한 프로토타입 노트북을 사용해 간단한 벤치마크 결과를 공개했습니다. 결론적으로 말하면 CPU 성능 향상은 인상적이지 않지만, GPU 성능 향상은 괄목할 만한 수준이라는 것입니다. 인텔은 2011년 출시한 샌디브릿지 이후 미세 공정과 마이크로 아키텍처를 조금씩 개선해 나갔습니다. 하지만 가장 강력한 경쟁 상대인 AMD가 젠(Zen) 아키텍처를 선보이며 인텔 코어 프로세서를 바짝 추격하자 지지부진했던 10nm 미세 공정 이전을 서두르면서 아키텍처를 대대적으로 변경하겠다고 발표했습니다. 물론 보안 문제 역시 아키텍처 개혁의 중요한 이유입니다. 아이스 레이크는 그 첫 결과물입니다. 인텔은 정식 출시 전 아이스 레이크에 적용된 서니 코브 (Sunny Cove) 아키텍처가 스카이레이크 계열 CPU보다 18% (같은 클럭에서 성능을 평가하는 IPC 기준) 정도 성능이 향상됐다고 발표했습니다. 그러나 막상 모습을 드러낸 10세대 코어 프로세서의 CPU 성능은 전 세대와 크게 다르지 않습니다. 인텔이 공개한 슬라이드에 따르면 10세대 코어 프로세서는 15W 제품군에서 싱글 쓰레드 기준으로 5세대 코어 프로세서(브로드웰)보다 47% 빠릅니다. 8세대 코어 프로세서 (위스키 레이크)가 5세대보다 42% 빠르다는 점을 생각하면 미미한 차이입니다. 그 이유는 작동 클럭이 낮아진데 있습니다.10세대 코어 프로세서인 Core i7-1065G7의 작동 속도는 베이스 1.3GHz/터보 3.9GHz인 반면 8세대 코어 프로세서인 Core i7-8565U의 작동 속도는 베이스 1.8GHz/터보 4.6GHz입니다. 같은 클럭에서 성능이 높아지긴 했는데, 대신 작동 클럭이 낮아지면서 정작 성능은 큰 변화가 없었던 것이죠. 하지만 10세대 코어 프로세서가 서니 코브 아키텍처의 1세대 제품이라는 점도 감안해야 합니다. 앞으로 몇 세대를 지나면서 점점 클럭을 높이고 아키텍처와 미세 공정을 개선하면 성능이 크게 높아질 수 있습니다. 10세대 코어 프로세서는 AMD에서 잔뼈가 굵은 엔지니어인 라자 코두리를 영입해 지금까지 큰 약점으로 지적되었던 GPU를 대폭 개선했습니다. 일부 게임 벤치마크 결과만 공개되었지만, 기존의 인텔 내장 그래픽보다 두 배 이상의 성능을 보이는 경우도 있어 드라이버 최적화 이후 성능이 기대됩니다. Gen11 내장 GPU는 전 세대 GPU보다 훨씬 많은 32/48/64개 실행유닛 (EUs)을 탑재했을 뿐 아니라 아키텍처를 대폭 개선해 성능을 끌어올렸습니다. 덕분에 강력한 그래픽 성능을 지닌 AMD의 모바일 CPU와 어느 정도 경쟁이 가능할 것으로 예상됩니다. 반면 지포스 MX150/250 같은 보급형 그래픽 카드의 위치는 다소 위태로워졌습니다. 휴대성과 배터리 지속 시간이 중요한 노트북에서 별도의 그래픽 카드를 탑재한다는 것은 추가 비용은 물론 발열, 배터리 지속 시간, 무게 등 여러 가지 약점을 감수할 만큼 성능 향상이 있을 때만 가능한 일입니다. CPU 내장 그래픽이 이 성능 차이를 크게 좁혔다면 당연히 CPU 내장 그래픽만 탑재하는 것이 유리합니다. 보급형 그래픽 카드의 성능을 지금보다 더 높여야 할 이유가 생긴 것입니다. 반대로 소비자는 얇고 배터리가 오래 가는 노트북과 태블릿으로 지금보다 쾌적하게 게임을 즐길 수 있게 됐습니다. 당연히 소비자에게 유리한 변화입니다. 이외에도 10세대 코어 프로세서에는 여러 가지 새로운 기술들이 녹아 들어가 있습니다. 인공지능 전용 명령어 세트인 인텔 딥러닝 부스트 (Intel DL Boost), AVX-512, LPDDR4X 3733 메모리 지원, 와이파이 6와 썬더볼트 3 기본 통합으로 소비자들은 신기술을 추가 비용이나 하드웨어 없이 사용할 수 있습니다. 10세대 코어 프로세서를 통해 인텔은 계속해서 프로세서 성능을 높이고 기능을 추가할 수 있음을 보여줬습니다. 프로세서 기술의 발전은 과거보다 느려졌지만, 우리를 편리하게 만드는 기술적 진보는 멈추지 않을 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

최근 상용화에 최적화된 지불경제 통합 플랫폼 ECP+ 암호화폐가 출시되는 데서 기술개발팀을 이끈 주역이 화제다(관련기사 34면). 이병용 ㈜싸이투코드 대표가 그 주인공이다. 이에 본지는 그가 향하는 ‘글로벌 금융네트워크 플랫폼’의 완성을 향한 그 당찬 포부를 인터뷰했다. ‘Mars 네트워크 블록체인 플랫폼’ 출시를 다음 작품으로 준비하고 있다는 그는 “ECP+플랫폼에 이어 인공지능기반 법률서비스(SYbo.AI)와 교육서비스 출시에 온 힘을 다하고 있다”고 했다. 이어 그는 “한국을 넘어서는 글로벌 사업을 성공 시켜 세계평화에 기여하는 사회사업을 하고 싶다”고 밝혔다. 그의 노력과 도전, 성공을 통해 빛나는 대한국인이 만들어 가는 세계를 함께 그려 본다. 편집자 주-먼저 ㈜싸이투코드는 어떤 회사인가. “싸이투코드(CY2CODE)는 시공간 블록체인, 멀티모달, 디지털콘텐츠 원본확인기술, 빅 데이터와 인공지능(AI) 특허기술 기반의 비즈니스 플랫폼 개발 및 컨설팅 회사이자 ECP+ 플랫폼 개발팀이다. 현재 여덟 개의 지적 재산권을 보유하고 있으며, 차세대 블록체인 플랫폼인 ‘Mars 블록체인 플랫폼’을 통해 첨단 산업에 한 발짝 더 다가갈 수 있도록 최선을 다하며 차세대 IT 산업의 선두주자로 글로벌 테크산업을 이끌어 나갈 비전을 간직한 회사이다.” -‘Mars 블록체인 플랫폼’이란 무엇인가. “앞서 설명한 시공간 블록체인, 멀티모달, 디지털콘텐츠 원본확인기술, 빅 데이터와 인공지능(AI)에 분산통합인증(DID) 기술들을 집약한 차세대 블록체인 비즈니스 플랫폼이다. 첫 번째 핵심기술인 시공간 블록체인(Context Blockchain)은 기존 블록체인이 가지고 있는, 시간 정보만 기록하던 한계를 극복하고 거래 시점의 환경정보까지 기록해 거래의 신뢰성을 보장받을 수 있는 기술특허이다. 두 번째 핵심기술인 멀티모달(Multimodal)은 텍스트, 음성, 제스처 등 서로 다른 형식의 데이터를 센서, 기기, 플랫폼 등 여러 도구로부터 전달받아 일정한 형태로 변환하고, 또 다양한 형태로 전송하는 특허기술이다. 세 번째 핵심기술인 디지털 콘텐츠 원본확인기술(DCOS)은 디지털 콘텐츠인 전자문서, 동영상, 음원, 사진, 코드 등의 생성과 기록, 배포와 폐기에 이르는 전 과정을 통제하는 특허기술이다. 마지막으로 빅 데이터와 인공지능(AI) 기술들 역시 플랫폼에 반영했다. 데이터의 수집, 정제, 분석, 가공 등 전 과정에서 자동토픽정제 기술, 강화학습기술, 답변 데이터 자동 정제와 적용, 추가 딥러닝 학습, 그래픽스 처리장치(GPU)를 활용한 고속 딥러닝 기술, 기계학습 기술에 이르는 다양하고 효율적인 데이터 관리 기술들을 모두 집약해 활용한 독자적인 메인넷의 플랫폼이다.”-독자적인 플랫폼을 위한 메인넷(Mainnet)으로 Mars 블록체인 플랫폼을 개발했다는 의미인가. “그렇다. 잘 알다시피 메인넷은 독립적인 암호화폐로 인정하는 프로그램을 출시 운영하는 네트워크다. 독립적인 생태계 구성이 핵심이다. 그다음은 토큰에서 코인으로 진화하는 것 등이다. 그러니까, 메인넷은 독립적인 플랫폼으로서 암호화폐 거래소, 개인지갑 거래간 트랜잭션(처리)을 비롯해 생태계를 구성하고 암호화폐 지갑을 생성하는 것이다. Mars 블록체인 플랫폼은 메인넷이기 때문에 독립적이고 독자적인 생태계를 갖는다.” -토큰에서 코인으로 진화라고 했는데, 토큰과 코인은 어떻게 다른가. “코인과 토큰의 가장 큰 차이는 자신만의 네트워크(메인넷, Mars 블록체인 플랫폼)를 가지고 있는가 아니면 다른 코인의 네트워크 위에서 작동하는가의 차이이다. 메인넷이 있는 블록체인 시스템에서 발행한 암호화폐를 코인이라고 한다. 메인넷의 블록체인 시스템을 빌려 암호화폐를 발행하면 토큰이라고 한다. 토큰은 코인에 종속된 암호화폐다. 진정한 암호화폐가 되려면 토큰이 코인으로 진화해야 한다. 암호화폐를 토큰이라 부르지 않고 코인이라 부르는 이유다. 암호화폐가 안정성을 갖고, 또 그 가치를 극대화하자면 메인넷의 코인이어야 한다. 그래서 메인넷은 코인을 중심으로 그 하위의 디앱(DApp)으로 참여하는 여러 종류의 프로젝트 토큰들을 거느린다.” -앞서 여덟 개의 지적재산권을 보유하고 있다고 했는데, 언제부터 특허출원 등록을 추진했나. “2010년 이후, 그러니까 마이크로소프트 코리아(MS Korea) 퇴사 이후 평소 갖고 있던 생각들을 기술과 비즈니스 모델로 개발해 하나씩 기술특허들을 출원해 등록시키다 보니 8개가 됐다. 이를 바탕으로 Mars 블록체인 플랫폼을 완성하게 됐다.”-그렇다면 앞으로 비전은 무엇인가. “누구나 자기 분야에서 한길을 걷다 보면 꿈이라는 비전을 갖는다고 생각한다. 나도 그런 사람 중 하나다. 나도 나의 꿈을 위해 지난해 7월 회사설립에 나서 10월에 주식회사를 설립했다. 빅데이터, 인공지능, 블록체인, 보안 등의 사업과 자체 서비스 출시를 위해 올 1월 직원들을 선발하기 시작, 6월 초가 돼서야 원팀을 완성했다. 나의 꿈은 ‘블록체인 기반 글로벌 금융네트워크 플랫폼’을 완성해 전 세계에 공개하는 것이다. 이번에 공개한 ‘ECP+ 블록체인 플랫폼’에서 한 단계 진화한 플랫폼이다. 우선 인공지능 기반의 법률서비스와 교육서비스를 공개하기 위해 막바지 작업 중이다. 나의 조국 대한민국에서, IT 강국 대한민국에서 ‘글로벌 사업’을 성공시키는 것이다. 그 결과로 사회사업 등을 통해 세계평화에 기여하고 싶다.” -경영철학은 무엇인가. “나에게 기업경영철학의 첫 번째는 직원이다. 그다음은 주주이고, 세 번째는 파트너이다. 물론 이를 하나로 아우르는 것은 고객이다. 고객은 현재와 미래를 관통한다. 이해관계인 모두를 생각하는 기업의 직원이자 주주, 파트너로서 함께 성장하는 것이다.” -정책당국과 업계, 국민들에게 하고 싶은 말은 무엇인가. “나는 한국인으로 30여년을 IT 한 분야에서 일해 왔듯이, 남은 평생도 IT산업 발전에 받칠 것이다. 대학 재학시절 벤처회사 입사를 시작으로 글로벌 IT기업까지 다양한 경험을 했고, 회사를 설립했다가 접었다가 하다, 다시 회사를 설립해 ‘글로벌 금융네트워크 플랫폼’의 꿈을 향해 가는 국민의 한 사람이다. ‘국민이 자원이다’, ‘국민의 지식재산이 자원이다’는 말을 하고 싶다. 지식재산이 자원인 것은 무에서 유를 창조하는 가치에서 비롯된다. 부존자원이 넉넉하지 않은 우리나라는 국민들 지식에서 나오는 창조물, 소프트웨어가 자원이다. 세계 1위에서 5위 기업은 마이크로소프트, 아마존, 애플, 구글 등 모두 소프트웨어 회사다. 그래서 특히 정부는 배움의 길에 있는 초등학생에서 대학생 등에 이르기까지 가치창조의 교육을 통해 대한민국과 세계의 미래를 만드는 자랑스런 국민들이 되도록 했으면 좋겠다. 그 길은 고통과 번뇌의 시간을 달려야 할지도 모르지만, 결과는 국민이 만든 대한민국, 대한민국이 만든 세계가 될 것이기 때문이다. 미·중 무역전쟁, 한일기술전쟁에서 교훈을 되새기면 좋겠다.” 서원호 객원기자 guil@seoul.co.kr ■ 이병용 ㈜싸이투코드 대표 이병용(51)은 ‘글로벌 금융네트워크 플랫폼’으로 세계와 경쟁하겠다는 IT업계 ㈜싸이투코드 경영자이다. 그는 올해 초 테오컨설팅그룹(미국 소재) 암호화폐 ECP+ 플랫폼 개발팀의 CTO로 참여해, Mars 블록체인 플랫폼을 메인넷으로 개발해 올해 7월 공개했다. 여기에는 ▲디지털 콘텐츠의 원본 생성 및 확인 시스템과 그 방법 ▲디지털 콘텐츠 원본생성 및 정산 시스템과 그 방법 ▲디지털 원본 콘텐츠 등록시스템 및 방법 ▲콘텐츠프로바이더를 위한 디지털 원본 콘텐츠 배포 시스템 및 방법 ▲일반 사용자를 위한 디지털 원본 콘텐츠 배포 시스템 및 방법 ▲멀티모달 검색 방법, 멀티모달 검색 장치 및 기록 매체 ▲디지털 콘텐츠 원본 확인키를 이용한 블록체인 방식의 계약 단말 및 방법 ▲위치정보를 이용한 블록체인 방식의 계약 단말 및 방법 등 8개의 지적재산(기술특허)과 시공간 블록체인, 멀티모달, 디지털콘텐츠 원본 확인기술, 빅 데이터와 인공지능(AI) 등의 보유기술이 큰 역할을 했다. 1968년 서울 출생인 그는 대학 3학년 재학시절부터 계몽사, 교보생명, 삼성전자, 삼성중공업, 현대, 대우, 국방부 계룡대, 공항관리공단(김포) 등 국내기업과 머크코리아, 아메리칸익스프레스 뱅크, 스텐다드차다드뱅크를 비롯한 증권사들의 프로젝트에 참여했다. 마이크로소프트 코리아(MS Korea)에 입사해 Novell 대 MS의 경쟁제품인 NOS Market Share(95:05) 격차를 줄이는 다운사이징 프로젝트를 추진해 성공했고, IBM 메인프레임에서 386 서버 5대로 업무 전환 다운사이징 프로젝트 등을 성공시켰다. MS 입사 당시 “10년 근무, 그리고 전 세계에서 알아주는 레퍼런스 7개를 만들고 나오자”고 자신과 약속했다는 그는 자신과의 약속을 지켜 ‘내가 만든 7개의 레퍼런스라는 명예를 얻고 퇴사했다’고 뿌듯해할 때는 낭만 소년과도 같았다. 그래서인지 그의 최종 꿈은 ‘세계평화에 기여하는 사회복지사업’이다.