컴퓨터의 가격은 용도에 따라 천차만별입니다. 가벼운 웹 서핑이나 문서 작성용이라면 가격은 수십만 원까지 내려갈 수 있습니다. 게이밍 PC라면 100만 원 정도는 기본이고 여러 개의 그래픽카드를 탑재하고 고성능 CPU까지 포함하면 이보다 더 비싸질 수 있습니다. 그래픽 작업을 비롯한 전문적인 용도로 사용하는 경우 그래픽 카드 가격만 수백만 원 이상을 넘어가게 됩니다. 서버의 경우 용도에 따라 가격 차이가 크지만 수천만 원 이상 나가는 제품도 드물지 않습니다. 엔비디아가 내놓은 DGX-2는 일반 냉장고나 세탁기보다 작은 크기지만, 가격은 39만9000달러(약 4억 2000만원)에 달하는 초고가 컴퓨터입니다. 이런 가격에도 팔릴 것이라고 예상하고 내놓은 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 인공지능 같은 특정 연산 부분에서 대단히 높은 성능을 보여주기 때문입니다. DGX-2는 16개의 볼타 GPU와 인텔 제온 플래티넘 CPU 2개를 하나의 시스템으로 만든 것입니다. 인공지능과 관련된 텐서(Tensor) 연산 능력이 1920TFLOPs에 달하는데, 이는 5년 전 나왔던 GTX 580 SLI 기반의 인공지능 시스템의 500배에 달하는 연산 능력입니다. 엔비디아가 작년에 내놓은 DGX-1과 비교해도 두 배에 달하는 성능입니다. 사실 메모리와 GPU 숫자를 두 배로 늘렸으니 속도가 두 배가 되는 것은 당연하지 않겠냐고 반문할 수 있지만, 세상일이 항상 그렇듯이 말처럼 쉬운 일은 아닙니다. GPU 숫자가 늘어난 만큼 이를 하나로 연결하는 일이 어려워집니다. 더욱이 DGX-2에 사용되는 16개의 볼타 GPU는 각각 32GB의 HBM2 메모리를 지니고 있어 모두 합치면 512GB에 달합니다. 엔비디아는 이들을 하나의 시스템으로 연결할 수 있는 NV스위치 기술을 같이 공개했습니다. 이 새로운 인터페이스 덕분에 모든 GPU가 초당 300GB의 데이터를 주고받을 수 있습니다. 이는 시스템 전체로는 초당 2.4TB의 양방향 인터페이스를 의미합니다. 과거 컴퓨터 내 인터페이스와는 비교가 되지 않을 정도로 빠른 속도입니다. DGX-2의 또 다른 특징은 30TB 용량의 저장 장치를 SSD로만 구성했다는 점입니다. 최대 60TB까지 SSD를 증설할 수 있는데, 데이터의 고속처리를 위해 매우 빠른 SSD로만 대용량 저장장치를 구현한 것입니다. 참고로 DDR4 메모리는 1.5TB까지 지원합니다. 그리고 이 모든 장치에 전력을 공급하기 위해 10kW 혹은 1만W급 파워서플라이를 가지고 있습니다. 일반 PC의 파워서플라이가 대개 500W 이내 수준인 점을 생각하면 20배나 큰 대용량입니다. DGX-2는 여러 대의 서버를 병렬로 연결한 것과 같은 성능을 지니고 있습니다. 딥러닝 관련 연산을 할 때는 여러 개의 서버보다 한 개의 고성능 컴퓨터가 공간은 물론 에너지를 크게 절약할 수 있습니다. 물론 일반인이 구매하거나 사용할 일은 거의 없겠지만, 그 결과물은 모두에게 혜택을 줄 수 있습니다. 이런 딥러닝 전용 슈퍼컴퓨터는 과학 연구 및 빅데이터 분석을 통해 알게 모르게 우리에게 삶을 윤택하게 하거나 질병 치료에 도움을 줄 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

전자 분야에서 융합과 연결은 4차 산업혁명시대를 풀어나갈 열쇠다. 삼성전자는 인공지능(AI)과 사물인터넷(IoT)을 기반으로 한 다양한 기기와 서비스를 연결할 중이다. 이를 위해 혁신 기술 분야에서 공격적인 투자와 협력, 연구를 병행해 왔다. 특히 올해는 실질적인 결과물을 내놓으며 글로벌 선도기업으로 자리매김한다는 구상이다. 삼성전자는 2015년 말부터 자동차 전장(전기장치) 사업 진출을 위해 전사조직에 ‘전장사업팀’을 신설하고 전장 사업을 키우고 있다. 2016년 11월에는 글로벌 음향기기 전문기업 하만(Harman) 인수를 끝냈다. 삼성전자·하만 공동 개발의 첫 결실은 ‘디지털 콕핏’이다. 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 세계가전박람회(CES)에서 선보인 ‘디지털 콕핏’은 IoT로 연결되는 사물의 범위를 자동차까지 확장시켰다. 디지털 콕핏의 하드웨어 부문에서는 운전석과 조수석 디스플레이를 2개의 유기발광다이오드(OLED)와 1개의 퀀텀닷 디스플레이(QLED)로 구성했다. 소프트웨어에 자사 AI 음성비서 ‘빅스비’를 달아 차량 내 에어컨부터 음량, 조명 등을 조절할 수 있다. 통합 IoT 서비스인 ‘스마트싱스’를 통해 차에서 집 안의 기기도 편리하게 제어할 수 있다. 삼성전자는 자율주행 부문에서도 자신감을 드러내고 있다. 지난해 9월 3억 달러 규모의 ‘오토모티브 혁신 펀드’를 조성, 첫 번째 전략 투자로 자율주행 플랫폼과 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)의 선두 기업인 ‘TTTech’에 약 1000억원을 투자하기로 결정했다. 하만 커넥티드카 부문에 전략사업조직(SBU)도 신설했다. 인공지능 기술에도 많은 투자를 해 왔다. 2016년 11월엔 미국 실리콘 밸리의 AI 플랫폼 개발 기업인 ‘비브 랩스’를 인수했다. 지난해 11월엔 삼성 리서치를 출범시켜, 산하에 AI센터를 신설했다. 삼성전자는 빅스비가 다양한 장치에 접목돼 하나의 통합 인공지능 시스템이 되도록 발전시킬 계획이다. 삼성전자는 지난 1월 초고속 모뎀을 탑재하고 AI 연산 기능을 강화한 고성능 모바일 애플리케이션프로세서(AP) ‘엑시노스9(9810)’ 양산을 시작했다. 엑시노스9은 스마트폰의 중앙연산처리장치(CPU)에 해당하는 반도체 제품으로, 신경망을 기반으로 한 딥러닝 기능과 보안성을 강화한 것이 특징이다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

갤럭시S9 ‘엑시노스 9810’ 찍은 사진과 유사 상품 검색 애플 ‘아이폰에 3D 안면인식’ 초당 최대 6000억번 작업 처리 아마존·구글·퀄컴도 개발 올인정보기술(IT) 업계가 올해를 이른바 ‘차세대 칩’으로 불리는 인공지능(AI) 애플리케이션프로세서(AP) 개발 경쟁의 원년으로 보고 있다. 4차 산업혁명과 5세대(5G) 이동통신 상용화로 사물인터넷(IoT) 등 신기술이 AI 칩을 요구하기 때문이다. 진화하는 스마트폰과 자율주행차 등이 인간의 뇌처럼 연산하는 AI 칩을 꼭 필요로 하는 까닭도 가세한다. 15일 업계에 따르면 AI 칩은 그동안 각각 발전했던 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 메모리 기술이 하나의 칩으로 합쳐진다는 의미다. 기존 기술에서 각각의 칩이 ‘한 번에 하나씩’ 데이터를 처리했다면 이미지 처리, 음성인식 등 다양한 비정형 데이터를 동시에 빠르게 처리하는 기술이 요구되는 것이다. 글로벌 IT 기업들은 물론 중국 업체들까지 이미 시장에 속속 뛰어들고 있다. AI 비서 시장이 불어나는 것도 AI 칩의 미래를 밝게 해 준다. 시장조사 업체 IDC에 따르면 AI 하드웨어, 소프트웨어 시장은 해마다 50%씩 급증할 전망이다. 지난해 80억 달러(약 9조원)이던 세계 AI 시장 규모는 올해 125억 달러로 불어날 것으로 예상됐다. 2022년에는 1000억 달러(약 112조원)가 넘을 전망이다.삼성전자의 새 전략 스마트폰 갤럭시S9 시리즈에 탑재된 ‘엑시노스 9810’ 칩은 AI 칩의 출발선 격이다. 외국어 메뉴를 한국어로 번역해 주고, 사진을 찍으면 비슷한 상품을 쇼핑 검색해 주는 등 “주로 지능형 이미지 처리에 특화됐다”는 게 삼성전자의 설명이다. 신경망을 기반으로 한 딥러닝(심화학습)이 적용됐다는 것이다. 삼성의 음성인식 비서 ‘빅스비 2.0’을 위해선 이 칩 수준을 끌어올려야 한다. IT 전문매체 폰아레나 등 외신에 따르면 삼성전자는 신경망네트워크프로세서(NPU·딥러닝 연산을 처리하는 별도 처리장치) 개발도 임박한 것으로 알려졌다. 지금의 AI 칩은 클라우드를 거쳐 정보를 처리하지만 NPU는 기기 내 데이터만으로 AI 서비스를 이용할 수 있어 실시간 지연이 거의 없다. 애플이 휴대폰 중 최초로 아이폰에 3차원(3D) 안면인식 기술을 넣은 것도 AI 칩 덕분이다. 애플의 자체 프로세서 ‘A11 바이오닉’은 신경망 엔진이 적용된 AI 칩이다. 초당 최대 6000억번까지 작업을 처리할 수 있어 음성 인식, 자연어 처리 등에도 특화됐다. 아마존, 구글, 퀄컴 등 글로벌 IT 강자들도 AI 칩 개발에 올인하고 있다. 구글은 이미 자체 칩을 사용해 스트리트뷰, 사진, 번역 등 서비스를 지원하고 있다. 지난해 텐서프로세싱유닛(TPU)이라는 새 AI 칩을 내놓았다. 아마존은 한발 늦었지만 최근 자사 AI 스피커 ‘에코’에 사용할 AI 칩의 자체 설계에 들어갔다. 반도체 강자 인텔은 지난해 8월 AI 스타트업(신생기업) ‘너바나 시스템스’를 인수하며 AI 칩 확장에 대한 의지를 드러냈다. 퀄컴의 ‘스냅드래곤845’ 칩은 전작인 ‘스냅드래곤835’ 대비 AI 성능이 3배가량 향상돼 AI 비서에 활용할 경우 훨씬 정확하고 빠른 대답이 가능해졌다. AI 칩 개발에 열을 올리고 있는 중국 화웨이는 지난해 가을 세계 최초로 모바일용 NPU ‘기린 970’을 공개하고 최신 스마트폰 ‘메이트10’에 실었다. 업계 관계자는 “AI 칩은 네트워크 환경 제약을 받지 않고 에너지 효율도 높아 활용 범위가 비약적으로 넓어질 것”이라고 내다봤다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

한때 컴퓨터는 안 배우면 시대에 뒤처지는 문명의 이기로 소개되었습니다. 컴맹이라는 단어가 나오고 이 컴맹을 해결하기 위해 보급형 국민 PC를 국가 정책으로 공급했던 일도 있었습니다. 하지만 세월이 흘러 이제 PC는 점차 사양세를 타고 있습니다. 매 분기 PC 판매량은 조금씩 줄어들고 있는데, 이는 PC가 이미 충분히 보급되었을 뿐 아니라 성능이 좋아져 교체 주기가 길어졌기 때문입니다. 그리고 스마트폰 같은 대체재의 등장으로 PC 없이도 언제나 인터넷에 접속할 수 있게 된 것 역시 중요한 이유입니다. 그런데 PC를 대체한다는 소리가 나왔던 스마트폰도 아이러니하게 PC와 비슷한 길을 걷고 있습니다. 스마트폰 역시 충분히 보급되었을 뿐 아니라 성능이 상향 평준화되면서 교체 주기가 길어진 것입니다. 시장 조사기관들에 의하면 2017년 4분기 스마트폰 판매량은 전년 동기 대비 6.3~8.8% 정도 감소해서 오히려 PC보다 더 빠른 감소세를 보였습니다. 이렇게 보면 주요 IT 기업들이 위기에 빠지지 않을까 걱정되지만, 실적 발표는 반대입니다. 여러 IT 공룡들이 각자 이유는 다르지만, 좋은 실적을 발표하고 있습니다. 예를 들어 주요 CPU 제조사인 인텔과 AMD는 모두 전년 동기 대비 크게 좋아진 성적표를 발표했고 삼성전자 역시 반도체 부분에서 역대급 호실적을 발표했습니다. 그 배경 중 하나로 서버 부분의 빠른 성장을 들 수 있습니다. 인터넷에 접속한 기기의 숫자가 지속해서 증가하고, 웹 기반 서비스와 콘텐츠의 양 역시 기하급수적으로 증가하면서 서버 수요가 갈수록 증가하는 것입니다. 시장조사기관 IDC에 따르면 2017년 3분기 서버 출하량은 전년 동기 대비 11.1% 증가하고 매출은 19.9% 증가해 강한 상승세를 보였습니다. 스마트폰이나 PC는 이미 없는 사람이 없을 만큼 보급되어 급격한 추가 성장을 기대하기 어렵지만, 서버나 슈퍼컴퓨팅 부분은 다른 이야기입니다. 특히 클라우드나 인공지능 같은 새로운 서비스의 등장으로 이를 감당할 새로운 하드웨어의 필요성은 더 커지고 있습니다. 이런 상황에서 주요 CPU 제조사들은 엄청난 수의 코어를 내장한 CPU를 경쟁적으로 내놓고 있습니다. - AMD vs 인텔의 서버 전쟁 현재 서버용 CPU 시장은 인텔 천하라고 해도 과언이 아닙니다. 소비자용 CPU를 생산하던 인텔은 PC에 들어가는 CPU의 성능이 강력해지자 이를 제온이라는 이름으로 서버 시장에 출시해 점차 점유율을 늘려왔습니다. 특히 PC 시장이 정체되기 시작하자 인텔은 이 시장에 더 적극적으로 뛰어들어 역사상 가장 크고 복잡한 x86 프로세서들을 만들었습니다. 작년에 선보인 스카이레이크 아키텍처 기반의 제온 CPU들은 3x4, 4x5, 5x6의 코어 배열을 가지고 있으며 현재 최고 28코어 제품까지 나와 있습니다. 이 가운데 3x4, 4x5 배열 칩은 고성능 PC를 위한 스카이레이크 X 제품으로도 출시되어 있습니다. 다만 이렇게 많은 코어를 집적할 경우 전부 실수 없이 제조하기 힘들기 때문에 판매할 때는 30코어나 20코어 대신 28코어나 18코어 제품으로 판매됩니다. 가장 큰 30코어의 크기는 698㎟로 알려져 있습니다. 일반적으로 CPU가 가질 수 있는 가장 큰 크기라고 할 수 있습니다. 트랜지스터 집적도는 정확히 알려지지 않았지만, 전 세대 제품인 24코어 브로드웰 EP가 72억 개로 알려진 만큼 그것보다는 더 많을 것으로 보입니다. 하지만 경쟁사인 AMD는 인텔의 아성에 거세게 도전하고 있습니다. 8개의 코어를 지닌 칩 4개를 엮어서 32코어/64쓰레드의 에픽(EPYC) 프로세서를 공개했는데, 가격 대 성능 면에서 충분히 경쟁력이 있다는 평가입니다. 더구나 최근 멜트다운 문제로 보안 이슈가 불거지면서 올해에는 AMD가 서버 시장에서 강세를 보일 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 그러나 AMD는 여기서 그치지 않고 7nm 공정으로 제조할 젠 2(Zen 2) 코어를 이용해서 더 많은 코어를 집적한 서버 프로세서를 내놓을 것이란 예측이 나오고 있습니다. 한 개의 CPU에 48코어를 지닌 CPU가 등장할 것이란 이야기가 나오고 있는데, 제조 공정 미세화를 생각하면 충분히 가능한 일입니다. 물론 인텔 역시 앞으로 30개 이상의 코어를 지닌 제온 프로세서를 내놓는 것은 단지 시간 문제로 생각됩니다. 앞으로 당분간 한치의 양보 없는 싸움이 예상되는 이유입니다. - 권토중래를 노리는 IBM, 새로운 시장에 뛰어든 퀄컴 서버 및 슈퍼컴퓨터 부분에서 전통적인 강호였던 IBM 역시 새로운 고성능 CPU를 들고 나왔습니다. Power9이 그것으로 80억 개의 트랜지스터를 집적한 거대한 CPU입니다. 12코어x8쓰레드와 24코어x4쓰레드의 두 가지 방식으로 작동할 수 있으며 CPU 하나에 96쓰레드를 지원합니다. Power9은 IBM의 서버에도 들어가지만, 특히 주목을 받는 부분은 슈퍼컴퓨터입니다. 중국에 슈퍼컴 1위를 내놓은 미국이 다시 1위를 되찾아올 신형 슈퍼컴퓨터에 Power9 프로세서와 엔비디아의 볼타 GPU를 사용할 것이기 때문입니다. 비록 판매량은 적지만 세상에서 가장 빠른 컴퓨터의 타이틀을 차지하는 것은 적지 않은 의미가 있습니다. 동시에 IBM은 새로운 CPU가 경쟁력 있는 가격으로 시장에서 선전하기를 기대하고 있습니다. 본래 서버 시장하고는 인연이 없지만, 퀄컴 역시 서버 CPU인 센트리크 (Centriq) 2400을 내놓은 상태입니다. 팔커 (Falkor)코어라는 ARM v8 기반의 프로세서를 48개 집적한 이 거대한 칩은 삼성전자의 10LPE FinFET 공정으로 제조됩니다. 트랜지스터 집적도는 180억 개로 역대 가장 많은 트랜지스터를 집적한 서버 CPU라고 할 수 있습니다. 다만 아직 ARM 기반 서버 플랫폼은 널리 사용된다고 보기 힘든 것이 사실입니다. 따라서 플랫폼과 지원 소프트웨어 생태계를 확산시키는 일이 중요할 것으로 보입니다. 마지막으로 오라클과 후지쓰 역시 자신만의 서버용 스팍 (SPARC) 프로세서를 계속해서 내놓고 있습니다. 작년에 등장한 프로세서인 SPARC64 XII과 SPARC M8의 경우 각각 96쓰레드와 256쓰레드를 지원하는 거대한 CPU입니다. 최근 서버 부분의 수요가 증가하고 경쟁이 강화되면서 수십 개의 코어를 집적한 대형 CPU는 그다지 드물지 않은 존재가 되고 있습니다. 물론 이런 거대한 CPU는 일반 소비자에게는 상당히 생소한 물건입니다. 이렇게 비싼 고성능 프로세서를 집에서 쓸 사람은 거의 없을 것입니다. 하지만 이 큰 CPU들은 우리가 매일 접속하는 웹사이트와 인터넷 기반 서비스를 가능하게 만드는 원동력입니다. 비록 우리가 한 번도 실물을 볼 기회는 없다고 해도 사실 우리는 이들이 제공하는 서비스를 매일 받는 셈입니다. 인터넷 기반 서비스가 질적 양적으로 성장할수록 이들의 성능 역시 더 좋아질 것이고 모든 소비자가 알게 모르게 그 혜택을 누리게 될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

삼성전자가 자율주행 시스템, 가상화폐 채굴 등에서 속도를 2배 높일 수 있는 그래픽 D램을 업계 최초로 양산하기 시작했다. PC와 서버, 모바일용 D램에 이어 차세대 프리미엄 D램 시장에서도 독주 체제를 굳히려는 모습이다.삼성전자는 현존 D램 중 세계 최고 속도인 16기가비트(Gb)의 ‘GDDR6(그래픽스 더블 데이터 레이트 6) D램’을 지난달부터 양산하고 있다고 18일 밝혔다. 그래픽 D램은 PC, 서버, 영상기기, 고성능 게임기에서 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU)의 명령을 받아 그래픽을 빠르게 처리하는 메모리 제품이다. 삼성전자는 앞서 2014년 세계 최초로 초당 8Gb의 ‘20나노급 GDDR 5 D램’을 양산한 데 이어 이번에 10나노급 공정을 적용, 속도와 용량을 2배 이상 높였다. 저전력 설계로 전력 효율이 35% 이상 좋아졌고 속도도 기존 제품보다 2배 이상 빨라졌다. 풀 고화질(HD)급 영상 48편을 1초 만에 읽고 처리할 수 있는 수준이다. 특히 인공지능(AI)과 가상현실(VR) 등 차세대 시스템에 안성맞춤이라는 설명이다. 실시간 변하는 주행상황을 감지, 위험을 처리해야 하는 자율주행 차량과 블록체인 기술이 적용된 가상화폐 채굴 등에도 적합하다. 삼성전자 관계자는 “가상화폐 채굴에 GPU가 많이 사용되는데 채굴용 GPU를 최고 성능으로 지원하는 역할을 할 수 있다”고 설명했다. 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr

최근 CPU 보안 취약점이 이슈가 되면서 조용히 주목받는 기업이 있습니다. 바로 AMD입니다. 작년 AMD는 회심의 대작인 라이젠을 내놓으면서 죽어가던 CPU 부분을 되살리기 위해 노력했습니다. 비록 효과가 없었던 것은 아니지만, 인텔이 바로 6코어 8세대 CPU를 출시하면서 어느 정도 시장 방어에 성공해 AMD의 점유율은 대폭 상승하지는 못했습니다. 하지만 최근 멜트다운 보안 취약점을 알고 있는 상태에서 8세대 프로세서를 그대로 출시했다는 사실이 알려지면서 오히려 인텔의 빠른 대응이 더 도마 위에 오른 상태입니다. 보안 문제가 불거지기 전에 서둘러 출시했던 것이 아니냐는 의혹까지 받는 것이죠. 설령 의혹이 사실이 아니라고 해도 해명이 곤란한 상황인 점은 분명합니다. 상황이 이렇다 보니 적어도 멜트다운 문제는 없는 AMD의 행보가 주목받는 것은 자연스러운 순서입니다. 그리고 이때를 기다리기라도 했듯이 AMD는 공격적인 행보를 보이고 있습니다. 첫 번째 대응은 가격 인하입니다. AMD는 8코어 프로세서인 라이젠 1800X의 가격을 499달러에서 349달러로 150달러나 인하했으며 그보다 하위 제품의 가격 역시 인하했습니다. 이제 AMD CPU는 상당한 가격 경쟁력을 가지게 되었습니다. 하지만 더 중요한 것은 가격 인하의 배경입니다. AMD는 12nm 공정에서 제조한 Zen + 기반의 차세대 라이젠 프로세서를 올해 4월에 출시하겠다고 발표했습니다. 새로운 470X 칩셋과 함께 말이죠. 따라서 이번의 가격 인하는 신제품이 나오기 전 재고 처리의 의미가 강해 보입니다. 그리고 이렇게 가격을 파격적으로 낮춘 것은 그만큼 신제품의 성능이 개선되었다는 의미로 받아들여지고 있습니다. 그렇지 않다면 굳이 재고를 적극적으로 처리할 필요가 없으니까요. 새로운 프로세서에 대한 기대로 인해 가격 인하에도 불구하고 4월까지 기다리는 대기 수요가 상당할 것으로 보입니다. 다만 2세대 라이젠 프로세서는 완전히 새로운 아키텍처를 사용한 것이 아니기 때문에 사실 1세대 대비 획기적인 성능 향상이 있지는 않을 것으로 예상됩니다. 12nm 공정 도입으로 인한 이점은 대략 10% 정도로 추정됩니다. 다만 라이젠 프로세서의 낮은 동작 클럭을 개선해 인텔 CPU와의 격차를 줄이면 게임 성능에서의 열세를 상당 부분 만회할 수 있을 것으로 기대됩니다. 일반 사용자들이 라이젠을 꺼린 이유 중 하나가 바로 게임에서의 낮은 성능이었다는 점을 생각하면 의미심장한 부분입니다. AMD의 세 번째 카드는 바로 차기 아키텍처인 Zen 2입니다. AMD는 Zen 2의 설계가 완성되었으며 내년에 출시할 수 있다고 발표했습니다. Zen 2는 7nm 공정으로 제조될 예정으로 미세 10nm 이하 미세 공정 도입이 늦어지는 인텔에 적지 않은 위협이 될 것으로 예상됩니다. 인텔은 보안 취약점을 최대한 빨리 해결함과 동시에 AMD의 차기 프로세서의 공세를 막아야 하는 입장입니다. 마지막으로 AMD는 베가 그래픽 프로세서를 통합한 라이젠 APU를 같이 출시했습니다. 노트북을 위한 모바일 버전은 이미 작년 말에 출시했고 올해 초에는 데스크톱 PC 버전을 내놓아 그래픽 카드를 사용하지 않는 중저가 PC 시장까지 공략할 예정입니다. 물론 이와 같은 전방위적인 공세에도 불구하고 사실 프로세서 부분에서 인텔의 벽을 넘기는 쉽지 않습니다. 오랜 세월 CPU 업계 1위였고 기술과 자본력에서 당할 상대가 없기 때문이죠. 하지만 보안 취약점 문제는 인텔 제국에 큰 균열을 일으키고 있습니다. 소비자에게 다행한 일은 CPU를 인텔만 만드는 건 아니라는 점이죠. 비록 스펙터 문제처럼 AMD CPU도 완벽한 건 아니지만, 적어도 멜트다운 문제는 없다는 점은 인텔이 이 문제 완전히 해결하기 전까지는 강력한 장점이 될 것으로 보입니다. 동시에 독점보다 경쟁이 좋은 이유를 다시 한 번 보여주는 사례로 생각됩니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

‘반도체 공룡’ 인텔의 ‘중앙처리장치(CPU) 게이트’와 관련해 국내에서도 집단소송 절차가 시작됐다. 법무법인 담우는 8일 인텔을 상대로 한 집단소송 사이트를 개설하고 이날부터 참여 희망자를 받기 시작했다. 담우는 “인텔이 자사의 CPU 칩셋이 해킹에 취약한 ‘멜트다운’(Meltdown) 결함을 숨김으로써 사용자에게 심각한 컴퓨터 성능 저하, 상시적인 해킹 위험에의 노출, 지속적인 패치(수정 프로그램) 업데이트 필요성 등 재산적, 정신적 손해를 가져왔다”고 소송 착수 배경을 설명했다. 담우는 소송 참여 희망자의 규모 등을 파악해 앞으로 해외 로펌과 연계해 구체적인 집단소송을 추진할 계획이다. 인텔이 칩셋의 해킹 취약성을 알고도 수개월 동안 쉬쉬했다는 것이 알려지면서 미국에서는 인텔을 상대로 오리건주, 인디애나주, 캘리포니아 주 등에서 3건 이상의 집단소송이 제기된 상태다. 이번 파문은 인텔이 최근 10년 동안 판매해 온 CPU 칩인 ‘x86’ 프로세서에서 해킹에 취약한 결함인 ‘멜트다운’과 ‘스펙터’(Spectre)가 발견되면서 불거졌다. 멜트다운은 해커들이 하드웨어 장벽을 뚫고 컴퓨터 메모리에 침투해 로그인 비밀번호, 사진, 이메일 등 개인정보를 훔치게 한다는 점에서 이용자에게 치명타를 줄 수 있다. 김민석 기자 shiho@seoul.co.kr

멀지 않은 미래에 섹시한 로봇 스트리퍼들의 등장으로 현대인의 삶에 여러 변화가 올 것이 분명해 보인다.　로봇 스트리퍼가 사람처럼 요염한 자세로 폴댄스를 추면 손님은 그 장면을 보면서 즐거워하고 팁도 준다. 성인문화를 즐기는 대상이 ‘사람 vs 사람’이 아닌 ‘로봇 vs 사람’이 될 날이 멀지 않았다는 뜻이다. 현실은 이미 그러한 상상에 훨씬 가까이 다가와 있어 보인다.영국 일간지 메트로는 이달 9일(현지시각)부터 13일까지 미국 라스베이거스에서 열리는 세계 최대 가전제품 전시회인 국제 전자제품 박람회(CES)에 소개되는 쌍둥이 로봇 스트리퍼에 대해 지난 6일 소개했다.　‘#R2Double D’와 ‘#Triple CPU’로 불리는 이 쌍둥이 ‘에로틱 댄서’는 음악에 맞춰 요염하게 폴댄스를 춘다. 허리와 골반을 자유자재로 돌리며 춤추는 모습은 사람과 매우 흡사하다.　이 로봇들을 처음 무대에 데뷔시킨 클럽 사파이어라스베이거스(SapphirerLasVegas)는 로봇의 ‘마더보드’가 모든 남성들을 이 곳으로 모이게 할 것이라고 자신했다. 또한 자칭 ‘세계에서 가장 큰 신사들의 클럽’으로 불리는 이 클럽은 현재 로봇 스트리퍼들과 함께 영국 전역에서 공연 투어를 하고 있는 중이며 라스베이거스에서의 데뷔를 위해 준비 중이다.　사진·영상=sapphirelasvegas /유튜브　영상팀 seoultv@seoul.co.kr

인텔 등 회사의 반도체칩에서 발견된 해킹에 취약한 결함. 해커들이 하드웨어 장벽을 뚫고 메모리에 침투해 로그인, 비밀번호와 데이터 등 개인정보를 훔쳐볼 수 있는 버그다. 인텔이 문제를 인지한 뒤에도 방치해 ‘중앙처리장치(CPU) 게이트’로 번지고 있다.

구글 지적에도 최소 6개월 방치 패치 업데이트 이외 해결책 없어 CEO 작년 말 자사주 대거 매각 ‘반도체 공룡’ 인텔의 중앙처리장치(CPU) 칩에서 해킹에 취약한 결함이 수년간 방치됐던 것으로 드러났다. 인텔이 몇 개월 전 결함을 통보받고도 쉬쉬한 데다 브라이언 크르자니크 최고경영자(CEO)가 지난해 11월 자사주를 대거 팔아치운 사실마저 드러나 비난에 직면하고 있다. ‘배터리 게이트’를 겪고 있는 애플에 이어 ‘CPU 게이트’로 비화하는 조짐이다. 인텔 경쟁사인 AMD, ARM홀딩스 칩에 결함이 있다는 주장도 제기돼 전 세계 PC와 모바일 기기가 개인정보 해킹에 무방비로 노출됐다는 우려가 일파만파 번지고 있다.4일 로이터통신, BBC 등 외신에 따르면 구글 연구진은 인텔, AMD, ARM홀딩스 등 반도체 칩에서 해킹에 취약한 결함인 ‘멜트다운’과 ‘스펙터’ 결함을 발견했다. 이들 결함은 해커들이 하드웨어 장벽을 뚫고 메모리에 침투해 로그인 비밀번호와 데이터 등 개인정보를 훔쳐볼 수 있는 버그다. 구글 연구진은 이런 문제를 발견하고 지난해 6월 인텔에 알린 것으로 알려져 인텔이 최소 6개월가량 문제를 숨긴 것으로 보인다. 인텔은 이날 공식입장을 내고 “인텔 칩만 해킹 공격에 취약하고 버그나 결함 탓인 것처럼 비쳐지고 있는데 사실이 아니다”라면서 “관련 업체들과 함께 문제를 해결할 방법을 찾아 왔다. 이미 운영체제(OS)와 펌웨어(칩 구동 소프트웨어) 업데이트가 시작됐다”고 해명했다. 보안 전문가들은 문제가 된 CPU가 소프트웨어가 아닌 하드웨어 설계 결함이라 패치(수정 프로그램) 업데이트 외에는 마땅한 해결책이 없다고 입을 모은다. 인텔코리아 박민진 이사는 “마이크로소프트, 아마존 등 OS·클라우드 업체들이 이미 보안패치 업데이트를 시작해 늦어도 다음 주말쯤 해결될 것으로 보인다”며 “인텔도 펌웨어 업그레이드를 준비하고 있다”고 밝혔다. 일반 사용자는 운영체제를 최신 버전으로 업데이트하는 게 좋다. 애플도 자사 노트북과 컴퓨터에 대한 업데이트를 실시 중이다. 구글은 “최신 보안 업데이트를 받은 안드로이드폰은 안전하다”고 밝혔다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 일반 이용자를 위해 ‘보호나라’ 홈페이지(www.boho.or.kr)에 관련 내용을 공지했다. 일각에서는 업데이트 시 속도가 느려지고 성능이 떨어질 수 있다고 우려한다. 업데이트된 패치를 적용한 뒤 CPU 성능이 최대 30% 떨어졌다는 외신 보도도 나오고 있다. 고려대 정보보호대학원 김승주 교수는 “당장 피해가 크지 않을 수 있지만 CPU를 대량으로 쓰는 클라우드업체와 금융권은 상황을 예의 주시할 필요가 있다”고 지적했다. 이런 가운데 브라이언 크러재니치 CEO가 자사주 2400억 달러(255억원)어치를 팔아치운 시점이 2개월 전이었다는 사실이 드러나 내부정보를 이용해 발을 뺀 것 아니냐는 논란도 벌어졌다. 인텔 대변인은 “주식 매각은 이번 사안과 무관하게 이뤄진 것”이라고 반박했다. 서울 이재연 기자 oscal@seoul.co.kr 워싱턴 한준규 특파원 hihi@seoul.co.kr

새로운 모델의 아이폰이 나오면 애플이 구형 아이폰 성능을 일부러 떨어뜨린다는 일명 ‘아이폰 성능 게이트’ 주장이 나왔다.20일(현지시간) 미국의 인터넷 커뮤니티 ‘레딧’에는 “배터리 수명이 줄어들면서 iOS의 처리 속도가 느려졌다”는 글들이 속속 올라왔다. 이와 함께 배터리가 오래되면 배터리 성능과 함께 아이폰 속도까지 느리게 만들어 사용자들이 신형 아이폰으로 바꾸도록 만든다는 주장이 나왔다. 한 사용자는 “최근 몇 주 사이에 사용하고 있는 아이폰6S의 속도가 급격히 느려졌고 여러 차례 iOS를 업데이트 해도 마찬가지였다”라며 “배터리를 새 것으로 교체하고 스마트폰 성능을 체크했더니 속도가 훨씬 빨라졌다”라고 글을 올렸다. 결국 배터리 일체형인 아이폰에 대해 배터리 수명이 떨어지면 성능도 함께 떨어지도록 애플이 조작했다는 주장이다. IT기기의 CPU성능을 테스트하는 사이트인 ‘긱벤치’에서는 아이폰6S와 아이폰7을 조사한 결과 배터리 수명이 줄수록 성능이 떨어지는 것을 확인하고 애플이 배터리 수명이 일정 수준 내려가면 성능에 제한을 한 것 같다고 추정했다. 노후 아이폰 성능 조작 논란이 확산되자 애플은 20일 공식 성명을 내고 “리튬이온 배터리는 주변 온도가 낮거나 충전이 덜 됐거나, 노후한 상태일 때 최고 성능을 내지 못할 수 있는데 이 때 기기를 보호하기 위해 갑자기 전원이 꺼질 수도 있다”고 해명했다. 회사측은 또 “지난해 아이폰6, 아이폰6S, 아이폰SE를 대상으로 갑작스러운 전원 차단을 막으려고 이러한 기능을 도입했다”며 “iOS 11.2 버전의 아이폰7에도 이를 적용했으며 다른 기기로도 확대할 계획”이라고 말했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

애플이 구형 아이폰을 상대로 일부러 성능 저하를 유발한다는 의혹과 관련 애플이 공식성명을 통해 해명했디.애플은 21일(한국시간) “리튬이온 배터리는 주변 온도가 낮거나, 충전이 덜 됐거나, 노후한 상태일 때 최고 성능을 내지 못할 수 있다. 이 때문에 기기를 보호하느라 갑자기 전원이 꺼질 수도 있다”고 밝혔다. 이어 “지난해 아이폰6, 아이폰6S, 아이폰SE를 대상으로 갑작스러운 전원 차단을 막으려고 이러한 기능을 도입했다. iOS 11.2 버전의 아이폰7에도 이를 적용했으며, 향후 다른 기기로도 확대할 계획”이라고 말했다. 이날 인터넷 커뮤니티 레딧(Reddit)에는 최근 들어 아이폰 사용자들이 “배터리 수명이 줄어들면서 (모바일 운영체계인) iOS의 처리 속도가 느려졌다”는 글이 계속해 올라왔다. 한 사용자는 “최근 몇 주 사이에 내 아이폰6S의 속도가 급격하게 느려졌으며,수차례 iOS를 업데이트해도 마찬가지였다. 그런데 배터리를 새것으로 교체한 뒤 스마트폰 성능을 체크했더니 속도가 훨씬 빨라졌다”고 적었다. 이어 “이러한 결과로 볼 때 애플이 배터리 수명이 떨어진 아이폰을 상대로 성능을 떨어뜨리는 것”이라고 주장했다. 실제로 정보기술(IT) 기기의 중앙처리장치(CPU) 성능 테스트 사이트인 긱벤치(Geekbench)에서 아이폰6S와 아이폰7을 조사한 결과 배터리 수명이 줄어들수록 성능이 떨어지는 것으로 나타났다. 애플은 이에 대해서는 별도의 언급을 하지 않았다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

안랩의 무료 보안 솔루션인 ‘V3 모바일 시큐리티’의 누적 다운로드 수가 620만건을 돌파했다. 지난해 1월 출시된 뒤 매달 평균 27만여건씩 다운로드된 셈이다.모바일 기기의 운영체제(OS)나 애플리케이션(앱)의 보안 취약점을 공격해 개인정보 등을 탈취하는 모바일 해킹 사건이 이어지면서 시민들의 경각심이 반영된 결과로 풀이된다. V3 모바일 시큐리티는 국내에서 유일하게 세계적인 보안제품 성능 평가기관(AV-TEST)의 모바일 백신 분야 테스트를 정기적으로 받고 있는 프로그램이기도 하다. 2013년부터 지금까지 총 29차례에 걸쳐 인증을 받았다. 특히 올해 테스트에서는 모두 만점을 기록했다. 강력한 악성코드 탐지 기능 외에도 인터넷 주소(URL) 및 문자메시지 검사 기능 등을 더해 보안성을 더 높였다. 백신이 구동될 때 스마트폰의 중앙처리장치(CPU) 및 배터리 소모량을 최소화했다. 이 밖에 개인 사진을 숨기는 ‘갤러리 숨김’, 특정 앱을 잠그는 ‘앱 잠금’, 현재 내 스마트폰 앱이 어떤 정보나 권한에 접근하는지를 확인하는 ‘개인정보보호도우미’, 인터넷 접속 기록을 삭제하는 ‘개인정보 클리너’ 등 다양한 사생활보호 기능을 제공한다. 이경주 기자 kdlrudwn@seoul.co.kr

지난 5월 알파고는 중국의 바둑 신성 커제 9단과의 대결에서 승리한 뒤 화려하게 은퇴했다. 이 대결은 지난해 3월 있었던 이세돌 9단과의 대결에 비하면 충격적이지는 않았지만 학계에 남겨진 여운은 매우 컸다. 첫 번째 이유는 알파고가 컴퓨터 한 대를 활용해 커제와 대결했다는 점이다. 이세돌 9단과의 대결에서는 슈퍼컴퓨터급의 장비를 활용했는데 1년여의 기간에 전력 소비를 큰 폭으로 줄인 것이다. 두 번째는 바둑기사들의 기보를 전혀 학습하지 않았다는 점이다. 이런 접근은 역설적으로 대규모 데이터를 학습하여 패턴을 예측하는 현대 인공지능 개념을 뒤엎는 것이다. 구글 딥마인드는 지난 10월 우리에게 남긴 여운에 대한 해답을 주는 논문을 세계적인 학술지 네이처에 발표했다. 논문에서 소개된 ‘알파고 제로’는 바둑기사의 기보 없이 스스로 대결하며 학습했다고 밝혔다. 비결은 강화학습이다. 강화학습은 행위에 대한 보상을 통해 전략을 강화하는 방법으로, 게임 인공지능 분야에 주로 활용됐다. 알파고 제로의 강화학습 알고리즘은 지난 이세돌 9단과 대결했던 버전보다 상당 부분 개선됐다. 지난 버전의 알파고는 두 가지 형태의 인공신경망을 활용했다. 이 두 가지는 전문 바둑기사의 기보를 학습해 착수 선호도를 결정하는 정책망과 현재 바둑판의 승률을 근사하는 가치망이다. 알파고 제로에서는 이 두 가지를 하나의 신경망으로 통합해 성능을 개선한 것이다. 또 기존 알파고는 바둑판을 48가지 특징으로 분류하여 학습을 진행했으나 알파고 제로는 바둑돌의 위치만을 토대로 학습했다. 즉 알파고 제로는 백지 상태에서 바둑의 규칙만을 토대로 학습했다고 볼 수 있다. 한편 알파고 제로는 학습을 위해 4개의 TPU(Tensorflow Processing Unit)를 활용했다. TPU는 구글이 고안한 학습 전용 하드웨어로 기존 연산처리장치보다 최대 80배 정도 전력 효율이 높다. 학습기반 인공지능은 일반적으로 계산량이 매우 많다. 현재 인공지능 컴퓨팅 인프라로 GPU가 각광받는 이유도 같은 가격의 CPU 대비 계산 성능이 월등히 뛰어나기 때문이다. 문제는 GPU의 전력 소모가 크다는 점이다. TPU는 GPU와 같이 인공지능 학습에 뛰어난 성능을 보이면서도 전력을 적게 소모한다는 점에 주목할 필요가 있다. 딥마인드의 알파고 제로는 현대 인공지능의 변혁을 알리는 신호탄이 될 것이다. 데이터를 스스로 생산하며 학습한다는 패러다임을 제시했기 때문이다. 사람처럼 행동하는 인공지능은 현재 시점에서는 요원한 일이지만, 알파고 제로가 증명한 기술 발전의 속도는 우리들이 생각하는 것보다 훨씬 더 빠를지도 모른다.

CPU 업계 1위인 인텔과 40년 앙앙불락(怏怏不樂)으로 사이가 좋지 않았던 회사가 바로 AMD입니다. X86 프로세서라는 같은 제품을 만드는 만큼 두 회사는 충돌하지 않을 수 없었는데, 특히 본래 이 프로세서가 인텔의 기술이었기 때문에 법정소송으로 비화하는 일이 적지 않았습니다. 인텔의 역사를 다룬 ‘인텔 끝나지 않은 도전과 혁신’(The Intel Trinity)에 따르면 이는 1976년 AMD의 창업자인 제리 샌더스가 인텔 8086의 클론 칩을 만들 때부터 시작된 갈등이었습니다. 사실 AMD 외에도 여러 클론 칩 업체가 있었지만, 대부분 파산하거나 혹은 x86 프로세서 제조업에서 손을 뗀 반면 AMD는 끊임없는 기술 개발을 통해 한때 인텔을 크게 위협하는 수준까지 커집니다. 따라서 법정 소송이 마무리된 이후에도 인텔과 AMD는 서로 사이가 좋을 순 없었습니다. 이 둘은 계속해서 서로 경쟁하면서 제품을 내놓았습니다. 그러던 두 회사가 손을 잡았다고 하면 모두가 깜짝 놀랄 뉴스가 아닐 수 없습니다. 가장 일어나지 않을 것 같은 일이 일어난 것이기 때문입니다. 다만 서로 담합을 해서 CPU 가격을 올린다든지 하는 건 아닙니다. AMD의 라데온 그래픽 프로세서를 인텔에 판매한다는 소식이기 때문입니다. 앞으로 라데온 내장 그래픽을 사용한 인텔 프로세서를 볼 수 있게 될 전망입니다. AMD는 CPU는 물론 그래픽 처리 장치(GPU)도 같이 만들고 있습니다. 과거 ATI라는 회사를 인수하면서 해당 부서를 인수해 라데온 GPU를 만들고 있는데, 독립 그래픽 카드 제품으로도 내놓고 CPU와 합쳐서 APU라는 형태의 제품으로도 내놓습니다. CPU+GPU가 같이 있으면 비싼 그래픽 카드를 별도로 살 필요가 없기 때문에 보통 중저가형 PC용으로 사용됩니다. 인텔 역시 CPU+GPU 통합형 제품을 내놓았는데, 솔직히 말해 그래픽 성능은 그다지 좋지 않았습니다. 가벼운 노트북처럼 발열과 전력 소모를 크게 줄여야 하는 제품이나 혹은 그래픽 성능이 별로 중요하지 않은 사무용 PC 등에 사용되는 물건이라고 할 수 있습니다. 물론 인텔 역시 좀 더 비싼 그래픽 제품을 판매하려고 시도하지 않은 것은 아닙니다. 인텔도 고성능 내장 그래픽 프로세서인 아이리스 및 아이리스 프로 그래픽 프로세서를 내놓긴 했습니다. 하지만 성능 면에서는 AMD나 엔비디아의 최신 그래픽 프로세서를 따라잡기 힘들었습니다. 여기에 대부분의 게임이 AMD가 엔비디아의 프로세서에 최적화되어 인텔 내장 그래픽으로는 성능이나 최적화 모두 따라잡기 어려운 것이 현실입니다. 아마도 이것이 인텔이 자체 그래픽 프로세서에 공을 들이기보다 AMD의 그래픽 프로세서를 구매하기로 결정한 이유 가운데 하나였을 것입니다. 물론 그래픽 부분 1위인 엔비디아도 가능성 있는 협상 대상자지만, 현재 시장 1위를 하면서 비싼 가격에 제품을 파는 엔비디아가 큰 흥미를 보이지 않았던 것으로 보입니다. AMD는 신제품인 라이젠 CPU를 통해 적자에서 탈출하긴 했지만, 여전히 부진한 라데온 프로세서 판매를 촉진하기 위해 고육지책으로 프로세서를 판매하기로 결정했을 것입니다. 인텔은 신기술을 통해 새로 구매한 라데온 프로세서는 물론 차세대 메모리인 HBM2까지 결합하려고 생각하고 있습니다. EMIB(Embedded Multi-die Interconnect Bridge)이 그것으로 여러 개의 이질적인 다이(die)를 서로 연결하는 고속 인터페이스를 통해 하나의 칩처럼 효과적으로 통합할 수 있다는 것이 인텔의 설명입니다. 물론 이 두 회사의 동상이몽이 해피엔딩으로 끝날지는 두고 봐야 알겠지만, 이 소식은 영원한 적도 친구도 없다는 것을 다시 한번 보여주는 사례가 될 것 같습니다. 치열한 생존경쟁에서 살아남기 위해서는 누구와도 손을 잡을 수 있고 누구와도 싸울 수 있다는 것만이 진리인 셈이지요. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

프로세서 업계 1위로 군림해온 인텔의 입지는 지난 몇 년간 크게 변했습니다. 여전히 프로세서 업계 1위긴 하지만, 시장이 모바일 중심으로 바뀌고 고성능 ARM 기반 프로세서의 비중이 커지면서 위상이 예전 같지 않은 것입니다. 올해 3분기 인텔의 매출은 161억 달러로 5년 전인 2012년 3분기 135억 달러보다 성장은 했지만, 물가 상승률 등을 감안하면 큰 성장세라고 하긴 어려운 수준입니다. 매출에서 가장 큰 부분을 차지하는 클라이언트 컴퓨팅 부분(PC용 CPU 및 연관 제품) 매출이 88억 6000만 달러로 정체된 것이 가장 큰 이유입니다. 그나마 서버 부분을 포함한 데이터 센터 부분의 성장률은 꾸준해서 매출과 순이익은 점점 증가하는 추세긴 하지만 그 성장 속도는 완만합니다. 그래서 인텔은 인공지능과 사물인터넷에서 새로운 가능성을 탐색하고 있습니다. 솔직히 말하면 인공지능 분야에서 아직 인텔의 입지는 그렇게 크지 않습니다. 최근 인공지능 하드웨어 부분에서 최근 단연 두각을 나타내는 기업은 엔비디아로 이 회사의 그래픽 연산 유닛 혹은 GPU는 딥러닝 연구에서 매우 널리 활용되고 있습니다. 구글 역시 인공지능 관련 소프트웨어는 물론 텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit·TPU) 같은 하드웨어를 공개하면서 앞선 기술력을 자랑하고 있습니다. 이에 질세라 최근 인텔은 매우 과감한 기술 개발과 인수 합병을 통해 새로운 제품군을 공개하고 있습니다. 그것도 하나가 아니라 비슷한 시기에 3개를 동시에 발표했습니다. 첫 번째 타자는 USB 메모리나처럼 생긴 모비디우스(Movidius) 뉴럴 컴퓨트 스틱(Neural Compute Stick)입니다. (사진) 모비디우스는 작년에 인텔에 인수된 신생 기업으로 절전형 인공지능 프로세서에 특화된 기술을 지니고 있습니다. 우리가 사용하는 USB 메모리보다 약간 큰 이 장치를 이용하면 1w의 전력으로 100GFLOPS의 인공지능 관련 연산이 가능합니다. 가격은 79달러. 성능을 생각하면 저렴한 편입니다. 일반 PC의 USB에 끼워서 사용할 수 있는 것은 물론 앞으로 소형 저전력 장치에 강력한 인공지능을 부여할 수 있습니다. 두 번째 타자는 엔비디아의 고성능 GPU와 경쟁할 제품으로 너바나(Nervana)라는 명칭을 가지고 있습니다. 아직 실물이 공개된 것은 아니지만, 공개된 내용을 종합하면 강력한 성능을 지닌 고성능 인공지능 전용 프로세서라고 할 수 있습니다. 너바나의 구체적인 성능에 대해서는 아직 공개되지 않았지만, 12개의 내부 프로세서와 4개의 고속 메모리인 HBM2를 사용한다는 점은 알려졌습니다. 더 흥미로운 사실은 이 제품의 개발에 페이스북이 참여했다는 것입니다. 당연히 구매 가능성 역시 높을 것으로 추정됩니다. 참고로 너바나 역시 사실 작년에 인텔에 인수된 기업입니다. 새로운 프로세서에 대한 투자를 하는 것은 물론 과거와 달리 인공 지능 관련 스타트업을 과감히 인수해서 자신의 제품군에 투입한다는 점은 과거 ‘공룡’으로 불리던 인텔의 행보가 덩치에 비해 매우 빨라졌다는 것을 보여줍니다. 과연 너바나가 엔비디아의 고성능 GPU와 견줄 성능을 지녔는지 결과가 주목됩니다. 세 번째 제품은 아직 그 성능을 짐작하기 어려운 로이히(Loihi) 입니다. 앞서 두 제품을 포함해 현재 인공지능 연구에 널리 사용되는 GPU는 모두 소프트웨어적인 방법으로 뉴런(신경세포)을 구성하는 반면 로이히는 하드웨어적인 뉴런을 가지고 있습니다. 실제 뇌의 작동 방식을 모방한 프로세서이기 때문에 뉴로모픽 컴퓨팅(Neuromorphic computing)이라고 불립니다. 로이히는 13만 개의 뉴런과 1억 3000만 개의 시냅스를 가지고 있습니다. 기존의 인공지능과 작동방식이 달라 과거 인공지능이 취약한 부분에서 더 좋은 성능을 보일 것으로 기대하고 있습니다. 인텔의 공격적인 AI 행보가 얼마나 성공을 거둘지는 아직 예측하기 어렵습니다. 아무리 프로세서 업계 1위지만, 과거에도 스마트폰 시장에서 고배를 마신 경험이 있어 무조건 성공을 장담하기 어렵습니다. 그리고 이미 경쟁자인 엔비디아는 이 부분에서 많은 경험을 축적했습니다. 하지만 적극적인 연구 개발과 인수합병을 통해 무섭게 성장한 인텔의 인공지능 관련 부분 역시 무시하기 어려울 것입니다. 중생대 비조류 공룡(non-avian dinosaur)는 모두 멸종했지만, 새로 진화한 공룡의 후손은 지금도 크게 번성하고 있습니다. 급격히 변하는 IT 세상에서 살아남기 위해서는 공룡으로 비유되는 인텔 역시 변화에 맞는 진화가 필요합니다. 세상이 변하는데 나만 변하지 않는 것은 세상을 거부하는 것이기 때문입니다. 변해야 산다는 것은 단지 구호가 아니라 모든 기업이 직면한 현실입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

인텔이 데스크톱 버전의 8세대 코어 프로세서를 정식으로 출시하고 판매에 들어갔습니다. 8세대라고 해도 사실 이전 세대의 코어 프로세서와 획기적인 차이가 있는 것은 아니지만, 단 한 가지 큰 변화가 일어난 부분이 바로 CPU의 코어 숫자가 늘어났다는 것입니다. 몇 가지 키워드로 8세대 코어 프로세서를 정리했습니다. -코어 수는 늘리고 가격은 그대로 인텔은 고성능 PC 사용자를 겨냥한 별도의 고성능 데스크톱 프로세서와 칩셋을 판매해왔습니다. 하지만 CPU는 물론 메인보드도 가격이 비싸 일반 소비자 입장에서는 다소 부담스러웠던 것이 사실입니다. 그러나 6코어 이상의 프로세서를 사용해야 하는 경우 다른 대안이 없었습니다. 이 구조를 깬 것이 AMD의 라이젠입니다. 일반 소비자도 합리적인 가격에 6코어, 8코어 프로세서를 사용할 수 있게 되자 인텔의 독점 구도에도 균열이 가기 시작했습니다. 이를 해결할 가장 간단하고 합리적인 해결책은 인텔도 코어 수를 늘리는 것입니다. 그리고 그 해결책이 나온 것이 8세대 프로세서라고 이해할 수 있을 것입니다. 코어 i7 8700K 프로세서는 전 세대 동급 모델인 코어 i7 7700K와 비교해서 코어서 4개에서 6개로 정확히 50% 증가했습니다. 덕분에 여러 벤치마크에서 다수의 코어를 사용하는 작업인 경우 그만큼의 성능 향상을 보여주고 있습니다. 더 중요한 사실은 가격이 359달러로 이전 세대와 큰 차이가 없다는 사실입니다. 다시 말해 소비자가 기존의 4코어 프로세서 가격에 6코어 프로세서를 사용할 수 있게 되었습니다. 물론 “나는 6코어까지 필요 없다”는 사용자도 많을 것입니다. 하지만 이와 같은 변화는 고급형 소비자 모델이 아니라 중급형, 보급형 모델까지 이어져 대부분 사용자에게 혜택이 돌아갑니다. 예를 들어 코어 i3-8100 프로세서는 4코어 프로세서지만 가격이 120달러 수준으로 비슷한 스펙인 코어 i5-7400의 190달러보다 훨씬 저렴한 가격에 출시되었습니다. 상위 프로세서의 가격이 내려가니 하위 제품 역시 가격이 내려가는 것입니다. 좀 더 앞서 출시된 노트북용 8세대 프로세서 역시 비슷한 상황입니다. 과거 2코어 모델을 4코어 모델이 대체하면서 소비자들은 비슷한 가격에 두 배 많은 코어를 선택할 수 있게 되었습니다. 앞으로 CPU 시장의 경쟁 구도가 당분간 이어지면서 가격 대 성능비가 계속해서 올라갈 수 있을 것으로 기대됩니다. -300시리즈 메인보드 하지만 새 프로세서 출시가 환영받지 못하는 부분도 있습니다. 데스크톱 버전에서는 300시리즈 칩셋을 사용한 새로운 메인보드를 구매해야 커피레이크로 알려진 8세대 데스크톱 코어 프로세서를 사용할 수 있습니다. 이와 같은 사실이 알려지자 논란이 일고 있지만, 인텔은 6코어 CPU 지원 및 DDR4 2666 메모리 지원 등을 위해서 불가피한 선택이었다고 설명하고 있습니다. 관련 전문 매체인 wccftech 등에서는 몇 가지 이유를 들어 이 주장을 반박하고 있습니다. 6코어 프로세서가 전력을 더 소모하긴 하겠지만, 이미 나와 있는 구형 Z270 메인보드는 대부분 오버클럭을 위해 훨씬 많은 전력 소모를 감당할 수 있는 전원부를 갖추고 있습니다. 과거 AMD도 220W라는 엄청난 TDP를 갖춘 CPU를 출시했지만, 이미 나와있는 메인보드로 감당이 가능했던 전례가 있습니다. 동시에 메모리 역시 대부분 정규 클럭인 DDR4 2400보다 훨씬 높은 클럭을 지닌 메모리를 지원할 수 있도록 출시되어 있다는 점을 생각하면 인텔의 주장의 근거가 약해지는 셈입니다. 인텔은 계속해서 CPU 소켓과 칩셋을 바꿔가면서 새 CPU를 사용하려면 새 메인보드를 사도록 유도하고 있습니다. 물론 새로운 기술을 빨리 도입하는 장점도 있겠지만, 구형 메인보드 사용자 입장에서는 항상 손해 보는 느낌이 아닐 수 없습니다. -경쟁자 후발 주자로 항상 인텔 대비 우수한 가격 대 성능비를 무기로 삼아온 AMD는 저렴한 가격의 4-8코어 프로세서인 라이젠과 16코어까지 지원하는 쓰레드리퍼를 연속으로 출시해서 인텔의 독점에 도전장을 내밀었습니다. 당연히 시장을 지키기 위한 인텔의 역습은 누구나 생각할 수 있습니다. AMD의 역시 차기 프로세서 준비를 서두르고 있습니다. 내년 초에 등장할 예정으로 알려진 새 라이젠 프로세서는 14LPP 공정의 개선판인 12LP 공정으로 제조된다고 알려져 있습니다. 대폭적인 성능 향상은 기대하기 힘들지만, 라이젠의 약점으로 지적된 낮은 클럭을 개선할 수 있다면 인텔의 역습에 대한 대응책을 마련할 수 있을 것입니다. 물론 그 전에 당장 대응할 무기는 사실 가격 인하 정도가 유일합니다. 따라서 AMD가 8세대 코어 프로세서에 대응하기 위해 가격을 조정할지에 대해서 관심이 쏠리고 있습니다. 소비자 입장에서는 같은 프로세서라면 더 저렴한 가격에 사고 싶은 게 당연하므로 기대가 가는 것이 사실일 것입니다. 어느 쪽으로 결론이 나더라도 CPU 시장의 경쟁 구도는 소비자에게는 절대적으로 유리합니다. 인텔의 독점구도가 깨지는 것은 사실 인텔에도 장기적으로 유리한데, 경쟁사를 이기기 위해 기술 혁신에 투자하고 경형 합리화를 진행하면서 회사가 더 성장할 수 있기 때문입니다. 앞으로 인텔, AMD 두 회사가 더 좋은 프로세서로 경쟁하기를 기대하는 이유입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

기상청 ‘누리’ ‘미리’ 53위·54위…18개월 만에 25계단이나 떨어져 “美·中 막대한 투자 못 따라잡아” “발전 가능성 높은 쪽 투자 바람직”우리나라에는 세계 50위권에 드는 슈퍼컴퓨터가 한 대도 없다. 주된 이유는 투자와 연구개발이 지연됐고, 그래서 기술이 낙후돼 있기 때문이다. 정보통신(IT) 강국으로서 이미지에 걸맞지 않은 대목이다. 그렇다면 우리나라는 고도화된 슈퍼컴퓨터 개발의 꿈은 접어야 할까. 최근 IT 업계 및 학계의 뜨거운 이슈다. 슈퍼컴퓨터 분야에 관한 한 글로벌 선두그룹을 따라잡기에는 이미 너무 늦었으니 다른 쪽에 집중하는 게 맞다는 논리와 지금부터라도 국가 차원에서 전문인력 및 기반기술 확보에 나서야 한다는 논리가 팽팽히 맞서고 있다. 21일 ‘글로벌 500대 슈퍼컴퓨터 리스트’(www.top500.org)에 따르면 올 상반기 기상청이 보유한 ‘누리’와 ‘미리’는 각각 53위와 54위로 순위가 매겨졌다. 2015년 하반기에는 각각 28위와 29위였지만 1년 반 만에 25계단이나 순위가 떨어졌다. 초고속 연산 능력을 갖춰 공학 연구의 기반으로 불리는 슈퍼컴퓨터는 각국의 투자로 빠르게 발전하고 있다.올 상반기 50위 이내 슈퍼컴퓨터 중에서는 미국 보유가 23개로 1위였다. 일본(6대), 영국·독일(5대), 중국·이탈리아(3대) 등이 뒤를 이었다. 중국은 보유대수에서는 5위지만 세계에서 가장 빠른 슈퍼컴퓨터 1위와 2위를 갖고 있다. 중국 국립슈퍼컴퓨팅센터가 보유한 세계 1위 ‘선웨이 타이후라이트’는 무려 93PFlops(페타플롭스)의 속도를 자랑한다. 1PFlops는 1초에 1000조번의 연산을 수행한다는 뜻이니 선웨이 타이후라이트는 1초에 9경 3000조번의 연산을 한다는 얘기다. 기존의 중국 슈퍼컴퓨터가 미국의 인텔이나 엔비디아가 생산한 중앙처리장치(CPU)를 이용했다면, 선웨이 타이후라이트는 중국이 10년간의 연구로 자체 개발한 CPU를 장착하면서 미국을 충격에 빠뜨렸다. 미국 정부는 2021년까지 슈퍼컴퓨터 개발에 2억 5800만 달러(약 2900억원)를 쏟아붓기로 했다. 크레이, IBM, 인텔, 엔비디아 등 민간 IT 기업들도 1억 7200만 달러(약 1950억원)를 투자한다. 현재 세계 4위이자 미국 내 가장 빠른 슈퍼컴퓨터인 ‘타이탄’의 속도(17.5PFlops)보다 50배 빠르면서도 소비 전력은 더 적은 컴퓨터를 만드는 것이 목표다. 우리나라도 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 경기로 슈퍼컴퓨터가 화두에 오르자 ‘고성능 컴퓨팅(HPC) 계획’을 발표했다. 매년 약 100억원을 투입해서 2020년까지 1PFlops 이상의 슈퍼컴퓨터를, 2025년까지 30PFlops 이상의 슈퍼컴퓨터를 만드는 것이 목표다. 과학기술정보통신부는 지난해 11월 HPC팀을 출범시켰고 성균관대 컨소시엄, 한국과학기술정보연구원(KISTI) 컨소시엄 등이 관련 연구를 진행 중이다. 하지만 1PFlops의 슈퍼컴퓨터를 만든다 하더라도 현재 기준으로 세계 139위 수준에 불과하다. IT 업계 관계자는 “중국의 경우 장난컴퓨터연구소 등 유명 연구소나 대기업이 있어 미국 실리콘밸리의 유능한 인재들이 본국으로 돌아가지만 우리나라에는 그런 곳이 없다”며 “정부나 학계가 기술 개발을 주도하는 우리나라 시스템으로는 글로벌 민간기업들이 대규모 자본과 인력을 투입하는 세계적 흐름을 따라잡을 수 없다”고 말했다. 슈퍼컴퓨터급의 빠른 연산을 수행하는 다른 기술들도 나오고 있다. 사실 알파고도 세계 250~300위권 연산능력을 갖췄지만 슈퍼컴퓨터가 아니라 ‘클라우드 컴퓨팅’을 이용했다. 5000여대 컴퓨터에 정보를 준 뒤, 계산 결과를 받아 취합하는 형식이다. 감동근 아주대 전자공학과 교수는 우리나라의 자체 슈퍼컴퓨터 개발에 반대하는 입장이다. 그는 “국가자원을 낙후된 분야보다는 향후 발전 가능성이 더 높은 쪽에 투자하는 것이 합리적”이라고 말했다. 반면 정부는 전문인력 양성, 다른 산업과의 연관 효과 등을 감안할 때 슈퍼컴퓨터 개발이 필수적이라는 입장이다. 과기정통부 관계자는 “최소한의 개발 능력이라도 갖추고 있어야 해외에서 슈퍼컴퓨터를 도입할 때에도 적절하게 대응할 수 있다”며 “최근 들어 슈퍼컴퓨터가 연구개발이나 기상분석 외에 영화제작, 자동차 엔진 제작 등 다양한 산업에 활용되고 있어 다른 선택의 여지가 없다”고 했다. 정부는 내년 상반기 중에 25.7PFlops급의 슈퍼컴퓨터 5호기를 도입한다. 세계 10위권 제품으로 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 사용할 예정이다. 이식 KISTI 실장은 “슈퍼컴퓨터를 직접 개발하는 것보다 해외에서 사오는 것이 당장의 이득이 되는 것은 맞지만, 슈퍼컴퓨터 기술은 시간이 지나면 PC나 스마트폰에도 적용되기 때문에, 장기적인 국가경쟁력 차원에서 개발이 필요하다”고 설명했다. 이경주 기자 kdlrudwn@seoul.co.kr

컴퓨터의 가격은 성능과 사양에 따라 천차만별입니다. 매우 저렴한 컴퓨터의 경우 수십만 원에 불과한 것도 있지만, 특수목적에 사용되는 전문가용 컴퓨터는 CPU, 그래픽카드, SSD 등 주요 부품의 가격만 수백만 원을 넘는 경우가 드물지 않습니다. 물론 업무에 꼭 필요하다면 비싼 돈을 주고서라도 구매하려는 이는 있게 마련입니다. 이 경우 종종 장비의 가격은 억대를 훌쩍 넘어설 수도 있습니다. 그래픽 전문 기업인 엔비디아가 출시한 DGX-1 시스템 역시 마찬가지입니다. 14.9만 달러 (약 1억 6850만원)의 비싼 가격이지만, 이를 구매한 매사추세츠 종합 병원 및 브리검 여성병원의 임상 데이터 과학센터는 그만한 가치를 할 것으로 믿고 있습니다. 가격만큼 강력한 사양을 갖추고 있기 때문입니다. 구체적인 사양은 20개의 코어를 지닌 제온(Xeon) E5-2698 v4(브로드웰 E) CPU 2개와 연산에서 핵심 기능을 담당할 테슬라 V100 GPU 8개, 그리고 512GB DDR4 메모리, 1.92TB SSD 4개로 이를 작동시키기 위해서는 3200W 파워서플라이가 필요합니다. 모두 비싼 부품이지만, 사실 가격에서 대부분을 차지하는 것은 테슬라 V100입니다. 코드명 볼타(Volta)로 알려진 이 그래픽 처리 장치는 사실 그래픽 처리보다 연산을 위해서 태어났습니다. 트랜지스터 집적도가 210억 개에 달해 CPU와 비교해도 엄청나게 큰 프로세서입니다. 이렇게 커진 이유는 물론 연산 유닛이 여러 개이기 때문이지만, 인공지능을 위해 별도의 텐서 코어를 탑재한 것도 이유입니다. 그래서 DGX-1의 딥 러닝 연산 능력은 960TFLOPS에 달해 CPU 800개가 수행하는 것과 맞먹는 연산을 3U 랙마운트 서버 크기(866㎜x444㎜x131㎜)의 시스템 하나에서 수행할 수 있습니다. 따라서 특수 목적의 딥 러닝 연산에서는 오히려 가격 대 성능비가 우수한 편입니다. 물론 훨씬 저렴한 게이밍 그래픽카드 역시 딥 러닝 목적으로 사용할 수 있습니다. 하지만 근본적으로 하루 24시간 1년 365일 작동을 보장하는 제품이 아니기 때문에 장시간 작업을 하면 뭔가 오작동을 하거나 고장 날 가능성이 큽니다. 이런 시스템을 판매하는 쪽이나 구매하는 쪽 모두 이 사실을 알기 때문에 비싸도 팔리는 것입니다. 이를 구매한 임상 데이터 과학 센터는 이를 이용해 유전자 연구 및 다양한 의료용 영상 및 이미지 연구에 사용할 계획입니다. 진단 기술의 발전으로 의료용 이미지의 양이 폭발적으로 증가하고 있어 이를 분석하고 처리할 인공지능 시스템이 큰 도움이 될 수 있기 때문입니다. 더 나아가 의사의 임상적 판단을 돕고 더 정확한 치료를 하는 데 인공지능이 많은 이바지 할 수 있습니다. 비록 일반인이 이런 시스템을 구매할 일은 없겠지만, 결국 알게 모르게 그 열매를 모든 사람이 누릴 수 있을 것으로 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

현대폰터스는 첨단 운전자 지원시스템(ADAS)이 탑재된 버스·화물차 전용 ADAS제품인 PONTUS A300를 출시했다. PONTUS A300은 운전 중 발생할 수 있는 수많은 상황들을 스스로 인지하고 판단하여 위험 순간들을 빠르게 운전자에게 알려줌으로써 운전자의 안전한 차량운행을 돕는다. PONTUS A300은 최고 사양의 Automobile Electronics에 적용되어 있는 CPU를 적용하고, 고감도 이미지 센서와 PONTUS만의 독보적인 이미지 센서 최적화 기술을 통해 초당 30프레임의 영상을 촬영, 육안으로 파악하기 어려운 사물도 명확히 식별하여 최적의 ADAS성능을 제공한다. 또한 PONTUS의 독보적인 상황 분석 알고리즘 적용으로 높은 정확도의 차선이탈경보(LDWS), 전방추돌경보(FCWS) 및 앞차출발 알림 (FVSA) 기능을 제공한다. PONTUS A300는 도로에서 위험 상황을 감지하여 경고등, 경고음, 진동을 통해 시각, 청각, 촉각으로 운전자에게 위험 신호를 전달한다. 특히 운전자의 졸음운전이나 부주의로 주행 중인 차가 차선을 이탈하거나 전방차량의 거리가 근접하게 되면 4.3인치 칼라 디스플레이에서 경고음과 경고에 대한 시각적 이미지를 전달하고, 또한 운전자 시트나, 안전 벨트 등에 장착된 진동 기기를 통해 효과적으로 상황을 인식시켜 사고를 미연에 방지하는 기능이 탁월하다. 현대폰터스는 자율주행에 R&D투자를 확대하고 있는 모바일 어플라이언스과 협력하여 PONTUS A300을 출시하고 차선이탈경고장치 장착 의무화 사업에 적극 참여함으로써 최근 안전이슈로 급성장하고 있는 ADAS시장을 주도할 수 있을 것으로 예상하고 있다. 관계자에 따르면, “현대폰터스는 앞으로도 첨단운전자지원시스템인 ADAS가 적용된 제품들을 지속적으로 개발, 출시하여 운전자들의 안전을 돕는 역할을 담당하겠다”며 “PONTUS A300제품이 특히 버스와 화물차에 많이 장착되어 졸음운전 및 부주의로 발생되는 대형사고를 예방하는 계기가 되길 바란다”고 말했다. 나우뉴스부 nownews@seoul.co.kr