중국이 정부기관에서 미국 컴퓨터 기업 인텔과 AMD의 마이크로프로세서를 탑재한 개인용 컴퓨터(PC)와 서버를 퇴출하는 내용의 새 가이드라인을 도입했다고 파이낸셜타임스(FT)가 24일 보도했다. 중국 공업정보화부(MIIT)가 지난해 12월 26일 정부용 컴퓨터 및 서버 조달과 관련한 새 가이드라인을 공개했다면서 이같이 전했다. 새 가이드라인은 정부기관과 향(鄕)급 이상 단위 당조직에 ‘안전하고 신뢰할 수 있는’ 처리장치와 운영체제(OS)를 구매할 것을 규정했다. 마이크로소프트(MS) 윈도우를 비롯한 외국산 OS와 데이터베이스 소프트웨어 대신 중국 제품을 쓸 것을 권장하는 내용도 포함됐다고 FT는 전했다. 같은날 중국정보기술안전평가센터(CNITSEC)는 안전하고 신뢰할 수 있는 프로세서 18종과 OS 목록을 공개했는데, 모두 중국제였다. 미국의 제재를 받고 있는 중국 최대 통신장비업체 화웨이와 중국 중앙처리장치(CPU) 설계업체 파이티움(페이텅) 등도 포함됐다. FT는 “새 조달 가이드라인은 외국 기술제품을 국산으로 대체하기 위해 중국 정부가 보인 가장 큰 움직임 가운데 하나인 동시에, (중국산 IT제품의 정부기관 이용을 제한한) 미국의 조처를 따라한 것”이라고 평가했다.

엔비디아는 AI 시대에 가장 가치가 치솟은 기업입니다. 현재의 AI 기술 중 상당 부분이 이 회사가 만든 GPU에 의존하고 있기 때문입니다. 오래전부터 GPU의 병렬 연산을 위해 CUDA 코어와 소프트웨어를 공개했고 이를 AI 연산에 활용하는 생태계를 구축해 왔기 때문에 지금 와서 다른 회사의 하드웨어로 이를 대체하기 힘든 것이 현실입니다. 오랜 경쟁자인 AMD도 데이터 센터 GPU를 계속 공개하고 있고 인텔도 새로운 AI 시장 공략을 위해 GPU를 공개했지만, 시장을 먼저 선점한 엔비디아의 아성을 깨뜨리기는 쉽지 않습니다. 이런 상황에서 새로 공개한 블랙웰 GPU는 반도체 미세 공정의 한계를 극복하고 AI 연산 성능을 높여 누구도 따라잡기 쉽지 않은 경쟁력을 유지하려는 의도로 풀이됩니다. 블랙웰 GPU는 TSMC의 4nm 공정의 개량형인 4NP 공정으로 제조되었습니다. 3nm 공정을 적용하지 않은 이유는 확실치 않지만, 비용 및 공급 부족 등이 이유가 된 것으로 보입니다. 하지만 그런 만큼 트랜지스터 집적도를 전 세대인 호퍼 (Hopper)보다 더 높이기 힘든 상황입니다. 800억 개의 트랜지스터를 집적한 호퍼 H100 GPU는 4nm 공정에서 다이(die, 웨이퍼에서 잘라낸 반도체 칩) 면적이 814㎟에 달합니다. 이는 현재 반도체 제조 기술에서 이론적인 다이 크기의 한계치에 거의 근접한 것으로 더 크기를 늘리기 쉽지 않습니다. 따라서 블랙웰 B200은 두 개의 다이를 연결하는 방법으로 2080억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 이런 접근법은 최근 점점 일반적인 추세가 되고 있습니다. 공정 미세화의 한계에 부딪힌 반도체 제조사들은 하나의 큰 칩 대신 여러 개의 작은 칩인 칩렛을 연결해 거대한 크기의 프로세서를 만들고 있습니다. 인텔, AMD, 애플이 모두 이 방법을 사용했고 이번에는 엔비디아도 이 방식을 적용해 트랜지스터 집적도를 대폭 늘렸습니다. 블랙웰 B200은 AI 연산에서 전 세대인 H100과 비교해서 최대 5배인 20페타플롭스의 성능을 지니고 있습니다. 물론 칩을 두 개 붙인 점을 생각하면 실제 성능은 2.5배라고 할 수 있는데, 실은 FP 8 연산의 절반 정도의 자원을 소모하는 FP 4 연산에서 그렇다는 이야기로 FP 8 기준으로 보면 AI 연산 능력은 절반 수준인 10페타플롭스가 최대입니다. 결국 칩 하나의 성능은 사실 1.25배 정도로 트랜지스터 수 증가를 생각하면 딱 그 정도의 성능 증가인 셈입니다. 하지만 그렇다고 해서 블랙웰이 아무 의미 없는 꼼수에 지나지 않는 것은 아닙니다. FP 4 연산만 해도 충분한 경우 AI 연산 속도를 크게 높일 수 있고 심지어 FP 4와 FP 8 연산의 중간을 원하는 고객을 위해 FP 6까지 지원하는 기능을 갖춰 더 유연한 AI 연산이 가능합니다. 그보다 더 중요한 점은 AI 경쟁이 격화되면서 어떤 비용을 치르더라도 남들보다 앞서기를 원하는 고객을 위해 성능을 높일 수 있는 다양한 옵션을 제공하고 있다는 것입니다.예를 들어 블랙웰은 기반 GB 200은 그레이스 슈퍼칩 CPU 한 개와 두 개의 B200 GPU를 하나로 묶어 최대 40페타플롭스의 AI 연산 능력을 갖고 있습니다. 물론 그만큼 비싸고 전력 소모도 엄청나지만, AI 개발에 사활을 걸고 있는 기업이 많아 오히려 수요 대비 공급이 부족할 것으로 예상됩니다. 그리고 이 경우 HBM의 수요가 크게 늘어 우리나라 메모리 업계에도 호재가 될 것입니다. B200 GPU는 24GB HBM3e를 8개나 탑재해 192GB의 메모리 용량을 갖고 있고 GB200는 그 두 배인 384GB의 HBM3e 메모리를 지니고 있기 때문입니다. 여기서 화룡점정을 찍는 것 같은 소식은 비용에 상관없이 최강의 성능이 요구하는 고객을 위한 서버 랙 시스템인 GB 200 NVL 72 노드입니다. 하나의 서버 랙에 두 개의 GB 200을 탑재한 서버 트레이 18 유닛을 쌓아서 총 72개의 B200 GPU를 장착한 시스템으로 강력한 대규모 AI 연산을 위한 슈퍼컴퓨터라고 할 수 있습니다. 다만 이 경우 엄청난 전력을 소모하기 때문에 공랭 쿨러 대신 수랭 쿨러를 사용해야 시스템 발열을 처리할 수 있습니다.그런데 이렇게 많은 프로세서를 사용해 대규모 연산 시스템을 구축하는 경우 데이터를 공유하고 작업을 분산하는 과정이 새로운 문제로 떠오르게 됩니다. 이 과정에서 병목현상이 생기면 전체 시스템의 성능이 크게 저하되는 것입니다. 이를 해결하기 위해 엔비디아는 아예 NVLINK 스위치라는 새로운 네트워크 전용 프로세서를 만들었습니다. 그리고 NVLINK 스위치 프로세서를 서버 트레이 하나에 두 개씩 넣어서 총 14.4TB/s의 대역폭을 확보했습니다. 이런 트레이가 9개가 있기 때문에 GB 200 NVL 72 노드 한 개가 130TB/s에 달하는 거대한 프로세서 간 대역폭을 확보할 수 있습니다. 덕분에 갈수록 커지고 있는 대규모 AI 학습 데이터를 더 효과적으로 처리하고 학습을 빨리할 수 있게 됐습니다. 마지막으로 GB 200 NVL 72 노드를 여러 대 연결하면 엑사플롭스급 AI 슈퍼컴퓨터 구축이 가능합니다. 물론 비용도 에너지 소모량도 엄청나지만, 역시 수요는 충분할 것으로 예상됩니다. 블랙웰 GPU를 보면 AI 하드웨어가 본격적인 산업화 시대에 도달했다는 것을 알 수 있습니다. 과거 GPU는 게임용으로 많이 사용되었고 초기 AI 연산용 GPU도 이것과 크게 다르지 않았으나 최근 나오는 데이터 센터 GPU는 산업용 및 연구용으로 특화되어 관련 분야에 종사하는 사람이 아니라면 직접 한 번 보거나 다뤄보기 어려운 물건이 됐습니다. 블랙웰 GPU는 대규모 데이터 처리와 AI 연산에 적합한 데이터 센터 GPU로 AI 혁명을 한 단계 앞당길 제품이 될 것으로 보입니다.

“미래에 움직이는 모든 것은 로봇이 될 것입니다.” 젠슨 황 엔비디아 최고경영자(CEO)는 18일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 엔비디아 개발자 콘퍼런스(GTC 2024) 기조연설에서 기대를 모았던 차세대 인공지능(AI) 칩을 소개한 뒤 AI의 미래 종점인 로봇 사업에 대한 비전을 내비쳤다. AI 칩 ‘큰손’으로 떠오른 엔비디아가 자체 플랫폼을 통해 AI 생태계를 구축한 뒤 성장 가능성이 큰 휴머노이드 로봇 시장에서도 영향력을 확대하겠다는 포부를 밝힌 것이다. 검은 가죽점퍼를 입고 연단에 선 황 CEO는 이날 1만 6000여명의 관중 앞에서 엔비디아가 그리는 큰 그림의 시작점이 될 새로운 플랫폼 ‘블랙웰’ 기반의 AI 칩을 선보였다.2080억개의 트랜지스터로 가득 메운 이 칩은 현존하는 최고 AI 칩인 엔비디아 ‘H100’(호퍼 기반)에 비해 연산 처리 속도가 2.5배 더 빠르다. 두 개의 그래픽처리장치(GPU·B200)를 연결해 하나의 칩처럼 작동하는 방식이다. H100을 사용하면 생성형 AI GPT 모델을 훈련시키는 데 90일 동안 8000개의 GPU가 필요하지만 블랙웰 GPU는 같은 기간 2000개만 사용하면 된다는 게 그의 설명이다. 황 CEO는 “호퍼는 매우 환상적이었지만 우리는 더 큰 GPU를 원한다”며 “블랙웰은 이 새로운 산업 혁명을 구동하는 엔진이 될 것”이라고 강조했다. 엔비디아가 구상하는 제품은 생성형 AI의 대규모 연산이 가능한 일종의 ‘슈퍼컴퓨터’(GB200 NVL72)다. 블랙웰 GPU 2개에 중앙처리장치(CPU)를 연결한 ‘슈퍼칩’(GB200)을 36개 쌓아 올린 뒤 시스템 최적화를 통해 성능을 극대화하겠다는 계산이다. 대만 파운드리(위탁생산) 업체인 TSMC의 4㎚(나노미터·10억분의 1m) 공정으로 만들어진 뒤 올 연말부터 공급될 예정이다.엔비디아가 새 AI 칩 가격을 밝히지는 않았지만 기존 제품 가격을 감안하면 5만 달러(약 6700만원) 수준일 것이란 전망이 나온다. 황 CEO는 “(첫 제품은) 수천만 달러에 달할 것”이라고 농담을 하기도 했다. 엔비디아는 블랙웰이 최대 10조개의 매개변수(파라미터)를 가진 대규모 언어모델(LLM)에서 생성형 AI를 구축하고 실행할 수 있을 것이라 보고 있다. 파라미터는 생성형 AI가 정보를 학습하고 기억하는 신경 연결 역할을 한다. 파라미터가 많을수록 AI 성능이 뛰어나다고 평가받는다. 오픈AI가 개발한 생성형 AI GPT-4의 파라미터 수치가 공개되지 않았지만 5000억개 정도로 알려져 있다. 산술적으로는 블랙웰이 이보다 20배 뛰어난 AI 모델도 지원할 수 있다는 얘기다. AI 기술이 궁극적으로 지향하는 로봇 플랫폼을 지원하겠다는 것도 이러한 성능에 대한 자신감 때문이다. 황 CEO는 이날 무대에 자체적으로 훈련시킨 로봇 ‘오렌지’와 ‘그레이’를 등장시키고, 로봇 훈련이 가능한 ‘프로젝트 그루트’(GR00T)를 공개했다.

지난달 27일 산업통상자원부 제2차관 주재로 경기 용인 반도체 국가 첨단전략산업 특화단지 가동에 필요한 대규모 전력의 안정적 공급에 관한 TF가 발족됐다. 용인시 일대 3개 부지 총 약 13㎢의 광대한 면적에 조성될 반도체 특화단지에는 총 10GW(기가와트) 전력이 필요하다. 2036년까지 우선 필요한 3GW는 단지 내 LNG 발전소 신규 건설을 통해 공급하고 나머지 7GW는 2037년 이후 장거리 송전선로를 통해 공급할 계획이다. 반도체 산업은 고품질의 대전력이 필요한 대표적인 산업이다. 2021년 삼성전자가 사용한 전력은 184억㎾h로 이는 100만㎾, 즉 1GW 발전소 2.1기가 1년 내내 발전하는 전력량에 해당한다. 발전소 정비기간과 송전 손실 등을 고려하면 삼성전자만을 위해 3GW 정도의 발전 용량 즉 원전 3기 정도가 필요하다는 말이다. 나아가 정교한 반도체 제조 장비는 전력 주파수의 미세한 변동에도 오작동할 수 있으므로 고품질 전력이 필요하다. 전력의 품질은 주파수 변동 폭으로 결정되는데 우리나라 전력망은 허용 변동 폭인 ±0.2㎐보다 훨씬 작은 범위에서 안정적인 주파수를 유지해 왔다. 한국 반도체 산업이 세계적 수준으로 발전하는 데는 그동안 고품질 대전력을 저비용으로 공급했던 우리나라 전력 시스템 덕이 크다. 그 기저에 원자력이 있었음은 부정할 수 없는 사실이다. 인공지능(AI)이 급속도로 발전함에 따라 데이터센터의 메모리와 CPU, GPU 등 프로세서에 필요한 반도체 수요도 급증할 전망이다. 이를 위해서는 우수한 인력뿐만 아니라 고품질 전력의 확충이 필요하다. 2037년 이후 용인 반도체특화단지에 송전망을 통해 공급될 전력 7GW에는 호남 지방의 태양광과 해상풍력이 예정돼 있다. 이들 재생에너지 전력은 변동성이 크기에 안정화를 위해서는 대용량의 에너지저장장치(ESS) 설치가 필수적이다. 이런 저장장치의 운용비용은 발전비용보다 비쌀 수 있어 전력 비용이 커진다. 고비용 전력은 반도체 생산 단가의 상승을 초래해 경쟁력을 떨어뜨린다. 고품질 전력을 저비용으로 확충하려면 원자력 확대가 필수적이다. 2030년대 이후에는 탄소중립의 필요성과 AI의 본격적 활용에 따라 전력 수요가 현재 예상하는 수준보다 더 늘어날 수 있다. 이러한 전망은 안정적이고 저비용의 무탄소 대전력원인 원자력의 확대 필요성을 더욱 부각한다. 향후 원자력은 대형 원전뿐만 아니라 소형모듈원자로(SMR)를 통해 확대할 수가 있다. SMR은 수요지 인근에 설치할 수 있을 정도로 안전성이 높고, 모듈화를 통해 경제성을 확보할 수 있는 차세대 소형 원전이다. SMR을 적기에 활용하기 위해서는 현재 개발 중인 혁신형 SMR의 국내 실증을 조속히 추진해야 한다. 아울러 전력뿐만 아니라 공정열 공급 등 다양한 용도로 활용될 수 있고 조기 실물화가 가능한 다른 유형의 SMR 개발에도 적극적인 지원을 해야 한다. 주한규 한국원자력연구원 원장

생성형 인공지능(Gen AI)에 대한 글로벌 경쟁이 AI 반도체 수요 급증으로 이어지고 있다. 현재 AI 반도체 시장의 독보적인 리더는 미국의 반도체 회사 엔비디아다. 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 수요가 폭증하면서 엔비디아 시가총액은 2조 달러를 넘었다. 작년 6월 1조 달러를 넘어선 뒤 불과 9개월 만의 일이다. 엔비디아가 감당하지 못할 만큼 지구촌의 AI 반도체 수요가 폭증한 덕분이다. 최근 오픈AI가 텍스트로 동영상을 생성하는 소라 서비스를 예고했다. 현재의 챗GPT서비스에 비해 소라는 스케일이 다른 연산 수요를 일으키게 된다. 이 때문에 엔비디아 주가는 당분간 오를 수밖에 없다. 엔비디아 주가가 뛰면서 경쟁사 AMD의 주가도 따라 오르고 있다. 엔비디아 반도체가 많이 팔리면 중앙처리장치(CPU) 칩 수요도 올라가는데, 이 시장을 주도하는 기업이 인텔과 AMD인 것이다. 특히 AMD는 낙후된 자체의 반도체 생산 라인을 고집해 온 인텔과 달리 일찌감치 생산 파트를 매각하고 대만 반도체 위탁생산(파운드리) 기업 TSMC의 최신 공정을 사용해 왔다. 이 때문에 AMD의 가성비가 인텔에 비해 좋아 x86 기반의 CPU 시장 점유율을 높여 왔다. 엔비디아 수요가 증가하면 AMD 서버용 CPU 수요도 증가한다. 이에 더해 AMD가 엔비디아에 가장 근접한 GPU 제품을 출시하면서 시장 가치가 빠르게 오르고 있다. 사실 AI 반도체칩 설계 기술은 이제 대단한 기술은 아니다. AI 연산의 상당 부분을 차지하는 매트릭스 연산을 병렬적으로 처리하는 코어를 설계하고 이 코어 가까이에 처리할 데이터를 가능한 한 많이 올려놓을 고속 메모리를 배치하는 것이다. 모든 빅테크 회사들이 자체 AI 반도체를 이미 가지고 있다. 하지만 중요한 것은 다수의 이런 AI 반도체칩들 위에서 Gen AI 모델을 구동하는 소프트웨어다. 이 소프트웨어는 엔비디아가 2000년대부터 개발해 확산시킨 CUDA가 독보적이다. 이 CUDA 때문에 엔비디아가 독점에 가까운 95%의 시장 점유율을 가지는 것이다. 엔비디아 의존도가 큰 마이크로소프트와 메타 같은 회사들은 AMD 소프트웨어가 CUDA와 근접한 성능을 내도록 도와 왔다. AMD 주가가 빠르게 오르는 것은 AMD가 엔비디아에 근접한 성능을 낼 때가 가까워졌음을 의미한다. 한편 소프트뱅크가 90% 지분을 가진 ARM CPU는 인텔이나 AMD의 x86 CPU보다 같은 일을 할 때 전력이 적게 든다. 빅테크 클라우드 회사에는 x86에 비해 매력적인 솔루션이다. 엔비디아가 한때 인수하려 한 ARM의 주가가 오르는 이유이고, ARM 주식의 상당 부분을 보유한 소프트뱅크 주식이 오르는 이유다. 엔비디아, AMD, ARM CPU 대부분을 TSMC가 생산한다. 이 회사들의 칩 수요가 늘면 TSMC 주가도 오른다. TSMC는 시가총액 7000억 달러로 반도체 업계 2위가 됐다. TSMC의 수요가 늘면 반도체 장비 회사들의 수요도 늘어난다. ASML이 3823억 달러의 시가총액으로 반도체 업체 4위가 됐다. 그다음이 시가총액 3683억 달러의 삼성전자다. 그 뒤를 AMD가 3314억 달러의 시가총액으로 빠르게 올라오고 있다. SK하이닉스는 880억 달러로 17위다. 엔비디아는 20여년 전만 해도 게임용 GPU를 공급하는 회사에 불과했다. 그런 기업이 삼성전자 시총의 5배에 이르는 1위 반도체 회사가 된 것은 첫째는 생산을 해 주는 TSMC가 있었기 때문이고, 둘째는 소프트웨어의 중요성을 일찌감치 깨달아 게임 외에 CUDA를 개발해 퍼트린 것이다. 그다음은 Gen AI 시대가 올 것을 예상하고 과감한 기술 투자와 우수한 인재를 확보한 것이다. 모두 엔비디아 최고경영자(CEO) 젠슨 황의 리더십 없이는 불가능한 일이다. 차상균 서울대 데이터사이언스대학원 초대원장

GDDR은 이름처럼 그래픽 카드를 위해 만들어진 고속 메모리입니다. 초기 그래픽 카드는 일반 SDR, DDR 메모리를 사용했지만, 처리해야 하는 그래픽 데이터의 양이 갈수록 커지면서 PC용 메모리로는 감당하기 힘들어지자, GDDR이라는 새로운 규격을 만든 것입니다. GDDR 메모리가 본격 사용된 것은 2004년에 나온 엔비디아의 지포스(GeForce) FX 5700 울트라 그래픽 카드였습니다. 이 그래픽 카드는 GDDR2 메모리를 탑재한 시험작이었습니다. 그 다음 지포스 6800 울트라에 GDDR3가 사용되면서 본격적인 GDDR 메모리 시대가 열렸습니다. GDDR 메모리는 본래 DDR2, DDR3 메모리에 기반한 고속 메모리로 데이터가 지날 수 있는 통로를 여러 개 만들고 각각의 통로의 속도를 더 빠르게 만든 것이 특징입니다. 다만 그렇기 때문에 DDR 메모리보다 가격이 비싸고 전력 소모가 큰 단점도 지니고 있습니다. 일반 컴퓨터에서 DDR 계열 메모리 대신 GDDR 메모리를 사용하지 않는 이유입니다. 시스템 메모리는 속도 못지않게 용량도 중요하고 전력 소모와 발열이 너무 커서도 안 되기 때문에 DDR 계열 메모리 정도면 적당합니다. 하지만 GPU의 경우 발전 속도가 워낙 빠르다 보니 GDDR 계열 메모리로도 충분하지 않다는 지적이 나왔습니다. 이를 대체하기 위해 개발된 메모리가 바로 HBM입니다. HBM는 여러 층으로 메모리를 쌓고 더 극단적으로 많은 통로를 만들어 속도와 용량 두 마리 토끼를 잡은 차세대 메모리입니다. 따라서 GDDR 메모리의 한계를 극복하고 차세대 그래픽 메모리가 되리라는 기대가 상당했습니다. 하지만 가격은 잡지 못했다는 게 문제였습니다.HBM을 최초로 적용한 그래픽 카드는 사실 AMD의 라데온 R9 퓨리 X입니다. 피지 GPU에 1세대 HBM 메모리 4GB를 달고 당시로는 상당히 빠른 512GB/s의 대역폭을 확보했습니다. 하지만 당시 기준으로 너무 비싼 649달러의 가격이 발목을 잡았습니다. 값비싼 HBM를 탑재하고도 성능은 경쟁사인 엔비디아의 지포스를 능가하지 못했기 때문에 한동안 HBM 메모리는 널리 쓰이지 못했습니다. HBM이 본격적으로 빛을 보게 된 것은 AI 붐과 함께 데이터 센터용 GPU에 대규모로 공급된 이후입니다. 2022년 19억 달러 수준에 불과했던 HBM 시장 규모는 2023년에는 40억 달러로 급증했고 2027년에는 330억 달러로 폭증할 것이라는 예측이 나오고 있습니다. 이렇게 시장 규모가 커지고 규모의 경제를 달성할 수 있게 되면 HBM이 가격 경쟁력을 지니게 되면서 서버용 GPU나 CPU를 넘어 GDDR 메모리의 주요 소비처인 콘솔 게임기나 일반 소비자용 그래픽 카드에 다시 탑재될 수 있는 가능성이 열리게 됩니다. 하지만 GDDR 메모리 역시 진화를 거듭하면서 성능이 높아지고 있어 당장 큰 변화가 없을 가능성이 높습니다. 현재 사용되는 GDDR 메모리의 최신 버전은 GDDR6X입니다. 하지만 삼성전자는 이미 작년에 GDDR7 개발을 완료했습니다. 그리고 메모리 표준을 정하는 JEDEC은 최근 GDDR7 규격을 확정했습니다. GDDR7 메모리의 최대 속도는 48Gbps로 GDDR6X의 두 배입니다. 덕분에 메모리 하나의 대역폭도 192GB/s로 두 배 높아졌습니다. 256비트 메모리 인터페이스라면 총 1.5TB/s, 384비트 메모리 인터페이스에서는 2.3TB/s의 대역폭을 확보할 수 있습니다. H100 같은 서버용 GPU보다는 낮지만, 게임이나 AI 연산용의 일반 고성능 그래픽 카드에는 충분한 대역폭을 확보할 수 있습니다. 다만 초기 등장할 GDDR7 메모리는 이전과 마찬가지로 규격에서 허용하는 최대 속도보다 다소 느릴 것입니다. 작년 삼성전자가 개발한 GDDR7 역시 32Gbps의 스펙을 지니고 있습니다. 하지만 이는 RTX 3080에 사용된 19Gbps의 GDDR6X 메모리나 RTX 4080 Super에 사용된 23Gbps GDDR6X 메모리보다 훨씬 빠른 것입니다. 여러 층으로 메모리를 쌓아 올리고 이를 관통하는 TSV라는 통로를 여러 개 뚫은 후 인터포저라는 별도의 통로를 통해 GPU나 CPU에 연결해야 하는 HBM는 속도와 용량에서 GDDR 메모리를 몇 배 앞설 순 있지만 여전히 가격도 몇 배 앞서게 됩니다. 기존 DDR 계열 메모리처럼 생산하고 정착할 수 있는 GDDR 메모리는 HBM의 가격이 지금보다 현저하게 떨어지지 않는 이상 시장에서 살아남게 될 것입니다. 다만 일부에서 예측하는 것처럼 HBM 시장 규모가 급격히 커지고 규모의 경제에 의해 가격이 내려가면 상황이 바뀔 수도 있습니다. 지금처럼 메모리 대역폭과 가격에 따라 DDR – GDDR - HBM의 3층 구조가 앞으로도 이어질지 아니면 HBM이 메모리의 대세가 될지 미래가 주목됩니다.

CPU 성능을 좌우하는 요소는 여러 가지입니다. 한 번의 클럭 주파수에 얼마나 많은 명령어를 처리할 수 있는지, 그리고 최대 클럭은 얼마나 되는지, 캐시 메모리처럼 작업할 수 있는 공간은 얼마나 되는지가 중요한 요소입니다. 그리고 최근에는 얼마나 많은 숫자의 코어를 지니는지가 중요해지고 있습니다. 본래 초창기 CPU는 코어가 하나였습니다. 서버에서는 여러 개의 CPU를 사용하는 경우도 있었지만, 2000년 대 이전까지 아무리 고성능 개인용 컴퓨터라도 복수의 코어나 CPU를 사용하는 경우는 없었습니다. 그러다가 2005년 AMD가 애슬론 64 X2로 듀얼 코어 CPU의 시대를 열었고 이에 질세라 인텔도 펜티엄 D를 출시하면서 CPU의 코어 숫자 경쟁이 본격화됐습니다. 이 시기 CPU의 멀티코어를 뒷받침하던 이론이 바로 폴락의 법칙(Pollack‘s Rule)입니다. 인텔의 엔지니어인 프레드 폴락이 주장했고 현재 인텔 CEO가 된 팻 겔싱어가 명명한 이론으로 프로세서의 성능은 면적(트랜지스터 수) 증가량의 제곱근과 비례한다는 것입니다. 폴락의 법칙에 의하면 트랜지스터 숫자가 1억 개의 싱글 코어 CPU의 성능을 두 배로 늘리기 위해서는 같은 공정과 같은 클럭을 유지할 경 4억 개의 트랜지스터가 필요합니다. 하지만 트랜지스터 숫자가 1억 개인 코어 4개를 넣으면 같은 면적에서 최대 4배의 병렬 연산 능력을 기대할 수 있습니다. 물론 이것은 사용하는 프로그램이 여러 개의 코어를 사용해 병렬 연산을 할 경우에만 해당하는 이야기이지만, 시간이 흐르면서 자연스럽게 다수의 논리 코어(스레드)를 이용한 프로그램이 많아져 현재는 멀티코어가 데스크톱 CPU 뿐 아니라 스마트폰 같은 모바일 기기에서도 대세가 됐습니다. 한동안 기세 좋게 늘어나던 CPU의 코어 숫자는 2010년대 인텔이 시장을 독점한 시기에는 다소 주춤했습니다. 하지만 2017년 AMD가 8코어 라이젠을 출시하고 이어서 최대 64코어 서버 CPU인 에픽을 출시하면서 다시 경쟁에 불이 붙었습니다. 당시 AMD는 8개의 CPU 코어를 하나의 칩렛으로 만들고 칩렛을 여러 개 탑재하는 방식으로 코어 숫자를 빠르게 늘렸습니다. 이로 인해 한동안 서버와 데스크톱 시장에서 고전했던 인텔은 비장의 무기인 E 코어를 선보이며 반격의 실마리를 잡았습니다. E 코어는 하나의 코어에서 두 개의 논리 프로세서를 지원하는 멀티스레드 기능을 뺀 대신 에너지 효율이 뛰어나고 면적이 작아 많은 코어를 탑재하는 데 유리합니다. 따라서 인텔은 데스크톱 CPU 시장에서 최대 24코어 제품을 내놓을 수 있었습니다. 그리고 이제 E 코어만 탑재한 서버 CPU인 코드네임 시에라 포레스트의 출시를 앞두고 있습니다. AMD는 서버 시장에서 앞서가던 코어 숫자를 더 앞서기 위해 Zen 4c 코어를 개발했습니다. Zen 4c 코어는 멀티스레드 기능을 유지하면서도 5nm 공정에서 면적이 L2 캐시를 포함해도 2.48㎟로 Zen 4 코어의 3.84㎟의 2/3 수준에 불과한 작은 크기를 지니고 있습니다. AMD는 Zen 4c 코어를 128개 탑재한 코드네임 베르가모 CPU를 출시해 x86 CPU에서 첫 번째로 세 자리수 코어를 기록했습니다.인텔은 이에 질세라 144코어 시에라 포레스트 제온 CPU를 발표한 바 있습니다. 가장 많은 코어를 탑재한 x86 CPU의 자리를 내주지 않겠다는 의지를 보여준 것입니다. 하지만 논리 프로세서 숫자도 똑같이 144개라는 것이 약점입니다. 베르가모는 128코어라도 코어 하나가 두 개의 논리 프로세서를 지원해 256개의 논리 프로세서 지원이 가능합니다. 여전히 멀티스레드 성능에서 시에라 포레스트가 뒤처질 수 있는 셈입니다. 이점을 의식했는지 인텔은 MWC 2024에서 144코어 시에라 포레스트 CPU를 2024년 상반기에 출시하고 올해 하반기까지 288코어 제품을 추가하겠다고 발표했습니다. 그렇게 되면 x86 CPU 최초로 200코어 이상 제품이 될 뿐 아니라 스레드 숫자에서도 베르가모를 앞서게 됩니다. 인텔은 시에라 포레스트의 가격, 클럭, 전력 소모 등 구체적인 제원에 대해서는 밝히지 않았지만, 많은 수의 코어를 집적해 서버 랙 당 2.7배의 성능 향상이 있을 것이라고 주장했습니다. 아무튼 AMD도 경쟁에서 질 수 없기 때문에 Zen 5c 코어를 공개하면서 128 코어 이상의 CPU를 내놓을 가능성이 커졌습니다. Zen 5c는 3/4nm 공정을 적용하는 만큼 코어의 면적을 더 줄여 숫자를 더 늘릴 수 있을 것으로 예상됩니다. 물론 서버 CPU 코어 숫자가 급격히 늘어나는 것은 일반 소비자와는 당장에 관련이 없습니다. 하지만 보통 이렇게 코어 수 경쟁이 붙으면 결국 소비자 시장까지 옮겨가는 것이 일반적입니다. 그리고 이미 16-24코어 제품이 나온 만큼 다음 세대에는 성능을 높이기 위해 더 많은 코어가 탑재되는 것이 상식입니다. 이런 경쟁의 결과로 소비자들이 앞으로 더 높은 성능의 컴퓨터를 사용할 수 있게 될 것입니다.

인텔은 기본적으로 자체 프로세서 생산을 위해서 반도체 생산시설을 운영해 왔습니다. 남들보다 앞선 반도체 미세 공정은 오랜 세월 프로세서 업계 1위를 유지한 비결이었습니다. 따라서 TSMC처럼 다른 업체의 칩을 대신 생산해 주는 위탁생산 (파운드리) 사업은 처음부터 염두에 두지 않았습니다. 업계에서 가장 앞선 미세 공정을 경쟁사도 활용할 수 있다면 주력 사업인 CPU 사업에서 경쟁력을 유지할 수 없기 때문입니다. 물론 10여 년 전 인텔도 남는 생산 시설을 활용하려는 목적에서 파운드리 사업 진출을 선언한 적이 있지만, 당시에도 거의 선언 정도에 그치고 구체적인 성과는 거의 없었습니다. 파운드리 사업은 다양한 고객의 요구에 맞춘 제품 생산이 중요한데, 인텔은 자체 프로세서 생산에만 익숙해 경험이 부족했습니다. 그리고 당시에는 미세 공정과 본업인 CPU 모두에서 앞선 경쟁력을 지니고 있어 부업보다는 본업에 집중하는 분위기였습니다. 그러던 인텔의 태도가 180도 바뀐 것은 2021년 초 정통 인텔맨인 팻 겔싱어가 CEO가 되고 된 이후입니다. 당시 인텔은 10nm 이하 미세 공정 진입이 지연되면서 위기에 빠졌고 심지어 AMD 같은 팹리스 회사가 되어야 한다는 이야기까지 나왔습니다. 겔싱어 CEO는 이런 주장을 일축하고 계속해서 반도체 생산 시설을 지닌 종합반도체 회사 (IDM)로 남겠다고 선언했습니다. 하지만 인텔 칩만 생산하는 것이 아니라 다른 고객을 위한 생산도 함께 담당하는 IDM 2.0 전략을 발표했습니다. 이와 같은 태도 변화는 TSMC라는 강력한 경쟁자와 신흥 강자인 삼성전자의 위협 때문으로 생각됩니다. 파운드리 시장 규모가 자꾸 커지고 파운드리 업체의 규모도 덩달아 커지면서 TSMC와 삼성전자의 투자 규모도 갈수록 커졌습니다. 인텔 자체 프로세서만 생산해서는 장기적으로 봤을 때 밀릴 수밖에 없는 상황이 된 것입니다. 당연히 해결책은 인텔도 파운드리 사업에 뛰어들어 시장에서 경쟁자의 파이를 줄이고 인텔의 몫은 늘리는 것입니다. 따라서 겔싱어 CEO는 인텔 파운드리 서비스 (IFS) 사업부를 신설하고 본격적인 고객 모집에 들어갔지만, 지금까지 결과를 보면 아직은 성과가 부족합니다. 그리고 그러는 사이 TSMC의 점유율은 50%에서 이제는 60%를 넘보고 있습니다. 하지만 최근 열린 인텔 파운드리 서비스 (IFS) 2024 다이렉트 커넥트 행사에서 2030년 파운드리 2위가 되겠다는 포부를 밝혔습니다. 직접 언급하진 않았지만, 1위인 TSMC는 힘들어도 2위인 삼성전자는 앞서겠다는 목표를 밝힌 셈입니다. 그리고 이 목표를 달성할 비전도 제시했습니다. 인텔은 2025년에서 2027년 사이 최신 High NA EUV 리소그래피 장치를 이용한 14A와 그 업그레이드 버전인 14A-E를 개발할 예정입니다. 구체적인 성능 향상 폭은 밝히지 않았지만, 업계 최고 수준의 장비를 이용해 TSMC나 삼성전자의 최신 파운드리에 대응할 수 있는 기반을 마련할 것으로 보입니다. 하지만 이날 행사에서 가장 놀라운 일은 마이크로소프트를 고객사로 확보했다는 소식이었습니다. 마이크로소프트는 인텔 18A 공정을 사용해 자체 제작한 AI 가속기를 생산할 예정입니다. 계약 금액은 50억 달러 수준으로 알려졌습니다. 아무리 그럴듯한 비전을 발표했어도 인텔은 파운드리 사업에서 업력이 짧고 점유율도 얼마되지 않은 신참입니다. 더구나 18A는 현재 실제 제품을 생산하지 않은 미지의 신공정입니다. 그럼에도 이렇게 믿고 대규모 발주를 넣었다는 것은 의외의 결정으로 받아들여지고 있습니다. 그만큼 미국 내 반도체 산업 육성에 대한 공감대가 형성된 것으로 해석할 수 있는 부분입니다. 미국은 미국에 반도체 팹을 건설하는 업체에 527억 달러의 보조금과 세제 혜택을 주고 미국 내 반도체 생산 비중을 높이기 위해 노력하고 있습니다. 겔싱어 CEO는 미국 내 반도체 제조 비율을 20%에서 50%로 끌어올리겠다고 선언했고 지나 러몬도 상부무 장관도 이날 화상으로 미국 반도체 산업에 대한 적극적인 지원 의사를 밝혔습니다. 이렇게 다른 빅테크들의 지원 사격과 미국 정부의 적극적인 반도체 산업 육성 열기, 그리고 최신 미세 공정에 대한 공격적인 투자까지 감안하면 인텔 파운드리 서비스의 미래는 밝아 보입니다. 하지만 그렇다고 해서 불안 요소가 없는 것은 아닙니다. 인텔의 20A, 18A 공정은 인텔의 게이트 올 어라운드(GAA) 기술은 리본펫(RibbonFET)과 후면 전력 공급 기술인 파워비아 (PowerVia)를 처음으로 적용해 여러 가지 변수가 있습니다. 예상만큼 수율이 나오지 않거나 성능이 나오지 않는 경우 파운드리 사업은 물론 본업인 CPU 사업에도 상당한 악영향이 있을 수 있습니다. 또 이미 점유율이 50%가 넘는데도 계속 점유율을 높이며 파운드리 산업을 주도하는 TSMC나 이를 맹추격하는 삼성전자가 경쟁적으로 가격을 낮출 경우 파운드리 사업에서 수익을 내기가 쉽지 않을 수도 있습니다. 그래도 아무튼 주사위는 던진 상태이고 몇 년 이내로 그 결과를 보게 될 것입니다. 우리나라 역시 파운드리 및 시스템 반도체 사업을 미래 먹거리로 보고 집중 투자하는 상황에서 나온 인텔의 공격적 행보가 어떤 결과로 이어질지 주목됩니다.

파운드리(반도체 위탁생산) 분야 1위 대만 TSMC를 맹추격하는 삼성전자가 2나노(㎚·10억분의 1m) 파운드리 시장 선점을 위해 영국 반도체 설계업체 Arm과 협력을 강화한다. Arm의 차세대 시스템온칩(SoC) 설계 자산(IP)에 삼성전자의 최첨단 공정 기술을 심어 고성능 칩을 설계하는 업체(팹리스)를 최대한 많이 끌어들이겠다는 전략이다. 삼성전자는 21일 Arm의 차세대 설계 자산을 자체 개발한 ‘게이트올어라운드’(GAA) 공정에 최적화한다고 밝혔다. 이렇게 최적화를 해놓으면 팹리스의 제품 개발에 들어가는 시간과 비용을 줄일 수 있기 때문에 파운드리 고객 유치 경쟁에서도 유리할 것이란 계산이 깔려 있다. GAA 기술은 공정 미세화로 트랜지스터(게이트를 통해 전류 흐름을 조절하는 역할)의 성능이 떨어지는 걸 막아주고, 데이터 처리 속도와 전력 효율을 높여주는 기술이다. 기존 3차원 ‘핀펫’ 공정보다 전류 조절이 더 정교해지고 확실하게 전류 제어가 가능하다는 게 장점이다. 미세 회로 구현을 위해 필수적인 기술로 삼성전자는 2022년 6월 3나노 공정에 세계 최초로 도입했다. 현재 GAA 기반 3나노 1세대를 양산 중이다. 반면 TSMC가 양산하는 3나노는 기존 ‘핀펫’ 트랜지스터 구조다. 삼성전자와 TSMC의 시장점유율 격차는 45.5%(지난해 3분기 기준)포인트로 여전히 크지만, Arm과의 협력을 통해 2나노 시장에서 치고 나가면 ‘파운드리의 봄’을 앞당길 수 있을 것이란 기대감도 엿보인다. 반도체 설계도를 만드는 회사인 Arm의 중앙처리장치(CPU)는 성능이 뛰어나면서도 전력 소모가 적다는 평가를 받는다. 효율적인 구조로 설계를 한 덕분이다. 생성형 인공지능(AI) 등장 이후 AI 반도체 시장이 커지면서 Arm이 더 주목받는 것도 갈수록 ‘초고성능, 초저전력 스펙’이 요구되기 때문이다. 삼성전자와 Arm의 협력은 10년 넘게 이어지고 있다. Arm의 중앙처리장치 CPU IP에 다양한 파운드리 공정을 적용해 왔다. 이재용 삼성전자 회장도 2022년 10월 Arm 최대주주인 손정의 일본 소프트뱅크그룹 회장과 만나 포괄적 협력 방안을 논의했다. 시장조사기관 옴디아에 따르면 2026년까지 전세계 파운드리 시장의 성장률은 연평균 13.8%로 예상된다. 특히 3나노 이하 최첨단 공정의 연평균 성장률은 64.8%로 삼성 입장에서는 이 시장에서 승부수를 띄운 셈이다. 김동원 KB증권 연구원은 “올해 삼성전자 파운드리 매출은 전년 대비 최대 26% 성장할 것으로 예상된다”면서 “AI 반도체 수요가 큰 폭으로 늘고 있다”고 했다. 파운드리 시장이 커지면서 후발주자인 미국 인텔도 사업 확대에 나섰다. 인텔은 21일(현지시간) 미국 캘리포니아 새너제이에서 파운드리 공정 기술 로드맵 등 운영 전략과 포트폴리오를 소개하는 행사를 연다. 자체 AI 칩 개발을 추진 중인 오픈 AI의 샘 올트먼 최고경영자도 참석한다.

네이버가 다음 달 4~7일(현지시간) 사우디아라비아 수도 리야드에서 열리는 중동 최대 정보기술(IT) 박람회 ‘LEAP 2024’에 대규모 전시장을 꾸린다. 지난 1월 미국 라스베이거스에서 열린 세계 최대 IT 박람회 ‘CES 2024’엔 직접 참여하지 않은 네이버가 ‘중동판 CES’라 불리는 LEAP에 적극 나서는 이유에 업계 관심이 모인다. 네이버는 압둘라 알스와하 사우디 정보통신기술부 장관 초청으로 이번 박람회에 참가하게 됐다고 21일 밝혔다. 채선주 ESG·대외정책 대표, 김유원 네이버클라우드 대표, 하정우 네이버 퓨처 인공지능(AI)센터장 겸 네이버클라우드 AI이노베이션센터장, 석상옥 네이버랩스 대표 등 네이버의 대외 정책과 핵심 IT 기술을 담당하는 최고위 책임자들이 총출동한다. 박람회에서 네이버 전시장은 LEAP의 메인 전시관인 ‘빅테크관’에 있으며, 구글, 알리바바, 마이크로소프트(MS), IBM, 아마존웹서비스(AWS) 등 글로벌 테크 기업들과 나란히 위치한다. 특히 팀 네이버 전시장 인근엔 애플과 메타(옛 페이스북) 부스가 있다. 네이버는 최근 수년간 중동 진출에 공을 들이고 있다. 가장 큰 이유는 사우디, 아랍에미리트연합(UAE) 등 중동 주요국이 스마트시티를 중심으로 추진하는 국가 디지털전환(DX) 사업에 디지털 트윈, 클라우드, 로봇, 대규모언어모델(LLM) 등 네이버의 핵심 기술들이 꼭 필요하기 때문이다.특히 네이버의 본사 건물이면서 동시에 미래 기술 실증 현장인 ‘네이버 1784’는 중동 국가들이 추구하는 가장 이상적인 ‘스마트 빌딩’의 형태다. 이에 중동 정부 관계자들은 한국을 방문할 때 반드시 이곳을 견학한다. 건물 전체가 디지털트윈 기술을 통해 온라인 가상 공간에 똑같이 구현돼 있다. 100여대의 로봇이 직원들 자리까지 택배를 배송해 주고, 건물 내 카페에서 주문한 음료도 배달한다. 이들 로봇은 따로 중앙처리장치(CPU) 등 ‘뇌’에 해당하는 칩이 없고 중앙 관제 시스템인 ‘아크’가 클라우드를 통해 제어한다. 건물엔 로봇을 위한 이동로와 승강기가 따로 있다. 사우디는 네이버의 중동 진출 ‘전초기지’다. 무함마드 빈 살만 왕세자가 추진하는 ‘사우디 비전 2030’의 일환으로 총 사업비 약 671조원에 달하는 세계 최대 규모 지능형 도시 ‘네옴’과 바다 위 미래형 복합 산업단지 ‘옥사곤’을 구축하고 있다. 네이버 관계자는 “사우디 디지털트윈 사업은 중동 주요 국가에 다양한 기술 수출을 위한 교두보”라며 “중동 최대 IT 박람회인 LEAP을 통해 중동 진출을 본격화할 것”이라고 말했다. 지난해 10월엔 1억 달러(약 1334억원) 규모의 사우디 국가 디지털트윈 플랫폼 구축 사업을 수주하기도 했다. 지난 12일(현지시간) 마제드 알호가일 사우디 주택부 장관은 현지 포럼에서 “사우디 10대 도시를 세계 50대 도시에 진입시키겠다”는 포부를 밝히면서 핵심 콘텐츠로 디지털트윈을 제시했는데, 네이버가 수주한 5개 도시(리야드, 메디나, 제다, 담맘, 메카)가 모두 이에 포함된다.

인텔은 작년에 데스크톱 시장에 13세대 랩터 레이크의 개량형인 14세대 랩터 레이크 리프레쉬를 내놓았습니다. 사실상 크게 바뀐 것이 없긴 하지만 랩터 레이크 자체가 우수한 프로세서인 만큼 크게 실망할 이유는 없었습니다. 노트북 시장에는 오랜 세월 준비한 야심작인 메테오 레이크(코어 울트라)를 내놓았습니다. 그런데 메테오 레이크의 경우 GPU와 NPU에 대해서는 호평이 쏟아졌지만, 정작 인텔이 직접 제조한 CPU 자체에 대해서는 그렇지 못했습니다. GPU와 달리 눈에 띄는 성능 향상이 없을 뿐 아니라 같은 클럭에서 성능을 비교했을 때 오히려 랩터 레이크보다 낮은 성능을 보여줬기 때문입니다. 인텔이 공개한 슬라이드에서 인텔 코어 울트라 7 165H의 싱글 스레드 성능은 인텔 코어 i7 - 1370P보다 오히려 낮습니다. 그래도 경쟁자인 라데온 7 7840U보다는 높다는 것이 인텔의 주장이지만, 이는 SPECrate*2017_int_base 벤치마크 기준이고 SPECint 2017 같은 다른 벤치마크에서는 IPC가 별 차이 없게 나타났습니다. 참고로 같은 클럭일 때 성능을 비교하는 기준이 IPC (Instructions per cycle, 사이클 혹은 클럭 당 명령어 처리 수)입니다. 그리고 SPECint 2017에서 메테오 레이크의 클럭 당 성능은 13세대 코어 프로세서보다 낮고 애플의 M3 프로세서보다 현저히 낮게 나왔습니다.벤치마크 결과는 항목에 따라 앞서거나 뒤처질 수 있지만, 그나마 좋은 것을 골라 나오는 공식 슬라이드에서도 이전 제품 대비 낮게 나오는 경우는 매우 드문 사례입니다. 과거 펜티엄 4의 IPC가 펜티엄 3보다 낮은 사례가 있긴 했지만, 펜티엄 4는 클럭이 워낙 높아 이를 상쇄하고도 남았습니다. 하지만 메테오 레이크의 클럭은 이전 제품과 별 차이가 없습니다. 새로운 미세 공정과 개선된 마이크로 아키텍처를 사용하고도 이런 결과가 나온 이유는 모르지만, 인텔은 다음 제품에서 설욕을 준비하고 있습니다. 인텔 소비자 컴퓨팅 부분 부사장인 미셀 존스턴 홀트우스 (Michelle Johnston Holthaus)는 CES 2024 인터뷰에서 애로우 레이크(Arrow lake)와 루나 레이크(lunar lake)에서 상당한 IPC 개선이 있을 것이라고 주장했습니다. 그리고 GPU와 NPU의 AI 성능이 최대 3배까지 늘어날 것이라고 언급했습니다. 과거 로드맵(사진)에서는 애로우 레이크가 20A 공정으로 먼저 출시되고 루나 레이크는 18A 같은 차세대 공정을 적용해 2025년 이후 출시되는 것으로 알려졌으나, 홀트하우스 부사장은 두 제품 다 2024년 하반기에 출시될 것이라고 밝혔습니다. 두 제품 모두 최종 단계에 이른 상태로 더 출시를 연기할 이유가 없다는 것입니다. 따라서 2024년에는 인텔의 타일 구조 프로세서가 데스크톱과 노트북 모두에서 일반적으로 적용되는 첫 해가 될 것으로 보입니다. 애로우 레이크와 루나 레이크에 대해서는 제한적인 정보만이 알려졌고 여러 가지 세부 사항은 아직 베일에 가려져 있습니다. 제목처럼 비밀 무기에 가깝지만, 올해 하반기 출시 예정인 만큼 점차 상세한 정보가 공개될 것으로 보입니다. 메테오 레이크에서 보여준 강력한 GPU와 NPU에 새로운 아키텍처와 미세 공정을 적용해 IPC가 높아진 CPU 타일이 합쳐진다면 메테오 레이크에서 아쉬웠던 부분을 충분히 만회할 수 있을 것입니다. 다만 경쟁자인 AMD 역시 Zen 5 아키텍처로 반격을 노리고 있다는 점도 생각해야 합니다. AMD의 Zen 계열 코어는 인텔의 고성능 P 코어보다 더 빠르진 않지만, 3D V 캐시를 탑재하면 게임 성능에서 인텔 프로세서를 능가합니다. 애로우 레이크가 3D V 캐시라는 치트키를 뛰어넘을 수 있을 만큼 성능을 높일 수 있는지가 관건입니다. 2024년에도 두 회사의 양보 없는 싸움이 예상되는 만큼 결과가 주목됩니다.

인텔이 오랜 세월 준비해 온 야심작인 메테오 레이크가 세상에 모습을 드러냈습니다. 삼성 갤럭시 북4 시리즈의 두뇌로 탑재된 메테오 레이크는 한 개나 혹은 2-3개 정도의 반도체 칩으로 프로세서를 만드는 과거의 제조 방식을 버리고 각자 기능과 제조 공정이 다른 여러 개의 타일을 묶는 새로운 방식을 도입해 출시 전부터 주목을 끌었던 제품입니다. 인텔은 본래 14세대 코어 프로세서로 출시되었을 메테오 레이크에 인텔 코어 울트라(Core Ultra)라는 새로운 명칭을 도입하면서 자신감을 나타냈습니다. 현재 공개한 인텔 코어 울트라 프로세서는 28/45W TDP를 지닌 고성능 모델인 H 모델과 9/15W TDP를 지닌 저전력 주력 모델인 U 모델입니다. H 모델은 최대 6개의 고성능 코어 (P 코어)와 8개의 고효율 코어 (E 코어), 그리고 2개의 저전력 고효율 코어 (LP E 코어)를 합쳐 16개의 코어를 지니고 있습니다. 스레드 숫자는 22개입니다. U 모델은 고성능 P 코어 숫자만 2개로 줄여 최대 12개의 코어를 지니고 있습니다. 최대 24MB L3 캐시 메모리와 CPU 코어는 인텔 4 공정으로 제조한 CPU 타일에 들어 있습니다. 내장 GPU인 그래픽 타일은 최대 8개의 Xe 코어를 탑재하고 있습니다. 각각의 코어는 16개의 256비트 벡터 엔진, 레이 트레이싱 유닛을 탑재하고 있습니다. 전체적으로 연산 유닛 숫자도 30% 정도 증가하고 클럭도 높아졌기 때문에 그래픽 성능은 13세대 랩터 레이크보다 훨씬 좋아졌을 것으로 기대할 수 있습니다. 더구나 메모리도 DDR5 5600이나 LPDDR5x 7467처럼 더 빠른 메모리를 선택할 수 있어 제 성능을 발휘할 수 있습니다. 그래픽 타일은 TSMC의 5nm 공정으로 제조했습니다. 메테오 레이크의 또 다른 특징은 여러 가지 기능을 탑재한 SoC 타일이라는 독립된 타일에 있습니다. 역시 TSMC에 의해 생산된 SoC 타일에는 GPU에서 독립된 미디어 관련 기능과 LP E 코어, 그리고 AI 연산을 빠르게 할 수 있는 NPU가 탑재되어 있습니다. 덕분에 메테오 레이크는 기존의 인텔 프로세서는 물론 경쟁자인 라이젠보다도 더 빠른 AI 연산이 가능하다는 게 인텔의 주장입니다. 하지만 막상 뚜껑을 열어보니 CPU 성능은 기대에 미치지 못한다는 반응이 나오고 있습니다. 사실 이는 인텔이 공개한 벤치마크 결과에서도 볼 수 있습니다. 이에 따르면 경쟁자인 라이젠 모바일 7840U와 비교해서 코어 울트라 7 165H의 멀티스레드 성능은 11% 정도 높고 싱글스레드 성능은 12% 정도 높습니다. 그런데 스레드 숫자를 비교하면 라이젠 7840U는 16개, 코어 i7-1370P는 20개, 코어 울트라 7 165는 22개로 늘어난 코어 숫자를 생각하면 그다지 큰 변화는 없는 셈입니다. 심지어 싱글스레드 성능은 코어 i7-1370P보다 낮습니다. 일부 벤치마크 결과에서도 비슷한 결과가 얻어지면서 CPU에서는 괄목할 만한 성장이 없었다는 초기 반응이 나오고 있습니다.대신 GPU 성능은 연산 유닛을 대폭 추가하고 클럭까지 크게 높아졌기 때문에 상당한 성능 향상을 보여주고 있습니다. 인텔이 공개한 슬라이드에서도 최대 2배까지 성능 향상을 주장하고 있는데, 3D 마크 타임 스파이 같은 일부 벤치마크 결과에서도 이런 주장을 확인할 수 있습니다. 지난 몇 년간 와신상담 성능을 갈아온 인텔 아크 그래픽이 이제 빛을 보는 것 같은 느낌입니다. 앞으로 라데온 내장 그래픽과 선의의 경쟁을 통해 내장 그래픽 성능을 대폭 끌어올릴 것으로 기대됩니다.아직 사용처가 많지 않은 인텔 AI 부스트 NPU는 결국 얼마나 많은 어플리케이션이 이를 지원하고 적극적으로 활용하는지가 승패를 가를 것으로 생각됩니다. 인텔이 공개한 벤치마크를 보면 성능 면에서 경쟁자인 라이젠 AI를 쉽게 넘어서는 것 같지만, 진짜 적은 AMD 라이젠이 아니라는 게 문제입니다. 현재 AI 하드웨어 시장의 절대 강자는 엔비디아이기 때문에 엔비디아의 아성에 도전하는 것이 인텔, AMD 두 회사의 큰 과제입니다. 메테오 레이크는 타일처럼 칩을 붙여 더 복잡한 프로세서를 만드는 새로운 제조 방식을 본격적으로 시험한 무대였습니다. 첫술부터 배부를 순 없겠지만, 앞으로 최적의 제조 공정과 아키텍처를 자유롭게 결합해 더 강력한 프로세서가 나올 수 있을 것으로 기대합니다. 내년에 등장할 애로우 레이크와 루나 레이크는 인텔 3 공정을 건너 뛰고 20A 공정으로 바로 진행합니다. 아키텍처도 대대적으로 개선하고 노트북 시장뿐 아니라 데스크톱 시장에도 타일 구조를 도입합니다. 이미 인텔은 애로우 레이크의 웨이퍼를 공개하면서 자신감을 내비쳤습니다. 메테오 레이크에서 아쉬웠던 부분을 여기서 만회할 수 있을지 궁금합니다. 

삼성전자와 LG전자가 각각 자사 최초의 인공지능(AI) 랩톱(노트북)을 같은 날 공개하며 부진에 빠진 랩톱 시장 매출 회복에 나선다. 올해 랩톱을 포함한 글로벌 PC시장은 글로벌 경기 침체에 따른 소비심리 악화에 위축됐지만, 2024년에는 제품 내장형 AI인 ‘온디바이스 AI’ 기술에 힘입어 반등할 것으로 전망된다. 삼성전자는 첫 AI 랩톱 갤럭시 북4 시리즈를 15일 공개했다. 신제품은 인텔의 차세대 프로세서 ‘코어 울트라’를 탑재했다. 코어 울트라는 기계학습(머신러닝)과 딥러닝 등 AI 작업을 지원하는 신경망처리장치(NPU)를 내장해 전력 효율과 작업 속도를 높였다. 엔비디아의 ‘지포스 RTX 40 시리즈’를 외장 그래픽처리장치로 탑재했으며, 갤럭시 북 시리즈 중 처음으로 물리적으로 분리된 ‘삼성 녹스’ 보안 칩셋으로 사용자 민감정보를 강력하게 보호할 수 있도록 돕는다.다이내믹 능동형유기발광다이오드(AMOLED) 2X 터치 디스플레이를 모든 기종에 적용해 줌 인, 줌 아웃, 문서 스크롤 등 스마트폰·태블릿PC에서의 사용자 경험을 랩톱에서도 제공한다. 3K 수준 해상도와 최대 120㎐ 주사율로 부드러운 화면 넘김을 구현하며, 미국 영화업계가 정한 디지털 시네마 색 표준(DCI-P3) 기준 컬러 볼륨 120％로 영상 몰입도도 높였다. 아울러 ‘안티 리플렉션’ 기능으로 화면의 빛 반사 부담을 줄였고, 사용 환경에 따라 색상과 명암, 밝기를 자동으로 조정하는 ‘비전 부스터’를 추가했다. 다른 갤럭시 기기에서 편집하던 영상을 이어서 작업할 수 있도록 하는 ‘삼성 스튜디오’, 저화질 이미지를 고화질로 바꿔주는 ‘포토 리마스터’, 갤럭시 버즈2 프로로 작업할 때 걸려 온 전화에 자동으로 연결하는 ‘오토 스위치’ 기능도 더했다. 대표 모델인 ‘갤럭시 북4 울트라’는 문스톤 그레이 단일 색상으로 40.6㎝(16인치) 스크린에 최대 64GB RAM와 2TB 솔리드 스테이트 드라이브(SSD)를 탑재했다. 갤럭시 북4 프로 360은 40.6㎝(16인치) 화면으로, 갤럭시 북4 프로는 35.6㎝(14인치)와 40.6㎝(16인치) 두 종으로 출시된다. 갤럭시 북4 시리즈는 내년 1월 2일부터 전국 삼성스토어, 하이마트, 전자랜드 등 오프라인 매장과 삼성닷컴, 11번가, G마켓 등 온라인몰에서 구매할 수 있다. 가격은 사양에 따라 갤럭시 북4 프로는 188만∼289만원, 갤럭시 북4 프로 360은 259만∼314만원, 갤럭시 북4 울트라는 336만∼509만원으로 각각 책정됐다. 노태문 삼성전자 모바일경험(MX) 사업부장(사장)은 “소비자의 더 나은 일상을 위해 강력한 기능과 연결된 경험 제시가 목표”라면서 “터치 디스플레이를 등 새로운 기능과 오픈 파트너십으로 손끝으로 자유롭게 경험하는 ‘AI 노트북 시대’를 열겠다”고 말했다. LG전자도 이날 AI 중앙처리장치(CPU)를 탑재한 초경량 랩톱 ‘LG 그램’을 공개했다. 신형 LG 그램 역시 인텔의 ‘코어 울트라’를 프로세서로 탑재했다. 내장형 AI 부스트를 활용해 네트워크 연결 없이도 자체 연산이 가능하다.그래픽 성능은 기존 대비 약 2배 수준으로 개선했고, 3차원(3D) 적층 솔루션 ‘포베로스’로 반도체를 포장하면서 전력 효율도 높였다. 운영체제(OS) 제약 없이 스마트폰·태블릿PC를 최대 10대까지 연결할 수 있는 소프트웨어(SW) ‘그램 링크’도 시리즈 처음으로 탑재했다. 인터넷이나 공유기 연결 없이도 파일을 주고받을 수 있으며, 개인용 컴퓨터(PC)에 파일을 저장해 클라우드 보관이나 전송에 따른 보안 문제도 줄였다. 얼굴을 감지·인식하는 AI 모델과, 비슷한 데이터를 그룹화하는 ‘클러스터링 알고리즘’으로 사진과 동영상을 인물, 시간, 장소 등에 따라 38개 카테고리로 분류한다. LG전자는 온라인브랜드숍에서 이달 18∼29일 40.6㎝ 모델과 43.1㎝(17인치) 모델을 각각 700대, 300대씩, 총 1000대 한정 판매한다. 가격은 16인치 모델 189만원, 17인치 모델 199만원으로 이전 세대와 동일한 수준이다. 오승진 LG전자 한국 HE/BS 마케팅담당 상무는 “2024년형 그램 풀 라인업 출시에 앞서 그래픽과 AI 성능이 향상된 신제품을 가장 먼저, 가장 경쟁력 있는 가격에 만나볼 수 있다는 점에서 의미가 있다”고 강조했다. 시장조사업체 트렌드포스에 따르면 2024년 전 세계 PC 출하량은 1억 7200만대로 2023년보다 3.2% 증가할 것으로 예상된다. 또 다른 시장조사업체인 가트너와 IDC도 내년 PC 출하량이 전년 대비 각각 4.9, 3.7% 늘어날 것으로 내다봤다. AI를 장착한 PC 제품 출하량은 더욱 늘어날 전망이다. 시장조사업체 카날리스는 전체 PC 시장에서 AI 성능을 강화한 PC 점유율이 2024년 19%에서 2027년 60%로 크게 오를 것이라고 예측했다.

삼성전자가 내년 1월 노트PC ‘갤럭시 북4 시리즈’를 출시한다. 인텔의 차세대 중앙처리장치(CPU)를 탑재해 인공지능(AI) 기능을 구현하고 3개 모델 전부에 터치 디스플레이를 적용한 게 특징이다. 삼성전자가 15일 공개한 갤럭시 북4 시리즈는 ‘울트라’, ‘프로 360’, ‘프로’ 등 3개 모델로 구성돼 있다. 우선 새로운 ‘인텔 코어 울트라 프로세서’가 들어간다. 머신러닝(기계학습), 딥러닝 등을 지원하는 ‘신경망처리장치’(NPU)가 프로세서에 새롭게 적용돼 작업 속도가 빨라지고 전력 효율도 높아졌다. 게임, 비디오, 영상 편집 등 현재 서비스되고 있는 100여개의 애플리케이션의 다양한 AI 기능도 구현된다. 울트라 모델에는 노트PC용 외장 그래픽 ‘엔비디아 지포스 RTX 40 시리즈’가 탑재된다. 울트라와 프로 360은 40.6㎝(16인치) 디스플레이로 출시된다. 프로는 40.6㎝(16인치)와 35.6㎝(14인치) 2종의 디스플레이로 출시된다. 고해상도(3K 수준)의 터치 디스플레이가 전 라인업에 적용된 건 이번이 처음이다. 스마트폰 사용자에게 익숙한 줌 인, 줌 아웃, 문서 스크롤을 노트PC에서도 할 수 있게 된 셈이다.갤럭시 노트PC와 스마트폰·태블릿을 하나로 연결하는 새로운 기능도 눈에 띈다. ▲스마트폰, 태블릿에서 편집하던 영상을 PC에서 이어서 작업할 수 있는 ‘삼성 스튜디오’ ▲오래된 사진이나 저화질 이미지를 고화질로 바꿔주는 ‘포토 리마스터’ ▲갤럭시 버즈2 프로와 연결해 작업을 하던 중 전화가 오면 자동으로 연결해주는 ‘오토 스위치’ 등 새로운 기능이 차례로 지원된다. 국내 공식 출시일은 내년 1월 2일이다. 제품 체험은 15일부터 삼성 강남과 삼성스토어 5개점(청담, 서초, 대치, 홍대, 부천중동)에서 가능하다. 가격은 모델, CPU, 그래픽카드, 메모리 등 세부 사양에 따라 달라진다. 울트라는 336만~509만원, 프로 360은 259만~314만원, 프로는 188만~289만원이다. 노태문 삼성전자 모바일경험(MX)사업부장은 “소비자의 보다 나은 일상을 위해 강력한 기능과 연결된 경험을 제시하는 것이 목표”라면서 “터치 디스플레이를 비롯한 새로운 기능과 오픈 파트너십을 통해 손끝으로 자유롭게 경험하는 ‘AI 노트북 시대’를 열겠다”라고 말했다.

조기 출격으로 실적 견인차 전략생성형 AI 모델 ‘삼성 가우스’ 탑재영어·중국어 등 실시간 통역 기능‘두뇌’ AP, 엑시노스 2400 등 혼용 삼성전자가 갤럭시 S24 시리즈 제품을 공개하는 ‘언팩’ 행사 장소를 미국 샌프란시스코 새너제이로 확정했다. 새너제이는 애플 본사인 애플파크가 있는 쿠퍼티노와 가까워 삼성이 신제품에 강한 자신감을 보이고 있다는 방증으로 풀이된다. 6일 업계에 따르면 삼성전자는 내년 1월 17일(현지시간) 새너제이에서 언팩 행사를 열고 갤럭시 S24 시리즈를 공개할 예정이다. 이번 언팩은 지난 2월 1일 열린 S23 시리즈 공개 행사보다 약 2주 앞당겨 열리는 것으로 코로나19 팬데믹으로 인해 S21 시리즈를 온라인으로 공개했던 2021년을 제외하면 가장 빠르다. 삼성전자는 든든한 캐시카우(수익창출원)였던 반도체 부문의 적자가 지속되자 최고사양 스마트폰 신제품을 예년보다 앞당겨 출시해 회사 전체 실적을 끌어올린다는 전략인 것으로 전해졌다. 기본, 플러스, 울트라 3개 기종으로 구성된 갤럭시 S24 시리즈는 세계 최초의 인공지능(AI) 스마트폰으로 출시될 전망이다. 앞서 삼성전자는 3분기 실적 발표 콘퍼런스 콜(전화회의)에서 스마트폰 신제품과 관련해 “사용자들이 많이 쓰는 핵심 기능에 생성형 AI 기술을 적용할 것”이라고 밝혔고 최근에는 ‘최고의 모바일 AI 경험을 선보이려 한다’며 S24 시리즈에 대한 AI 적용을 공식화했다. 신제품에는 삼성전자의 생성형 AI 모델인 ‘삼성 가우스’가 탑재될 예정이다. 삼성 가우스는 이메일 작성, 문서 요약 등 업무를 더 쉽고 빠르게 처리할 수 있도록 하는 언어 모델과 소프트웨어 개발 및 이미지 제작을 위한 코드·이미지 모델 등 3가지 모델로 구성됐다. 기기 제어와 문장 요약, 문법 교정 등 기능도 AI 기술로 제공하며 영어와 중국어·일본어 등 주요 언어를 실시간으로 통역해 주는 기능도 탑재됐다. 삼성전자 관계자는 “상대방의 폰 기종과 상관없이 통화하는 사람 중 한 사람만 갤럭시 S24 제품을 쓴다면 서로 다른 언어를 구사하더라도 AI가 실시간으로 상대방의 언어로 통역해 주게 된다”면서 “AI 동시통역사가 스마트폰 속에 들어와 있는 개념”이라고 설명했다. 스마트폰의 두뇌 역할을 하는 애플리케이션 프로세서(AP)는 퀄컴의 스냅드래곤8 3세대와 삼성전자의 엑시노스 2400이 혼용될 전망이다. 삼성전자는 지난 10월 미국 실리콘밸리에서 진행한 ‘삼성 시스템LSI 테크데이 2023’에서 엑시노스 2400을 비롯한 차세대 시스템반도체 제품을 소개했다. 엑시노스 2400의 중앙처리장치(CPU) 성능은 전작 대비 1.7배, AI 성능은 14.7배 향상됐다.

국내 소비자들이 아이폰 운영체제(iOS)를 업데이트하면서 기기 성능을 고의로 떨어뜨렸다는 의혹과 관련해 애플을 상대로 낸 소송 항소심에서 일부 승소했다. 6일 서울고법 민사12-3부(부장 박형준 윤종구 권순형)는 소비자 7명이 애플코리아 등을 상대로 낸 손해배상 청구 소송에서 “애플이 각 원고에게 7만원을 지급하라”고 판결했다. 1심에선 병합된 사건들까지 총 6만 2000여명이 소송을 내 패했는데, 이들 중 7명이 항소해 이날 선고 결과를 받은 것이다. 2심 재판부는 운영체제 업데이트가 악성 프로그램 배포에 해당한다거나 아이폰 기기를 훼손했다는 원고들의 주장은 받아들이지 않았다. 그러나 재판부는 “비록 업데이트가 기기 전원 꺼짐을 방지하려는 목적이었다고 해도 중앙처리장치(CPU) 등의 성능을 제한했다”며 “애플은 구매자가 업데이트 설치 여부를 선택할 수 있게 충분히 설명할 고지 의무가 있었는데, 이를 위반했다”고 밝혔다. 그러면서 “소비자들은 선택권 침해로 인한 정신적 손해를 봤다”며 애플에 배상 책임이 있다고 설명했다. 앞서 1심은 “(아이폰의) 성능 조절 기능이 반드시 사용자에게 부정적인 영향을 미친다거나 불편을 초래한다고 보기 어렵다”며 원고 패소로 판결했다.

한국기술교육대학교(총장 유길상)는 재학생들이 ‘2023 캠퍼스 특허 유니버시아드 대회(CPU. Campus Patent Universiade)’에서 대통령상을 비롯해 우수상, 장려상을 각각 받았다고 20일 밝혔다. 특허청이 주최하고 한국발명진흥회, 한국공학한림원, 한국과학기술단체총연합회가 공동 주관한 이번 대회는 전국 최대 규모의 대학생 공모전이다. 올해는 전국 75개 대학 2319개 팀에 4912명의 대학(원)생이 참여했다. 대회는 국내 대기업·연구소가 제시한 세부적 기술 주제를 참가자들이 국내외 특허 빅데이터를 분석해 R&D전략 제시와 특허 획득 방향을 수립하는 ‘특허전략 부문’과 기업이 보유한 특허기술에 관한 특허 빅데이터 분석으로 신제품 아이디어와 디자인·경영전략 등의 비즈니스 전략을 수립하는 ‘발명 사업화’ 부문으로 나눠 진행됐다. 올해는 삼성전자, LG디스플레이, 현대자동차, 한국기계연구원 등 총 31개 기업이 문제를 내고 후원했다. 메카트로닉스공학부 3학년 지성찬·박상현 학생(지도교수 진경복)은 특허전략 부문과 발명 사업화 부문 통합 심사에서 대통령상을 받았다. 이들은 삼성전자가 출제한 ‘칩렛 패키지 기술(복수의 칩을 접합하는 기술)’을 기업별 국가별 동향을 비롯해 정량·정성분석, 핵심 특허에 대한 분쟁예방 전략, 신규시장 확보를 위한 특허 창출 및 연구개발 전략을 도출하는 과제를 수행했다. 특허전략수립 부문의 유성무·이민정 학생(전기·전자·통신공학부)은 삼성전자가 제출한 ‘생성형 AI(Generative AI)’에서 우수상을, 같은 학부 이소현·전용협·김지훈 학생은 ‘OLED 저반사 기술’ 과제에서 장려상을 각각 받았다. 유길상 총장은 “학생들의 전공 분야 대한 열정과 체계적인 비교과 프로그램 운영, 우수한 교수진 등 노력이 함께 만들어낸 성과”라며 “다양한 교육프로그램 운영으로 대한민국을 대표하는 우수 인재 양성을 위해 노력하겠다”고 말했다.

마이크로소프트(MS)가 자체 개발한 반도체를 처음 선보이면서 그래픽처리장치(GPU) 업계 1위 엔비디아에 도전장을 내밀었다. MS는 15일(현지시간) 연례개발자회의 ‘이그나이트 콘퍼런스’에서 자체 개발한 AI GPU ‘마이아 100’과 고성능 컴퓨팅 작업용 중앙처리장치(CPU) ‘코발트 100’을 공개했다. 마이아 100은 챗GPT 개발사인 오픈AI와 협력해 개발한 반도체로, 생성형 AI 기반 기술인 대규모 언어 모델(LLM)을 훈련하고 실행하는 데이터센터 서버 구동을 위해 설계됐다. MS는 마이아 100을 자체 AI 기반 소프트웨어 제품인 ‘코파일럿’(Copilot)과 애저 클라우드 서비스의 성능을 높이는 데 활용할 계획이라고 밝혔다. CNBC는 마이아 100이 엔비디아의 GPU 제품과 경쟁할 것으로 전망했다. 현재 전 세계 생성형 AI 훈련에 필요한 AI 칩 시장은 엔비디아가 80% 이상을 차지한다. 전 세계에서 수요가 넘쳐 감당하지 못하는 상황이다. MS의 또 다른 신제품인 코발트 100은 저전력 설계인 ‘Arm 아키텍처’ 기반 CPU로, 클라우드 서비스에서 더 높은 효율성과 성능을 낸다. 내년 판매를 목표로 하는 이 제품은 아마존 클라우드 컴퓨팅 사업부(AWS)의 고성능 칩 ‘그래비톤’ 시리즈나 인텔 프로세서 제품과 경쟁할 것으로 미 언론은 전망했다. 블룸버그통신은 MS가 개발한 두 반도체 모두 대만 반도체 회사 TSMC가 제조한다고 전했다. 이어 MS가 수년간 투자해 GPU와 CPU를 자체 개발한 것은 AI와 클라우드 시장 경쟁에서 반도체 성능이 차지하는 비중이 얼마나 중요해졌는지를 보여 주는 단적인 사례라고 설명했다. 반도체를 자체 제작할 수 있으면 자사 소프트웨어를 최적화할 수 있어 하드웨어 성능을 높일 수 있을 뿐만 아니라 비용도 크게 낮출 수 있기 때문이다.

인텔은 12세대 코어 프로세서인 엘더 레이크를 출시하면서 큰 변화를 시도했습니다. 이때까지 PC용 CPU에서는 같은 성능의 고성능 코어를 사용한 반면 엘더 레이크에서는 고성능인 P 코어와 고효율인 E 코어를 혼용해 성능과 저전력의 두 마리 토끼를 잡는 방향으로 선회한 것입니다. E 코어의 경우 크기가 매우 작아 많은 코어를 탑재하는 데 유리합니다. 따라서 인텔은 처음에 최대 8개 탑재하던 것을 16개로 늘려 최대 24코어(P 코어 8개, E코어 16개)의 데스크톱 CPU를 선보였습니다. 경쟁자인 AMD의 대항마는 저전력 코어가 아니라 별도의 L3 캐시 메모리를 프로세서 위에 올린 라이젠 7000X3D였습니다. 전체 코어 숫자는 적지만, 어차피 게임처럼 고성능 CPU 사용자들이 주로 사용하는 애플리케이션에서는 많은 코어보다 많은 캐시 메모리가 유리하다는 점에 착안한 것입니다. 더구나 캐시 메모리는 전기도 적게 먹기 때문에 오히려 더 낮은 전력 소모로 더 높은 게임 성능을 낼 수 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 AMD가 저전력 코어가 없는 것은 아닙니다. AMD는 Zen 4 아키텍처를 공개하면서 저전력 소형화 버전인 Zen 4c 코어의 존재를 같이 공개했습니다. TSMC의 5nm 공정에서 Zen 4c 코어는 L2 캐시를 포함한 면적이 Zen 4 코어보다 35%나 작은 2.48㎟에 불과해 하나의 CCD 칩렛에 16 코어를 담을 수 있습니다. 여기에 싱글 스레드인 인텔의 E 코어와 달리 멀티스레드 기능은 유지했기 때문에 인텔처럼 8+16 구성이면 48 스레드 프로세서도 가능합니다.그러나 AMD는 현재 데스크톱 시장에서 인텔을 견제하는데 7000X3D 시리즈면 충분하다고 생각했는지 16코어 CCD를 탑재한 라이젠 시리즈를 내놓지 않고 있습니다. 그 대신 선보인 것은 Zen 4c 코어를 탑재한 라이젠 모바일입니다. 하지만 인텔처럼 고성능 제품에 더 많은 코어를 탑재하는 대신 저전력 보급형 제품에 탑재해 눈길을 끌고 있습니다. AMD가 새로 공개한 라이젠 5 7545U는 Zen 4 코어 두 개에 Zen 4c 코어 네 개를 탑재한 6코어 제품으로 이름만 보면 기존에 공개한 라이젠 5 7540U보다 성능이 좋을 것 같지만, Zen 4 코어만 6개를 탑재한 라이젠 5 7540U보다 약간 하위 제품처럼 보입니다. 다만 AMD에 따르면 성능 차이는 그렇게 크지는 않습니다.성능을 높이거나 코어 숫자를 늘릴 것도 아닌데, 굳이 Zen 4c 코어 제품을 출시한데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 더 작은 Zen 4c 코어와 1/3로 줄어든 내장 그래픽, 그리고 라이젠 AI 같은 부가 기능 삭제 덕에 반도체 다이 (die) 사이즈를 178㎟에서 137㎟로 크게 줄인 것입니다. 프로세서 제조 비용은 다이 사이즈와 함께 증가하기 때문에 크기를 줄이면 비용을 절감할 수 있습니다. 여기에 배터리 사용 시간도 늘릴 수 있다는 부가적인 장점도 있습니다. 다만 줄어든 면적만큼 가격도 낮아지지 않는다면 소비자 입장에서는 크게 와닿는 장점은 아닐 것입니다. 사실 데스크톱 시장과 달리 노트북 시장에서 라이젠이 고전하고 있는 만큼 상대적으로 많은 코어를 제공하는 인텔에 맞서 저전력 코어를 적극 도입할 필요가 있지 않을까 하는 생각이 듭니다. 인텔 모바일 CPU는 이미 10코어 이상이 주력입니다. 그런 만큼 내년에 출시할 라이젠 8000 시리즈에서는 다른 모습을 기대합니다.

최근 삼성전자와의 협력을 강화하고 있는 ‘반도체 전설’ 짐 켈러 텐스토렌트 최고경영자(CEO)가 “인공지능(AI)의 비용을 대폭 낮추고 모든 구성 요소를 개방해 혁신을 이룰 수 있도록 해야 한다”며 오픈소스를 강조했다. 켈러 CEO는 7일 삼성전자가 경기 수원시 수원컨벤션센터에서 ‘더 나은 내일을 위한 초거대 AI’를 주제로 연 ‘삼성 AI 포럼 2023’에 기조강연자로 나서 “지난 20∼30년간 오픈소스는 소프트웨어의 주요 개발 동력 중 하나였다”며 AI 반도체를 비롯한 시장 혁신 방안을 제시했다. 켈러 CEO는 애플 아이폰에 쓰이는 ‘A칩’, AMD의 PC용 중앙처리장치(CPU) ‘라이젠’ 등 고성능 반도체 설계를 주도해 반도체 설계 분야의 전설로 불린다. 현재 캐나다 AI 반도체 스타트업 텐스토렌트를 이끌고 있다. 텐스토렌트는 시장 가치가 10억 달러(약 1조 3000억원)에 이르는 것으로 평가받고 있다. 켈러 CEO는 차세대 반도체 설계 혁신을 통한 AI 기술 한계 극복 방안으로 오픈소스를 꼽으며 “오픈소스의 가장 큰 장점은 많은 사람들이 오픈소스를 만지고 수정하고 원하는 대로 변경할 수 있다는 것”이라고 말했다. 7회째를 맞은 삼성 AI 포럼은 AI와 컴퓨터공학(CE) 분야 석학과 전문가가 모여 최신 연구 동향을 공유하고 미래 혁신 전략을 모색하는 기술 교류의 장으로, 올해는 1000여명이 참석했다. 경계현 삼성전자 대표이사(사장)는 온라인 개회사를 통해 “생성형 AI 기술이 인류가 직면한 다양한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 수단으로 급부상하며 기술의 안전과 신뢰, 지속가능성에 대한 더 심도 깊은 연구의 필요성이 제기되고 있다”고 말했다. 경 사장은 이어 “삼성전자는 앞으로도 고대역폭 메모리 칩을 포함한 AI 컴퓨팅 시스템의 핵심 부품을 통해 AI 생태계를 강화하는 데 중추적인 역할을 계속해 나갈 것”이라고 했다.