삼성전자가 45살 부사장과 37살 상무 등 젊은 리더를 과감하게 전면으로 앞세우면서 ‘뉴삼성’을 이끌어 갈 세대교체를 예고했다. 누구나 능력만 있으면 연차나 직급에 상관없이 성과주의 원칙에 따라 파격 발탁될 수 있다는 신호탄이다. 삼성전자는 지난 7일 대표이사 3명을 교체한 사장단 인사에 이어 9일 정기 임원인사를 단행했다고 밝혔다. 부사장 68명, 상무 113명, 펠로우 1명, 마스터 16명 등 198명이 이번 인사를 통해 승진했다. 삼성전자는 이번 인사부터 부사장·전무 직급을 통합해 부사장 이하 직급체계를 부사장·상무 2단계로 단순화했다. 삼성전자를 이끌 최고경영자(CEO) 후보군으로 분류되는 부사장은 40대에서만 10명이 배출됐다. 특히 소비자가전(CE)과 IT·모바일(IM) 부문이 통합된 세트부문에서 발탁 인사가 두드러졌다. 클라우드, 인공지능(AI) 기술 전문가로 스마트TV 차별화에 성공한 고봉준(48) 세트부문 영상디스플레이(VD) 사업부 서비스 소프트웨어 랩장, 디바이스 음성인식 기술 개발을 주도한 김찬우(45) 세트부문 삼성리서치 스피치 프로세싱 랩장 등이 대표적인 40대 부사장이다. 반도체(DS) 부문에서도 손영수(47) 메모리사업부 상품기획팀 부사장, 신승철(48) 파운드리사업부 영업팀 부사장, 박찬익(49) 미주총괄 부사장 등 40대 부사장이 탄생했다. 삼성전자 관계자는 “앞으로도 부사장은 나이와 연공을 떠나 주요 경영진으로 성장 가능한 임원을 중심으로 승진시키고 핵심 보직에 전진 배치해 ‘미래 CEO 후보군’으로 경영자 자질을 배양할 것”이라고 밝혔다. 30대 상무도 대거 발탁됐다. 소재민(38) 세트부문 VD사업부 선행개발그룹 상무, 심우철(39) 세트부문 삼성리서치 시큐리티 1랩장 상무, 김경륜(38) DS부문 메모리사업부 D램설계팀 상무, 박성범(37) DS부문 시스템LSI사업부 설계팀 상무 등 4명이다. 특히 최연소 신규 임원 승진자인 1984년생 박 상무는 미국 AMD사와 공동개발하는 GPU 설계 완성도 향상에 기여한 점이 높은 평가를 받았다. 다양성과 포용성 제고 차원에서 여성과 외국인 임원 확대 기조도 유지됐다. 여성·외국인 신임 임원 숫자는 지난해 10명에서 올해 17명으로 2배 가까이 증가했다. 여성 부사장은 폴더블폰 사용자경험(UX) 개발을 주도한 홍유진(49) 세트부문 무선사업부 UX팀장, 프리미엄 가전 브랜드 비스포크(BESPOKE)를 이끈 양혜순(53) 세트부문 생활가전사업부 고객경험(CX)팀장이 대표적이다. 삼성전자는 조만간 조직 개편과 보직 인사를 발표할 예정이다.

컴퓨터나 스마트폰 같은 첨단 전자기기는 일반적으로 제품 수명이 짧습니다. 10년 된 자동차나 20년 된 가구와 달리 몇 년만 지나면 성능이 월등히 좋은 신제품이 쏟아져 나오기 때문입니다. 물론 3~4년 된 스마트폰이나 컴퓨터도 문제없이 사용할 수 있지만, 제품 자체는 이미 단종된 경우를 쉽게 볼 수 있습니다. 컴퓨터 부품 중에서는 CPU나 그래픽 카드가 대표적입니다. 그런데 최근에 이런 일반적인 상식에 역행하는 일이 일어났습니다. 최근 엔비디아는 구형 모델인 RTX 2060의 2021년 버전인 RTX 2060 12GB를 다시 공개했습니다. RTX 2060 자체는 2019년 1월에 출시되었으며 RTX 2060의 업그레이드 모델인 RTX 2060 슈퍼는 그해 7월에 생산됐습니다. 엔비디아가 2020년 하반기부터 RTX 3000 시리즈를 내놓았기 때문에 구형 모델인 RTX 2000 시리즈는 지금쯤 단종 수준을 밟으면서 이제는 RTX 4000 제품 소식이 들려오는 것이 일반적인 상황입니다. 상당히 수명이 짧아 보이지만, GPU 기술이 그만큼 빠르다는 이야기이기도 합니다.  그런데 이런 정상적인 제품 주기를 뒤집은 힘은 바로 암호 화폐 채굴 수요입니다. 비정상적인 채굴 수요로 인해 그래픽 카드 가격이 고공 행진을 하면서 현재 RTX 2060은 80만원 이상, RTX 2060 슈퍼는 100만원 이상에 거래되고 있습니다. 정확히 말하면 초기 출시 때보다 몇 배나 껑충 뛴 가격에도 물량이 별로 없는 상황입니다. 극심한 그래픽 카드 품귀 현상을 해결하기 위해 엔비디아는 고육지책을 내놓았습니다. 생산량을 늘리기 힘든 최신 공정인 8㎚ 대신 상대적으로 여유가 있는 구형 공정인 12㎚ 웨이퍼를 이용해 그래픽 카드 생산을 늘리기로 한 것입니다. 대신 메모리 수급은 안정적이므로 메모리 용량을 RTX 2060의 두 배인 12GB로 높였습니다. RTX 2060 시리즈는 모두 TU106 칩 기반으로 108억 개의 트랜지스터를 집적한 고성능 GPU입니다. 재미있는 부분은 RTX 2060 12GB의 스펙이 메모리 용량과 192bit 메모리 인터페이스를 제외하고 사실 RTX2060 슈퍼와 똑같다는 것입니다. RTX 2060 12GB는 2176개의 쿠다 코어와 272개의 텐서 코어, 34개의 RT 코어를 지니고 있는데 이는 RTX 2060 슈퍼와 같습니다. 메모리를 8GB에서 12GB로 늘리고 대신 대역폭은 448GB/s에서 336GB/s로 줄인 게 유일한 차이입니다. 따라서 전체적인 성능은 RTX 2060 슈퍼와 비슷할 것으로 보입니다.  가격은 미정이지만 출시 가격은 RTX 2060의 349달러와 RTX 2060 슈퍼의 399달러 사이가 될 가능성이 높지만, 그래픽 카드 품귀 현상이 지속하는 한 출시 가격보다 훨씬 높은 가격에 판매될 것으로 보입니다. 그래도 PC 업계에서는 물량 공급이 늘어나면서 조금이라도 숨통이 트일 수 있기를 희망하고 있습니다. 그래픽 카드 품귀로 게이밍 PC 소비자들이 컴퓨터 구매나 업그레이드를 뒤로 미루고 있기 때문입니다. RTX 2060의 복귀는 기본적으로 그래픽 카드 품귀 현상 때문이지만, 한 가지 다른 해석도 가능합니다. 바로 새로 그래픽 카드 시장에 뛰어드는 인텔에 대한 견제입니다. 현재 대부분의 게임이 엔비디아의 지포스 시리즈에 최적화된 점을 생각하면 인텔 아크 그래픽 카드는 초반에는 고전을 면치 못할 것으로 예상됐습니다. 하지만 때마침 찾아온 암호 화폐 채굴 수요 덕분에 인텔 아크는 예상보다 더 큰 기대를 받고 있습니다. 채굴 성능은 별로인데 그래픽 성능이 우수하면 단숨에 지포스의 대안으로 떠오를 가능성이 있기 때문입니다. 따라서 엔비디아가 RTX 2060을 시작으로 구형 그래픽 카드를 복귀시키면 매출 증대는 물론 인텔 아크 시리즈에 대한 견제 효과도 얻을 수 있습니다. 지금 당장에는 인텔이 큰 위협이 아니지만, 미래는 장담할 수 없는 만큼 초반부터 적극적인 견제가 필요할 수 있습니다. 내년 상반기에는 인텔의 시장 참여와 RTX 2000 시리즈의 부활로 그래픽 카드 시장이 정상을 찾아갈 수 있을지 궁금합니다.

최근 CPU 업계의 한 가지 트랜드는 한 번에 큰 칩을 만드는 대신 여러 개의 작은 다이(Die, 집적회로 칩)를 서로 연결해 하나의 큰 칩처럼 만드는 것입니다. 제조사들은 프로세서의 성능을 높이기 위해 점점 더 복잡한 구조를 지닌 CPU를 개발하고 있습니다. 여기에 GPU나 각종 컨트롤러 및 인터페이스를 통합한 결과 프로세서의 크기는 최신 미세 공정으로도 감당하기가 부담스러울 정도로 커지고 있습니다. 최신 미세 공정을 사용할수록 가격이 천정부지로 치솟는 점 역시 제조사들에게 부담입니다. AMD는 7nm 공정 CPU부터 아예 CPU 코어 부분을 별도의 작은 칩렛(Chiplet)으로 분리시키고 여기에 14nm 공정으로 만든 I/O 다이를 붙여 CPU를 제조했습니다. 이렇게 하면 패키징 방식이 복잡해지는 단점이 있지만, 대신 꼭 최신 미세 공정을 적용하지 않아도 되는 부분에 저렴한 공정을 사용하고 칩렛을 여러 개 붙이는 방식으로 코어 숫자를 늘릴 수 있다는 장점이 있습니다. 인텔 역시 AMD의 칩렛 방식에 대응해 타일 방식의 멀티 다이 패키징 방식을 개발했습니다. 인텔은 고성능 GPU에서 이 방식을 먼저 적용한 후 소비자용 CPU인 메테오 레이크에 적용할 계획입니다. 그런데 사실 여러 개의 작은 다이를 하나로 합쳐 큰 프로세서를 만드는 방식은 CPU보다 거대한 GPU에 더 적합한 방식입니다. AMD는 최근 발표한 인스팅트 (Instinct) IM200 시리즈에서 두 개의 다이를 고속 인터페이스로 연결해 하나의 GPU처럼 만드는 방식을 도입했습니다.CPU와 마찬가지로 여러 개의 GPU를 사용해서 성능을 높이는 방식은 사실 오래전부터 사용되어 왔습니다. 엔비디아의 SLI, AMD 크로스파이어 기술이 대표적입니다. 하지만 이 방식은 두 개 이상의 GPU가 서로 데이터를 주고받는 과정에서 상당한 성능 손실이 발생합니다. 두 개의 그래픽 카드를 연결하면 성능이 두 배가 되는 것이 아니라 1.7배가 되는 식입니다. 이 단점을 극복하기 위해 그래픽 카드가 아니라 여러 개의 GPU 다이 사이를 직접 연결하는 방식이 필요했습니다. AMD의 인스팅트 IM200 가속기는 290억 개의 트랜지스터를 집적한 GCD 다이 두 개를 고속 인터페이스로 연결해 580억 개의 트랜지스터를 지닌 하나의 거대한 GPU처럼 작동하게 만들었습니다. (참고로 제조 공정은 TSMC의 N6) 덕분에 47.9TFLOPS의 FP32/64 벡터 역산 성능과 95.7TFLOPS의 FP32/64 메트릭스 연산 능력을 지니고 있습니다. 일반 연산 능력에 있어서는 542억 개의 트랜지스터를 하나의 거대한 다이에 집적한 엔비디아의 A100 가속기를 최대 4.9배 넘어선 것입니다. AMD는 인공지능 연산에 중요한 INT8 메트릭스 연산능력도 383TOPS로 경쟁사보다 좀 더 빠르다고 주장했습니다.IM200 시리즈는 8개의 HBM2E 메모리를 128GB를 탑재했으며 최대 3.2TB/s의 엄청난 대역폭을 자랑합니다. AMD는 OAM이라는 새로운 폼팩터를 도입해 4개에서 8개의 IM200 GPU를 1개 혹은 2개의 에픽 CPU와 조합해 사용할 수 있게 만들었습니다. 각각의 GPU는 560W의 전력을 소모하기 때문에 큰 벽돌 같은 대형 쿨러가 필요합니다. IM200 시리즈는 주로 게임을 구동하기 위한 일반적인 GPU가 아니라 2022년 공개할 엑사스케일 슈퍼컴퓨터에 들어갈 고성능 연산용 GPU입니다. 하지만 여기서 개발한 멀티 다이 패키징 기술은 앞으로 차세대 GPU에도 적용될 수 있습니다. 다이 사이를 연결하는 기술의 발전으로 여러 개를 연결해도 하나처럼 사용할 수 있다면 큰 다이를 만들 이유가 줄어들기 때문입니다. 한 번에 큰 칩을 제조할 경우 실패할 가능성도 높아져 수율은 떨어지고 가격은 올라갑니다. 앞으로 여러 개의 다이를 연결한 CPU나 GPU를 보게 될 가능성이 높아지는 이유입니다. AMD 인스팅트 IM 200 시리즈 자체는 일반 소비자가 사용할 일이 없는 서버, 슈퍼컴퓨터, 인공지능 연산 GPU이지만, 앞으로 소비자용 GPU의 발전 방향을 가늠하게 한다는 점에서 주목됩니다. 인텔과 AMD가 고성능 GPU에서 여러 개의 다이를 연결하는 방식을 이미 선보인 만큼 엔비디아의 대응 역시 주목됩니다.　

CPU 업계 부동의 1위였던 인텔은 2000년대 중반 코어 프로세서로 경쟁자인 AMD를 따돌린 후 2010년대 중반 이후부터 지지부진한 모습을 보였습니다. 삼성전자와 TSMC 같은 경쟁자를 앞서 있다고 호언장담했던 10nm 공정은 결국 2020년대 와서야 본격적으로 양산에 들어갔습니다. 하지만 그러는 사이 AMD는 젠 (Zen) 아키텍처를 적용한 신제품을 내놓으면서 인텔을 턱밑까지 추격했습니다. 라이젠 5000대에서는 게임 성능에서도 우위를 잃으면서 업계 1위의 위치가 흔들렸습니다. 점유율은 여전히 앞섰지만, 성능에서 앞서지 못했기 때문에 점유율을 계속 잃으면서 흔들린 것입니다.  지난 몇 년간 부진의 늪에서 벗어나지 못했던 인텔은 절치부심 구원 투수가 될 새로운 CPU를 개발했고 이제 그 모습을 공개했습니다. 현지 시각으로 11월 4일 공개된 12세대 코어 프로세서 (앨더 레이크, Alder lake)는 오랜 준비한 만큼 확실한 성과를 보여줬습니다. 초기 벤치마크와 리뷰 결과는 인텔이 왕좌를 다시 찾았다는 것을 보여줬습니다. 위기에서 벗어나기 위해 변화가 필요했던 인텔이 앨더 레이크에서 해답을 들고나온 것입니다. 구체적으로 무엇이 달라졌는지 간단히 살펴보겠습니다.인텔 7  인텔에게 엘더 레이크는 상당히 큰 의미가 있는 회심의 일격입니다. 5세대부터 11세대까지 6년을 사용한 14nm 공정에 종지부를 찍고 인텔의 최신 미세공정인 인텔 7 (과거 10nm ESF)을 사용한 첫 번째 데스크톱 CPU이기 때문입니다. 아키텍처는 이미 전 세대인 11세대 코어 프로세서 (로켓 레이크)에서 갈아탔지만, 한 번 더 개선해 성능을 더 높였습니다. 전력 소모량이나 발열이 많아 다소 아쉬운 부분도 있지만, 게임 성능을 포함한 여러 가지 성능이 모두 높아져 경쟁자인 라이젠 5000 시리즈를 능가하고 있습니다.  이렇게 성능이 개선된 것은 고성능 코어 (P core, P는 Performance) 8개와 고효율 코어 8개 (E core, E는 Efficiency)를 사용해 성능 극대화를 꾀했기 때문입니다. 전작인 로켓 레이크가 미세 공정의 한계로 인해 8코어까지만 제조가 가능했다면 인텔 7 공정을 이용한 앨더 레이크는 여유 있게 16코어를 탑재할 뿐 아니라 32개의 연산 유닛 (EU)을 지닌 GPU와 기타 여러 가지 부분을 탑재하고도 다이 (die) 사이즈를 209㎟로 줄이는 데 성공했습니다. 8코어 로켓 레이크가 276㎟나 되는 다이를 지녔던 것과 비교하면 상당히 크기를 줄인 것입니다.  성능이 높은 프로세서라는 이야기는 사실 더 복잡하고 큰 프로세서라는 이야기입니다. 따라서 더 작게 만들 수 있는 미세공정 없이는 성능을 높이는 데 한계가 있습니다. 인텔은 앨더 레이크에서 아키텍처는 물론 미세공정도 개선할 수 있음을 보여줬습니다. 다만 이 점은 경쟁자인 AMD도 마찬가지여서 인텔 4를 적용할 14세대 (메테오 레이크)와 5nm 공정을 적용할 Zen 4 이후 제품과의 불꽃 튀는 경쟁이 예상됩니다.  하이브리드 아키텍처  앨더 레이크가 과거 인텔 CPU와 가장 다른 점은 바로 고성능 - 고효율 코어의 하이브리드 구조라는 점입니다. 높은 성능을 낼 수 있지만 전력 소모량이 많은 고성능 코어와 성능은 낮지만 전력 효율이 높은 고효율 코어를 상황에 따라 교대로 사용하는 것은 모바일 AP에선 흔한 일입니다. 하지만 배터리 수명을 신경 쓸 필요가 없는 데스크톱 CPU 제품에선 굳이 필요하지 않은 기능이라 지금까지 적용한 제품이 없었습니다.  따라서 앨더 레이크가 데스크톱 CPU에서도 하이브리드 아키텍처를 도입한다고 했을 때 상당히 의아하다는 반응이 대세였습니다. 더구나 이런 식으로 16코어를 구성할 경우 32스레드가 아닌 24스레드(16 x 2+ 8)가 되는 점도 약점입니다. 그러나 벤치마크 결과를 보면 앨더 레이크 i9-12900KF의 멀티 스레드 성능은 라이젠 9 5950X를 넘어서고 있습니다. 단점은 전력 소모도 경쟁자를 넘어선다는 점입니다.  전기를 많이 먹어도 일단은 24스레드로 경쟁자의 32스레드를 앞서는 결과를 보여주니 하이브리드 구조의 성능에 대한 의구심은 풀리는 것 같습니다. 남은 의문은 노트북 제품군에서 하이브리드 구조의 효율성입니다. 하이브리드 아키텍처의 진가는 결국 배터리 사용 시간의 제약이 심한 노트북에서 발휘될 것입니다. 데스크톱 버전부터 공개했지만, 사실 앨더 레이크의 진짜 무대는 높은 성능과 긴 배터리 사용 시간의 두 마리 토끼를 잡을 수 있는 노트북 시장일지도 모릅니다.  DDR4 vs DDR5, 그리고 윈도우 10 vs 윈도우 11  앨더 레이크는 DDR4 3200과 DDR5 4800을 지원합니다. 하지만 동시에 두 가지 타입의 메모리를 사용할 순 없고 둘 중 하나만 선택해야 합니다. 메모리 속도는 당연히 DDR5가 빠르지만, 아직 DDR5 도입 초기라 가격이 비싸다는 것이 흠입니다. 그런 만큼 앨더 레이크에서 주목을 끌었던 부분 중 하나는 DDR5와 DDR4의 성능 차이입니다.  결론적으로 말하면 게임에서는 차이가 별로 없지만, 일부 작업에서는 의미 있는 차이를 보여줍니다. 게임은 아직 DDR5 메모리에 최적화되어 있지 않은 상태이고 사실 메모리보다 GPU의 영향을 더 많이 받기 때문에 현재는 차이가 별로 없는 것으로 보입니다. 따라서 주로 어떤 작업을 할지를 생각하고 메모리 종류를 선택해야 할 것으로 보입니다. 또 다른 궁금증은 윈도우 10과 윈도우 11의 성능 차이입니다. 일반적으로 운영체제 업그레이드는 CPU에 더 많은 부하를 주기 때문에 속도가 느려지는 경우가 많지만, 윈도우 11의 경우에는 인텔 스레드 디렉터 (Thread Director) 기능에 최적화되어 있어 하이브리드 아키텍처를 제대로 지원할 수 있습니다. 윈도우 11과 앨더 레이크의 출시 시점이 묘하게 겹치는 점을 생각하면 사전에 인텔과 마이크로소프트의 긴밀한 협조가 있었음을 짐작하게 하는 대목입니다.  하지만 아직은 하이브리드 아키텍처를 활용하는 프로그램 자체가 적은 편이라 윈도우 11의 성능상 이점은 크지 않습니다. 다만 이 부분 역시 저전력 코어가 할 일이 많은 노트북 환경에서는 달라질 수 있습니다.  결론적으로 말하면 앨더 레이크는 인텔이 아직 시장을 주도할 기술력을 지닌 회사라는 점을 다시 한번 입증해 보인 제품이라고 할 수 있습니다. 전력 소모나 발열은 다소 아쉽고 제 성능을 끌어낼 수 있는 DDR5나 DDR5 지원 메인보드 모두 비싸다는 점이 흠이지만, AMD의 정신이 번쩍 들게 만들 제품이라는 점은 확실합니다.  앞으로 한동안 CPU 시장은 새로운 아키텍처와 미세공정을 들고나온 인텔과 내년에 들고나올 AMD 간의 치열한 경쟁이 예상됩니다. 결과적으로 최종 승자는 선택의 폭이 넓어진 소비자가 될 것입니다. 

요즘 산업계에서는 기존 서비스에다가 ‘메타버스’(3차원 가상현실)를 접목하는 것이 유행처럼 번지고 있다. 과거에는 영화나 게임 속에서나 주로 활용되던 개념이었는데 이제는 메타버스에서 채용을 진행하거나 가수들의 콘서트가 열리고, 직장 동료들과 회의를 하기도 한다.이것은 시작에 불과하다. 27일 열린 2021 서울미래컨퍼런스의 두 번째 세션인 ‘새로운 세계의 등장, 패러다임 대전환’에 연사로 나선 최형욱 퓨처디자이너스 대표는 ‘디지털 신(新)우주’ 역할을 할 메타버스의 무한한 가능성에 집중했다. 최 대표는 ‘메타버스가 만드는 가상경제 시대가 온다’는 주제의 강연에서 “메타버스 세계는 우주와 같다. 우리는 수천억개의 은하계와 수천조개의 별들을 통틀어서 우주라고 부른다”면서 “마찬가지로 수많은 (가상세계 플랫폼인) 로블록스, 세컨드라이프, 포트나이트 등이 결합한 것을 메타버스라고 부른다. 메타버스는 지금도 확장하고 있다”고 말했다. 그는 “(샌드박스 게임인) 마인크래프트는 물리적 공간에 있는 (블록 장난감인) 레고에서 영감을 받아 생겨났는데 이것이 온라인에서 영향이 커지니 이제는 레고에서 마인크래프트 버전의 레고를 팔고 있다”면서 “온라인과 오프라인이 서로 영향을 주고 서로를 닮아 가게 되는 것”이라고 말했다. 최 대표는 메타버스를 일시적인 유행으로 치부하면 안 된다고 강조했다. 그는 “전 세계 인구의 60.1%는 인터넷을 활용하고 그 가운데 92.8%는 스마트폰을 통해 연결돼 있다”면서 “전 세계 과반 이상이 늘 인터넷에 연결돼 있다고 봐도 과언이 아닌데 메타버스라는 것은 즉 인터넷에 연결된 세상이다. 메타버스 시티즌이 될 수 있는 이용자 수가 이제는 임계점을 넘어선 것”이라고 강조했다. 최 대표는 교육, 미디어, 엔터테인먼트, 스포츠·게임, 금융, 모빌리티, 부동산 등 거의 모든 산업 분야에 메타버스가 활용될 수 있다고 봤다. 2010년 이후 급격히 기능이 발전한 고성능 그래픽처리장치(GPU)가 확충되면서 초기의 메타버스와 달리 이제는 정말 현실과 유사한 가상공간을 만들 수 있는 데까지 그래픽 기술력이 발전했다. 현재는 PC나 스마트폰, 태블릿 등을 통해 메타버스에 접속하고 있는데 이러한 종류의 기기가 하나 더 늘어나고 있기도 하다. 2007년 출시한 아이폰이 100만대 팔리는 데까지 74일 걸렸는데 지난해 10월 페이스북이 내놓은 가상현실 기기인 ‘오큘러스 퀘스트2’도 출시 3개월이 안 돼 100만대를 팔아 치우며 마치 아이폰 출시 초반과 유사한 행보를 보이고 있다. 최 대표는 “메타버스를 통해 어떤 분야가 가장 크게 변화될 것 같냐는 질문을 받으면 ‘모든 산업이요’라고 답한다”면서 “메타버스는 상상하는 그 무엇도 현실로 만들 수 있는 세계다. 산소통 없이 바다에 가고 우주선 없이 우주로 갈 수 있다”고 말했다. 이어 “지금 메타버스가 시작되는 초입인데도 이미 그 안에서 수많은 가치가 만들어지고 있다”면서 “현실과 가상의 경계가 무너지는 것을 피할 수 없는 세상이 됐다”고 강조했다.

애플은 2010년 아이폰4에 탑재한 A4 SoC부터 프로세서를 스스로 디자인하고 외부에 위탁 생산해 왔습니다. 애플 실리콘(Apple Silicon)이라고 불리는 애플 자체 디자인 프로세서는 아이폰/아이패드를 위한 A 시리즈부터 애플워치를 위한 S 시리즈나 에어팟을 위한 H 시리즈, 블루투스와 와이파이를 위한 W 시리즈 등 상당히 다양한 제품들이 존재합니다. 이들 역시 iOS나 맥OS, 앱스토어처럼 애플 생태계의 중요한 부분이라고 할 수 있습니다. 하지만 이 생태계에는 자체 노트북 및 데스크톱 프로세서가 빠져 있었습니다. 애플은 하드웨어 생태계의 남은 빈칸을 채우기 위해 M 시리즈를 개발했습니다. 애플은 우선 맥북 에어, 아이맥, 맥 미니, 아이패드 프로를 위한 M1 프로세서를 먼저 선보였습니다. M1 프로세서는 160억 개의 트랜지스터를 집적해 비교 대상인 인텔의 CPU보다 더 복잡했지만, TSMC의 5nm 공정으로 제조한 덕분에 크기와 전력 소모를 크게 줄이고 성능은 앞설 수 있었습니다. 기대를 뛰어넘는 M1의 성능에 사람들의 관심은 애플의 차기작에 쏠렸습니다. 그리고 마침내 M1 프로와 M1 맥스가 공개됐습니다. M1 프로는 M1과 마찬가지로 TSMC의 5nm 공정으로 제조되었으나 M1의 두 배에 달하는 337억 개의 트랜지스터를 집적했습니다. 덕분에 10 코어 CPU와 16코어 GPU, 16코어 NPU를 하나의 다이 안에 모두 넣을 수 있습니다. GPU만 있는 경우이지만, 엔비디아의 지포스 RTX 3060(GA106)이 133억 개의 트랜지스터를 집적한 것과 비교하면 M1 프로가 얼마나 큰 프로세서인지 알 수 있습니다. 그런데 사실 M1 프로의 GPU 연상능력은 데스크톱 버전의 RTX 3060의 절반 수준인 5.2 TFOLPS에 불과합니다. 하지만 놀라운 기술적 성취인 이유는 칩 전체 전력 소모가 30W 수준이라 맥북 프로에 탑재해도 긴 배터리 사용 시간을 보장하기 때문입니다. 애플 A 시리즈에서 갈고 닦은 저전력 기술이 M1에서 빛을 발했다고 할 수 있습니다. 현재 같은 수준의 전력을 소모하는 프로세서 가운데 그래픽 성능으로 M1과 경쟁할 수 있는 노트북 프로세서는 존재하지 않습니다. 노트북에 별도 그래픽 카드를 탑재하는 순간 이미 전력 소모는 M1 프로를 몇 배 뛰어넘게 됩니다. CPU가 소모하는 전력까지 생각하면 맥북 프로처럼 가볍고 배터리가 오래가는 노트북은 불가능합니다. 그런데 프로세서가 제 성능을 발휘하기 위해서는 메모리도 중요합니다. M1은 LPDDR4x(4266MT/s) 메모리를 사용했지만, M1 프로는 LPDDR5 메모리를 사용해 대역폭을 200GB/s로 높였습니다. 메모리의 정확한 속도는 공개하지 않았지만 256bit LPDDR5 (128bit x2) 메모리를 사용하는 만큼 LPDDR5-6400일 가능성이 높습니다. 한 가지 독특한 점은 두 개의 16GB LPDDR5 메모리 블록이 바로 옆에 붙어 있다는 것입니다. 이는 애플이 M1에서 선보인 통합 메모리(unified memory) 구조로 메모리를 아예 패키지 내부에 탑재해 메모리까지 접근하는 시간을 극단적으로 줄인 것입니다. 그래픽 카드처럼 별도의 GDDR 메모리를 사용하지 않아도 높은 그래픽 성능을 지닐 수 있는 비결 중 하나입니다. 물론 메모리 확장이 불가능하다는 단점이 있으나 32GB나 되는 용량을 생각하면 확장이 필요한 경우는 드물 것입니다. 여기에 CPU + GPU + 칩셋 + 메모리의 크기를 극단적으로 줄여 노트북의 무게와 부피를 줄일 수 있습니다. 다만 200GB/s의 대역폭은 CPU에게는 충분해도 GPU에게는 부족할 수 있습니다. 앞서 예를 든 RTX 3060의 경우 GPU가 360GB/s의 대역폭을 지닌 GDDR6 메모리 8-12GB를 단독으로 사용할 수 있습니다. 그런데 M1 프로는 200GB/s의 대역폭을 CPU와 나눠야 하죠. 사실 CPU와 통합된 내장 그래픽이 제힘을 내기 힘든 이유가 바로 메모리 병목 현상입니다. 그러나 애플은 통합 메모리 구조와 M1 프로 칩 내부에 탑재된 두 개의 거대한 SLC 메모리 블록을 통해 이 문제를 극복한 것으로 보입니다.M1 맥스는 M1 프로의 확장형으로 GPU와 메모리 컨트롤러, 그리고 SLC 블록을 모두 두 배로 늘린 대신 트랜지스터 숫자가 570억 개로 늘어났습니다. 덕분에 GPU 연산 능력도 10.4 TFLOPS로 높아졌고 메모리 대역폭 역시 400GB/s로 늘어났습니다. 메모리 역시 두 배인 64GB를 사용합니다. 하지만 기존의 고성능 GPU보다 100W나 낮은 전력을 소모하면서 같은 성능을 낼 수 있습니다. 비교적 가볍고 배터리도 오래 가는 노트북에서 이런 성능을 지닌 제품을 찾는다면 맥북 프로가 유일한 해답입니다. 이런 일이 가능한 이유는 경쟁자와 달리 5nm 미세공정을 이용해서 CPU와 GPU를 포함한 모든 부분을 하나의 칩에 넣은 SoC 구조를 지니기 때문입니다. 그리고 전력 소모가 적은 LPDDR5만 사용해 주로 DDR4 메모리를 사용하는 노트북 CPU와 전기를 많이 먹는 GDDR6 메모리를 탑재한 노트북 그래픽 카드에서는 불가능한 높은 에너지 효율을 달성했습니다. 물론 이렇게 최신 기술을 많이 사용하면 가격은 올라갑니다. 특히 TSMC 5nm 같은 최신 미세공정 웨이퍼 가격은 상당히 비싸다고 알려져 있습니다. M1 프로의 다이 크기는 246 ㎟로 M1의 두 배 수준이고 M1 맥스는 432㎟으로 5nm 공정 제품 가운데 가장 큰 편에 속합니다. 따라서 제조 단가가 비쌀 수밖에 없습니다. 다만 요즘 가격이 매우 비싼 외장 그래픽 카드 성능의 내장 그래픽을 지니고 있다는 점, 그리고 본래 맥북 프로가 고급형으로 비싸다는 점을 감안하면 큰 문제는 아닐 것으로 생각됩니다. 애플의 M1 시리즈는 애플의 표현대로 야수(beast)와 같은 성능을 지니고 있습니다. 그래픽 성능은 현존하는 x86 CPU의 내장 그래픽으로는 도저히 따라잡을 수 없는 수준이고 게임 콘솔에 탑재된 커스텀 SoC 정도가 성능을 겨뤄볼 수 있는 수준이지만, 전력 소모량이나 크기가 M1 프로와 맥스가 압도적으로 작아 비교 불가입니다. 개인적으로는 애플 M1 시리즈가 기존 프로세서 제조사들을 크게 자극하리라 생각합니다. 애플 실리콘을 탑재한 맥과 맥북이 많이 팔린다는 이야기는 이들의 입지가 좁아진다는 뜻이기 때문입니다. 애플의 야수에 대응하는 인텔, AMD, 엔비디아의 대항마들을 기대해 봅니다.

CPU나 GPU를 이용하는 현재의 인공지능은 실제 뉴런이 아니라 컴퓨터가 계산한 가상의 인공 뉴런을 이용해 지능을 구현합니다. 물론 인공지능 연산을 위한 전용 하드웨어를 사용하는 경우가 늘어나고 있지만, 이것 역시 물리적인 뉴런을 사용하는 것이 아니라 신경망 연산 등에 특화된 회로를 지닌 프로세서로 뉴런 대신 트랜지스터를 집적하고 있습니다. 하지만 이런 방식으로는 진짜 뇌 같은 사고 능력을 지닌 인공지능을 만들기 힘들다고 생각한 연구자들도 있습니다. 이들은 일반적인 트랜지스터가 아니라 전자 회로로 만든 인공 뉴런을 사용한 프로세서인 뉴로모픽(Neuromorphic) 칩을 연구했습니다. 알고리즘으로 가상 뉴런을 만드는 게 아니라 진짜 전자 뉴런을 지닌 프로세서를 만드는 것입니다. 물론 뉴로모픽 프로세서는 현재 인공지능의 주류라고 보기는 어렵습니다. 하지만 IBM이나 인텔 등 여러 컴퓨터 관련 기업들이 많은 관심을 보이면서 관련 연구가 활발합니다. 인텔은 지난 2017년 1세대 뉴로모픽 칩인 로이히(Loihi)를 공개한 바 있습니다. 흥미롭게도 로이히 2는 인텔 최초의 EUV 공정인 인텔 4(과거 7nm 공정) 공정을 이용해 제조했습니다. 14nm 공정을 적용한 1세대 칩보다 훨씬 미세한 인텔 4 공정을 적용한 로이히 2 칩은 1세대 칩 절반인 31㎟ 크기 다이에 8배나 많은 100만 개의 뉴런을 집적할 수 있습니다. 덕분에 속도도 10배나 빨라지고 여러 개의 칩을 연결해 성능을 높이기도 쉬워졌습니다. 최근 발전 속도가 느려진 CPU나 GPU보다 훨씬 빠른 성능 향상입니다. 앞으로 뉴로모픽 칩의 발전이 기대되는 이유입니다.사실 인텔은 차세대 반도체 제조 기술인 EUV 리소그래피 적용에서 삼성이나 TSMC보다 뒤처진 상황입니다. 그러나 이미 많은 연구와 투자를 진행한 덕분에 초기 단계에 제품을 지닌 것으로 보입니다. 현재 인텔이 공개한 것은 전생산(pre-production) 단계 제품으로 양산 전 엔지니어링 샘플 수준이지만, 현재 개발 중인 최신 미세공정을 적용한 것을 보면 인텔의 기대를 짐작할 수 있습니다. 참고로 올해 말 인텔 7 기반 제품인 앨더레이크가 출시되고 인텔 4 제품이 본격 출하되는 것은 내후년이 될 것으로 예상됩니다. 그런데 하드웨어 발전 이상으로 중요한 부분은 소프트웨어 지원입니다. 뉴로모픽 프로세서가 아무리 똑똑해도 개발자들이 사용할 수 없다면 무용지물입니다. 현재 GPU나 전용 가속 프로세서가 인공지능에서 표준이 된 것도 개발자들이 편리하게 사용할 수 있는 여러 가지 개발 도구와 라이브러리, 그리고 생태계가 존재하기 때문입니다. 인텔은 로이히 기반 시스템을 개발자들이 쉽게 사용할 수 있도록 지원하기 위해 라바 소프트웨어 프레임워크(Lava Software Framework)를 같이 개발했습니다. 하드웨어 단계에서 다른 방식을 사용하는 만큼 인공지능 개발자에게 인기가 높은 텐서플로나 파이토치 라이브러리는 로이히 프로세서에서는 사용할 수 없습니다. 라바 소프트웨어 프레임워크는 파이썬 기반의 개발 환경을 제공해 개발자들이 뉴로모픽 프로세서에 최적화된 프로그램을 개발하는 데 도움을 주고 서로의 라이브러리를 사용할 수 있도록 지원합니다.로이히 2는 전용 하드웨어를 갖추지 못한 개발자나 제조사를 위해 클라우드 형식으로 서비스되거나 혹은 서버 시스템에 통합할 수 있는 인공지능 가속기 형태로 제공될 예정입니다. 구체적인 가격과 출시 일정은 잡히지 않았지만, 인텔 4 공정의 양산 일정을 생각하면 실제 출시는 1~2년 후가 될 것으로 예상됩니다. 현재 인공지능 가속기 분야에서 인텔은 엔비디아에 많이 늦은 상황입니다. 현재 출시를 앞둔 고성능 GPU를 통해 반전의 기회를 노리고 있지만, 앞서가는 엔비디아를 한 번에 따라잡기는 무리일 것이라는 시각이 많습니다. 이미 경쟁자가 앞선 분야가 아니라 아예 새로운 분야를 개척하는 것도 돌파구가 될 수 있습니다. 로이히 2가 뉴로모픽 프로세서 시대를 활짝 열어줄지 미래가 궁금합니다.　

장광호 스마트치안지능센터장 인터뷰현실판 ‘마이너리티 리포트’ 구현 노력올해 안 전화사기 대응 플랫폼 구현될 듯현장 경찰 지원 ‘치안 비서’ 현실될 것 범죄 발생은 불규칙적이다. 인간이 범죄를 저지를 과정이 결코 합리적일 수 없어서다. 그렇기에 영화 ‘마이너리티 리포트’처럼 범죄 발생을 예측하고 막아내는 건 현실세계에선 불가능에 가깝다. 영화의 배경이었던 2054년 역시 범죄를 예측해낸 건 3명의 예지자였다. 첨단기술은 그저 그들의 뇌파를 분석해 영상으로 보여줄 뿐이었다. 그럼에도 경찰에 있어 범죄를 예측하고 이를 예방하는 건 매우 중요하다. 범죄가 발생하고 나면 그 피해는 되돌릴 수 없기 때문이다. 김창룡 경찰청장 역시 취임 이후부터 선제·예방적 경찰활동을 줄곧 강조해 왔다. 서울신문은 지난 17일 충남 아산의 경찰대학 치안정책연구소에서 장광호 스마트치안지능센터장을 만났다. 2018년 7월 설립된 스마트치안지능센터는 범죄를 예방하고 일선 수사관들에게 범인 찾는 기술을 제공하기 위해 여러 데이터들을 분석하고 도구를 만들고 있다. 지난해부터 ▲전화사기 키워드-계좌-전화번호 분석 ▲차량번호 식별 기술 등을 개발해 제공하고 있으며 올해 안에는 ‘전화사기 대응 플랫폼’도 개발이 완료될 것으로 보인다. 장 센터장은 “수사구조개혁을 통해 수사 주체는 경찰이 된 만큼 수사역량을 높이는 기술력을 갖춰야 한다”며 “앞으로 범죄는 ‘스마트폰에서 시작해서 비트코인으로 끝날 것’이라는 말도 나오는 만큼 사이버공간에서 위험에 대응할 수 있는 기술을 만들어 현장에 지원해주고 싶다”고 말했다.아래는 일문일답. -스마트치안지능센터는 어떤 일을 하는 곳인가. 2018년 7월에 만들어졌다. 경찰과 민간, 공공의 데이터들을 모아서 분석하고 프로그램을 개발한다. 112신고데이터, 경찰수사데이터 등을 인구, 소득, 도시 환경, 인터넷 데이터와 결합해서 분석한다. 범죄를 예방하고, 범인을 찾는 기술을 개발하기 위함이다. 현직 경찰관 6명 등 약 30명의 동료와 같이 일한다. 이 조직이 경찰청이 아닌 연구소에 있어서 갖는 장점도 있다. 경찰청은 데이터를 가진 부서나 의사결정자들과 가깝지만, 업무 호흡이 급하고, 직원들이 거의 1년마다 이동한다. 분석과 개발은 몇 달 동안 데이터를 모으고, 장비와 소프트웨어를 시험하며, 전문가들을 모아 협력하는 과정을 거쳐야 한다. 며칠 뚝딱 나오는 게 아니다. 우리 연구소는 뛰어난 동료들과 협업 파트너들과 길게 호흡을 맞출 수 있다. -경찰 데이터 분석이라는 게 구체적으로 어떤 일인가? 영화 마이너리티 리포트 같이 범죄를 미리 예측하나. 마이너리티 리포트는 이 분야의 설명을 쉽게 하도록 해줬지만, 불안감도 주는 애증의 영화다. 아무리 데이터 기술이 발전하더라도 현실이 되기 어렵다고 생각한다. 인간이 범죄를 저지르는 과정이 합리적이고 평균적인 일이 아니기 때문이다. 일종의 비정규적 이벤트이다. 실제 영화에서도 데이터 분석으로 범죄를 예측하는 것이 아니라, 예지력을 가진 초인들이 꿈처럼 예언한다. 기술로서 범죄발생 확률이나 용의자 유형 분석을 할 수 있겠지만, 인간의 판단과 증거를 모아서 경찰 활동에 나서게 하는 일은 사람의 영역이다.-어떤 분석을 하는지 예를 들어 설명해 달라. 112신고 데이터를 많이 활용한다. 어느 지역에서 주로 신고가 일어나고 언제 늘어나는지, 거기에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 찾는다. 순찰차가 미리 대기하고 있으면 좋을 지도를 만들거나, 순찰 인력을 지원해줘야 할 시간대의 그래프를 만들어주기도 한다. 수사 데이터를 분석해서 범인이 사용한 전화번호나 계좌번호, 사기 수법으로 예전 저지른 범죄목록을 찾는 분석도 한다. 예전 범행에 대한 처벌을 받도록 자료를 찾아주는 의미도 있다. 최근에는 영상 데이터 분석 기술도 연마하고 있다. 인공지능으로 차량번호판 영상을 분석하는 기술을 이용해 CCTV에 흐릿하게 찍힌 차량 번호를 찾아주는 일도 하고 있다. -경찰청 내 다른 부서에서도 비슷한 업무를 하고 있다. 차이는 뭔가. 세 가지 측면에서 차이점이 있다. 첫째 우리는 핵심 영역에 대해 직접 분석·개발한다. 경찰청 다른 부서는 주로 외주 업체에 분석?개발을 의뢰한다. 그 방식으로는 앞으로 빅데이터?인공지능 역량을 쌓을 수 없다. 둘째, 기술력의 차이다. 최신 기술은 어제와 오늘이 다르다. 우리는 기술을 연구하는 부서다. 최신 기술을 스스로 공부하고 실험해보면서 높은 성능의 프로그램을 개발하고 있다. 셋째, 통합이다. 경찰청 각각의 부서는 각자 분야의 전문성이 높지만, 서로의 데이터를 연결하는 건 부족하다. 우리 연구소는 경찰 각 부서는 물론 다른 기관의 데이터도 결합해 분석하고 개발하고 있다. -현재 주력으로 개발하는 기술이 있다면 소개해달라. 전화사기 대응기술이 대표적이다. 우리 부서는 전화사기에 대한 112신고 및 수사 데이터 등을 결합해서 분석하고 있다. 범죄 발생 지역을 예측해서 경고하고, 전화사기범의 계좌번호나 전화번호, ID를 찾아내 수사 단서를 찾을 수 있는 시스템을 만들고 있다. 아울러 실제 재난 문자처럼 전화사기가 빈발하는 지역을 알려주고, 실시간 전화사기 피해를 인근 경찰관에게 알려줘 출동을 지원하는 시스템을 만들고 있다. 스마트치안빅데이터 플랫폼도 있는데, 경찰과 지방자치단체, 민간기업의 치안에 대한 데이터를 모아서 공개하는 플랫폼이다. 이 플랫폼 안에서 데이터를 유통하고 있다. 지자체의 범죄통계와 인구·소득·위험지역을 한 눈에 볼 수 있도록 지도 서비스를 만들고자 한다.-경찰의 수사 데이터를 협조받기가 어려웠을 것 같다. 힘든 점은 무엇인가. (경찰 내) 데이터를 자유롭게 활용할 수 있다면 비약적으로 발전했을 것이다. 그러나 데이터의 공개 범위, 개발을 위한 활용 등에 대해 아직 합의된 규정이 없어 동의받는 것은 쉽지 않다. 경찰 내부에 데이터 분석 개발 전문 부서를 만든 건 전향적으로 분석·연구 해보라는 취지였다. 이런 취지와 효과가 조금씩 알려지는 것 같다. 앞으로 스마트치안이 현실화되려면 자원이 절실하다. 인공지능(AI)을 이용한 범죄 분석·연구는 슈퍼컴퓨터라 불리는 GPU 서버들이 수백 대가 필요하다. 그래서 경찰청에는 데이터를 얻으러 과학기술과 예산을 다루는 부처에는 자원을 구하고자 돌아다니고 있다. -현재 상상할 수 있는 스마트치안의 최대치는 어디까지인가? 영화 마이너리티 리포트처럼 어디에서 어떤 범죄가 일어날 것이라는 기술적 예측은 가능할 거다. 그리고 출동하는 경찰관들에게 지금 일어난 범죄가 어떤 유형이고, 어떻게 대응해야 하는지 법규와 매뉴얼, 현장 대응 방법을 가르쳐 주는 ‘치안 비서’같은 상상도 현실이 될 거다. 물론 최고로 발전한 기술 단계는 아주 편안하고 안락해서 이게 특별한 기술인가처럼 느껴지지도 않을 것이다. 현장에서 순찰을 돌고 범인을 쫓는 동료 경찰들이 반복적인 일을 덜 할 수 있도록 경찰 행정사무들이 자동화되고, 국민과 경찰관들이 불행한 사고를 겪지 않도록 미리 정보와 장비를 대비할 수 있게끔 하는 게 궁극적 목표다. 스마트치안은 기술이 열쇠가 아니라, 협력이 열쇠다. 노고를 함께 하는 우리 부서 동료들과 데이터를 지원해주는 부서들, 협업을 함께 해주는 전문가들에게 감사하다.

올해 가을에도 변함없이 새 아이폰은 화제의 중심에 서 있습니다. 몇 세대 동안 크게 변하지 않은 외형과 기능 때문에 혁신이 없다고 말하는 이들도 있지만, 애플은 이번에도 여러 가지 신기술을 담았다고 주장했습니다. 아이폰13에서 특별히 강조한 부분은 영상입니다. 사람을 강조하는 인물사진 모드처럼 새로 추가된 시네마틱 모드는 초점을 바꿔가며 영화처럼 영상을 촬영할 수 있습니다. 더 커진 이미지 센서와 A15 바이오닉 칩 덕분에 아이폰13 사용자들은 이전 세대보다 더 뛰어난 사진과 영상을 얻을 수 있습니다. 물론 최신 스마트폰 가운데 아이폰 카메라만 좋아지는 건 아니지만, 애플은 시네마틱 모드가 남다른 사용자 경험을 줄 것이라고 자신하고 있습니다. 하지만 애플이 강조하고자 했던 장점 외에 말하고 싶지 않은 단점도 눈에 보입니다. 바로 A15 바이오닉 칩입니다. 애플은 A15 바이오닉에 대해서 매우 제한적인 정보만 제공했지만, 트랜지스터 집적도가 150억 개에 이른다는 점 하나만으로도 최첨단 반도체 기술의 성취를 보여줬다고 해도 과언이 아닙니다. 목적이 다른 만큼 1:1 비교는 불가능하지만, 다른 프로세서와 비교해보면 얼마나 놀라운 숫자인지 알 수 있습니다. 예를 들어 CPU 프로세서 중 8코어 1세대 라이젠 프로세서의 경우 트랜지스터 숫자가 48억 개 정도였습니다. 그리고 16코어 라이젠 3세대 프로세서의 경우 100억 개 정도로 알려져 있습니다. 최근 공개한 IBM의 서버 프로세서인 Power10의 경우 180억 개, 애플의 전작인 A14 바이오닉이 118억 개, 애플 M1 프로세서가 160억 개 정도입니다. A15 바이오닉의 150억 개는 5nm 공정으로는 스마트폰 AP에 구현 가능한 최대치라고 봐도 무방한 수준입니다. 하지만 트랜지스터 숫자 증가와 달리 성능 향상 폭은 크지 않습니다. 이번 발표에서 가장 재미있는 부분은 과거처럼 전 세대 제품이 아니라 경쟁사 대비 CPU가 최대 30%, GPU가 최대 50% 빠르다고 한 점입니다. 그런데 사실 전 세대인 A14 바이오닉도 스냅드래곤 888보다 더 빨랐습니다. 자세한 수치는 벤치마크 결과가 나와봐야 알겠지만, 이 이야기를 종합할 때 A15와 A14의 CPU/GPU 성능 차이는 크지 않은 것을 알 수 있습니다. A14 바이오닉 벤치마크 결과를 참고하면 경쟁사 대비 CPU가 30% 빠르다는 것은 A15 바이오닉의 성능 향상 폭이 10% 이내라는 점을 시사합니다. GPU 역시 5코어 기준으로 경쟁사 대비 50%가 빠르다는 것은 A14 바이오닉보다 30% 이상 빠르지 않다는 이야기로 4코어 기준으로는 A14와 A15의 성능 차이가 별로 크지 않을 것으로 추정할 수 있습니다. A13 바이오닉 때처럼 20%만 빨랐어도 굳이 설명을 빼놓지 않았을 가능성이 높습니다.애플이 자신 있게 밝힌 부분은 16코어 뉴럴 엔진의 성능입니다. 전작의 11TOPs에서 15.8TOPs로 44% 정도 빨라졌습니다. 덕분에 이미지의 인공지능 처리도 빨라져 4K 영상도 다양한 효과를 추가할 수 있게 된 것으로 보입니다. 디스플레이 엔진과, 비디오 인코더/디코더 역시 성능이 향상되어 120Hz 디스플레이와 4K HDR 60프레임 영상처리가 더 부드러워졌습니다. 물론 애플이 밝힌 것처럼 아직 경쟁자가 A14 바이오닉을 따라잡지도 못한 상태에서 이보다 더 성능이 좋은 A15 바이오닉을 탑재했으니 역대 최강 성능이라는 점은 의심할 필요가 없습니다. 다만 32억 개나 늘어난 트랜지스터가 어디로 갔는지는 궁금해지는 부분입니다. 아마도 그 대답은 44% 정도 좋아진 AI 처리 성능과 디스플레이, 영상, 이미지 처리 능력에 있을 것입니다. 그리고 더 많은 데이터를 빠르게 처리하기 위해 프로세서에 탑재한 캐시 메모리인 시스템 캐시 메모리가 2배(아마도 32MB)로 늘어난 것도 트랜지스터 증가에 크게 기여한 것으로 보입니다.따라서 애플이 A15 바이오닉에서 추구한 목표는 이미 업계 최고인 CPU/GPU 성능보다 사진, 영상, 디스플레이 처리 능력 개선이라고 할 수 있습니다. 스티브 잡스 시절부터 하드웨어 스펙보다 사용자 경험을 더 중시하는 애플의 철학이 반영된 디자인임과 동시에 최근 프로세서 성능을 과거처럼 빠르게 높이기 힘들어진 업계의 사정을 반영한 결과입니다. 사실 CPU 업계의 경우 이미 한 세대 당 성능 향상 폭이 10% 이내인 경우가 비일비재합니다. 프로세서 클럭은 5GHz 선에서 이제 더 높이기 힘들어진 상황이고 코어 숫자를 늘리는 것 역시 공정 미세화가 점점 어려워지면서 벽에 부딪히고 있습니다. 아키텍처를 개선해 성능을 높이는 건 10-20% 정도면 최선을 다한 결과이고 그나마 같은 공정에서는 전력 소모도 함께 늘어납니다. GPU 업계는 이보다 사정이 낫긴 하지만, 과거처럼 빠르게 성능을 높이기 힘들어진 사정은 비슷합니다. 따라서 인공지능을 이용한 이미지 품질 향상이나 실시간 레이트레이싱 지원 같은 새로운 기능을 추가해 사용자들이 체감할 수 있는 변화를 끌어내고 있습니다. 애플의 시네마틱 모드 같은 새로운 기능 추가도 비슷한 관점에서 볼 수 있습니다. 그렇다고 해서 이제 프로세서 성능 향상이 멈췄다는 이야기가 아닙니다. 과거처럼 1년 만에 50%, 100% 성능이 높아지긴 어렵다는 이야기입니다. 사실 매년 10%만 높아져도 몇 세대가 지나면 복리처럼 누적되어 상당히 큰 변화가 나타나게 됩니다. 데스크톱처럼 모바일 CPU와 GPU의 성능 역시 그렇게 진보할 것입니다. 다만 이미 CPU나 GPU 성능이 이미 상당히 높아져 10-20%로는 체감할 수 있는 변화를 주기 힘들어진 상황에서 사용자 경험에 집중하는 애플의 전략은 매우 타당해 보입니다.

서울과학기술대학교(총장 이동훈)는 엔비디아(NVIDIA)와 인공지능(AI) 분야 전문가 양성을 위한 협약을 체결했다고 15일 밝혔다. 이 협약으로 서울과기대 인공지능응용학과 학생들은 엔비디아의 첨단 GPU(Graphic Processing Unit) 클라우드 서버를 활용한 ‘엔비디아 딥 러닝 인스티튜트(Deep Learning Institute) 앰배서더 프로그램’을 통해 딥러닝 개발의 기초에서 심화 과정에 이르는 실제적인 교육을 받게 된다. 서울과기대는 엔비디아 및 OpenACC(Open Accelerators) 기관과 협업해 오는 12월 20·21일 양일간 ‘AI for Science’ GPU 부트 캠프를 온라인으로 진행할 계획이다.

지난달 테슬라는 ‘AI 데이’라는 콘퍼런스를 개최해 자신들이 개발하고 있는 자율주행 기술을 있는 그대로 보여 줬다. 모두의 관심을 끌었던 휴머노이드봇은 결국 우리네 EBS 펭수와 별반 다를 바 없는 존재였지만, 인공지능으로 구현한 사람의 눈이 머지않아 자동차를 넘어 로봇에도 상용화될 것임을 암시하는 중요한 퍼포먼스였다. 이날 AI 데이의 실제 프레젠테이션 시간은 1.5시간가량이었으며, 이 프레젠테이션을 주도한 사람들은 최고경영자(CEO)인 일론 머스크가 아닌 4명의 임원급 엔지니어들이었다. 8대의 카메라와 머신러닝을 통해 구현해 낸 가상의 벡터 스페이스나 자체 슈퍼컴퓨터를 이루는 독자적 반도체 D1 칩과 같은 것들은 물론 세상에 없던 놀라운 기술들이었다. 하지만 해당 프레젠테이션을 보면서 개인적으로 더 흥미로움을 느낄 수 있었던 부분은 프레젠터들의 수려하지 않은 영어 구사의 미학이었다. 그도 그럴 것이 이날 등장한 연사 4명의 공통점은 모두 비미국인이었다. 제일 처음 등장해 컴퓨터 비전을 설명한 안드레이 카파시는 슬로바키아 출신이었으며, 두 번째로 나와 플래닝을 설명한 아쇽 앨루스와미는 인도 출신이었다. 컴퓨팅 하드웨어를 설명한 가네시 베카타라마난 역시 인도 출신이었으며, 마지막으로 등장한 밀란 코바크는 벨기에 출신이었다. 물론 이 테슬라라는 회사 자체를 만든 일론 머스크가 남아공 출신임은 모두가 주지하는 사실이다. 결론적으로 전 세계 자율주행을 이끌어 나가는 회사 자체는 미국 캘리포니아 팰로앨토에 존재하지만, 이 첨단 기술의 끝에는 미국뿐만 아니라 전 세계 인재들이 이끌어 나가고 있다는 말이다. 테슬라만 그런 것이 아니다. 현존하는 최고 GPU 팹리스 회사인 엔비디아 창업자와 철옹성 같던 인텔의 아성을 넘보는 AMD CEO는 모두 대만 출신이다. 그런가 하면 구글과 MS, 그리고 어도비의 CEO는 모두 인도 출신이며, 페이팔과 유튜브를 공동창업한 사람들은 각각 독일과 대만 출신이다. 미국에 이런 현상이 보편적인 까닭은 여러 가지 요인들이 있겠지만, 먼저 보상의 규모를 고려하지 않을 수 없다. 현재 미국의 최고 부자들을 보면 선대로부터 어떤 회사를 물려받기보다는 창업자라는 점을 확인할 수 있다. 아마존의 제프 베이조스, 테슬라의 일론 머스크, MS의 빌 게이츠, 페이스북의 마크 저커버그, 구글의 래리 페이지와 같은 사람들이 그러하다. 그런가 하면 전문경영인인 애플의 팀 쿡 역시 1조원이 넘는 재산을 보유했는데, 이쯤 되면 미국은 현재 어느 한 분야에서 자신의 역량을 쏟아낸다면 그에 상응하는 보상이 주어진다는 문법이 통한다고 볼 수 있을 것이다. 우리나라의 경우는 어떠할까. 물론 상기 언급한 미국과 같이 전 세계 인재의 용광로가 될 수는 없지만, 최근 보여 주는 지표를 통해 보면 그래도 상황이 나쁘지는 않다. 현재 코스피 시가총액 2, 3위 기업은 네이버와 카카오인데, 이들 기업 창업자들은 앞서 언급한 미국의 최고 부자들과 같이 한 세대 안에서 무에서 유를 창조한 케이스다. 이들 기업 외에도 셀트리온, 크래프톤, 엔씨소프트, 하이브 등 현재 우리나라에도 한 세대 안에서 수십조원의 가치를 평가받는 기업을 일구어 낸 인재들이 많이 있다. 다만 조금 더 바라는 부분이 있다면 한국이라는 나라도 국적과 관계없이 훌륭한 기업을 만들어 낼 수 있는 장소가 됐으면 한다는 점이다. 현재 국내 체류 외국인은 200만명이 넘는데, 이분들이 앞서 언급한 미국의 빅테크 기업들과 같은 훌륭한 기업들을 국내에서 만들고 경영할 수 있으면 얼마나 좋을까 싶다. 태어난 곳이 다르더라도 훌륭한 기업으로 만들어 낸 일자리, 법인세, 수출액은 궁극적으로 더 나은 대한민국을 만드는 성장 동력이 될 것이다. 국내에서 활동하는 외국인 혹은 외국 투자 기업들을 여전히 ‘먹튀’나 ‘국부유출’과 같은 프레임으로만 보기도 한다. 하지만 궁극적으로 우리나라 법의 적용을 받으며 적법한 세금을 납부하는 이들은 우리의 경쟁력이지 걸림돌은 아닐 것이다. 부디 그런 관점에서 상생의 길이 어느 방향인지 깊이 고민해 볼 수 있으면 한다.

현재 우리가 사용하는 대부분의 모바일 AP나 데스크톱, 노트북 CPU는 다이(die)라고 부르는 하나의 집적회로 칩으로 구성되어 있습니다. 물론 두 개 이상의 다이를 사용하는 경우도 있는데, CPU + GPU나 CPU + 캐시 메모리, 혹은 두 개 이상의 CPU 다이를 붙여 만든 멀티 칩 패키징 (MCM) 방식의 프로세서들이 있습니다. 과거에는 한 번에 모든 부분을 제조하기 힘들었기 때문에 캐시 메모리나 보조 프로세서를 별도의 다이에 배치한 경우도 있었습니다. 하지만 반도체 제조 공정이 눈부시게 발전하면서 수십억 개의 트랜지스터를 하나의 다이에 집적할 수 있게 됐고, 덕분에 CPU나 GPU는 물론이고 과거에는 칩셋에 있던 부분까지 하나로 모은 SoC(System on a chip)가 새로운 대세가 됐습니다. 그런데 최근에는 반도체 미세 공정의 발전보다 프로세서가 커지는 속도가 빨라 하나의 다이로 된 모노리식(monolithic) 프로세서의 제조가 매우 어려워지고 있습니다. 여기에 10nm 이하의 최신 미세 공정 웨이퍼의 가격이 비싸지는 것도 부담입니다. 따라서 CPU 제조사들은 여러 개의 다이를 결합한 디자인으로 다시 회귀하고 있습니다. AMD의 경우 8코어 CPU를 모은 CPU 칩렛과 I/O 다이를 별도로 만든 후 이를 조합해 다양한 프로세서를 만들고 있습니다. 오랜 세월 거대한 서버 프로세서에도 모노리식 디자인을 고집했던 인텔 역시 최근 과감한 변화를 시도하고 있습니다. 인텔은 내년 정식으로 출시할 제온 프로세서인 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)에 여러 개의 다이를 인텔의 고속 인터페이스인 EMIB 방식으로 연결한 멀티 타일 구조를 도입했다고 발표했습니다.인텔 7 공정(과거 10nm ESF)으로 제조되는 사파이어 래피즈는 최대 400㎟의 SoC 다이 (타일) 네 개를 연결해 최대 1600㎟ 크기의 CPU를 만들 수 있습니다. 현재 제조 기술로 만들 수 있는 가장 큰 모노리식 다이는 700-800㎟ 정도 크기입니다. 최신 미세 공정과 거대한 크기 덕분에 사파이어 래피즈는 최근 인텔의 최대 약점으로 꼽힌 코어 숫자의 열세를 쉽게 극복할 수 있을 것으로 예상됩니다. AMD는 최대 8개의 칩렛을 붙이는 방식으로 64코어 프로세서를 만든 반면 인텔의 아이스레이크 제온의 경우 최대 38코어에 불과했습니다. 모노리식 다이 구조이다 보니 여러 개의 다이를 결합한 구조를 이기기 힘들었던 것입니다. 인텔은 사파이어 래피즈의 코어 숫자에 대해 언급하지 않았지만, 1600㎟의 거대한 크기를 생각하면 코어 숫자가 대폭 늘어났다고 볼 수밖에 없습니다. 그런데 이렇게 멀티 타일 구조를 선택할 경우 가장 큰 문제점은 타일 간 데이터 전송입니다. 만약에 여기서 병목현상이 생기면 속도는 현저히 느려질 것입니다. 인텔은 EMIB 방식을 통해 이 문제를 최대한 극복했습니다. 다만 얼마나 극복했는지는 실제 프로세서가 나와야 검증이 가능한 부분입니다. 사파이어 래피즈의 가장 큰 변화는 멀티 타일 구조의 채택이지만, 그 밖에도 성능을 높이기 위해 여러 가지 변화를 시도했습니다. 코어의 경우 소비자용 CPU인 앨더 레이크(12세대 코어 프로세서)에 사용된 골든 코브(Gold Cove) 코어를 사용해 성능을 최대 19% 높였습니다(동일 클럭 기준). 그리고 서버용 콜든 코브 코어는 높은 성능을 위해 소비자용에는 없는 몇 가지 추가 기능과 함께 더 많은 L2 캐시를 탑재했습니다. DDR5 메모리 적용과 PCIe 5.0 같은 최신 인터페이스도 적용되어 더 고속으로 데이터를 처리할 수 있습니다. 그러나 이보다 더 눈에 띄는 변화는 차세대 고속 메모리인 HBM2E 메모리 적용입니다.HBM은 비싸지만, 속도가 매우 빠른 메모리로 지금까지는 주로 고가의 GPU에만 탑재되었습니다. 서버칩에 탑재되는 것은 사파이어 래피즈가 처음입니다. HBM2E 메모리 적용 모델의 경우 타일 하나당 HMB2E가 하나씩 붙어 다이가 4+4가 됩니다. HBM2E 메모리를 고속으로 연결하는 역할 역시 EMIB이 담당합니다. HBM2E 메모리는 캐시로 사용할 수도 있고 D램처럼 같이 사용할 수도 있습니다. 본래 인텔은 서버 시장에서 독점적 위치에 있었으나 최근 AMD 에픽이 급성장하고 아마존 같은 대형 고객사가 ARM 기반의 자체 서버 프로세서를 만들면서 최대 위기에 처했다는 평가를 받고 있습니다. 사파이어 래피즈의 파격적인 변화는 더 이상 서버 시장에서 밀리지 않겠다는 의지를 반영한 것으로 풀이됩니다. 과연 인텔이 AMD와 ARM 진영이 거센 도전을 물리치고 서버 시장 1위 자리를 지킬 수 있을지 궁금합니다.

최근 열린 반도체 관련 학회인 핫 칩(Hot Chips) 콘퍼런스에서 AMD는 3차원 반도체 패키징 기술에 대한 새로운 내용을 공개했습니다. 리사 수 CEO가 컴퓨텍스 2021에서 3D 칩렛 기술 (3D chiplet technology)을 공개한 지 몇 달 만의 일입니다. 당시 리사 수 박사는 8 코어 라이젠 칩렛 (chiplet, CPU 코어를 모은 반도체) 위에 6x6mm 크기의 64MB L3 캐시를 탑재해 게임 성능을 평균 15% 높일 수 있다고 주장했습니다.  CPU가 가장 직접적으로 사용하는 메모리인 캐시 (cache) 메모리는 빠르게 접근할 수 있는 위치부터 L1, L2, L3, L4로 명명합니다. 캐시 메모리는 CPU 입장에서 보면 바로 책상 위에 펼쳐 놓고 쓰는 공책에 해당합니다. 시스템 메모리는 가방 속 참고서, 그리고 하드디스크나 SSD 같은 저장 장치는 도서관에 해당한다고 할 수 있습니다.  당연히 캐시 메모리가 많을수록 CPU 성능이 높아지지만, CPU에서 캐시 메모리가 차지하는 면적을 늘리면 가격도 따라서 올라가기 때문에 적당한 타협이 필요합니다. 최신 8코어 CPU는 대개 16-32MB의 L3 캐시를 지니고 있습니다. 그런데 AMD는 여기에 64MB L3 캐시 메모리를 추가로 쌓을 수 있다는 폭탄선언을 한 셈입니다.  당시에는 이런 일이 어떻게 가능한지 자세히 설명하지 않았지만, 이번 핫 칩 컨퍼러스에서는 보다 구체적인 내용이 공개됐습니다. AMD의 3D 칩렛 기술은 TSMC가 개발한 SoIC (System on Integrated Chip) 적층 기술에 기반하고 있습니다. AMD는 반도체 생산 시설이 없는 팹리스 반도체 회사이고 실제 제조는 TSMC가 위탁 생산을 하고 있으니 당연한 결과입니다.  하지만 이번 발표가 대단하지 않은 것은 아닙니다. L3 캐시 메모리는 CPU와 매우 밀접하게 붙여 있어야 고속으로 데이터를 주고받을 수 있어 하나의 반도체 칩 안에 있는 것이 일반적입니다. 따라서 3D 칩렛 기술은 상당히 일반적이지 않은 결과입니다. AMD와 TSMC가 업계 최초로 L3 캐시 메모리를 CPU 다이 위에 올릴 수 있었던 이유는 아주 미세한 구리 회로를 직접 두 개의 반도체 다이 사이에 정확히 밀착시켜 데이터 전송 속도를 크게 높인 덕분입니다. (사진)  AMD에 따르면 3D 칩렛 기술은 기존의 마이크로 범프 3D (Micro Bump 3D)의 50μm 간격 연결 부위보다 훨씬 촘촘한 9μm 간격으로 연결되어 있어 에너지 효율이 3배나 우수하고 밀도는 15배나 높습니다. 덕분에 CPU와 빠른 데이터 전송이 필요한 L3 캐시 메모리를 CPU 칩렛이 아니라 별도의 칩렛으로 만든 후 위에 쌓을 수 있었던 것입니다. 이번 발표에 따르면 L3 캐시 메모리 칩렛 적층은 시작에 불과합니다. 앞으로 CPU 칩렛 위에 다시 CPU 칩렛을 쌓거나 GPU 같이 다른 프로세서를 쌓을 수도 있고 DRAM 같이 위에 올릴 수 있습니다. 또 이렇게 위로 쌓은 칩들을 평면으로 연결해 마치 고층 빌딩이 서로 연결된 것 같은 하이브리드 2D/2.5D/3D 칩을 만들 수도 있습니다. 이 부분은 HBM 메모리 같은 고속 적층형 메모리를 3D 칩렛과 연결해 프로세서+메모리 형태의 고성능 제품을 만들 수 있다는 의미로 해석됩니다. 그런데 사실 이 이야기는 인텔이 내년에 출시할 폰테 베키오 GPU에서 이미 구현된 내용이기도 합니다. 인텔은 5개의 다른 공정에서 만든 47개의 액티브 타일을 연결해 트랜지스터 숫자가 1000억 개가 넘는 거대 GPU를 생산한다고 발표한 상황입니다. 그리고 2년 후 등장할 메테오 레이크 CPU는 CPU/GPU/SoC-LP 세 개의 타일을 결합해 제조할 예정입니다. 인텔 역시 이름만 다를 뿐 여러 개의 다이를 3D 및 2D 패키징으로 연결해 하나의 CPU를 만드는 셈입니다. 3차원 적층 기술은 메모리 반도체 업계에서는 이미 오래전부터 진행됐습니다. 평면으로 확장해서는 필요한 만큼 용량을 늘리기 어렵기 때문입니다. 구조가 매우 복잡한 시스템 반도체는 메모리보다 3차원 적층이 어렵지만, 조금씩 한계를 극복하면서 돌파구를 마련해 이제는 상용화 단계에 이르렀습니다. 현 시점에서 인텔과 AMD 모두 반도체를 높이 쌓으려는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 미세 공정으로 진행할수록 반도체 웨이퍼 가격은 급등하기 때문에 모든 부분을 최신 미세 공정으로 제조하면 늘어나는 비용을 감당하기 어렵습니다. 좀 더 저렴한 공정을 이용할 수 있는 부분은 따로 제조하면 상당한 비용을 절감할 수 있습니다. 또 큰 반도체 하나보다 작은 부분을 만든 후 조립하면 제조도 쉽게 수율도 올라갑니다. 마지막으로 여러 개의 다이를 하나처럼 연결하면 과거에는 상상하기 힘들었던 초대형 프로세서도 제조할 수 있다는 장점이 있습니다. 현재 개발 중인 3D 패키징 기술을 통해 프로세서 성능은 한 단계 더 업그레이드될 것입니다. 그리고 이런 기술적 진보의 혜택은 최종적으로 소비자에게 돌아갈 것입니다.

인텔이 인텔 아키텍처 데이 2021 행사를 통해 12세대 코어 프로세서인 엘더 레이크, 게이밍 GPU인 알케미스트, 그리고 고성능 연산용 GPU인 폰테 베키오의 아키텍처에 대한 상세한 정보를 공개했습니다. 흥미롭게도 이런저런 루머가 나돌았던 알케미스트(Xe-HPG, 고성능 게이밍)와 폰테 베이오(Xe-HPC, 고성능 연산)의 기본 구조는 엔비디아가 2018년 출시한 튜링 GPU의 모습과 약간 닮은 부분이 있습니다. 이번 공개 내용을 보면 과거 실행 유닛(EU)이라고 불린 그래픽 연산 유닛은 이제 벡터 엔진으로 이름이 바뀌었고 벡터 엔진 옆에는 인공지능 관련 연산을 담당하는 매트릭스 엔진(XMX)이 같은 숫자만큼 존재합니다. 그리고 여러 개의 벡터 엔진과 매트릭스 엔진 아래 하드웨어 레이 트레이싱(Ray Tracing)을 담당하는 부분이 있습니다. 그런데 엔비디아의 튜링 GPU 역시 그래픽 연산을 담당하는 쿠다(CUDA) 코어와 인공지능 연산을 담당하는 텐서 코어, 그리고 하드웨어 레이 트레이싱을 지원하는 RT 코어를 지니고 있습니다. 참고로 레이 트레이싱은 광원에서 나온 빛이 여러 사물의 표면에 반사되는 경로를 계산해 현실적인 빛의 효과를 그래픽에 추가하는 기술입니다.재미있는 사실은 현재 인텔의 GPU 개발을 담당한 라자 코두리가 2017년 AMD에서 인텔로 이적했다는 점입니다. 라자 코두리 수석 부사장은 본래 라데온 GPU를 개발하면서 엔비디아의 지포스에 맞섰던 사람입니다. 그런 그가 찾아낸 해법 역시 엔비디아와 비슷한 셈입니다. 물론 라데온의 길을 다시 걷기보다는 현재 업계 1위인 엔비디아를 타도하는 것이 옳은 전략이라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 그렇다고 인텔이 무조건 엔비디아를 따라하기만 한 건 아닙니다. 인텔의 GPU 제조 방식은 엔비디아와 큰 차이가 있습니다. 바로 CPU를 개발하면서 축적한 다이 간 연결 기술인 포베로스(Foveros)와 EMIB(embedded multidie interconnect bridge)를 이용해 서로 다른 공정에서 만든 반도체 칩을 연결해 매우 큰 GPU를 만드는 방식입니다. 많게는 수백억 개의 트랜지스터를 집적한 최신 GPU는 한 번에 실수 없이 제조하기가 쉽지 않습니다. 특히 다이 사이즈가 커질수록 제조가 어려워집니다. A100처럼(TSMC 7nm 공정 사용) GPU 다이 크기가 826㎟이나 되고 트랜지스터 숫자도 542억 개나 되면 그렇지 않아도 비싼 웨이퍼에 수율도 좋지 않아 가격이 꽤 비싸 집니다. 인텔은 이 문제에 대한 해결책으로 여러 개의 작은 반도체 칩을 평면으로 연결하는 고속도로인 EMIB와 수직으로 연결하는 방식인 포베로스 기술을 개발했습니다. 이렇게 하면 반도체 패키징 과정이 매우 복잡해지는 문제가 있지만, 대신 꼭 최신 미세 공정을 적용하지 않아도 되는 부분은 더 저렴한 공정을 사용할 수 있고 한 번에 제조가 매우 어려운 초대형 프로세서도 만들 수 있습니다. 인텔이 공개한 폰테 베키오는 5개의 다른 공정으로 만든 47개의 반도체 조각인 액티브 타일(Active Tile)을 포베로스와 EMIB 기술로 연결해 무려 1000억 개 이상의 트랜지스터를 지닌 초대형 GPU입니다. 현재까지 상용화된 가장 복잡한 프로세서인 엔비디아의 A100보다 두 배의 트랜지스터 집적도를 지니고 있습니다. 연산 능력 역시 FP32 기준으로 45TFLOPS 이상으로 A100의 19.5TFLOPS의 두 배가 넘습니다. 오랜 세월 개발한 포베로스와 EMIB 기술이 이제 빛을 본 셈입니다.인텔은 이날 아키텍처 데이 행사에서 알케미스트 GPU의 연산 성능은 공개하지 않았으나 폰테 베키오의 연산 능력은 구체적으로 명시했는데, 슈퍼 컴퓨터/데이터 센터/인공 지능 연산을 위한 고성능 GPU 시장에서 엔비디아를 압박하겠다는 뜻으로 풀이됩니다. 코두리 수석 부사장은 회사를 옮겨도 주적은 엔비디아로 한결같다는 점이 재미있습니다. 이번 공개에서 마지막으로 주목할 점은 인텔이 TSMC의 최신 미세 공정인 6nm (N6), 5nm (N5) 공정을 사용하기로 한 것입니다. 알케미스트 GPU는 6nm 공정으로 제조되어 미세 공정에서 경쟁자보다 약간 우위에 섰고 폰테 베키오는 인텔 7 공정을 포함한 다양한 미세 공정을 사용하지만, 컴퓨트 타일은 5nm 공정을 사용해 역시 경쟁자보다 앞서고 있습니다. 최소한 미세 공정에서 밀리는 일은 없다는 이야기입니다. GPU 생산은 TSMC에 외주를 맞길 것이라는 점은 이미 알려진 내용이지만, 이번 발표를 보면 인텔이 얼마나 상대방을 이기고 싶어 했는지를 짐작할 수 있습니다. 인텔의 발표 내용을 신뢰한다면 폰테 베키오 GPU가 나오는 순간 엔비디아의 A100은 1위 자리를 내줘야 합니다. 물론 작년에 A100을 내놓은 엔비디아 역시 차세대 GPU를 개발 중이라 순순히 1위 자리를 내주지는 않을 것입니다. GPU 시장 진출을 선언한 인텔이 시작부터 엔비디아를 위협할지 아니면 엔비디아가 다시 1위 자리를 지킬 수 있을지 결과가 주목됩니다. 　　　

현재 독립 그래픽 카드 시장은 엔비디아의 지포스 강세가 지속되는 가운데 AMD의 라데온이 만만치 않은 적수로 경쟁 구도를 유지하고 있습니다. 본래 90년대에는 수많은 그래픽 카드가 시장에서 경쟁하고 있었으나 엔비디아가 지포스 2 제품군을 내놓은 이후엔 사실상 천하 통일이 이뤄진 상태였습니다. 누구도 지포스의 권위에 도전하지 못할 것 같았던 2000년, ATI (나중에 AMD에 합병)는 라데온을 내놓으며 지포스의 시장 독점을 막고 그래픽 카드 양강 시대를 열었습니다. 그러나 라데온 등장 이후 20년 동안 그래픽 카드 시장에는 새로운 경쟁자가 없었습니다. 엔비디아와 AMD의 기술력이 월등한 데다 GPU의 구조가 갈수록 복잡해지면서 신생 업체가 끼어들기에는 진입 장벽이 너무 높았던 것입니다. 인텔이 잠재적인 경쟁자로 지목되기는 했으나 라라비로 알려진 그래픽 카드 프로젝트가 결국 고성능 연산용 프로세서 개발로 방향을 틀면서 인텔의 그래픽 카드 시장 진출은 무산되는 듯 보였습니다. 그래픽 카드 프로세서인 GPU는 CPU보다 훨씬 거대해 제조 비용은 많이 들면서 상대적으로 경쟁이 치열해 CPU처럼 높은 마진율을 보장할 수 없습니다. 당시 인텔 입장에서 굳이 무리수를 두면서까지 그래픽 카드 시장에 진입할 동기는 부족했습니다. 그러나 지난 몇 년간 GPU는 인공지능 연산 및 고성능 연산 부분에서 수요가 폭발해 CPU만큼이나 중요한 위치를 차지하게 됐습니다. 인텔도 GPU 시장을 포기할 수 없게 된 것입니다. 따라서 인텔은 AMD 라데온의 수장인 라자 코두리를 영입하고 GPU 시장에 다시 진입하겠다고 발표합니다. 그리고 이제 하나씩 그 결과물들을 공개하고 있습니다. 인텔은 올해 보급형 그래픽 카드인 DG1을 출시했고 내년 1분기에는 게이밍 그래픽 카드인 DG2를 출시할 계획이었습니다. DG2 혹은 Xe-HPG라고 알려진 인텔의 고성능 GPU에 대해서는 성능과 스펙 등 구체적인 정보가 거의 공개되지 않았지만, 인텔은 조금씩 내용을 공식 혹은 비공식 채널을 통해 흘리고 있습니다. 우선 인텔 게이밍 GPU의 브랜드는 아크 (Arc)로 정해졌습니다. DG (discrete graphic, 개별 그래픽)보다 훨씬 강한 이미지를 주는 명칭인데, 인텔은 아크 GPU의 세대별 명칭까지 알파벳 순으로 정해놨습니다. 현재 엔지니어링 샘플이 나와 있는 1세대는 알케미스트 (Alchemist)라고 명명했고 그다음으로 배틀메이지 (Battlemage), 셀레스티얼 (Celestial), 드루이드 (Druid)가 출시될 예정입니다. (구체적인 시기는 미정)1세대 알케미스트 GPU에 대한 내용은 거의 공개된 것이 없지만, 라자 코두리 인텔 수석부사장은 DG2 512라고 적힌 프로세서의 사진을 몇 주 전 자신의 트위터에 공개했습니다. (사진) 이 사진에 대한 가장 가능성 높은 해석은 512개의 실행 유닛 (EU)를 지닌 GPU라는 것입니다. 보급형 그래픽 카드인 DG1의 실행 유닛은 80-96개로 대락 2TFLOPS 급 연산 능력을 지니고 있습니다. 따라서 알케미스트 GPU는 10TFLOPS 이상의 연산 능력을 지닐 것으로 추정해 볼 수 있습니다. 그렇다면 엔비디아와 AMD의 메인스트림급 GPU와 경쟁이 가능한 수준입니다. 인텔이 공개한 또 다른 정보에 의하면 알케미스트 GPU는 지포스의 DLSS (Deep Learning Super Sampling)나 라데온의 피델리티FX 초해상도 (FidelityFX Super Resolution (FSR))처럼 인공지능 기반의 이미지 품질 향상 옵션을 제공합니다. 지포스 GPU처럼 독립적인 AI 가속 연산 유닛을 지녔는지는 공개하지 않았지만, 그럴 가능성은 열어둔 셈입니다. 알케미스트에 대한 구체적인 정보는 출시 시점인 2022년 1분기가 가까워질수록 더 많은 내용이 공개될 것입니다. 현재 그래픽 카드 시장은 암호 화폐 채굴 수요 덕분에 가격이 고공행진을 계속하고 있습니다. 최근 가격이 다소 안정화됐지만, 여전히 그래픽 카드 가격은 비싼 편입니다. 이럴 때 인텔이 우수한 성능의 게이밍 그래픽 카드를 내놓는다면 의외의 성공을 거둘 수도 있습니다. 일단 시장에 안착하면 인텔은 계속해서 신제품을 내놓으면서 시장에서 입지를 다지려 할 것입니다. 인텔의 GPU 천하 삼분지계가 실제로 통할지는 두고 봐야 알겠지만, 소비자 입장에서는 전혀 나쁠 게 없는 소식입니다. 새로운 공급자가 생기면 가격은 낮아지는 게 일반적인 결과이기 때문입니다. 라자 코두리를 비롯해서 업계에서 잔뼈가 굵은 인재들을 영입한 만큼 과거 인텔이 선보인 내장 그래픽과는 비교할 수 없을 만큼 뛰어난 GPU가 나올 것이라는 기대도 있습니다. 과연 시장의 기대를 충족시킬 수 있을지 결과가 주목됩니다.

세계 최대 파운드리(반도체 위탁생산) 업체인 대만의 TSMC가 기존 예상보다 1년 빠른 내년 여름에 삼성전자를 제치고 세계 최초로 3㎚(나노미터·1㎚=10억분의 1ｍ) 반도체 양산에 들어간다고 대만 연합보가 10일 현지 공급망 소식통을 인용해 보도했다. 보도에 따르면 TSMC는 인텔의 주문을 받아 3㎚ 공정이 적용된 서버용 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 생산을 준비 중이다. 내년 2월부터 대만에서 3㎚ 공정 생산라인을 가동해 7월부터 인텔이 주문한 CPU와 GPU를 양산할 계획이라는 것이다. 계획이 차질없이 진행되면 TSMC는 파운드리 경쟁사인 삼성전자를 제치고 세계 최초로 현존 최고의 초미세공정에 해당하는 3㎚ 반도체 제품을 양산하는 기업이 된다. 이는 기존 시장의 예측을 1년 이상 앞당긴 것이라고 연합보는 설명했다. 현재 TSMC와 삼성전자는 모두 5㎚ 공정이 적용된 시스템 반도체 제품을 양산 중인 가운데 차세대 미세공정 기술 연구·개발 경쟁도 치열하다. 연합보는 이번 주문 계약에 대해 “인텔이 3㎚ 공정 기술에서 TSMC가 삼성보다 앞선다는 점을 인정한 것으로서 (TSMC의) 선도 지위를 더욱 강화하게 될 것”이라고 의미를 부여했다. 또 TSMC가 내년 6월부터는 애플의 주문을 받아 3㎚ 애플리케이션 프로세서(AP)를 주문받아 생산하게 될 것으로 내다보면서 현지 협력업체들은 내년 하반기 TSMC의 3㎚ 공정 반도체 생산량 증가 속도가 상당히 빨라질 것으로 내다보고 있다고 전했다.

2017년 경쟁자인 AMD가 라이젠을 출시하면서 인텔의 CPU 시장 독점은 서서히 무너졌습니다. 라이젠은 처음 출시 시점만 해도 코어 숫자에서만 인텔을 이겼을 뿐이었지만, 14nm, 12nm, 7nm로 꾸준히 미세 공정을 업데이트하고 아키텍처를 개선해 이제는 거의 모든 부분에서 인텔을 앞서고 있습니다. 인텔은 2011년 샌디브릿지 이후 조금씩 개선한 코어 프로세서의 아키텍처를 대대적으로 개편하고 미세 공정에서 경쟁자를 따라잡지 않으면 완전히 주도권을 빼앗길 위기에 처한 것입니다. 물론 인텔도 보고만 있었던 것이 아니라 새 아키텍처를 적용한 신제품을 순차적으로 출시했습니다. 하지만 10nm 공정의 타이거 레이크(노트북)와 14nm 공정의 로켓 레이크(데스크톱)는 성능을 개선하려는 여러 가지 노력에도 아쉬운 부분이 많았습니다. 성능이 좋아지긴 했는데, 경쟁자도 그에 못지않게 성능이 좋아져 과거처럼 여유 있게 상대방을 따돌리지 못한 것입니다. 인텔은 올해 말 다시 한번 역전의 기회를 노리고 있습니다. 12세대 코어 프로세서인 앨더 레이크(Alder Lake)가 바로 그 기회입니다. 올해 4분기 데스크톱 제품부터 공개될 앨더 레이크는 과거 10nm ESF(Enhanced SuperFin)라고 부른 인텔 7 공정으로 제조됩니다. 10nm 공정이라고 명명하긴 했지만, 사실 TSMC의 7nm 공정보다 트랜지스터 밀도를 더 높일 수 있는 최신 공정이기 때문에 그에 합당한 새로운 명칭이 필요하다고 생각한 것입니다. 하지만 진짜 파격적인 부분은 미세 공정이 아니라 CPU 구성에 있습니다. 앨더 레이크는 인텔 데스크톱 CPU 역사상 처음으로 고성능 프로세서와 저전력 프로세서가 함께 결합한 하이브리드 구조를 지니고 있습니다. 고성능 코어와 저전력 코어를 같이 혼용하는 하이브리드 구조는 모바일 AP에서는 이미 일반적인 형태입니다. 높은 성능만큼 배터리 지속 시간이 중요한 스마트폰에서는 반드시 필요한 기능이기도 합니다. 인텔은 1+4 구조인 레이크필드 CPU에서 이를 처음 도입했는데, 당시에는 일부 저전력 제품에만 도입할 것으로 예상됐습니다. 사실 배터리 대신 일반 전원으로 전력을 공급받는 데스크톱 CPU에는 필요 없는 기술이기도 합니다. 그러나 일반적인 예상을 깨고 인텔은 앨더 레이크에서 하이브리드 CPU를 데스크톱, 노트북 전 모델에 도입할 예정입니다. 지금까지 알려진 내용에 따르면 앨더 레이크는 골든 코브(Golden Cove) 고성능 코어와 그레이스몬트(Gracemont) 고효율 코어의 하이브리드 구조입니다. 이 코어들이 어떤 조합으로 작동하는지는 밝혀지지 않았지만, 최근 유출된 앨더 레이크 엔지니어링 샘플(ES) 벤치마크에서는 최대 24 스레드(thread)로 나타났습니다. 골든 코브 코어는 하나의 코어가 두 개처럼 작동하는 멀티 스레드 코어이고 그레이스몬트 코어는 싱글 스레드 코어이므로 16+8 구조임을 짐작할 수 있는 결과입니다. 이 내용이 사실이라면 많은 수의 코어가 유리한 작업에서는 모든 코어가 다 활성화되어 성능을 높이는 구조로 생각됩니다. 다만 항상 모든 코어가 활성화되는 방식인지 상황에 따라 교대할 수 있는 방식인지는 확실치 않습니다. 가장 이상적인 하이브리드 코어 작동 방식은 문서 작업이나 검색 등 높은 성능이 필요 없는 작업에서는 저전력 코어만 활성화되고 게임처럼 적은 수의 코어가 빠르게 작동하는 것이 유리한 작업에서는 고성능 코어만 활성화되는 것입니다. 그리고 다수의 코어가 필요한 작업에서는 모든 코어가 활성화되는 방식도 생각할 수 있습니다. 그러나 지금까지 실제 작동 방식이나 구체적인 성능에 대해서는 자세히 공개한 적이 없어 올해 10월로 예상되는 발표 시점에 이목이 쏠리고 있습니다. 고성능 + 저전력 하이브리드 구조 다음으로 주목되는 것은 업계 최초의 DDR5 메모리 도입입니다. DDR5 메모리는 4800Mbps 제품부터 등장할 것으로 예상되며 최대 8400Mbps까지 속도를 높일 수 있습니다. 저장 밀도도 DDR4의 네 배에 달해 메모리 속도와 용량을 크게 늘릴 수 있습니다. 덕분에 CPU 자체 성능은 물론 메모리 병목 현상을 심하게 겪는 내장 그래픽 성능을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다. DDR5 수요가 늘어나면 이를 생산하는 국내 반도체 제조사들에게도 호재로 작용할 것으로 기대됩니다. 대신 DDR5를 사용하기 위해서 새로운 메인보드가 필요합니다.앨더 레이크는 새로운 규격인 LGA 1700 소켓을 사용해 기존의 인텔 메인보드와 호환되지 않습니다. 소켓을 자주 바꿔 소비자들이 계속 새로운 메인보드를 구매하게 만드는 인텔의 정책에 대해서는 많은 불만이 제기되고 있지만, 사실 DDR5 및 PCIe 5.0 같은 신기술을 도입하겠다고 발표한 시점에서 구형 메인보드에서 호환될 가능성은 없다고 보는 게 맞을 것입니다. 인텔은 올해 말부터 내년 상반기까지 앨더 레이크를 순차적으로 출시하고 이후 앨더 레이크의 개량 버전인 13세대 코어 프로세서(랩터 레이크)를 투입할 예정입니다. 인텔 4 공정을 사용한 메테오 레이크(14세대)는 2023년 등장할 예정입니다. 메테오 레이크는 CPU, GPU, SOC-LP의 세 개의 타일을 포베로스(Foveros) 기술로 연결한 하이브리드 CPU로 하나의 다이(die)로 생산되었던 전통적인 CPU 생산 방식을 바꿀 것으로 예상됩니다. 인텔이 여러 가지 신기술을 통해 과거의 영광을 되찾고 경쟁자의 추격을 다시 한번 따돌릴지 결과가 주목됩니다.

연초 대비 애플 12%, TSMC 8% 상승IT 시총 톱10 중 삼성·中 기업만 하락삼성 상반기 최고 매출에도 ‘7만 전자’업계 “전략 변화 등 분위기 반전 필요”올 들어 삼성전자와 그 경쟁 업체들 사이 주가에 희비가 엇갈리고 있다. 가뜩이나 오너 부재로 경영공백 상태인 삼성전자는 연초 대비 주가가 5.42% 감소한 반면 미국의 애플과 대만의 TSMC는 8~12%씩 상승하는 훈풍을 탄 것이다. 1일 업계에 따르면 전 세계 정보기술(IT)·온라인 분야 시가총액 톱10 기업 중 7곳은 연초 대비 주가가 크게 올랐다. 구글의 모회사인 알파벳이 56.10%로 가장 많이 상승했고 그래픽카드(GPU)로 유명한 엔비디아는 48.69%, 페이스북은 32.48% 뛰었다. 삼성전자와 스마트폰 시장에서 다툼을 벌이는 애플도 12.71%, 반도체 위탁생산(파운드리) 분야 경쟁자인 TSMC도 8.21% 상승했다. 하락세를 보인 곳은 정부 규제 정책에 영향을 받은 중국 기업(알리바바, 텐센트)들과 한국의 삼성전자뿐이다. 삼성전자는 지난 1월 4일 8만 3000원으로 출발해 같은 달 11일에는 장중 9만 6800원을 찍기도 했다. 하지만 ‘10만 전자’에 대한 기대감도 잠시였고 이후 8만원 초반대에서 6개월여간 횡보했다. 지난달 30일에는 종가 기준 연중 최저치인 7만 8500원까지 떨어졌고, 같은 날 미래에셋증권, 유진투자증권, 하이투자증권 등은 삼성전자 목표가를 2000원~1만 3000원가량 하향 조정(9만 2000원~10만원)했다. 그렇다고 올해 삼성전자의 실적이 나쁜 것도 아니다. 삼성전자가 강세를 보이는 메모리 반도체를 앞세워 올해 1·2분기 매출이 모두 60조원을 넘겼다. 그 덕에 올해 상반기 매출(약 128조원)은 역대 최고치를 기록했다. 업계에서는 삼성전자 주가가 지지부진한 이유를 반도체와 스마트폰 사업에 드리운 그늘 탓으로 보고 있다. 올해 슈퍼사이클(장기 초호황)이 온다고 했지만 D램값 상승이 정점에 달했다는 분석이 나오는 가운데 메모리 반도체 주요 수요처인 PC와 스마트폰의 생산량도 다소 감소하는 모양새다. 이재용 삼성전자 부회장의 부재 속에 삼성이 넉 달째 미국 파운드리 신규 공장 후보지를 확정짓지 못하고 있는 반면 TSMC과 인텔은 연일 공격적 투자를 아끼지 않고 있다. 또 고급형 스마트폰 시장에서는 애플과 힘겨운 싸움을 벌이고 있고 중저가폰 시장에서는 샤오미·오포·비보와 같은 중국 업체들에게 추격당하는 ‘샌드위치’ 신세에 처했다. 업계 관계자는 “지금은 반도체 업황이 좋지만 내년 상반기에는 메모리 반도체 수요가 급감할 것으로 보는 우려가 많다”면서 “기업 오너의 비전 제시나 회사의 전략 변화와 같은 돌파구가 필요하다”고 말했다.

올 들어 삼성전자와 그 경쟁 업체들 사이 주가에 희비가 엇갈리고 있다. 가뜩이나 오너 부재로 경영공백 상태인 삼성전자는 연초 대비 주가가 5.42% 감소한 반면 미국의 애플과 대만의 TSMC는 8~12%씩 상승하는 훈풍을 탄 것이다. 1일 업계에 따르면 전 세계 정보기술(IT)·온라인 분야 시가총액 톱10 기업 중 7곳은 연초 대비 주가가 크게 올랐다. 구글의 모회사인 알파벳이 56.10%로 가장 많이 상승했고 그래픽카드(GPU)로 유명한 엔비디아는 48.69%, 페이스북은 32.48% 뛰었다. 삼성전자와 스마트폰 시장에서 다툼을 벌이는 애플도 12.71%, 반도체 위탁생산(파운드리) 분야 경쟁자인 TSMC도 8.21% 상승했다. 하락세를 보인 곳은 정부 규제 정책에 영향을 받은 중국 기업(알리바바, 텐센트)들과 한국의 삼성전자뿐이다.삼성전자는 지난 1월 4일 8만 3000원으로 출발해 같은 달 11일에는 장중 9만 6800원을 찍기도 했다. 하지만 ‘10만 전자’에 대한 기대감도 잠시였고 이후 8만원 초반대에서 6개월여간 횡보했다. 지난달 30일에는 종가 기준 연중 최저치인 7만 8500원까지 떨어졌고, 같은 날 미래에셋증권, 유진투자증권, 하이투자증권 등은 삼성전자 목표가를 2000원~1만 3000원가량 하향 조정(9만 2000원~10만원)했다. 그렇다고 올해 삼성전자의 실적이 나쁜 것도 아니다. 삼성전자가 강세를 보이는 메모리 반도체를 앞세워 올해 1·2분기 매출이 모두 60조원을 넘겼다. 그 덕에 올해 상반기 매출(약 128조원)은 역대 최고치를 기록했다.업계에서는 삼성전자 주가가 지지부진한 이유를 반도체와 스마트폰 사업에 드리운 그늘 탓으로 보고 있다. 올해 슈퍼사이클(장기 초호황)이 온다고 했지만 D램값 상승이 정점에 달했다는 분석이 나오는 가운데 반도체 주요 수요처인 PC와 스마트폰의 생산량도 다소 감소하는 모양새다. 이재용 삼성전자 부회장의 부재 속에 삼성이 넉 달째 미국 파운드리 신규 공장 후보지를 확정짓지 못하고 있는 반면 TSMC과 인텔은 연일 공격적 투자를 아끼지 않고 있다. 또 고급형 스마트폰 시장에서는 애플과 힘겨운 싸움을 벌이고 있고 중저가폰 시장에서는 샤오미·오포·비보와 같은 중국 업체들에게 추격당하는 ‘샌드위치‘ 신세에 처했다. 업계 관계자는 “지금은 반도체 업황이 좋지만 내년 상반기에는 메모리 반도체 수요가 급감할 것으로 보는 우려가 많다”면서 “기업 오너의 비전 제시나 회사의 전략 변화와 같은 돌파구가 필요하다”고 말했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

최근 파운드리 시장은 어느 때 보다 뜨거운 관심을 받고 있습니다. 일부 자동차 공장을 멈추게 만든 반도체 수급 대란이나 중국의 반도체 굴기, 미국의 자국 내 반도체 산업 육성, 그리고 국내 반도체 업계의 투자 등 여러 가지 이슈가 겹치면서 과거에는 생소했던 파운드리(반도체 위탁생산)가 이제는 익숙한 용어가 됐습니다. 반도체 생산 공정은 나노미터 단위로 점점 작아질수록 기술적 난이도와 팹(fab) 건설 비용이 천정부지로 치솟는 특징이 있습니다. 그런 만큼 초미세 공정이 가능한 파운드리 업체의 숫자는 이제 TSMC와 삼성전자 단 두 곳에 지나지 않는 상황입니다. TSMC는 최신 미세 공정부터 여전히 수요가 많은 구형 공정까지 다양한 팹을 지니고 있으며 오랜 세월 파운드리 사업에서 잔뼈가 굵은 업체이기 때문에 이 분야에 누구보다도 많은 노하우를 지니고 있습니다. 하지만 과거 파운드리에서 존재가 미미했던 삼성이 엔비디아 같은 오랜 단골을 뺏어갈 정도로 영향력이 커졌고 인텔도 본격적인 투자를 진행하면 어떤 결과가 나올지 모르는 상황이기 때문에 TSMC 역시 경쟁자들을 물리치기 위한 비장의 무기들을 개발하고 있습니다. 그중 하나가 2021년 VLSI 심포지엄에서 발표한 직접 수랭(Direct Water Cooling, DWC) 기술입니다. 열이 많이 나는 고성능 프로세서의 경우 워터 펌프와 라디에이터로 열을 식히는 수랭 방식이 드물지 않기 때문에 수랭 기술이 뭐가 특별하냐고 생각할 수 있지만, 직접 반도체를 식한다는 점이 차이점입니다. 직접 수랭 기술은 반도체 바로 위에 물이 흐르는 미세관을 만들어 반도체를 직접 식힌다는 의미입니다. 첨단 과학기술력의 결정체인 최신 미세 공정 반도체는 사실 매우 약한 존재입니다. 따라서 최신 프로세서들은 반도체를 보호하는 튼튼한 금속판인 히트 스프레더(Heat spreader)로 덮여 있습니다. 그 사이 공간은 열전도율이 높은 물질인 서멀 그리스(Thermal Grease)로 채워 넣습니다. 수랭이든 공랭이든 쿨러는 모두 히트 스프레더 위에 다시 서멀 그리스를 바른 후 장착합니다. 따라서 사실 수백W의 전력을 소모하는 CPU와 GPU는 상당한 많은 단계를 거쳐야 공기나 물과 접촉할 수 있는 것입니다. 당연히 냉각 효율은 떨어집니다. 직접 수랭 기술은 이 문제를 해결하기 위해 몇 년 전부터 선보인 기술입니다. 칩의 위에 아주 작은 미세관이 있는 실리콘 층을 하나 더 쌓아 열을 제거하는 것입니다. 최신 반도체는 아파트처럼 여러 층으로 올리는 경우가 드물지 않기 때문에 사실 한 층을 더 넣는 건 그렇게 큰 문제가 되지 않습니다. 문제는 작은 미세관에 누수 없이 많은 물을 흘려보내 프로세서를 안정적으로 냉각시키는 것입니다. 조금이라도 누수가 발생하면 많은 전류가 흐르는 반도체가 바로 손상되면서 고가의 시스템이 완전히 망가집니다. 이런 문제 때문에 직접 수랭 기술은 이론적으로는 훌륭하지만, 상용화는 어려운 기술로 여겨졌습니다.이런 문제점에도 불구하고 TSMC가 직접 수랭 기술에 도전하는 데는 그럴 만한 이유가 있습니다. 최신 CPU와 GPU의 트랜지스터 집적도는 이미 수백억 개를 돌파했지만, 더 고성능의 프로세서를 만들기 위해서는 더 많은 트랜지스터가 필요합니다. 그런데 더 많은 트랜지스터는 더 많은 발열을 의미합니다. 과거에는 공정 미세화로 이 문제를 극복했지만, 이제는 점점 공정 미세화가 어려워지고 있습니다. 그런데 직접 수랭 방식을 적용하면 500㎟ 이상 크기의 대형 칩에서 200W가 아니라 2000W의 발열도 감당할 수 있다는 게 TSMC의 설명입니다. 이런 일이 실제로 가능하다면 대형 CPU나 GPU도 메모리처럼 여러 층으로 쌓아 집적 밀도를 높일 수 있을 것입니다. 평면으로 더 작게 못 만든다면 아파트처럼 여러 층으로 쌓는 것이 현실적인 대안입니다. TSMC는 여러 가지 반도체를 수직으로 올리는 3D 칩 적층 기술을 적극 도입하려 하지만, 메모리보다 훨씬 큰 발열 문제가 발목을 잡고 있습니다. 직접 수랭 기술은 발열 문제를 타개할 비장의 카드인 셈입니다. 물론 이번에 발표한 내용을 보면 당장 상용화할 수준은 아니고 프로토타입 제품을 만들어 가능성을 검증한 정도입니다. 서버에서 사용할 수 있을 정도로 신뢰성 높은 제품을 개발한다면 새로운 게임 체인저가 될 수 있겠지만 사실 쉬운 일은 아닐 것입니다. 과연 TSMC가 성공할 수 있을지 궁금합니다.