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. 

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.

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. 　　　

초창기 인공지능 알고리즘은 별도의 연산 하드웨어 없이 CPU를 이용해 모든 연산을 처리했습니다. 그러나 CPU는 복잡한 명령어를 순차적으로 처리하는 데 유리한 구조로 단순한 신경망 밖에 구현할 수 없다는 한계가 있습니다.  따라서 인공지능 연구자들은 CPU의 한계를 극복하기 위해 대용량 그래픽 데이터의 병렬처리에 최적화된 GPU에 주목했습니다. GPU는 수백 개의 코어를 사용해서 한꺼번에 막대한 데이터를 연산하는데, 이는 CPU보다 인공지능 연산에 유리한 구조입니다. 인공지능 연구자들은 GPU 덕분에 과거에는 상상할 수 없었던 수준까지 인공지능 알고리즘의 성능을 끌어올렸습니다. 이제는 아예 최신 GPU도 인공지능 연산을 염두에 두고 개발될 정도로 인공지능 연산을 위한 GPU 수요가 커졌습니다.  그러나 GPU라고 해서 단점이 없는 완벽한 기계는 아닙니다. GPU 가장 큰 문제점은 혼자서 일을 할 수 없다는 것입니다. GPU는 기본적으로 컴퓨터의 그래픽 연산 프로세서이기 때문에 CPU, 메모리, 스토리지와 함께 작업해야 합니다. 따라서 CPU, 메모리와 끊임없이 데이터를 주고받아야 합니다. 데이터의 양이 커질수록 연산 능력이 아니라 데이터 병목현상 때문에 속도가 느려질 수밖에 없는 것입니다.  미국의 인공지능 관련 스타트업인 세레브라스 시스템스 (Cerebras Systems, 이하 세레브라스)는 이 문제를 극복할 수 있는 새로운 대안을 제시했습니다. 이들의 해결책은 300mm (12인치) 웨이퍼 하나를 통째로 하나의 통합 프로세서로 만들어 연산 코어와 메모리를 가득 채우고 가까운 거리에서 고속으로 연결하는 것입니다.  반도체는 웨이퍼라는 동그란 원판에서 한꺼번에 제작된 후 작게 조각내 CPU나 GPU 같은 개별 제품으로 판매됩니다. 컴퓨터에서 CPU와 GPU는 PCIe 같은 인터페이스로 연결되고 역시 CPU 밖에 위치한 메모리는 메모리 컨트롤러를 통해 제어됩니다. 대용량의 데이터를 주고받기 위해 서로 가까이 있어야 하지만, CPU, GPU, 메모리는 사실 서로 멀리 떨어진 셈입니다.  세레브라스의 웨이퍼 스케일 엔진 (Wafer Scale Engine, WSE)은 웨이퍼를 여러 개로 쪼갠 후 별도의 제품으로 만들어 서로 복잡한 과정으로 데이터를 주고받는 대신 작은 연산 코어와 메모리를 그냥 하나의 웨이퍼에 두고 데이터를 한꺼번에 처리하는 새로운 접근법을 택했습니다.  세레브라스의 1세대 웨이퍼 스케일 엔진은 TSMC의 16nm 공정으로 제조되었으며 거의 40만 개의 코어와 18GB의 온 보드 SDRAM을 장착해 고속 AI 연산에 최적화되어 있습니다. 하지만 현재 최신 미세 공정을 생각하면 16nm 공정 프로세서는 시대에 다소 뒤처진 감이 있습니다. 따라서 세레브라스는 최근 TSMC의 7nm 공정을 이용한 2세대 웨이퍼 스케일 엔진을 공개했습니다. 무려 85만 개의 AI 연산 코어와 40GB의 온보드 SDRAM을 탑재했으며 트랜지스터 집적도는 1세대의 1.2조 개에 두 배가 넘는 2.6조 개에 달합니다. 이론적 성능 역시 1세대의 두 배 이상입니다.   신생 스타트업이 기술적 난이도가 상당한 프로세서 개발에 성공한 이유는 인공지능 관련 스타트업에 유리한 미국 내 환경과 정부의 적극적인 지원이 있었기 때문입니다. 1세대 웨이퍼 스케일 엔진은 로렌스 리버모어 국립 연구소 (LLNL) 같은 국책 연구소의 슈퍼컴퓨터에 통합되었고 올해 3분기부터 출하될 2세대 웨이퍼 스케일 엔진은 아르곤 국립 연구소, 로렌스 리버모어 국립 연구소 같은 미국 내 연구소는 우선 도입될 예정입니다. 신개념 인공지능 기술을 국책 연구소에서 선도적으로 도입해서 성능을 검증하고 판로를 열어준 것입니다.  중국 등 다른 나라의 거센 추격을 받고 있긴 하지만, 아직 고성능 인공지능 프로세서 분야에서는 미국이 앞서 나가고 있습니다. 엔비디아, 인텔, AMD 등 미국 반도체 회사들이 이 분야에서 가장 선두를 달리고 있고 구글, 아마존, 마이크로소프트, 페이스북 같은 거대 IT 회사들이 탄탄한 수요를 뒷받침하고 있습니다. 그리고 세레브라스 같은 신생 스타트업도 혁신적인 아이디어만 있으면 민간과 정부에서 자금을 지원받아 새로운 인공지능 프로세서를 개발할 수 있는 길이 열려 있습니다. 세레브라스의 성공 여부와 상관없이 이 분야에서 한동안 미국이 앞서 나갈 것으로 보는 이유입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

애플이 20일(현지시간) 일체형 데스크톱 ‘아이맥’과 태블릿 PC ‘아이패드 프로’, 무선 위치추적 장치 ‘에어태그’ 등 신제품을 공개했다. 애플은 이날 미 캘리포니아주 쿠퍼티노 본사 애플파크 스티브잡스 극장에서 ‘스프링 로디드’(Spring loaded)라는 이름의 온라인 행사를 열고 두께를 11.5㎜로 얇게 만든 화면 일체형 데스크톱 ‘아이맥’(iMac)을 새로 내놨다. 무게도 4.48㎏에 불과해 전작 아이맥 21.5형(2019)보다 1㎏나 감소하며 부피가 50% 가량 줄어든 것이다. 독자 설계한 반도체 칩 ‘M1’을 탑재하면서 두께를 대폭 줄였다는 게 회사 측의 설명이다. 각종 칩이 부착되는 로직보드와 열을 식히는 냉각시스템이 PC에서 가장 큰 부피를 차지한다. 이에 따라 애플은 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU), 뉴럴엔진, D램 등을 통합하고 전력 효율을 높여 발열을 줄인 M1 칩 덕분에 로직보드를 작게 만들고 냉각시스템은 2개의 작은 팬으로 축소해 전체 PC 두께를 1cm대로 줄였다는 것이다. 존 터너스 애플 하드웨어 엔지니어링 수석부사장은 새 아이맥을 “M1을 기반으로 해서 밑바탕부터 새롭게 만들었다”고 강조했다. 키보드에는 사용자가 지문으로 컴퓨터를 잠금해제할 수 있는 터치ID 버튼을 추가했다. 터치ID는 맥북처럼 키보드의 오른쪽 상단에 있다. 색상도 피치와 민트, 라벤더 등 7가지 색상 버전을 출시했다. 다만 4가지 색상은 가격대가 1299달러(약 145만원), 나머지 3개 색상은 1499달러부터 시작한다. 출시는 5월 하반기다. 5세대 이동통신(5G)을 지원하는 아이패드 프로 신형도 공개했다. 더 많은 외부 모니터와 연결할 수 있도록 선더볼트 포트와 미니 LED 디스플레이를 갖춘 것이 특징이다. 아이패드 프로 신형 라인업 중에서도 M1를 탑재한 버전을 출시해 개선된 그래픽과 향상된 증강현실(AR) 기능을 담았다. 가격대는 799달러부터 시작하며 30일부터 판매를 시작한다. 사물이나 반려동물 등을 추적할 수 있는 분실방지 장치 겸 위치추적기 ‘에어태그’(AirTag)도 주목된다. 자체 개발한 U1 칩이 내장된 작고 납작한 원형 모양의 에어태그는 열쇠나 가방 등에 달아놓으면 어디에 뒀는지 기억나지 않을 때 아이폰을 이용해서 위치를 추적할 수 있다. 음성비서 시리(Siri)로도 작동이 가능하다. 방수 및 방진 기능이 있으며 소리를 재생하는 내장 스피커가 탑재됐다. 애플워치처럼 장치에 무료로 이름 등의 각인을 새길 수 있다. 에어태그는 30일부터 출시된다. 가격은 개당 29달러. 4개를 한꺼번에 살 경우 99달러다. 이밖에 애플은 시리 리모컨이 제공되는 4K 애플TV 신형, 가족끼리 공유가 가능해진 신용카드 ‘애플카드’를 선보였다. 아이폰12와 아이폰12미니의 보라색 버전도 공개됐다. 보라색 아이폰은 30일 출시된다. 김규환 선임기자 khkim@seoul.co.kr

인텔과 AMD는 오랜 경쟁자로 매년 x86 CPU 시장에서 한 치의 양보도 없이 치열한 싸움을 벌여왔습니다. 한동안 인텔은 서버, 데스크톱, 노트북, 임베디드 등 모든 시장을 장악하며 경쟁자를 완전히 몰아내는 듯했으나 AMD가 젠(Zen) 아키텍처 기반의 라이젠, 스레드리퍼, 에픽 CPU를 내놓으면서 상황을 반전시켰습니다. 인텔이 14nm 공정과 구형 아키텍처에서 주춤하는 사이 AMD는 젠 아키텍처를 계속 업데이트하고 14nm에서 12nm, 7nm로 미세공정을 빠르게 올려 승기를 잡았습니다. 아키텍처와 미세공정 모두에서 상대를 압도한 AMD는 인텔의 아성이 가장 공고했던 노트북 분야에서도 파란을 일으켰습니다. 최초의 7nm 노트북 CPU인 라이젠 모바일 4000 시리즈는 얇은 노트북에서도 8코어 16쓰레드가 가능하다는 것을 보여주면서 게이밍 노트북은 물론 일반 사용자를 타겟으로 한 노트북에도 널리 채택되었습니다. 물론 노트북은 데스크톱과 달리 저전력 기술이 중요해 이 부분에서 기술을 축적한 인텔에 유리한 분야이지만, AMD 역시 저전력 기술을 개선하고 7nm 공정을 채택해 인텔을 강하게 압박했습니다. 하지만 AMD의 공세는 여기서 끝이 아니었습니다. 2021년 초 AMD는 Zen 3 코어를 넣은 라이젠 모바일 5000 시리즈(코드명 세잔)을 출시해 인텔을 더 거세게 압박하고 있습니다. 인텔의 반격은 10nm 공정과 CPU 및 GPU를 완전히 갈아엎은 11세대 코어 프로세서(코드명 타이거 레이크)입니다. 작년에 등장한 타이거 레이크 CPU는 경량 및 일반 노트북을 위한 TDP(열 설계 전력, 높을수록 전력 소모와 발열량이 많음) 12-28W급 제품과 초경량 노트북 및 태블릿 PC를 위한 TDP 7-15W급이었습니다. 발열량이 낮아 얇고 가벼운 노트북에 적합하지만, 4코어 8쓰레드까지만 지원해 8코어 제품을 들고나온 AMD에 비해 멀티 쓰레드 성능이 떨어졌습니다. 인텔은 최대 8코어 16쓰레드까지 지원하는 H 시리즈를 추가해 이 한계를 극복할 계획입니다. 11세대 인텔 코어 H 시리즈는 최대 5GHz의 부스트 클럭과 8코어/16쓰레드의 CPU 코어, 그리고 아이리스 Xe 내장 그래픽을 탑재하고 올해 1분기 출시됩니다. 구체적인 스펙과 가격까지 모두 공개하지 않았지만, 새로운 아키텍처로 무장한 CPU를 5GHz까지 끌어 올린 만큼 최대 4.8GHz인 라이젠 모바일 5000 시리즈와 박빙의 승부가 예상됩니다. 두 회사가 클럭과 코어 숫자를 비슷하게 끌어올린 만큼 싱글과 멀티 쓰레드 벤치마크에서 어떤 결과가 나올지 주목됩니다. 노트북 시장에서 8코어 제품을 먼저 선점해 상대적으로 여유가 있는 AMD는 5000시리즈를 통해 점유율을 높이기 위해 고성능 라인업인 H 시리즈를 더 세분했습니다. 본래 게이밍 노트북에서 표준인 45W TDP급 H 시리즈와 TDP를 35W로 줄인 HS 시리즈가 있었는데, 더 성능을 높인 HX 라인업을 추가한 것입니다. 최상위 제품인 라이젠 9 5980HX는 베이스 클럭 3.3GHz, 부스트 클럭 4.8GHz으로 데스크톱 버전에 근접한 성능을 보일 것으로 기대됩니다. HS 버전인 라이젠 9 5980도 베이스 클럭만 3.0GHz로 낮췄을 뿐 부스트 클럭은 4.8GHz로 동일해 상당히 높은 성능을 낼 것으로 예상됩니다.리사 수 AMD CEO는 CES 2021 기조 연설을 통해 라이젠 5000 시리즈가 인텔 최상위 프로세서인 코어i9-10980HK보다 더 빠르다고 주장했습니다. 구체적으로는 싱글 쓰레드 기준으로도 시네벤치 R20에서 13% 더 빨랐고 패스마크 기준으로도 35% 성능이 높았습니다. 심지어 35W 버전인 HS 시리즈로도 이런 성능을 냈습니다. (그래프 참조) AMD의 도발에 대해서 인텔은 즉각 대응하지는 않았지만, 타이거 레이크 H 시리즈를 통해 최소한 싱글 쓰레드 왕좌는 되찾겠다고 벼르고 있을 것이 분명합니다. 5GHz의 클럭을 유지하면서 성능이 훨씬 높은 윌로우 코브 코어를 탑재한 만큼 실제로 벤치마크를 해보기 전까지는 누가 이길지 장담하기 어려운 싸움이 될 것입니다. AMD는 모바일 라이젠 3000 시리즈가 70개 제품에 탑재되고 4000 시리즈에서는 100개 제품에 탑재되었지만, 라이젠 5000 시리즈에서는 150개의 모바일 시스템에 탑재될 것이라고 주장했습니다. 이렇게 한 세대가 지날 때마다 점유율을 확대하는 모습은 인텔에게 매우 큰 위협이 아닐 수 없습니다. 최근 ARM 진영과 AMD의 거센 공세에 시달리는 인텔이 오랜 세월 키운 호랑이인 타이거 레이크를 통해 노트북 시장에서 시장 점유율을 지켜낼 수 있을지 궁금합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

삼성전자가 14일 공개할 상반기 전략 스마트폰인 ‘갤럭시S21’의 두뇌 역할을 하는 ‘엑시노스 2100’을 12일 출시했다. 이날 온라인 행사를 통해 공개된 엑시노스 2100은 프리미엄 스마트폰용의 AP로 설계돼 기존 제품보다 성능을 대폭 끌어올렸다. 영국의 반도체 설계업체인 ARM과 협업했다. 5나노 극자외선(EUV) 공정으로 생산돼 전작인 엑시노스990과 비교해 중앙처리장치(CPU) 성능은 30%, 그래픽처리장치(GPU) 성능은 40% 향상됐다. 삼성전자의 프리미엄 모바일AP 중에서는 처음으로 5세대(5G) 이동통신 모뎀이 내장된 ‘통합칩’이다. 하나의 칩에서 5G까지 모두 지원하기 때문에 부품이 차지하는 면적이 줄었다. 또 최대 2억 화소의 사진까지 처리할 수 있는 고성능의 이미지처리장치(ISP)를 갖춰 좀더 풍부한 사진을 찍게 돕는다. 최대 6개의 이미지센서를 연결하고 4개의 이미지센서를 동시에 구동할 수 있다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

1998년 인텔은 독립 그래픽 카드인 i740을 시장에 출시했습니다. 코드 네임 오번(Auburn)으로 알려진 이 그래픽 칩은 350nm 공정으로 제조된 AGP 인터페이스 그래픽 카드로 당시 기준으로도 다소 부족한 2-8MB 메모리를 탑재했으며 성능 역시 이 시기 인기를 끌었던 부두 2 같은 3D 가속기보다 낮았습니다. 다만 34.5달러의 낮은 가격 덕분에 그럭저럭 저가형 그래픽 카드 시장에서 살아남을 수 있었습니다. 그러나 당시 그래픽 카드 시장은 빠르게 발전하고 있었습니다. i740의 후속작인 i752와 i754는 가격을 낮춰도 통하기 어려울 정도로 성능이 낮아 인텔은 일찌감치 독립 그래픽 카드로 판매하는 계획을 철회합니다. 대신 이 그래픽 칩은 인텔 810 및 815 칩셋에 포함되어 판매됩니다. 한 마디로 내장 그래픽이 된 것입니다.인텔 내장 그래픽은 저렴하다는 것 이외에는 특별한 장점이 없었으나 바로 그 장점 때문에 지금도 가장 널리 사용되는 그래픽 프로세서가 되었습니다. 그래픽 감속기라는 오명을 뒤집어쓰긴 했지만, 굳이 게임을 하지 않는 사용자에게 낮은 그래픽 성능은 큰 문제가 아니었습니다. 다만 경쟁사인 AMD가 내장 그래픽 성능을 강화하자 여기에 맞서기 위해 인텔 역시 내장 그래픽 성능을 강화할 필요가 생겼습니다. 인텔은 내장 그래픽을 강화하는 것은 물론 독립 그래픽 카드 시장까지 진출하기 위해 AMD에서 라데온 GPU 개발을 이끈 라자 코두리를 영입하는 초강수를 둡니다. GPU가 인공지능에 널리 사용되면서 그 중요성이 날로 커지고 있었고 독자적으로 개발하던 인텔 그래픽 프로세서의 성능이 기대 이하였기 때문에 GPU 분야 최고 권위자 중 한 명을 스카우트한 것입니다. 그리고 라자 코두리를 영입한 지 3년 만에 등장한 첫 독립 그래픽 카드가 바로 아이리스 Xe 맥스(iris Xe MAX)입니다. 1999년 독립 그래픽 카드 시장에서 퇴장한 인텔이 21년 만에 다시 복귀한 것입니다. 아이리스 Xe 맥스는 같은 체급에서 가장 중요한 경쟁자를 넘어서는 성능을 지니고 있습니다. 바로 엔비디아의 노트북용 보급형 그래픽 카드인 MX350입니다. 인텔은 주요 게임에서 아이리스 Xe 맥스의 성능이 MX350보다 빠르다고 주장했습니다. 최소한 엔비디아의 보급형 그래픽 카드는 견제할 수 있는 셈입니다. 엔비디아나 AMD의 최신 그래픽 카드보다 훨씬 뛰어난 성능은 아니지만, 22년 전 i740이 그랬던 것처럼 최소한 보급형 시장에서 성공할 수 있는 기반은 마련했습니다. 아쉬운 점은 최신 인텔 내장 그래픽과 대동소이한 성능입니다. 아이리스 Xe 맥스에 사용된 DG1 GPU는 사실 인텔 11세대 코어 프로세서인 타이거 레이크(Tiger Lake) 내장 iGPU와 같은 스펙을 지니고 있습니다. 둘 다 Xe-LP 아키텍처 기반이고 96개의 실행 유닛(EU)을 지녔으며 인텔 10nm 슈퍼핀 제조 공정을 사용합니다. 차이점은 아이리스 Xe 맥스의 클럭이 1650MHz로 타이거 레이크 내장보다 300MHz 더 높고 4GB LPDDR4X-4266 독립 메모리를 탑재했다는 것입니다. 성능도 엇비슷해 FP32 기준 연산 능력은 아이리스 Xe 맥스는 2.46TFLOPs, 96EU급 타이거 레이크 iGPU는 2.1TFLOPs입니다. 솔직히 이 정도면 사용자 입장에서 큰 차이를 느끼기 어렵습니다. 이 점은 인텔이 공개한 성능 차트에서도 나타납니다. 심지어 도타 2 같은 일부 게임은 내장 그래픽 쪽이 성능이 더 나올 수도 있는데, 이는 CPU와 바로 붙어 있는 내장 그래픽의 장점이 약간 더 높은 클럭을 상쇄한 결과로 보입니다. 따라서 i7-1185G7 같은 고성능 CPU를 쓰는 경우 상황에 따라 내장 그래픽으로 게임을 구동할 수 있습니다. 다만 EU 숫자가 적은 i5, i3 CPU의 경우 아이리스 Xe 맥스의 성능이 항상 우수할 것입니다.아무튼 그렇다면 i7-1185G7 탑재한 노트북에 굳이 성능이 비슷한 아이리스 Xe 맥스를 탑재할 필요가 있는지 의문이 생길 수밖에 없습니다. 과거 AMD에서 선보인 내외장 통합 멀티 GPU 기술인 하이브리드 크로스파이어처럼 내장 GPU와 독립 GPU를 동시에 사용해 게임 성능을 높일 수도 없다면 추가 비용과 전력 소모, 무게 증가를 감수하고 별도의 그래픽 카드를 탑재할 이유가 있을까요? 인텔이 제시한 답변은 인공지능 및 동영상 편집입니다. 두 GPU에 있는 그래픽 유닛 동시에 사용해 게임 성능은 높일 수 없지만, 인텔 딥 링크(Deep Link) 기술을 사용하면 AI 연산을 동시에 수행해 인공지능 성능을 높일 수 있습니다. 또 내년 상반기에 지원할 하이퍼 인코딩(hyper encoding) 기술을 이용하면 두 GPU에 있는 인코더를 동시에 사용해 인코딩 속도도 두 배 빨라집니다. 동영상 편집 작업을 많이 하는 사용자에게는 분명한 이점이 있는 것입니다. GPU로 게임만 하는 게 아니라는 점을 감안하면 나름 현명한 전략일 수 있습니다. 아이리스 Xe 맥스는 이제 겨우 보급형 시장에 비집고 들어갈 수 있는 정도의 성능이지만, 나름의 경쟁력과 독자적인 기술을 지녔음을 보여줬습니다. 이제 막 복귀를 위한 신고식을 마친 인텔 GPU가 앞으로 어떤 성과를 보여줄지 궁금합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

가볍고 똑똑해진 아이폰이 5세대(5G) 이동통신까지 장착했다. 애플은 13일(미국 현지시간) 온라인으로 신제품 발표 행사를 열고 자사 제품 중 처음으로 5G를 지원하는 스마트폰인 ‘아이폰12’ 시리즈를 공개했다. 팀 쿡 애플 최고경영자(CEO)는 “오늘은 아이폰에 새로운 시대가 시작되는 날”이라고 표현했다. 소형부터 고급형까지 네 가지 모델로 나온 아이폰12는 모두 5G를 지원한다. 지난해 4월 삼성전자가 세계 최초의 5G폰을 내놓은 뒤 1년 6개월 만에 5G폰을 ‘늑장 출시’하는 만큼 심혈을 기울여 내놨다. 현재 스마트폰을 이용하는 상황이 5G가 적절한지 롱텀에볼루션(LTE)이 나은지를 자동으로 판단해 연결하는 ‘스마트 데이터 모드’를 적용해 배터리 소모가 많은 5G 네트워크를 효율적으로 사용할 수 있도록 했다. 아이폰12 시리즈의 두뇌인 애플리케이션프로세서(AP)는 애플의 최신 제품인 ‘A14 바이오닉 칩’이 적용됐다. 5나노미터(nm) 공정에서 제조된 최초의 AP다. 전작에 들어갔던 A13칩과 비교해 중앙처리장치(CPU) 및 그래픽처리장치(GPU) 성능이 50% 개선됐다. 또한 기본형 아이폰12 기준으로 전작보다 무게는 16% 가볍고 두께는 11% 얇게 개선됐다. 경쟁사에 비해 애플의 5G 제품 출시가 늦었지만 아이폰 시리즈의 팬층이 워낙 단단하기 때문에 5G 스마트폰 시장에 지각변동을 일으킬 수 있다. 지난해 5G 스마트폰은 화웨이가 점유율 37.2%로 1위, 삼성전자가 36.0%로 2위를 기록했다. 화웨이와 삼성전자의 양강구도에 애플이 끼어들어 3파전 양상으로 흘러갈 가능성이 높다. 일각에서는 아이폰12가 아쉽다는 평가도 있다. 기대를 모았던 120Hz 주사율을 지원하지 않는다는 점이 대표적이다. 초당 120개의 이미지를 보여 줘 더 부드러운 화면을 제공하는 120Hz는 삼성전자의 최신 스마트폰에 이미 적용됐다. 아이폰은 아직 60Hz 주사율이다. 모델에 따라 가격이 95만~190만원의 고가로 형성됐음에도 기본 구성품에서 배터리 충전기가 빠진 점도 지적을 받고 있다. 국내에는 23일부터 예약을 받고 30일에 정식 판매를 시작한다. 23일부터 판매가 시작되는 미국을 비롯한 30여개 국가보다는 일주일가량 늦다. 일주일 차이로 1.5차 출시국으로 분류됐다. 지난해 출시된 아이폰11 시리즈만 해도 한국은 미국, 중국, 유럽 등 시장보다 한 달 늦은 10월 25일에야 출시된 바 있다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

AMD가 Zen 아키텍처의 메이저 업그레이드인 젠 3(Zen 3)를 발표하기에 직전 인텔의 존 보니니 (John Bonini) 부사장은 블로그를 통해 차기 데스크톱 프로세서인 로켓 레이크 (Rocket Lake)가 2021년 1분기에 출시된다는 글을 올렸습니다. AMD의 라이젠 5000 시리즈 출시에 맞서 인텔도 대응할 카드가 있다는 이야기를 하고 싶었겠지만, 일반적인 시각은 기대보다는 우려입니다. 아무리 신기술을 담아서 출시하더라도 2015년에 적용된 14nm 미세 공정을 2021년까지 사용하기 때문입니다. 14nm 공정을 아무리 개선했다고 해도 최신 아키텍처를 담기에는 너무나 오래된 헌 부대입니다. 인텔은 앞서 공개한 노트북용 10세대 코어 프로세서인 아이스 레이크(Ice Lake)와 11세대 코어 프로세서인 타이거 레이크(Tiger Lake)를 10nm 공정으로 제조했습니다. 하지만 10세대와 마찬가지로 11세대 코어 프로세서 역시 10nm 공정 생산 능력 부족으로 상당 부분은 14nm 공정 제품으로 채워야 하는 상황입니다. 인텔의 10nm 팹은 이스라엘과 미국 오레곤 주에 있는데, 점점 늘어나는 10nm 제품 수요를 감당하기에는 역부족입니다. 다행한 일은 최근 애리조나에 있는 팹(Fab) 42가 가동에 들어갔다는 것입니다. 팹 42는 230억 달러 (약 27조원)이라는 천문학적인 거금을 들여 건설한 10nm 팹으로 450mm 웨이퍼 호환설비를 지닌 최신 반도체 생산 시설입니다. 450mm 웨이퍼는 일반적으로 사용되는 300mm 웨이퍼보다 제품 생산량이 훨씬 많기 때문에 10nm 공정 제품 생산량을 획기적으로 늘려줄 것으로 기대됩니다. 하지만 아직도 모든 제품군을 10nm로 이전하기에는 생산량이 부족한 상황입니다. 노트북에 이어 데스크톱 CPU 주력 제품군을 10nm 공정으로 출시하는 것은 2021년 말이나 가능할 예정입니다. 로켓 레이크는 그 사이 공백을 메꾸기 위한 임시방편인 셈입니다. 로켓 레이크에 대해서는 사실 정식으로 공개된 정보가 거의 없습니다. 확실한 것은 14nm 공정의 마지막 데스크톱 CPU이자 인텔의 최신 아키텍처를 적용한 첫 번째 데스크톱 CPU라는 것입니다. 현재 인텔 노트북/데스크톱 CPU의 주력 아키텍처는 2015년에 등장한 스카이레이크 (Skylake) 아키텍처에 기반을 두고 있습니다. 오래된 아키텍처이지만, 성능이 우수해 아직도 싱글 코어 성능에서는 경쟁자인 AMD의 라이젠 프로세서를 앞서고 있습니다. 그러나 AMD도 젠 아키텍처를 업그레이드하면서 성능상의 우위를 빼앗길 상황입니다. 여기에 보안 취약점 문제까지 겹치면서 인텔은 새로운 아키텍처인 서니 코브 (아이스 레이크) /윌로우 코브(타이거 레이크)를 개발하기에 이릅니다. 문제는 이 아키텍처가 10nm를 염두에 두고 설계되었으나 인텔의 10nm 생산 능력이 아직도 수요에 한참 미치지 못한다는 것입니다. 로켓 레이크는 이런 상황에서 어쩔 수 없이 14nm 공정을 사용한 고육지책입니다. 인텔은 로켓 레이크의 구체적인 아키텍처를 공개하지 않았지만, 11세대 타이거 레이크에 사용된 윌로우 코브 아키텍처와 Xe GPU를 사용할 가능성이 큽니다. 윌로우 코브 아키텍처는 서니 코브 아키텍처의 개선판으로 클럭을 더 높인 것이 특징입니다. 같은 클럭에서는 서니 코브 아키텍처가 전 세대 아키텍처 대비 18%나 성능이 높아 클럭만 낮아지지 않는다면 10세대 데스크톱 코어 프로세서인 코멧 레이크 (Comet Lake)보다 높은 성능을 보여줄 것으로 기대됩니다. 그래픽 성능은 Xe가 워낙 이전 세대 인텔 내장 그래픽보다 성능이 높아 상당한 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 다만 서니/월로우 코브 아키텍처의 경우 성능이 높아진 만큼 트랜지스터 집적도 역시 높아져 14nm 공정을 사용할 경우 발열량과 전력 소모가 높아질 수 있습니다. 여기에 더 커진 Xe 그래픽까지 합쳐지면 지금도 큰 발열량이 더 감당하기 어려운 수준까지 커질 수 있습니다. 따라서 Xe GPU만 10nm 칩렛 (Chiplet) 디자인으로 만들 수도 있다는 루머도 있습니다. 이 경우 순수한 14nm 공정이 아니라 10/14nm 혼용으로도 볼 수 있습니다. 이미 AMD도 14nm 다이(die)와 7nm 다이를 혼용하는 만큼 인텔 역시 그렇게 하지 못할 이유가 없습니다. 그러나 아직 확실한 내용은 밝혀진 바가 없습니다. 지금 단계에서 확실한 것은 로켓 레이크가 최소한 CPU 코어는 14nm 공정이고 새로운 아키텍처를 적용했으며 PCIe 4.0을 지원한다는 것입니다. 아무튼 2021년에도 14nm 공정 기반이라는 사실은 솔직히 실망스러운 일입니다. 이런 식으로 새 술을 헌 부대에 담는 것도 문제지만, 2021년 말에 10nm 공정의 최신 CPU인 앨더 레이크 (Alder Lake)가 출시된다는 것도 문제입니다. 2021년 초에 11세대 코어 프로세서를 구매하면 1년도 되지 않아 구형 제품이 되는 셈입니다. 새 컴퓨터가 급하지 않은 소비자라면 구매를 꺼릴 수밖에 없는 상황입니다. 하지만 인텔의 결정에도 나름대로 이유가 있습니다. 라이젠 5000 시리즈에 맞서기 위해서는 14nm 공정에 구형 아키텍처를 지닌 코멧 레이크보다 아키텍처라도 개선한 로켓 레이크가 훨씬 유리합니다. 또 벤치마크 결과를 봐야 알겠지만, 의외로 싱글 코어 성능에서 로켓 레이크가 라이젠 5000을 앞설지도 모릅니다. 그렇다면 게임처럼 싱글 코어 성능이 중요한 분야에서 수요가 생길 수 있습니다. 10nm 및 7nm 공정 지연으로 어려운 상황이지만, 인텔 나름의 자구책을 마련한 것입니다. 이 자구책이 얼마나 효과가 있을지 궁금합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

최근에 열린 인텔 아키텍처 데이 2020 행사의 주인공은 공개가 임박한 11세대 코어 프로세서인 타이거 레이크와 Xe GPU였지만, 그에 못지않게 흥미를 끄는 제품이 인텔의 2세대 하이브리드 CPU인 앨더 레이크(Alder Lake)였습니다. 스마트폰에 사용되는 모바일 프로세서는 고성능이지만 전기를 많이 먹는 코어와 저전력이지만 성능이 낮은 코어를 함께 탑재해 고성능과 저전력의 두 마리 토기를 잡는 빅리틀 (big.LITTLE) 기술이 표준화된 상태입니다. 그런데 모바일 프로세서의 성능이 좋아지면서 인텔 CPU의 자리를 넘보기 시작하자 인텔 역시 이에 대응할 방법이 필요했습니다. 결론은 인텔 역시 고성능 코어와 저전력 코어를 지닌 하이브리드 CPU를 만들어 상황에 따라 고성능과 저전력 두 가지 모드로 유연하게 작동할 수 있게 만드는 것입니다. 인텔의 하이브리드 CPU 기술은 ‘Intel Core processor with Intel Hybrid Technology’로 명명되었으며 올해 출시된 레이크필드(Lakefield) CPU에서 처음 선보였습니다. 레이크필드 CPU는 고성능 서니 코브 코어 한 개와 저전력 트레몬트 코어 4개를 사용했는데, 삼성 갤럭시 북 S에 탑재되어 세간의 주목을 받았습니다. 레이크필드의 성능은 기존의 인텔 10세대 코어 프로세서보다 낮지만, 전력 소모를 줄여 얇고 가벼우면서도 배터리 지속 시간이 긴 노트북을 만들 수 있습니다. 그러나 레이크필드는 몇 종류의 노트북에만 사용된 다소 실험적인 제품입니다. 현재 인텔이 일반 소비자 시장에서 주력으로 삼고 있는 노트북 및 데스크톱 CPU는 스마트폰과 태블릿에 사용되는 모바일 프로세서만큼 전력 소모와 발열량을 줄일 필요가 없습니다. 컴퓨터가 성능을 희생하면서까지 손으로 휴대하는 기기만큼 전력을 줄일 이유가 없는 것이죠. 따라서 인텔 하이브리드 기술은 일부 저전력 모바일 CPU에서만 적용될 것으로 보였으나 인텔은 예상을 뒤집고 타이거 레이크 후속 제품인 앨더 레이크에 하이브리드 CPU 기술을 넣겠다고 발표했습니다. 내년에 12세대 코어 프로세서로 출시될 앨더 레이크는 골드 코브(Golden Cove) 고성능 코어와 그레이스몬트(Gracemont) 저전력 코어로 구성됩니다. 고성능 코어가 하나 밖에 들어가지 않아 성능에서 아쉬움이 많았던 레이크필드와 달리 앨더 레이크는 고성능, 저전력 코어를 최대 8개씩 넣을 것으로 알려져 있습니다. 앨더 레이크는 데스크톱, 노트북 CPU 모두를 포함하며 향상된 슈퍼핀(enhanced SuperFIN) 10nm 공정으로 제조됩니다. 초고속 인터페이스인 PCIe 5.0 및 차세대 PC 메모리인 DDR5를 지원하는 첫 인텔 CPU가 될 예정이기도 합니다. 모바일 버전의 경우 5G 네트워크도 지원합니다. AMD에서 인텔로 이적한 뒤 인텔 수석 아키텍트 겸 수석 부사장이 된 라자 코두리는 성능에 초점을 맞춰 하이브리드 아키텍처를 개발하고 있다고 설명했습니다. 그는 앨더 레이크가 성능 자체로도 훌륭하지만, 와트 당 성능비로도 가장 뛰어난 인텔 프로세서가 될 것이라고 언급했는데, 사실 그것보다 더 궁금한 건 2021-2022년 사이 등장할 AMD 차세대 라이젠에 맞설 수 있는지 입니다. AMD는 올해 말에 차기 아키텍처인 Zen 3 기반의 CPU를 출시하고 내년에는 5nm 공정의 Zen 4 기반 CPU를 출시할 예정입니다. 결국 5nm 공정 라이젠과 10nm 공정 인텔 코어 프로세서의 경쟁인데, 아키텍처를 개선했다고 해도 미세 공정의 차이를 극복할 수 있을지 우려되는 부분이 있습니다. AMD는 저전력 코어 없이도 미세 공정의 힘을 빌려 전력 대 성능비를 쉽게 개선할 수 있습니다. 앨더 레이크의 구성은 흥미롭지만, 향상된 10nm 슈퍼핀 미세 공정이 이름만큼 성능을 내주지 못하면 참신한 하이브리드 구조도 빛을 보기 어려울 것입니다. 인텔의 새로운 시도가 저전력과 고성능이라는 두 마리 토끼를 잡으면서 시장에서 성공할지 아니면 AMD의 거센 공세 앞에 빛이 바랠지 궁금합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

인텔이 온라인으로 개최된 아키텍처 데이 2020(Architecture Day 2020)에서 다음 달 정식 공개를 앞둔 11세대 코어 프로세서 타이거 레이크(Tiger Lake)에 대한 정보를 공개했습니다. 7nm 공정과 최신 아키텍처로 무장한 AMD가 노트북 시장에서 급속도로 점유율을 높이고 있기 때문에 인텔은 이에 대적할 강력한 무기가 필요합니다. 이를 반영하듯 아키텍처 데이 2020 행사에는 타이거 레이크의 이빨과 발톱이라고 부를 수 있는 신기술이 대거 공개됐습니다. 요약해서 말하면 미세 공정 개선, 아키텍처 개선, 새로운 Xe-LP GPU, 그리고 여러 가지 부가 기능입니다. 7nm 대신 슈퍼핀 (SuperFIN) AMD는 이미 작년부터 7nm 공정 CPU를 도입해 이제는 모바일, 데스크톱, 서버 영역에서 모두 최신 미세 공정을 사용하고 있습니다. 그리고 내년에는 5nm 공정 이전까지 준비하고 있습니다. 7nm 공정 도입 연기를 발표한 인텔은 앞으로 몇 년간 10nm 공정으로 이에 맞서야 하는 상황입니다. 인텔이 내세운 반전 카드는 핀펫(FinFET) 구조를 개선한 슈퍼핀(SuperFIN) 기술입니다. 타이거 레이크는 전작인 아이스 레이크 (10세대 코어 프로세서)와 마찬가지로 10nm 공정으로 제조되지만, 트랜지스터의 핀펫 구조를 개선해 동작 속도를 높였습니다. 구체적으로는 게이트 피치를 추가하고 프로세스를 개선했으며 소스의 흡입과 배출을 강화했다고 합니다. 여기에 SuperMIM(Metal-Insulator-Metal) 커패시터를 추가해 성능을 높였습니다. 하지만 이런 전문적인 내용보다 더 궁금한 부분은 그래서 성능이 얼마나 좋아졌는지입니다. 전작인 아이스 레이크는 서니 코브(Sunny Cove) 아키텍처를 적용해 이전 세대 CPU보다 클럭 당 성능 (IPC)이 18% 향상되었지만, 정작 최고 클럭이 4.1GHz에 그쳐 체감 성능 향상은 별로 없었습니다. 그러나 10nm 슈퍼핀이 적용된 타이거 레이크에서는 4.5GHz를 뛰어넘을 것이라고 합니다. 사실이라면 최소 10% 이상 성능 향상을 기대할 수 있습니다. 윌로우 코브 아키텍처 현재 인텔 CPU 아키텍처 개선 작업은 다소 느리게 진행되고 있습니다. 여전히 많은 인텔 CPU가 오래된 스카이레이크 아키텍처를 개량해 쓰고 있습니다. 하지만 인텔은 타이거 레이크에서 서니 코브의 후계자인 윌로우 코브(Willow Cove) 아키텍처를 도입하고 다른 제품군에도 차츰 새 아키텍처를 적용해 성능을 높일 계획입니다. 윌로우 코브는 전 세대보다 L2 캐쉬(512KB->1.25MB)와 L3 캐쉬(8MB->12MB)를 넉넉하게 늘리고 구조를 개선해 속도를 높였습니다. 트랜지스터 역시 최적화했고 보안 문제도 개선했습니다. 덕분에 성능이 전 세대보다 10-20% 정도 높아졌습니다. 클럭을 높이고 아키텍처를 개선했다면 이 정도 성능 향상은 당연한데, 구체적인 수치는 다음 달 타이거 레이크가 정식 공개되어야 확인할 수 있을 것입니다.Xe-LP GPU 이날 발표를 주도한 사람은 AMD에서 인텔로 이적한 라자 코두리였습니다. 그는 오랜 세월 AMD의 라데온 GPU를 개발해왔습니다. 그런 만큼 라자 코두리가 새로 개발한 GPU가 AMD의 라데온 GPU를 넘어설 수 있을지 세간의 이목이 쏠려 있습니다. 타이거 레이크에는 내장 GPU인 Xe-LP가 탑재됩니다. Xe-LP는 최대 96개의 실행유닛 (EU)를 지녀 전 세대보다 최대 50%가 더 증가했습니다. GPU 클럭도 1.1GHz에서 1.7GHz 이상으로 대폭 늘어났습니다. 발열 및 전력 소모 증가가 다소 우려되긴 하지만, 이 정도 스펙 향상이라면 경쟁자인 AMD도 긴장할 만합니다. 오랜 세월 내장 그래픽은 AMD가 항상 우위에 있던 분야였는데, 이번에는 다를 수 있을지 결과가 주목됩니다. PCIe 4.0, USB 4.0, 썬더볼트 4 인텔은 PCIe 4.0 인터페이스 도입에서 경쟁자인 AMD보다 뒤졌습니다. 하지만 타이거 레이크에서 PCIe 4.0은 물론이고 USB 4.0과 썬더볼트 4 같은 차세대 인터페이스를 먼저 적용해 다시 앞서갈 계획입니다. 특히 USB 4.0이 경우 초고속 범용 인터페이스로 기대를 모으고 있는데, 인텔의 차세대 CPU에 정식으로 탑재되는 만큼 본격적으로 보급이 빨라질 것으로 기대됩니다. 그 밖에 LPDDR5 지원, 8K 영상 처리 지원 등도 타이거 레이크에 추가되는 부가 기능입니다. 과연 반격에 성공할까? 인텔이 다음 달 정식 공개 때 보여줘도 되는 자세한 정보를 굳이 아키텍처 데이 행사를 통해 먼저 공개한 이유는 더 이상 AMD에게 점유율을 빼앗기지 않고 반격에 나서겠다는 의지를 보이기 위한 것으로 풀이됩니다. 현재 AMD는 최대 8코어를 지원하는 라이젠 모바일 4000 시리즈(르누아르 APU)를 통해 노트북 시장에서 빠르게 점유율을 높이고 있습니다. 하지만 새로운 기능을 대폭 추가한 인텔 CPU 출시 소식이 들리면 소비자들은 구매를 잠시 연기할 수도 있습니다. 인텔의 노림수는 여기에 있지 않을까 생각합니다. 올해 하반기에 신상 노트북이 쏟아져 나오면 인텔과 AMD의 경쟁은 더 격화될 것입니다. 물론 소비자 입장에서는 선택의 폭이 넓어지고 어떤 것을 구매해도 최신 기술을 합리적인 가격에 사용할 수 있으니 이득입니다. 앞으로도 두 회사의 무한 경쟁이 기대되는 이유입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

최근 일본은 슈퍼컴퓨터 경쟁에서 다시 1위를 차지했습니다. 2011년 세계 1위 슈퍼컴퓨터로 이름을 올린 K 컴퓨터(K는 10의 16승인 경(京)의 일본식 발음)의 후계자인 후카쿠(富岳·후지산의 다른 이름)는 415페타플롭스의 성능을 달성해 미국의 서밋(Summit)을 가볍게 제치고 세계 1위를 달성했습니다. 후카쿠는 선배인 K 컴퓨터와 마찬가지로 고베에 있는 일본 이화학연구소(RIKEN)의 컴퓨터 과학 센터(R-CCS)에 건설 중인데, 사실 아직 건설이 다 끝나지 않은 상태입니다. 후카쿠가 모두 설치되면 K 컴퓨터보다 100배 빠른 엑사플롭스급 연산 능력을 지니게 될 것입니다. 하지만 후카쿠가 눈길을 끄는 또 다른 이유는 ARM 계열 CPU로 세계 1위 슈퍼컴퓨터가 된 첫 번째 사례라는 것입니다. 과거에도 ARM 기반 슈퍼컴퓨터를 만들려는 시도는 몇 차례 있었지만, 그다지 인상적인 성공 사례는 없었습니다. 사실 슈퍼컴퓨터 TOP500 명단에 이름을 올린 첫 번째 페타플롭스급 ARM 슈퍼컴퓨터는 2018년에 204위를 한 아스트라(Astra) 정도였습니다. 그런데 갑자기 후지쯔가 ARM 기반 슈퍼컴퓨터로 1위를 한 것입니다. 그러나 후카쿠는 절대 갑자기 튀어나온 물건이 아닙니다. 후지쯔는 2016년 국제 슈퍼컴퓨팅 컨퍼런스에서 차세대 슈퍼컴퓨터는 ARMv8 기반의 엑사스케일(Exascale) 슈퍼컴퓨터가 될 것이라고 발표했었습니다. 후카쿠라는 이름은 2019년에 정했지만, 사실 개발은 2014년부터였습니다. 본래 후지쯔는 지금은 오라클에 합병된 썬 마이크로시스템스와 협력해 스팍(SPARC) 계열 서버 프로세서를 개발했기 때문에 K 컴퓨터 역시 스팍 계열인 SPARC64 VIIIfx 8를 사용했습니다. 하지만 서버 시장에서 인텔의 독주 체제가 굳어지면서 스팍 프로세서의 입지는 줄어들었습니다. 결국 후지쯔는 빠른 속도로 성능을 높인 ARM 계열에 눈을 돌리게 됩니다. 이렇게 해서 만든 후지쯔의 A64FX CPU는 48개의 연산 코어와 4개의 보조 코어로 된 52코어 CPU라는 매우 독특한 구조를 지니고 있습니다. A64FX는 ARMv8.2-A 스케일러블 벡터 확장 Scalable Vector Extension(SVE)을 지원하는 첫 번째 ARM CPU로 매우 강력한 연산 능력을 지니고 있습니다. 별도의 GPU 없이 CPU만으로도 2.7TFLOPS 연산이 가능한 수준입니다. A64FX의 또 다른 장점은 크기가 매우 작다는 것입니다. A64FX는 서버용 DDR4 메모리 대신 1TB/s의 대역폭을 지닌 4개의 8GB HBM2 메모리 사용합니다. HBM2 메모리는 CPU 옆에 타일처럼 붙어 있어 전체 시스템의 크기가 매우 작습니다. 참고로 HBM2 메모리는 어느 회사 제품인지는 밝히지 않았지만, 제조사가 삼성과 SK 하이닉스 외에는 없으므로 한국산 HBM2 메모리를 사용했을 것으로 추정됩니다. 아무튼 카드 형식의 작은 A64FX CPU 노드를 만들 수 있어 하나의 서버랙에 많은 시스템을 넣을 수 있습니다. (사진) 덕분에 7,299,072개의 코어를 이용해 2,414,592개의 코어를 사용한 미국의 서밋을 누르고 세계 최고 슈퍼컴퓨터가 될 수 있었던 것입니다. 흥미로운 사실은 다른 나라에서도 ARM 슈퍼컴퓨터 프로젝트를 추진하고 있다는 것입니다. 프랑스의 ARM 프로세서 개발사인 SiPearl은 유럽 연합의 유럽 프로세서 계획(European Processor Initiative project)에서 자금을 지원받아 고성능 서버칩을 개발하고 있습니다. 현재 계획으로는 2022-2023년 사이 독자 엑사스케일 시스템을 개발할 예정입니다. 미국의 산디아 국립 연구소 역시 고성능 ARM 슈퍼컴퓨터 개발을 진행 중입니다. 이들이 구체적인 결과를 내놓으면 ARM 슈퍼컴퓨터는 신기한 물건이 아니라 통상적인 형태의 슈퍼컴퓨터로 자리잡을 것입니다. ARM 계열 CPU가 최근 몇 년 사이 서버 및 슈퍼컴퓨터 시장에서 급부상한 이유는 기본적으로 CPU 성능이 좋아졌기 때문이지만, 라이선스 비용만 내면 누구나 고성능 프로세서를 개발할 수 있는 ARM의 정책 덕분이기도 합니다. TSMC나 삼성 같은 파운드리 회사가 경쟁적으로 최신 미세공정을 제공하기 때문에 돈만 있으면 누구나 인텔, AMD 부럽지 않은 고성능 프로세서를 제조할 수 있습니다. 이는 독자 CPU 아키텍처와 반도체 생산 시설을 갖추지 못한 기업과 국가도 슈퍼컴퓨터를 개발할 수 있다는 뜻입니다. ARM 계열 슈퍼컴퓨터가 단발성으로 끝나지 않을 것임을 시사하는 대목입니다. 물론 그렇다고 해서 오랜 세월 쌓아 올린 x86의 아성의 쉽게 무너지지는 않을 것입니다. 하지만 IT 업계의 변화는 매우 빠르며 1등 기업도 순식간에 변화에 도태되어 몰락할 수 있습니다. 최근 거세지는 ARM 진영의 도전에 인텔과 AMD가 어떤 대응책을 내놓을지 주목됩니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

광주 북구 오룡·대촌동과 전남 장성군 남면 일대 등 ‘광주 첨단3지구’에 인공지능 중심 산업융합 집적단지(AI 집적단지) 조성 계획이 확정됐다. 19일 광주시에 따르면 과학기술정보통신부는 전날 제33차 연구개발특구위원회에서 광주 연구개발특구 미개발지인 첨단 3지구에 인공지능 기반 과학기술 창업 단지 중심의 연구산업복합단지 조성 계획을 심의·의결했다. 개발 계획이 확정된 AI 집적단지는 광주 연구개발특구 첨단 3지구 4만6200㎡에 3939억원을 들여 2024년까지 조성된다. 예산 항목별로 건축 974억5000여만원, 데이터센터 900억4000여만원, 실증 장비 127억8000여만원, 창업지원 543억2000여만원, 인력양성 308억7000여만원, 연구개발(R&D) 508억4000여만원 등이 책정됐다. 이 사업은 인공지능과 광주 주력산업을 융합해 AI 산업 생태계를 조성하는 것이 핵심 과제다. 데이터·기술·인력 등 자원, 데이터센터·실증 시설 등 인프라를 집약해 생태계를 조성하고 자동차·에너지·헬스케어 등 지역 주력 산업을 AI 데이터를 기반으로 육성하는 것이다. 핵심 시설은 AI 특화 데이터센터, AI 제품·서비스 실증동, 창업·교육동 등이다. 특히 연내 착공 예정인 데이터센터는 그래픽처리장치(GPU) 연산량 88.5페타플롭스, 저장 용량 107페타바이트 규모로 설계됐다. 국내 최고인 한국과학기술정보연구원의 슈퍼컴퓨터 5호기 누리온(25.7페타플롭스) 보다 뛰어나 세계 10위권 성능이다.집적단지는 자동차·에너지·헬스케어 등 모두 77종의 장비를 구축해 AI 제품과 서비스 실증을 지원한다.올해 안에 관련 기관, 전문가가 참여하는 AI 인력양성 기획위원회를 구성해 추진계획을 수립한 뒤 2021년부터 인력 양성 사업도 본격적으로 추진한다. 이용섭 시장은 “슈퍼 컴퓨팅 시스템을 갖춘 데이터 센터, 연구소 등이 집적화되면 이를 활용하기 위한 기업들이 몰려올 것”이라며 “이에 대비해 젊은층 인력 양성에 행정력을 모으겠다”고 말했다. 광주 최치봉 기자 cbchoi@seoul.co.kr

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

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

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

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