KT가 국내 인공지능(AI) 반도체 전문기업 리벨리온에 대해 300억원 규모의 전략적 투자를 단행했다. 글로벌 AI 반도체 시장에서 외산 의존도를 줄이고 ‘한국의 엔비디아’를 직접 키워내기 위한 발판이다. 6일 KT에 따르면 리벨리온은 국내 AI 반도체 설계(팹리스) 기업으로, 특히 주문형 반도체(ASIC) 설계 분야에서 독보적 경쟁력을 갖춘 것으로 평가된다. 주문형 반도체란 사용자의 요구에 따라 특정 용도를 위한 특수한 기능의 반도체 회로를 직접 설계하는 것을 의미한다. 리벨리온은 지난해 금융 특화 AI 반도체 ‘아이온’을 공개해 주목받기도 했다. KT의 AI 반도체 관련 투자는 지난해 AI 솔루션 전문기업 ‘모레’에 이어 이번이 두 번째다. KT는 투자 스타트업들과의 협업을 통해 AI 연산에 활용되는 그래픽처리장치(GPU) 수천 장 규모에 달하는 초대규모 GPU팜을 연내 구축하고, 내년엔 GPU팜에 자체 개발한 AI 반도체를 접목할 계획이다. KT가 주축이 돼 개발하는 AI 반도체는 AI 알고리즘에 최적화된 신경망처리장치(NPU)로, GPU 대비 3배가 넘는 에너지 효율과 저렴한 도입 비용이 장점이다. KT가 적극적인 AI 반도체 투자에 나서는 것은 높은 성장성 때문이다. 시장조사업체 가트너는 글로벌 AI 반도체 시장이 지난해 267억 달러(약 35조원)에서 오는 2030년 1179억 달러(154조원)로 10년 새 4배 이상의 성장률을 기록할 것으로 전망했다. 앞서 SK그룹 역시 SK텔레콤·SK하이닉스·SK스퀘어 등 SK 정보통신기술(ICT) 연합을 구성해 AI 반도체 ‘사피온’ 개발에 착수했다고 밝혔다. 특히 이번 투자의 배경엔 국산 경쟁력을 키워 미국 엔비디아(NVIDIA)가 장악한 글로벌 AI 반도체 시장에 대응하려는 목적도 크다. 한국의 메모리 반도체와 파운드리(반도체 위탁생산) 분야 역량은 글로벌 시장에서 각각 1위와 2위를 기록할 정도로 높지만, AI 서비스 개발에 필요한 팹리스 분야 점유율은 고작 1% 수준에 그친다. 현재 대부분의 AI 서비스와 솔루션은 엔비디아가 제공하는 소프트웨어 ‘쿠다’(CUDA)를 기반으로 개발되고 있고, 특히 하드웨어 GPU 시장은 엔비디아가 80%에 육박하는 점유율을 기록하고 있다. 박성현 리벨리온 대표는 “전용 AI 반도체와 인프라가 있으면 비용 절감뿐 아니라 전체 AI 서비스의 질을 높일 수 있다”고 말했다. 구현모 KT 대표는 “AI 반도체는 대한민국의 차세대 먹거리가 될 수 있는 핵심 영역”이라며 “국내 AI 반도체 분야의 선두주자인 리벨리온이 KT와 협업을 통해 엔비디아나 퀄컴과 같은 글로벌 팹리스 기업이 되길 기대한다”고 밝혔다.

미국 반도체 기업 퀄컴(Qualcomm)이 오는 5월20일 20:00시(현지시간) 중국에서 스냅드래곤8 1세대플러스(Snapdragon8 Gen1 Plus)를 공개할 예정이다. 스냅드래곤은 금어초(金魚草)라는 의미로 스마트폰, 태블릿 등에 사용되는 애플리케이션프로세서(AP)로 시스템온칩(SoC·System on Chip)으로 설계된다. 시스템온칩은 중앙처리장치(CPU), 그래픽처리장치(GPU), 신경망처리장치(NPU)와 통신 모뎀 등이 하나의 반도체를 구성하는 특징을 가진다. 그중에서 스냅드래곤8 시리즈는 플래그십 스마트폰에 사용되는 프로세서로 고성능과 높은 에너지 효율을 지향한다. 해당 프로세서는 삼성전자의 갤럭시Z 시리즈를 비롯한 다양한 안드로이드 플래그십(flagship·제조사의 최상급 모델)에서 모습을 드러낼 전망이다. 탑재가 가장 빠를 것으로 예상되는 스마트폰은 5~6월 출시가 점쳐지는 샤오미12S프로이다.  스냅드래곤8 1세대플러스의 생산은 당초 대만의 TSMC와 삼성 파운드리가 이원화한다는 소문도 있었다. 하지만 최근 마이스마트프라이스(mysmartprice) 등의 주요 외신에 따르면 수율(yield·투입 대비 양품 비율)이 안정적인 TSMC의 4㎚ 공정을 주력으로 생산한다고 알려졌다. 전작에 비해 높은 에너지 효율을 선보일 것으로 기대를 모으고 있다. 전작인 스냅드래곤8 1세대는 삼성 파운드리에서 전량 생산했다. 신형 애플리케이션프로세서의 최대 관심사는 성능 개선에 있다. 소비자가 높은 비용을 대가로 플래그십을 구매하는 이유는 높은 성능과 프리미엄 인식 때문인데 그중에서 성능은 플래그십이 무엇인지 보여주는 중요한 지표로 애플리케이션프로세서와 관련이 깊다. 애플리케이션프로세서 성능이 부족하면 높은 성능을 요구하는 애플리케이션 사용에 제약이 많다.  스냅드래곤8 1세대의 경우 지난 1월 출시한 갤럭시S22 시리즈의 국내판 모델에 탑재됐지만 성능 개선 정도가 크지 않다는 평이 대부분이다. 실제로 언팩 행사 당일 삼성전자는 신경망처리장치 개선으로 최대 73% 향상된 머신러닝(ML·Machine Learning) 성능을 중점적으로 발표했다. 반면 중앙처리장치와 그래픽처리장치의 설명은 많지 않았다. 오히려 핵심적인 사안에 비중을 줄여 저조한 성능 개선을 회피한 인상이었다.  스마트폰에서 머신러닝은 촬영한 사진 속 사물과 텍스트를 구분하거나 피사체와 배경의 심도를 분석해 원근감을 주는 등 다양한 역할을 하지만 사용자가 인식하기가 어렵고 사용 빈도가 적다. 반면 주로 사용하는 게임이나 영상 편집 등의 고사양 애플리케이션은 스마트폰의 성능을 직접적으로 체감하게 하는데 중앙처리장치와 그래픽처리장치의 강력한 성능에서 비롯된다. 스냅드래곤8 1세대는 이 부분에서 장점이 뚜렷하지 않다. 설상가상으로 갤럭시S22 시리즈의 게임최적화서비스(GOS·Game Optimizing Service) 성능 조작 사건이 커지면서 삼성 파운드리의 4㎚ 공정 애플리케이션프로세서의 부진한 성능이 도마 위에 올랐다. 게임최적화서비스 사건은 고사양 애플리케이션을 장시간 사용할 때 발생하는 과한 발열에서 기기를 보호할 목적으로 애플리케이션 성능을 의무적으로 낮춰 불거졌다. 다시 말해, 부족한 애플리케이션프로세서의 성능을 감추기 위해 애플리케이션 사양을 낮춰 원활하게 구동되는 모습을 연출하는 방식이 문제였다. 퀄컴의 최상급 애플리케이션프로세서를 사용하고도 이 같은 문제가 발생한 데는 위탁 생산을 담당한 삼성 파운드리가 엮여 있기 때문에 퀄컴 탓으로 보기에는 어렵다. 전작인 스냅드래곤8 1세대와 직접적인 비교 대상이었던 미디어텍의 디멘시티9000은 TSMC 4㎚ 공정으로 훨씬 높은 성능을 입증한 바 있다. 이러한 분위기 속에서 TSMC 4㎚ 공정으로 생산된 스냅드래곤8 1세대플러스에 거는 기대가 적지 않은데 오는 하반기 출시할 삼성전자의 갤럭시Z폴드4와 갤럭시Z플립4에 탑재될 전망이 높다. 과연 소비자 불만을 해소할 수 있을지 초미의 관심이 쏠리고 있다. 한편 삼성 파운드리의 자체개발 범용 프로세서인 엑시노스 시리즈는 보급형인 갤럭시A 시리즈를 필두로 새로운 활로를 모색하고 있다. 또한 삼성전자는 오직 갤럭시만을 위한 프로세서를 개발할 계획을 가지고 있다고 밝힌바 있다.

삼성전자가 자사의 스마트폰 갤럭시에 기본 탑재하는 시스템 애플리케이션 ‘게임최적화서비스’(GOS·Game Optimizing Service) 이슈를 잠재우기 위한 업데이트를 진행했다. 갤럭시 사용자는 단말기의 설정·소프트웨어 업데이트를 통해 확인할 수 있다. 이번 업데이트에 포함된 GOS 핵심 조치사항은 다음과 같다. 먼저, 게임 실행 즉시 GOS가 인위적으로 중앙처리장치(CPU)와 그래픽스처리장치(GPU)의 성능을 낮추는 방식이 해제된다. 그리고 게임퍼포먼스관리모드를 제공 게임 실행 환경을 더욱 향상시킨다는 방침이다. 하지만 단말에 과도한 발열이 발생할 때는 ‘자연스러운’ 성능 제어를 통해 안정성은 확보했다.  이 밖에 GOS 실행을 완벽하게 우회 방법도 복구됐다. 원UI4.0(안드로이드12) 이전에는 해당 애플리케이션을 우회하는 방법이 존재했지만 원UI4.1 이상 버전에서는 이러한 방식은 차단됐다. 삼성전자는 해당 조치에 대해 기기가 장시간 최대 성능을 발휘할 경우 과도한 발열로 인한 발화 가능성을 억제하기 위해 차단했다는 입장을 밝힌 바 있다. GOS는 시스템 애플리케이션으로 사용자가 고사양 게임을 일정 시간 플레이할 경우 과도한 배터리 소모와 발열을 줄이기 위해 화면에 표시되는 초당 프레임(Frame Per Second·FPS)을 떨어뜨리거나 해상도를 낮추는 방식으로 동작한다. 실제 갤럭시S22울트라를 이용해 업데이트한 결과, ‘게임우선모드’나 게임부스터의 실험실 내 ‘게임퍼포먼스관리모드’를 사용하지 않아도 게임 플레이 환경이 확실하게 개선됐다는 것을 체감할 수 있었다. 성능측정(벤치마크) 소프트웨어인 긱벤치5(Geekbench5)의 애플리케이션패키지(APK·Application Package) 이름을 고사양 게임인 ‘원신’(Genshin)으로 변경해 GOS 성능 제한 개선 사항을 업데이트 전·후로 비교해 보았다. 이런 방법은 시스템이 성능측정(벤치마크) 도구를 게임으로 인식하도록 벤치마크 애플리케이션의 패키지 명을 임의로 변경, GOS 영향하에서 성능이 어느 정도인지 지표로 확인할 수 있다. 업데이트 전에는 CPU 성능을 확인할 수 있는 싱글코어에서 642점 멀티 코어성능은 1914점으로 측정됐다. GPU 성능과 관계가 깊은 연산(컴퓨트) 항목에선 2640점을 기록했다. 업데이트 후 측정한 결괏값은 CPU의 싱글코어에서 1250점 멀티코어에서 3528점이다. GPU의 컴퓨트 항목은 5879점으로 대부분의 측정 지표에서 2배 가까운 성능을 발휘하는 모습을 확인할 수 있었다.10일 업계에 따르면 노태문 삼성전자 MX사업부장(사장)은 내부 타운홀 미팅에서 GOS 논란에 대해 ‘임직원’과의 소통에 미흡함을 인정하고 사과했다고 전했다. 해당 논란으로 인한 임직원의 사기 저하를 잠재우기 위한 행보로 풀이된다. 하지만 가장 직접적인 피해자가 소비자인 점을 고려하면 순서가 뒤바뀐 느낌이다. 현재 GOS 논란을 해결하기 위한 시스템 업데이트까지 배포되었지만 여전히 삼성전자의 공식적인 입장은 삼성멤버스 커뮤니티의 공지사항 2건이 전부였다. 관련 커뮤니티에서는 삼성전자의 이러한 태도에 여전히 강한 실망감을 내비치고 있다. 갤럭시S22의 흥행 열풍을 잠재운 GOS 성능 조작 논란에 대해 소비자는 지난 2월 말부터 거센 항의와 환불 요구를 해왔으며 일각에선 집단 소송까지 강구하고 있다. 해당 업데이트가 이러한 논란을 어느 정도 잠재울 수 있을지 의문이다.

삼성전자가 최근 출시한 스마트폰 갤럭시 S22 시리즈에 의무 적용된 ‘게임 최적화 서비스’(GOS) 관련 논란이 계속되는 가운데 소비자들이 집단소송에 나선다. 사전 예약판매 흥행에 성공한 것도 잠시 소비자 불만이 폭주하면서 삼성이 사태 수습에 나섰지만 소송 규모가 상당할 것으로 보인다. 갤럭시 S22 시리즈 구매자들은 최근 김훈찬 법무법인 에이파트 대표변호사를 선임하고 삼성전자를 상대로 손해배상 청구 소송을 준비 중이다. 손해배상 청구액은 1인당 30만원이다. 8일 오후 3시 기준 집단소송을 위한 인터넷 카페의 가입자 수는 5000명을 넘어섰다. 카페 운영진은 “청구액은 사람마다 기기를 구매한 가격이 구매처별로 다르고 제품마다 다르다는 점 등을 고려해 삼성에서 합리적으로 보상 가능할 예상 금액으로 책정했다”고 밝혔다. 그러면서 “우리는 100만원이 넘는 고가의 제품을 구매했다”면서 “더 이상 대기업에게 뒤통수 맞지 말고 구매자의 권리를 행사하자”고 촉구했다. 삼성전자의 S22 시리즈는 사전 예약판매에서 사상 최고 실적을 기록하면서 흥행했지만 최근 GOS 기능을 두고 논란이 빚어지면서 소비자들의 비판을 받고 있다. GOS는 고사양의 게임 어플리케이션을 실행할 때 그래픽처리장치(GPU) 성능을 조절해 화면 해상도를 비롯한 성능을 인위적으로 낮춰 스마트폰의 과열과 빠른 배터리 소모를 방지하는 시스템이다. 삼성전자는 앞선 갤럭시 스마트폰 모델들에도 GOS 기능을 탑재했지만 고사양의 게임을 즐기려는 구매자들은 우회 방법을 사용해 GOS 기능을 비활성화할 수 있었다. 그러나 갤럭시S22 시리즈는 GOS 설정을 의무화해서 삭제가 불가능하도록 조처하면서 논란을 빚었다. 소비자를 기만했다는 불만이 거세지면서 삼성전자는 지난 4일 공식 사과문을 냈다. 삼성전자 측은 “고객분들이 지적해주신 사안 모두를 무겁게 받아들이고 있다. 심려를 끼쳐드린 점 사과드린다”면서 “GOS 기능과 관련된 소프트웨어 업데이트를 실시할 것”이라고 밝혔다.

삼성전자 플래그십 스마트폰 ‘갤럭시 S22’ 시리즈 구매자들이 기기의 성능을 고의로 저하했다는 의혹을 받는 삼성전자를 상대로 소송전에 나선다.  8일 법조계에 따르면, 삼성전자 스마트폰 구매자들은 최근 인터넷 카페를 개설하고 법무법인 에이파트의 김훈찬 대표변호사 등을 대리인으로 선임해 삼성전자를 상대로 집단 소송을 제기할 예정이다. 앞서 삼성전자는 GOS(게임최적화서비스·Game Optimizing Service) 실행 강제 방침을 놓고 소비자들의 비판을 받고 있다. ‘GOS’는 고성능 연산이 필요한 게임 등을 실행할 경우 GPU(그래픽처리장치) 성능을 조절해 화면 해상도를 낮추는 등 성능을 인위적으로 낮추고 연산 부담을 줄여 스마트폰의 과열을 막는 기능이다. 삼성전자는 갤럭시 S22 이전 갤럭시 스마트폰에도 GOS를 탑재했다. 하지만 스마트폰으로 고성능 게임을 즐기려는 이용자들은 유료 앱 등을 사용해 GOS를 비활성화하는 것이 가능했다. 반면 갤럭시S22 시리즈는 원 UI 4.0 업데이트로 GOS 탑재가 의무화됐고, 유료 앱 등 우회 방법으로도 GOS를 삭제할 수 없도록 막아뒀다. 이에 고성능 유지를 원하는 이용자 사이에서는 ‘전작보다 성능이 좋다는 광고에 제품을 구매했는데 속았다’는 불만이 나왔다. 소송을 제기할 의사가 있는 소비자들은 네이버 카페를 개설하고 원고를 모집 중이다. 원고 1인당 청구액은 30만원으로 책정됐다.‘GOS 논란’ 삼성전자에 뿔난 소비자들...집단소송 예고 카페 운영진은 “우리는 100만원이 넘는 고가 제품을 구매했다”며 “과대광고에 속은 구매자의 권리를 행사하자”고 촉구했다.

애플은 어쩌면 폴더블폰보다 폴더블 노트북에 대해 더 많은 관심을 갖고 있는지도 모른다. 디스플레이 전문 시장조사기관 ‘디스플레이서플라이체인컨설팅’(DSCC)은 21일 ‘폴더블·롤러블 전망 보고서 요약’를 통해 애플이 갖고 있는 폴더블 노트북에 대한 관심과 향후 전망에 대해 소개했다. 반면, 애플의 폴더블폰 출시 시기는 기존 예상(2024년)보다 한해 늦춘 2025년으로 내다봤다. 보고서는 애플의 폴더블 노트북의 외형을 삼성전자의 갤럭시 Z플립처럼 세로로 접히는 클램쉘(clamshell·조개 뚜껑 같은 뚜껑이 달린) 형태로 묘사했다. 디스플레이는 4K(가로 해상도가 대략 4000화소 정도의 고해상도) 혹은 그 이상의 해상도를 지원하는 20형 듀얼 스크린이 탑재될 것으로 봤다. 출시 시점은 2025년 혹은 그 이후에나 가능할 것으로 보인다.“과연 어떻게 나올까?” 보고서에서 예상하는 폴더블 노트북의 특징은 크게 4가지 형태로 나눌 수 있다. 먼저 반쯤 접은 상태에서는 두 가지가 가능하다. 첫 번째, 상단은 주 모니터로 사용하고 하단은 화면에 키보드를 띄워 입력할 수 있는 온스크린(on Screen) 키보드를 이용해 일반 노트북처럼 사용하는 형태이다. 두 번째는 상단은 주 모니터 하단은 보조 모니터로 사용하는 형태이다. 하단 화면은 애플펜슬이나 손을 이용한 직접적인 터치를 할 수 있어 디자인 등 창작 활동에 유리하다. 세 번째는 화면을 완전히 펼쳐 단일 모니터로 외부 키보드를 연결해 사용하는 방법이다. 별도의 거치대를 사용하면 일체형 데스크톱처럼 사용할 수 있다. 마지막은 화면을 펼친 상태에서 아이패드(태블릿PC)처럼 애플펜슬과 터치만을 이용해 기기를 조작하는 형태이다.이러한 형태의 폴더블 노트북의 예시는 레노버의 싱크패드 X1폴드 등 기존에 출시된 제품에서 흔히 찾아볼 수 있다. 애플이 그려가고 있는 폴더블 노트북 역시 이러한 형태에서 크게 벗어나지 않을 확률이 높다.기존 윈도우 운영체제(Windows OS)의 폴더블 노트북은 활용성이 높지만 비싼 가격에도 불구하고 설계상의 불리함으로 인해 상대적으로 낮은 사양이 단점으로 지목되었다. 하지만 세계 최고 수준으로 설계된 자체 칩셋 ‘애플 실리콘’과 독자적인 운영체제 ‘맥OS’에서 나오는 수준 높은 최적화 능력은 애플의 폴더블 노트북을 단숨에 게임 체인저(Game Changer·흐름의 판도를 뒤바꿔 놓을 만한 중요한 역할을 하는 제품)로 만들 수 있다. 애플실리콘은 ARM(Advanced RISC Machine) 아키텍처 기반의 시스템온칩(SoC·System on Chip)으로 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU) 등을 하나로 묶은 반도체다.최근 선보인 애플 실리콘이 탑재된 맥북(노트북)의 성능은 매우 높은 수준에 속하지만 오히려 전력 소비, 배터리 지속 시간, 발열 관리에서도 매우 뛰어나다. 일반적으로 성능이 높으면 소비 전력과 발열이 높아 배터리 지속 시간이 짧다. 이로 인해 전문 사용자들은 높은 가격에도 불구하고 가성비가 훌륭하다는 평가를 하고 있다. 폴더블 시장에서 높은 잠재력을 갖춘 애플이라도 해결해야 하는 과제가 몇 가지 있다. 우선 폴더블 노트북은 태블릿PC와 노트북의 특성을 겸하고 있는 하이브리드 제품이므로 기존의 아이패드(애플의 태블릿PC)와 맥북의 경계를 분명히 하는 운영체제와 독창적인 제품 특성이 필요하다. 또한 지원하는 각각의 애플리케이션은 새로운 UI(User Interface)와 적절한 활용 방안을 제시할 수 있어야 실사용자들의 호응을 얻을 수 있다.

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.

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.　

우리가 아침부터 저녁까지 접속하는 모든 인터넷 서비스와 웹 사이트는 서버를 통해 이뤄집니다. 서버에도 여러 가지 형태가 있지만, 현재 가장 일반적으로 사용되는 서버는 인텔의 x86 프로세서(제온 CPU)와 대용량의 메모리, 스토리지(SSD, HDD 등)를 탑재한 것입니다. 운영체제로는 각 회사에 최적화된 리눅스 기반 OS가 주로 사용됐습니다. 그런데 최근 서버 시장에는 큰 변화가 있었습니다. 본래 한 자릿수 점유율도 버거워 보였던 AMD가 서버 시장에서 급성장하면서 이미 두 자릿수 점유율을 확보해 인텔을 크게 위협하고 있습니다. 그런가 하면 본래 인텔의 주요 고객이었던 아마존은 AWS에 사용되는 클라우드 서비스 전용 ARM 서버칩인 그라비톤(Graviton) 시리즈를 개발했습니다. 아마존에 의하면 최신 그라비톤 2 프로세서의 성능은 인텔과 AMD의 최신 서버 CPU를 능가합니다. AMD의 급성장과 더불어 서버 시장의 큰 손들이 자체 프로세서를 개발하고 있다는 소식은 인텔에 큰 악재입니다. 그런데 최근 이 대열에 구글도 참여했습니다. 엄밀히 말해 CPU는 아니지만, CPU 의존도를 낮춰주는 비디오 코딩 유닛(video (trans)coding unit, VCU) 프로세서를 개발했기 때문입니다. 현재 유튜브에는 분당 500시간 이상의 영상이 업로드되고 있습니다. 그런데 이 영상들의 포맷은 모두 제각각입니다. 이를 다양한 서비스 해상도에 맞춰 압축 효율이 높은 동영상 포맷인 H.264, VP9, AV1으로 바꿔줘야 안정적인 동영상 서비스가 가능합니다. 지금까지 이 작업은 인텔 CPU와 그래픽 카드를 통해 이뤄졌습니다. 그런데 최신 CPU와 GPU의 성능으로도 현재 작업량을 해결하기 위해서는 막대한 자원이 필요합니다. 구글이 자체 주문 제작형 반도체인 아르고스 VCU (Argos VCU) 개발에 나서게 된 이유입니다. 아르고스 VCU 칩은 10개의 인코더 코어(Encoder core)와 몇 개의 디코더 코어(Decoder core), 자체 CPU와 메모리 컨트롤러, PCIe 유닛 등으로 이뤄져 있습니다. 구글이 공개한 반도체 다이 (die) 이미지를 보면 사실상 인코더 코어만 무식하게 밀어 넣은 프로세서라는 사실을 알 수 있습니다. 동영상 인코딩만이 이 프로세서의 유일한 목적인 셈입니다. 바로 이런 점 때문에 아르고스 VCU는 CPU나 GPU보다 인코딩 성능이 훨씬 우수할 수밖에 없습니다.CPU는 여러 가지 명령을 수행할 수 있지만, 대신 그래픽 처리 같은 특수 임무를 빠르게 수행하지 못합니다. 따라서 빠른 그래픽 연산 처리를 위해 GPU의 도움을 받습니다. 그러나 그래픽 처리에 특화된 GPU 역시 동영상 인코딩과 관련이 없는 3D 그래픽 처리 관련 로직이 너무 많아 인코딩에 효율적인 구조는 아닙니다. 아르고스 VCU가 왜 동영상 인코딩 성능에 뛰어난지 쉽게 유추할 수 있는 대목입니다. 물론 아르고스 VCU 자체로 컴퓨터를 구성할 순 없기 때문에 구글은 PCIe 인터페이스 기반 인코딩 가속 카드로 개발했습니다. 카드 하나에 2개의 아르고스 VCU가 있고 2소켓 서버에 최대 10개의 카드를 탑재할 수 있습니다. 따라서 서버 한 개에 최대 20개의 아르고스 VCU가 들어가는 것입니다. 구글에 의하면 아르고스 VCU 서버는 스카이레이크 CPU 기반 서버보다 H.264 인코딩 성능이 7배 뛰어나고 VP9 인코딩 성능은 33.3배나 뛰어납니다. 구글은 아르고스 VCU 같은 주문 제작형 반도체를 통해 수백만 개의 인텔 CPU를 대체할 수 있을 것으로 기대했습니다. 사실 이 정도 수요가 없다면 자체 프로세서를 개발하고 생산하는 비용을 회수하긴 힘들 것입니다. 구글은 이미 1세대 아르고스 VCU를 자체 데이터 센터에 보급했으며 2세대 아르고스 VCU 개발에 들어간 상태입니다. 물론 아무리 구글이라도 해도 모든 서비스를 자체 프로세서로 해결할 순 없으며 사실 유튜브 역시 인텔 CPU가 탑재된 막대한 수의 서버를 통해 운영되고 있습니다. 하지만 이렇게 자체 서비스 효율화와 에너지 절약을 위해 주문 제작형 프로세서를 제조하는 IT 기업이 늘어날수록 인텔의 입지도 좁아지는 것이 사실입니다. 다만 인텔도 반격의 카드는 있습니다. 우선 인텔의 제품군을 CPU에서 GPU나 다른 주문 설계 반도체로 확장하는 것입니다. 이는 현재 적극적으로 시도하고 있으며 이미 GPU에서는 하나씩 성과가 나오고 있습니다. 또 파운드리를 통해 아예 다른 회사의 프로세서를 제조하고 수익을 얻는 방법도 있습니다. 그런데 이 두 가지 모두 인텔의 근본적인 변화를 가져올 것입니다. 주요 고객인 구글, 애플, 마이크로소프트, 아마존 등 거대 IT 회사가 큰 변화를 시도하는 만큼 인텔 역시 그에 맞는 변화를 이룩해야 생존할 수 있습니다. 앞으로 자체 주문 프로세서 확산과 함께 서버 생태계가 어떻게 변할지 주목됩니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

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

애플의 노트북 신제품인 ‘M1 맥북프로 13인치’ 모델은 인텔에 있어 씁쓸함을 안겨 준 제품이다. 2005년부터 15년간 협력 관계를 유지하면서 인텔의 중앙처리장치(CPU)를 사용해 온 애플이 지난해 11월 ‘결별 선언’을 하고 곧장 자체 개발 칩세트 M1을 심은 것이 맥북프로 13인치다. 인텔 입장에선 ‘얼마나 잘 만들었나 한번 보자’는 마음도 있었겠지만 애플은 M1 맥북프로를 통해 결별 선언이 ‘이유 있는 자신감’에서 비롯된 것임을 드러냈다. 일주일가량 사용해 본 M1 맥북프로는 빠르면서 배터리 효율도 뛰어난 제품이란 인상을 받았다. 그럴 수 있었던 것은 애플이 설계한 칩세트인 M1의 성능이 좋은 데다가 맥북프로에 최적화돼 있는 덕분이다. M1은 PC의 두뇌라고 할 수 있는 CPU뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등이 한곳에 모여 있어 전작에 비해 처리 효율성이 크게 향상됐다. 맥북프로의 프로그램과 인터넷창을 한꺼번에 30여개 열어 봤는데도 딱히 구동이 느려지는 것을 느낄 수 없었다. 기존 제품보다 배터리 수명이 2배 늘어났다는 설명답게 일반적인 작업은 충전 없이 10시간을 훌쩍 넘겨도 문제가 없었다. 사용자들이 가장 걱정하던 프로그램 호환성 문제도 나름의 해결책을 내놨다. 인텔의 CPU와 애플의 M1은 각자 명령을 해석하는 방식이 달라서 일종의 번역이 필요하다. 그렇기에 인텔 CPU를 위해 만들어진 프로그램을 M1 맥북프로에서 사용하려면 ‘로제타2’라는 애플리케이션(앱)으로 번역을 거쳐야 했다. 대다수의 프로그램들은 문제 없이 실행이 되는 편이었는데 일부는 실행 도중 오류가 났다. 지난해 12월 공인인증서 제도가 폐지된 것도 맥북 사용자에겐 반가운 소식이다. 그동안 맥북에서 사용하기 쉽지 않았던 공인인증서 대신에 카카오톡, 패스(PASS) 등 민간인증서를 활용하니 국세청 ‘홈택스’를 통한 연말정산도 큰 문제 없이 마무리 지을 수 있었다. M1 맥북프로는 애플의 스마트폰이나 태블릿PC 제품과도 호환성이 좋았다. 애플의 스마트폰 신제품인 ‘아이폰12 프로’로 사진을 찍은 뒤 곧바로 맥북프로에서 확인이 가능했다. 아이폰이나 아이패드용 앱도 맥북용 앱장터에서 그대로 내려받을 수 있었다. 기존에 유료로 구매했던 앱들을 계속 사용할 수 있다는 것은 장점이다. 하지만 일부 개발사는 맥북에서는 앱 사용이 불가능하게 막아 놓거나, 아예 앱장터에 안 올려 놓기도 해서 아이폰을 사용할 때와 완전히 같은 사용환경은 아니었다. 무게는 1.4㎏으로 아주 무겁지는 않지만 다른 노트북과 비교한다면 휴대성이 좋지는 않았다. 본체 왼쪽에 USB-C 포트가 두 개 있기는 한데 국내에서 많이 쓰는 USB-A를 사용하려면 USB 허브를 별도로 사야 한다는 점도 아쉬웠다. 글 사진 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

애플의 노트북 신제품인 ‘M1 맥북프로 13인치‘ 모델은 인텔에 있어 씁쓸함을 안겨 준 제품이다. 2005년부터 15년간 협력 관계를 유지하면서 인텔의 중앙처리장치(CPU)를 사용해 온 애플이 지난해 11월 ‘결별 선언’을 하고 곧장 자체 개발 칩세트 M1을 심은 것이 맥북프로 13인치다. 인텔 입장에선 ‘얼마나 잘 만들었나 한번 보자’는 마음도 있었겠지만 애플은 M1 맥북프로를 통해 결별 선언이 ‘이유 있는 자신감’에서 비롯된 것임을 드러냈다. 일주일가량 사용해 본 M1 맥북프로는 빠르면서 배터리 효율도 뛰어난 제품이란 인상을 받았다. 그럴 수 있었던 것은 애플이 설계한 칩세트인 M1의 성능이 좋은 데다가 맥북프로에 최적화돼 있는 덕분이다. M1은 PC의 두뇌라고 할 수 있는 CPU뿐 아니라 그래픽처리장치(GPU), 메모리 등이 한곳에 모여 있어 전작에 비해 처리 효율성이 크게 향상됐다. 맥북프로의 프로그램과 인터넷창을 한꺼번에 30여개 열어 봤는데도 딱히 구동이 느려지는 것을 느낄 수 없었다. 고해상도 동영상 편집 작업 중에도 끊김과 발열이 거의 느껴지지 않았다. 노트북을 덮었다가 다시 펼 때 거의 지연 없이 곧바로 화면이 등장했다. 기존 제품보다 배터리 수명이 2배 늘어났다는 설명답게 일반적인 작업은 충전 없이 10시간을 훌쩍 넘겨도 문제가 없었다.사용자들이 가장 걱정하던 프로그램 호환성 문제도 나름의 해결책을 내놨다. 인텔의 CPU와 애플의 M1은 각자 명령을 해석하는 방식이 달라서 일종의 번역이 필요하다. 그렇기에 인텔 CPU를 위해 만들어진 프로그램을 M1 맥북프로에서 사용하려면 ‘로제타2’라는 애플리케이션(앱)으로 번역을 거쳐야 했다. 대다수의 프로그램들은 문제 없이 실행이 되는 편이었는데 일부는 실행 도중 오류가 났다. 지난해 12월 공인인증서 제도가 폐지된 것도 맥북 사용자에겐 반가운 소식이다. 그동안 맥북에서 사용하기 쉽지 않았던 공인인증서 대신에 카카오톡, 패스(PASS) 등 민간인증서를 활용하니 국세청 ‘홈택스’를 통한 연말정산도 큰 문제 없이 마무리 지을 수 있었다.M1 맥북프로는 애플의 스마트폰이나 태블릿PC 제품과도 호환성이 좋았다. 애플의 스마트폰 신제품인 ‘아이폰12 프로’로 사진을 찍은 뒤 곧바로 맥북프로에서 확인이 가능했다. 아이폰이나 아이패드용 앱도 맥북용 앱장터에서 그대로 내려받을 수 있었다. 기존에 유료로 구매했던 앱들을 계속 사용할 수 있다는 것은 장점이다. 하지만 일부 개발사는 맥북에서는 앱 사용이 불가능하게 막아 놓거나, 아예 앱장터에 안 올려 놓기도 해서 아이폰을 사용할 때와 완전히 같은 사용환경은 아니었다. 무게는 1.4㎏으로 아주 무겁지는 않지만 다른 노트북과 비교한다면 휴대성이 좋지는 않았다. 본체 왼쪽에 USB-C 포트가 두 개 있기는 한데 국내에서 많이 쓰는 USB-A를 사용하려면 USB 허브를 별도로 사야 한다는 점도 아쉬웠다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

지난 10여 년 간 애플의 가장 큰 수익원은 아이폰이나 아이패드 같은 iOS 기기였습니다. 사람들의 관심 역시 모바일 기기에 집중되면서 맥(Mac)에 대한 관심은 상대적으로 적어졌습니다. 하지만 올해는 다른 모습입니다. 애플이 2006년부터 사용했던 인텔 CPU를 자체 개발한 ARM 기반 칩으로 교체한다는 폭탄 선언을 했기 때문입니다. 사실 루머로는 몇 년 전부터 나왔던 이야기인데, 막상 현실이 되니 세간의 관심이 집중된 것입니다. 애플 매킨토시는 1984년 첫 출시 때부터 10년 동안 모토로라 68000 계열 CPU를 사용했습니다. 그러다가 1994년부터 IBM 파워PC(PowerPC) 계열로 갈아탔습니다. 당시만 해도 애플은 파워PC의 성능이 인텔 CPU보다 우수하다고 주장했습니다. 그러나 애플은 2006년에 돌연 맥 CPU를 인텔 프로세서로 변경합니다. 여기에는 그럴 만한 이유가 있었습니다. IBM의 파워PC의 성능은 강력하긴 했지만, 기본적으로 고성능 PC와 서버를 목표로 개발되어 저전력 성능이 중요한 노트북에는 적합하지 않았습니다. 반면 당시 인텔은 전력 대 성능비를 획기적으로 개선한 코어 듀오(Core Duo) 프로세서를 출시했습니다. 인텔 프로세서의 개선 방향은 스티브 잡스가 생각한 맥의 미래와 일치했습니다. 저전력 성능을 크게 강화한 인텔 프로세서 덕분에 애플은 맥북 에어처럼 획기적으로 얇고 가벼운 노트북을 개발할 수 있었습니다. 하지만 몇 년 전부터 애플이 인텔 프로세서 대신 자체 프로세서를 사용할 것이라는 루머가 꾸준히 제기되었습니다. 이유는 간단합니다. 인텔 프로세서는 몇 년째 14nm 공정과 오래된 아키텍처에서 벗어나지 못하고 있지만, 애플의 A 시리즈 프로세서는 미세 공정과 아키텍처를 꾸준히 개량해 x86 CPU를 넘볼 수준까지 성능이 올라갔기 때문입니다. 애플 자체 칩과 인텔 칩의 성능 차이가 별로 없다면 애플 입장에서는 굳이 x86과 ARM으로 생태계를 분리할 이유가 없습니다. 맥에 자체 프로세서를 탑재할 경우 비용 절감 효과는 물론이고 애플 생태계에 최적화된 커스텀 프로세서를 장착할 수 있습니다. 결국 애플은 맥 제품군에 자체 프로세서를 탑재한다고 발표했고 그 결과물을 이제 공개했습니다. 애플 M1은 아이폰 12에 사용된 애플 A14 바이오닉 칩의 업그레이드 버전으로 고성능 파이어스톰 코어 4개와 고효율 아이스스톰 코어 4개로 구성된 8코어 프로세서입니다. A14와 비교하면 파이어스톰 코어 숫자가 2개에서 4개로 늘어났고 L2 캐쉬도 12MB로 50% 늘어났습니다. 더 많은 발열량을 허용할 수 있는 맥북과 맥 미니에 탑재하는 만큼 클럭도 더 높을 것으로 예상됩니다. GPU 역시 두 배 늘어난 8코어 GPU를 탑재해 스마트폰 가운데 최고 수준인 아이폰 12보다 성능이 훨씬 우수할 것으로 예상됩니다. 뉴럴 엔진은 16코어로 A14 바이오닉과 동일한데, 이 정도면 내장형 인공지능 가속기로 최상위급이기 때문에 굳이 더 늘릴 필요가 없었을 것입니다. M1의 트랜지스터 집적도는 A14 바이오닉보다 42억 개 늘어난 160억 개에 달하지만, TSMC의 최신 5nm 공정을 사용해 다이 면적은 10nm 공정 인텔 아이스레이크 CPU보다 크게 늘어나지 않았을 것으로 보입니다. 여기에 LPDDR4X 메모리 두 개를 옆에 붙여 놓은 통합 메모리 아키텍처 구조로 크기를 더 줄여 시스템을 매우 작고 가볍게 만들 수 있게 됐습니다. 애플은 새로운 메모리 장착 방식이 전통적인 메모리 모듈보다 더 우수한 성능을 보인다고 주장했습니다. 다만 M1 칩을 탑재한 신형 맥북 에어가 인텔 CPU를 탑재한 전 세대 모델보다 CPU 성능은 3.5배, GPU 성능은 5배 뛰어나다는 주장은 좀 더 엄밀한 검증이 필요합니다. 맥북 에어에 사용된 코어 i7-1060NG7 프로세서(1.2-3.8GHz 쿼드코어 CPU + 아이리스 프로 그래픽)의 성능 역시 만만치 않기 때문입니다. 코어 i7-1060NG7의 CPU 성능은 패스마크 (PassMark) 기준 6,234점으로 이보다 3배 이상 빠른 CPU는 노트북에서는 라이젠 7 4800H (8코어, 2.9-4.2GHz) 정도만 있을 뿐입니다. 솔직히 라이젠 7 4800H도 패스마크 기준 19,206점으로 3.5배가 안 됩니다. 인텔 CPU의 3.5배에 달하는 놀라운 성능의 비밀은 작은 숫자로 표시된 각주에 있습니다. 애플 공식 사이트에는 '배포 전 단계의 Final Cut Pro 10.5에서 4096x2160 해상도 및 초당 59.94 프레임의 4K Apple ProRes RAW 미디어로 구성된 55초 분량의 영상을 Apple ProRes 422로 인코딩 변환하여 테스트'한 결과라고 되어 있습니다. 쉽게 말해 CPU의 전반적인 성능이 아니라 M1에서 특별히 빠른 어플리케이션에서의 성능 비교입니다. 물론 GPU 역시 파이널 컷 프로에서의 비교 수치로 게임에서 평균 5배 빠르다는 의미는 아닙니다. 하지만 그렇다고 M1의 성능이 인텔 CPU보다 낮다는 것은 아닙니다. IT 전문 사이트인 아난드텍에서는 A14 바이오닉 CPU의 싱글 코어 성능이 SPEC2006 종합 비교 결과 인텔 i9-10900K와 AMD 라이젠 9 5950X의 중간 정도라고 평가했습니다. 파이어스톰 코어의 성능이 최신 x86 코어와도 겨룰 수 있는 수준이라는 것입니다. 출시 후 정확한 비교 벤치마크 결과를 봐야 알겠지만, 노트북용으로 성능을 높인 M1의 종합 성능은 적어도 A14보다 우수할 것입니다. 하지만 성능보다 더 중요한 강점은 저전력입니다.애플은 A 시리즈 프로세서에서 저전력 기술을 갈고 닦았습니다. M1은 애플이 오랜 세월 연마한 전력 관리 기술과 TSMC의 최신 5nm 공정 덕분에 전력 대 성능비가 인텔 칩보다 훨씬 높을 것으로 예상됩니다. 애플은 10W 전력 소모에서 M1의 성능이 인텔 칩보다 2배 뛰어나거나 혹은 최고 성능에서 전력 소모량이 1/4에 불과하다고 주장했습니다. 덕분에 신형 맥북 에어는 성능을 높이면서도 조용한 팬리스 디자인으로 돌아왔습니다. 배터리 용량 증가 없이도 배터리 사용 시간이 18시간까지 늘어난 것 역시 전기를 적게 먹는 M1 덕분입니다. 노트북에서 저소음, 저발열, 배터리 사용 시간이 중요한 점을 생각하면 저전력이 M1의 가장 큰 혁신이라고 할 수 있습니다. M1을 탑재한 1세대 모델은 이전 모델과 외형상 차이가 없지만, 결국은 더 얇고 가벼운 맥 제품군이 나올 수 있음을 시사하는 부분이기도 합니다. M1의 또 다른 장점은 애플 생태계의 통합입니다. 현재 애플 기기의 대부분은 자체 ARM 프로세서와 iOS 기반의 OS에서 돌아가고 있습니다. 맥만 x86 기반인데, 이것까지 자체 프로세서로 통합하면 애플 생태계의 마지막 퍼즐을 완성하는 셈입니다. 개발자들이 모든 애플 기기에서 돌아갈 수 있는 어플리케이션을 만들기 쉬워지고 프로세서 역시 애플 운영체제와 자주 쓰는 어플리케이션에 최적화해 성능을 최대한 활용할 수 있게 됩니다. 여러 하드웨어와 OS에서 돌아가야 하는 x86 프로세서에서는 누릴 수 없는 이점입니다. 애플은 앞으로 2년간 하나씩 맥 제품군 전체를 ARM 기반 자체 프로세서로 변경할 계획입니다. 따라서 맥 프로 같은 고성능 PC를 위한 자체 프로세서 역시 준비 중일 것입니다. 어쩌면 아마존처럼 서버용으로 쓸 수 있는 고성능 ARM 프로세서를 선보일지도 모릅니다. 이렇게 ARM 기반 자체 프로세서를 사용하면 클라우드와 다른 인터넷 서비스까지 애플 맞춤형 하드웨어가 가능하고 비용도 절감할 수 있다는 장점이 있습니다. 인텔 미세공정에 의존할 필요 없이 TSMC든 삼성이든 최신 미세공정을 입맛 대로 고를 수 있다는 것도 큰 장점입니다. 그런데 앞으로 애플의 사업 모델을 따라 하는 기업이 늘어나게 되면 인텔 입장에서는 큰 부담이 아닐 수 없습니다. 애플이 행보와 함께 고객을 잃게 된 인텔의 대응에도 눈길이 가는 이유입니다. 결국 인텔이 이 위기를 극복하려면 더 고성능 프로세서를 개발할 수밖에 없습니다. 몇 년 후 인텔이 ARM 경쟁자를 따돌릴 수 있는 신제품을 들고나올지 아니면 시장에서 입지가 축소될지도 궁금해집니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

㈜GS ITM(대표 변재철)과 AI영상분석 전문기업 ㈜씨이랩 (대표 이우영)이 지난 15일 빅데이터/AI 영상 분석 서비스 사업의 강화를 위한 업무 협약을 체결했다. 양사는 이번 업무 협약을 계기로 정부의 한국판 뉴딜 종합 계획에 발맞춰 AI 플랫폼을 기반으로 한 공동 사업 기회를 발굴하고 레퍼런스를 확장할 예정이다. 이를 위해 디지털 및 시스템 구축/운영 역량, 데이터 분석 노하우를 결집하고 공공, 리테일/커머스, 플랜트 분야 빅데이터 분석 시장에 적극 진출하겠다는 계획이다. 커머스 시장에서 언택트 기술과 함께 주목받는 ‘초개인화 서비스’ 실현에도 힘을 합친다. 대용량 데이터 처리 솔루션에 AI 알고리즘을 적용해 고객들의 구매 유형을 정밀하게 분석하는 ‘초개인화 마케팅’이 가능한 비즈니스 모델을 제공한다. 오프라인 매장을 보유한 리테일 기업을 위해서는 구매 이력과 같은 고객의 정형 데이터와 행동 패턴 등이 기록된 영상 데이터를 종합적으로 분석하여 매장을 최적화하고 매출을 높일 수 있도록 방향을 제시할 예정이다. 해당 사업에서 GS ITM은 산업별 업무 시스템 구축 운영 노하우를 토대로 고객의 니즈를 반영한 비즈니스 시나리오를 설계한다. GS ITM 정보영 전무(CTO)는 “리테일과 커머스, 플랜트 등 다양한 분야에서 IT 경험을 쌓은 GS ITM은 AI플랫폼, 영상 분석 솔루션 기술 등의 경쟁력을 갖춘 ㈜씨이랩과 데이터 중심의 비즈니스를 실현할 것이다”라며 “AI를 기반으로 정부가 추진하는 디지털 뉴딜사업을 비롯한 다양한 디지털 신사업 기회를 발굴하겠다”라고 전했다. ㈜씨이랩은 AI플랫폼, 영상 분석 서비스 등의 기술력을 제공한다. ㈜씨이랩은 하드웨어 서비스부터 소프트웨어, 데이터 유통 사업까지 영상 AI 기술에 필요한 모든 것을 아우르는 영상 인공지능 올인원 기업으로, 영상 인식을 접목한 유통 기업의 재고 관리 시스템을 성공적으로 구현한 바 있다. 또한, 글로벌 GPU 업체인 엔비디아(nVIDIA)의 파트너사로 대형 고객사에 영상분석 빅데이터 플랫폼 ‘X-AIVA(Xiilab Artificial Intelligence Video Analytics)’을 공급하고 있으며, 최근 국방 분야에서 적의 침투 경로를 예측할 수 있는 인공지능 기반 기술을 선보였다. ㈜씨이랩 이우영 대표는 “다양한 산업 분야에 신속하고 안정적으로 AI 기술을 공급하기 위해 양사가 적극 협력할 것이며, IT 강국 대한민국이 AI 강국 대한민국으로 발전할 수 있도록 플랫폼의 초석을 마련하겠다”라고 말했다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr

미국의 GPU 제조사 엔비디아가 영국의 반도체 설계 회사인 ARM을 400억 달러에 인수한다고 발표했습니다. 이는 반도체 기업 간 인수 합병으로 역대 최대 규모일 뿐 아니라 여러 기업의 이해관계가 걸려 있어 세상의 이목을 집중시키고 있습니다. 이를 두고 여러 가지 이야기가 나오고 있는데, 가장 큰 궁금증은 GPU 제조사가 왜 이런 거금을 들여 매출도 크지 않은 회사를 인수하냐는 것입니다. 사실 소프트뱅크가 ARM을 매물로 내놓은 것 자체는 의외가 아닙니다. 오히려 시너지 효과를 거둘 수 있는 사업 영역이 별로 없는데도 320억 달러나 주고 인수했다는 점이 더 의외의 사건이었습니다. 당시 손정의 소프트뱅크 회장은 사물인터넷(IoT)에서 새로운 기회가 있을 것으로 기대했으나 막상 뚜껑을 열어보니 수익이 크게 늘어나지 않았습니다. ARM의 매출은 소프트뱅크 인수 직후인 2017년 18억3100만 달러였는데, 2019년에도 별로 차이가 없는 18억8900만 달러에 불과했으며 올해도 큰 차이가 없을 것으로 예상됩니다. 320억 달러에 인수한 것치곤 초라한 성적인데, 이는 ARM의 사업 구조와 관련이 깊습니다. ARM은 인텔이나 삼성처럼 직접 반도체 생산 시설에서 칩을 제조하지 않는 것은 물론 퀄컴이나 엔비디아처럼 반도체를 직접 설계해서 판매하지도 않습니다. 주 수입원은 ARM 아키텍처에 대한 라이선스입니다. 그런데 이런 시장을 잡으려면 라이선스 비용이 저렴해야 합니다. ARM 기반 칩은 수백억 개가 팔려도 정작 ARM이 손에 쥐는 돈이 20억 달러도 안 되는 데는 그럴 만한 이유가 있는 셈입니다. 회사의 중요성과는 별개로 사실 매출을 크게 끌어올리거나 수익을 높일 수 없는 구조입니다. 따라서 ARM의 설계 기술이 필요하거나 라이선스 사업에서 시너지 효과를 낼 수 있는 기업이 아니라면 굳이 인수할 이유가 없습니다. 따라서 소프트뱅크보다 엔비디아가 ARM에 더 적합한 주인이라고 할 수 있습니다. 몇 가지 시너지 효과가 예상되기 때문입니다.첫 번째 시너지 효과는 ARM의 CPU 라이선스와 엔비디아의 GPU, AI 가속기 라이선스를 통합하는 것입니다. 엔비디아는 공식 보도 자료에서 엔비디아의 AI 및 GPU IP를 ARM의 고객에게 제공할 수 있다(offer ARM’s customers access to NVIDIA’s AI and GPU IP)는 점을 이번 합병의 첫 번째 장점으로 소개했습니다. 이 이야기는 ARM처럼 엔비디아의 GPU 및 AI 가속기 설계 기술을 라이선스하고 수익을 얻겠다는 뜻으로 풀이됩니다. ARM은 2006년 노르웨이의 팔랑스 마이크로시스템스 A/S(Falanx Microsystems A/S)사를 인수해 모바일 GPU 사업에 뛰어들었습니다. 이렇게 해서 만든 초기 말리(Mali) GPU 가운데 말리 400(Mali-400) 시리즈는 상당한 성공을 거뒀습니다. 이 GPU를 탑재한 대표적 AP가 삼성 엑시노스 4210으로 삼성 갤럭시 S2에 탑재되었습니다. 이후 ARM은 삼성전자를 비롯한 여러 고객사에 CPU IP는 물론 말리 GPU IP를 계속 라이선스했습니다. 하지만 지난 몇 년간 말리 GPU의 입지는 좁아지고 있습니다. 퀄컴 스냅드래곤 시리즈에 탑재되는 아드레노(Adreno) GPU나 애플의 모바일 GPU에 밀리고 있기 때문입니다. 사실 말리 시리즈도 계속 성능을 높이긴 했으나 경쟁사의 성능이 더 높아진 것이 문제입니다. 결국 가장 큰 고객사인 삼성도 AMD의 라데온 GPU IP를 도입하기로 하면서 말리 GPU의 입지는 앞으로 더 좁아질 것으로 보입니다. 그런데 이 시장에 엔비디아가 들어오면 모바일 GPU 시장에 적지 않은 파란이 예상됩니다. 사실 엔비디아도 오래전 테그라(Tegra)를 통해 ARM CPU + 엔비디아 GPU를 탑재한 모바일 AP를 내놓았습니다. 그러나 높은 GPU 성능에 초점을 맞추다 보니 통신 및 저전력 기술이 중요한 모바일 시장에서 큰 힘을 쓰지 못하고 결국 스마트폰 및 태블릿 시장에서 사실상 물러나게 됩니다. 결국 테그라는 닌텐도 스위치 같은 휴대용 콘솔 게임기나 자율 주행차, 드론 등 고성능 GPU 및 인공지능 연산이 필요한 분야에 특화된 제품으로 만들었습니다. 하지만 이번 ARM 인수를 통해 지포스 IP를 모바일에 최적화해 다시 출시한다면 시장에서 새로운 입지를 굳힐 수 있습니다. 과거 거의 CPU에 국한된 라이선스 사업을 GPU 및 AI 가속기로 확장해 새로운 수익을 기대할 수 있기 때문입니다. 이 경우 삼성 같은 큰 고객사를 다시 끌어올 수 있는지가 관건이 될 것입니다. 두 번째 시너지 효과는 데이터 센터와 서버 칩에서 나올 수 있습니다. 본래 엔비디아의 가장 큰 수입원은 지포스로 대표되는 게임용 GPU입니다. 하지만 2020년 2분기 실적에서 데이터 센터 부분이 처음으로 게임 부분을 제치고 엔비디아 매출 비중 중 1위를 차지했습니다. 이는 네트워크 전문 기업인 멜라녹스 인수에 의한 효과도 있지만, 데이터 센터에서 엔비디아 GPU 수요가 계속해서 늘어나고 있기 때문입니다. 엔비디아 GPU는 데이터 분석과 AI 연산 분야에서 독보적인 위치를 차지하고 있습니다. 하지만 모든 연산을 GPU로만 할 순 없습니다. 컴퓨터에서는 반드시 CPU가 필요합니다. 엔비디아는 이 부분에서 경쟁사인 인텔, AMD에 밀릴 수밖에 없는 처지입니다. 인텔과 AMD는 자체 서버 프로세서와 GPU를 이용해 3대의 엑사플롭스급 슈퍼컴퓨터 사업을 수주한 상태입니다. 엔비디아 역시 IBM과 손잡고 슈퍼컴퓨터 시장에서 입지를 굳히고 있지만, 자체 서버 CPU가 없어 다소 곤란한 처지입니다. 그런데 ARM은 서버 칩 시장 공략을 위해 고성능 ARM CPU를 개발했습니다. ARM의 네오버스 N1(Neoverse N1) 아키텍처는 아마존의 서버 칩인 그라비톤 2 (Graviton 2)에 사용됐습니다. 그리고 몇몇 제조사들이 ARM 아키텍처 기반 서버 칩을 개발하고 있습니다.엔비디아는 이번 인수 합병을 통해 ARM의 서버 CPU 로드맵을 더 확충하겠다고 발표했습니다. 자체 서버 칩 개발에 대해서는 말을 아꼈지만, 최근 ARM 서버 CPU 개발 붐이 일어나고 있고 엔비디아의 데이터 센터 사업과의 시너지 효과가 큰 만큼 자체 서버 CPU 개발 가능성을 점쳐 볼 수 있습니다. 다만 합병을 통한 시너지 효과를 보기 위해서는 우선 험난한 인수 합병 과정을 마무리해야 합니다. 400억 달러라는 천문학적인 인수 금액 중 절반이 넘는 215억 달러는 엔비디아 주식으로 받기로 했고 실제 현금으로 주기로 한 돈은 120억 달러입니다. (나머지는 주식/현금 옵션 및 직원에게 주는 인센티브) 이 가운데 계약금은 20억 달러로 지금 엔비디아가 감당 가능한 수준이지만, 나머지 현금 100억 달러를 마련하기가 만만치 않을 것입니다. 더 큰 문제는 영국, 미국, 일본, 유럽 연합 등 각국 정부를 설득하는 것입니다. 엔비디아가 ARM 인수 후 독점적 지위를 남용할지 모른다는 의구심이 남아 있어 이 과정이 순조롭게만 진행되지 않을 수도 있습니다. ARM 본사가 있는 영국의 경우 결국 인수 합병 후 미국 쪽으로 회사가 이전되지 않을까 하는 우려도 있습니다. 생산 설비가 아니라 연구 개발 인력이 핵심인 회사이고 같은 영어권 국가로 서로 인적 교류가 활발하다는 점을 생각하면 가능성 있는 이야기입니다. 다만 ARM과 엔비디아 모두 이 가능성은 일축하고 있습니다. 엔비디아와 소프트뱅크 모두 이번 인수 합병을 주도한 사람에 대해서 언급하지 않았지만, 결정적인 역할을 한 사람은 누구나 짐작할 수 있습니다. 바로 엔비디아의 창업자이자 CEO인 젠슨 황입니다. 다만 그가 끊임없이 새로운 영역에 도전하는 공격적인 스타일의 CEO라고는 해도 400억 달러의 인수 합병 비용은 회사의 명운을 건 것과 다를 바 없는 큰 도박입니다. 과연 이 도박이 성공할지 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

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

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

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