2016년 구글 딥마인드의 인공지능(AI) 바둑 기사 ‘알파고’의 등장은 ‘인공지능은 아직 인류의 사고와 창의력에는 미치지 못한다’던 인간의 자신감을 깨트린 충격의 인류사적 사건으로 기록됐다. 당시 알파고와 이세돌 9단의 대국을 앞두고 바둑계에서는 이 9단의 완승을 예상했지만, 첫 대국부터 내리 3패를 기록한 이 9단은 4국 78수 만에 첫 승을 거두며 자신은 물론 인류의 자존심을 지키는 데 만족해야 했다.알파고가 세계에 이름을 알린 지 6년이 지난 2022년, 국내 기업들은 물론 정부까지 ‘AI반도체’ 육성에 나섰다. AI반도체는 대규모 연산을 초고속·초전력으로 실행해 향후 자율주행, 클라우드 등에 접목할 수 있어 미래 먹을거리로 꼽힌다. 그간 삼성전자와 SK하이닉스의 메모리 반도체가 한국 수출을 견인해 왔다면, 이제 산업계는 물론 국민 보건과 안보에 이르기까지 AI 기술이 접목되면서 해당 기술 구현과 고도화를 위한 맞춤형 반도체 개발과 생태계 구축이 더욱 중요해졌다.19일 과학기술정보통신부(과기정통부)에 따르면 정부는 초고속·저전력 AI반도체를 개발하기 위해 2023년부터 2030년까지 총 8262억원의 예산을 투입한다. 또 국산 AI반도체를 데이터센터에 적용하기 위한 소프트웨어 예비타당성 조사를 진행하며, 이를 통해 2030년까지 국내 데이터센터 시장의 국산 제품 점유율을 80%까지 확대할 계획이다. 앞서 과기정통부가 지난 12일 ‘AI 반도체 최고위 전략대화’에서 공개한 ‘국산 AI반도체를 활용한 K클라우드 추진방안’에는 ▲국산 AI반도체 고도화 ▲전용 소프트웨어 개발 ▲데이터센터 및 AI 서비스 실증 ▲산학연 협력 강화 등의 계획이 담겼다. 세계 최고 수준의 메모리 반도체 기술을 기반으로 새로운 성장 동력이 될 AI반도체 분야도 세계 최고 수준으로 육성한다는 게 정부의 목표다. 무선통신서비스 고객 유치를 두고 무한 경쟁을 이어 온 통신사들도 ‘AI솔루션 기업’으로의 전환을 외치며 시장 선점에 나섰다. 통신사 중 가장 먼저 시장에 뛰어든 SK텔레콤은 2020년 데이터센터용 AI ‘사피온 X220’을 공개한 데 이어 내년 하반기에 후속작인 사피온 X330을 출시할 계획이다. SK텔레콤이 자체 개발한 사피온은 기존 그래픽처리장치(GPU)보다 전력 사용량이 80% 낮고, AI의 학습 기능인 딥러닝 연산 속도는 GPU 대비 1.5배 빨라 데이터센터에 적용할 경우 처리 용량도 1.5배 높다. 현재 SK텔레콤의 인공지능 서비스인 ‘누구’와 고객센터, SK쉴더스 영상분석 등에 사용되고 있다. 앞서 SK텔레콤은 올해 초 SK하이닉스, SK스퀘어와 공동으로 800억원을 투자해 AI반도체 전문 기업 ‘사피온’을 설립해 미국 실리콘밸리에 본사를 두고, 경기 성남시 판교에는 사피온코리아를 세워 AI반도체 개발에 속도를 내고 있다.KT도 AI반도체 개발에 주력하고 있다. 미국 반도체 기업 엔비디아가 GPU 시장의 80%를 점유하고 있는 가운데 KT가 지향하는 서비스에 더욱 적합하고 효율적인 자체 칩을 개발해 외산 의존도를 낮추며 국내 AI 생태계를 조성하겠다는 전략이다. KT는 이를 위해 지난해 국내 AI 인프라 솔루션 기업 모레에 40억원을 투자한 데 이어 올해 7월 반도체 설계 스타트업 리벨리온에 300억원을 투자했다. KT와 리벨리온이 협업한 AI반도체는 내년 3월 말 공개될 예정이다. LG유플러스는 경쟁사와는 다른 전략을 펴고 있다. SK텔레콤과 KT가 직접 관련 사업에 뛰어든 것과 달리 LG유플러스는 국내외 반도체 선도 기업과의 협력과 제휴를 통해 경쟁력을 확보한다는 계획이다. IPTV 경쟁 당시 시장 점유율 확대를 위해 넷플릭스와 독점 제휴를 맺었던 것처럼 이번에도 시장 선도 기업과 기술제휴를 하면서 서비스 내실 다지기에 집중한다는 복안이다. 업계 관계자는 “먼 미래의 일로 여겨졌던 AI 시대는 이제 우리의 일상에 급속히 퍼지고 있다”면서 “AI반도체 개발과 고도화는 기업 영속성 확보는 물론 국가 경쟁력 제고가 달린 핵심 산업”이라고 강조했다.

인텔은 작년 말에 12세대 코어 프로세서인 앨더 레이크에서 고성능 코어와 저전력 코어를 혼합한 하이브리드 아키텍처를 도입해 고성능 저전력 성능의 두 마리 토끼를 잡았습니다. 앨더 레이크는 14nm 공정이 아닌 인텔 7 공정에서 양산에 성공한 인텔의 최신 프로세서로 몇 년 동안 경쟁자인 AMD가 치고 올라올 때 미세 공정과 아키텍처에서 제대로 대응하지 못했던 것을 한 번에 만회한 회심의 대작이었습니다. 하지만 AMD 역시 올해 3D V 캐시를 탑재한 고성능 CPU를 출시한데다 올해 말에는 ZEN 4 아키텍처와 TSMC N5 미세 공정을 사용한 최신 프로세서를 공개할 예정입니다. 인텔은 우선 올해 말에 앨더 레이크를 개선한 13세대 랩터 레이크(Raptor lake)를 출시해 이에 대응한 후 2023년 두 번째 히든 카드인 메테오 레이크(Meteor lake)를 출시할 계획입니다. 14세대 코어 프로세서인 메테오 레이크는 인텔의 첫 EUV 리소그래피 공정인 인텔 4 공정으로 제조될 예정으로 인텔의 주력 CPU 가운데 처음으로 칩렛(chiplet) 구조를 도입하게 됩니다. 칩렛은 작은 칩이라는 뜻으로 한 번에 큰 칩을 만드는 대신 여러 개의 작은 칩을 연결해 크고 복잡한 프로세서를 만든다는 의미입니다. 경쟁사인 AMD는 이미 8코어 CPU 칩렛과 I/O 칩렛을 사용해 64코어 프로세서까지 출시한 상태입니다. 하지만 인텔은 단순히 상대방을 모방하는 수준을 벗어나 포베로스(Foveros)라는 독자적인 고속 인터페이스 반도체 패키징 기술을 개발했습니다. 따라서 단순한 칩렛이 아니라 타일(tile) 구조라고 명명했습니다. 마치 벽면에 타일을 붙이듯 CPU, GPU, SoC, I/O 타일을 단단히 결합해 하나의 CPU를 만드는 방식입니다. 이 방법의 장점은 서로 다른 공정의 타일을 엮어서 하나의 CPU를 만들 수 있다는 것입니다. CPU나 GPU처럼 최신 미세 공정이 필요한 타일을 따로 만들고 SoC나 I/O처럼 최신 미세 공정이 꼭 필요하지 않은 타일을 붙이면 성능을 높이면서도 제조 비용을 절감할 수 있습니다.메테오 레이크는 인텔 4 공정으로 만든 CPU 타일과 TSMC의 N3 공정으로 만든 GPU 타일을 사용합니다. 구체적인 성능과 구조에 대해서는 아직 공개하지 않았지만, 13세대 랩터 레이크에서 이미 고성능 8 코어 + 고효율 16 코어 구조로 24코어 32스레드 프로세서를 내놓기로 한 이상 메테오 레이크는 여기서 코어 숫자가 더 줄어들지는 않을 것으로 예상됩니다. GPU 쪽은 연산 유닛이 2배로 증가하면서 그래픽 성능이 대폭 개선될 가능성이 높습니다. 최근 인텔은 메테오 레이크의 칩렛(타일)에 전원을 넣고 테스트(power-on testing) 중이라고 언급하고 실물을 공개했습니다. 아직 양산까지는 많은 시간이 남았지만, 적어도 인텔 4 공정으로 만든 초기 칩은 확보해 테스트 및 개발 중인 것으로 해석됩니다. 이렇게 개발 중인 칩의 모습을 공개한 것은 개발이 제대로 진행 중이라는 점을 과시하기 위한 것으로 보입니다.2024년에는 완전히 새로운 공정인 20A 공정 기반의 CPU 타일과 역시 TSMC의 N3 기반 GPU 타일을 사용한 개량형 버전인 애로우 레이크(Arrow lake)가 출시될 예정이고 이후에는 18A 공정을 도입하고 새로운 아키텍처에 기반한 루나 레이크(Lunar lake)를 선보인다는 것이 인텔의 계획입니다. 10nm 공정에서 엄청난 고생을 한 인텔은 한 번에 많은 것을 바꾸는 대신 미세 공정을 점진적으로 여러 번 개선하기로 전략을 바꾼 상태입니다. 아키텍처와 구조 역시 마찬가지로 한 번에 하이브리드 코어와 타일 구조를 적용하는 대신 2년 주기로 자주 신제품을 출시면서 서서히 개선해 나갈 계획입니다. 앨더 레이크에서 아직 인텔의 저력이 만만치 않다는 것으로 보여준 만큼 앞으로 메테오 레이크에서 다시 한번 뛰어난 프로세서 설계 능력과 생산 능력을 보여준다면 인텔의 미래는 한결 더 밝아질 것으로 보입니다. 거센 도전에 직면한 인텔 제국이 역습에 성공할 수 있을지 주목됩니다.

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.

고성능 게임 실행 시 성능을 떨어뜨려 발열을 제어하는 ‘게임 옵티마이징 서비스’(GOS) 논란에 부딪힌 삼성전자가 갤럭시S22 시리즈 소프트웨어 업데이트를 통해 사용자들에게 선택권을 주기로 했다. GOS 의무 탑재에 대한 소비자 반발을 반영한 조치다.삼성전자는 4일 갤럭시S22 시리즈의 GOS 기능과 관련해 사용자들이 적용 여부를 선택할 수 있도록 소프트웨어를 업데이트하기로 했다고 삼성멤버스 등을 통해 공지했다. 삼성전자는 게임 런처 앱 내 ‘게임 부스터 실험실’에서 성능 우선 옵션을 제공하기 위해 가급적 빠른 시일 내에 업데이트를 실시할 예정으로, 구체적 방식은 별도로 안내할 예정이다. 현재는 사용자 의사와 무관하게 게임 앱을 구동하면 GOS 기능이 자동으로 작동하게 돼 있으나, 업데이트 이후에는 별도의 ‘성능 모드’를 추가해 이용자가 이를 선택할 수 있게 된다. 이와 별도로 이상 과열에 따른 기능 차단 등 안전장치는 업데이트 전과 동일하게 작동한다. 앞서 삼성멤버스 커뮤니티를 비롯해 갤럭시 이용자 카페, 정보기술(IT) 커뮤니티 등에는 GOS 관련 불만 글이 쏟아졌다. 대부분 ‘사전에 GOS 의무 탑재 사실을 제대로 알리지 않고 판매했다’는 취지다. GOS는 게임 성능 향상과 발열 제어 기능을 제공하는 앱으로, 고성능 게임을 실행하면 그래픽처리장치(GPU) 성능 등을 조절해 화면 해상도를 낮춰 스마트폰의 과도한 발열과 배터리 소모를 막는다. 삼성전자는 갤럭시S22 이전 갤럭시 스마트폰에도 GOS를 탑재했지만, 스마트폰으로 고성능 게임을 즐기려는 이용자들은 유료 앱 등을 사용해 GOS를 비활성화할 수 있었다. 하지만 갤럭시S22 시리즈는 원 UI 4.0 업데이트로 GOS 탑재가 의무화됐고, 유료 앱 등 우회 방법으로도 이 GOS를 삭제할 수 없게 되면서 고성능 유지를 원하는 소비자들의 불만이 이어졌다. 삼성전자는 “GOS를 적용한 것은 소비자 안전을 최우선으로 고려한다는 방침에 따른 것이나 일부 이용자의 문제 제기를 신속하게 수용하기로 결정했다”라면서 “앞으로도 소비자 의견에 귀 기울여 제품의 안전성 확보는 물론 고객 만족과 소비자 보호를 위해 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

13일 오후 10시 45분경 팻 갤싱어 인텔CEO가 개인전용기를 타고 대만 타오위안 국제공항에 도착했다. TSMC 고위 경영진을 만나기 위해서다. 그는 지난 1일 미국 정부에 자국 기업 투자 우선을 주장하며 중국으로부터 군사적 위협을 받는 대만은 불안정한 곳이라고 말해 대만에서 논란이 됐다. 갤싱어가 실언을 하고 염치없이 대만을 찾았다는 비판도 제기되지만 그가 앞서 대만을 언급한 것은 대만행에 대한 예고가 아니었느냐는 분석도 나온다. 미국과 중국 간의 마찰이 무역에서 기술로까지 확대된 양상이어서 그의 방문은 재계는 물론 정계에 까지 관심이 쏠리는 듯한 모양새다.  상황이 이러하다보니 갤싱어가 대만 정부 고위 인사들과 접촉할 것이라고 예상도 나왔다. 이에 왕메이화 경제부장은 13일 갤싱어와 만나지 않는다고 밝히며 그의 대만 방문은 순수 기업상의 목적이라고 밝혔다. 갤싱어는 대만의 경제버블 프로그램을 통해 입국한 것으로 알려졌다. 경제버블 프로그램은 대만 경제에 큰 기여를 하는 기업 인사들에 대해 입국을 한시 허용한다는 것으로 기업이 직접 관련 계획을 경제부에 제출하면 심사를 거쳐 보건 당국과 조치를 취한다는 내용이다.  대만 중앙통신사는 갤싱어가 사전 녹화한 영상을 통해 대만 방문에 대한 소감을 전했다고 보도했다. 갤싱어는 과거 여러 번 찾은 대만에 다시 오게 되어 기쁘다며 인텔 CEO에 오른 뒤 대만에 오고 싶었으나 코로나19로 그간 기회가 없었다고 말했다. 그는 영상에서 대만을 치켜세우며 인텔과 장기간 협력해온 TSMC는 훌륭하다고 칭찬하는 한편 인텔이 36년간 대만 고객사 및 협력사와 긴밀한 관계를 유지했다며 대만에서 계속 성장하길 바란다고 강조했다. 대만 자유시보는 갤싱어가 파운드리 협력안의 문제로 류더인 TSMC 회장을 만날 예정이며 이후 말레이시아로 가 인텔의 패키징 테스트 공장 운영 상태를 점검할 예정이라고 전했다. 하지만 인텔과 TSMC 측은 이에 대한 공식적인 입장을 내놓지 않았다.  이번 그의 방문은 TSMC와 3나노 공정의 안정적인 물량 확보를 위한 것이라는 관측이 나온다. 인텔은 내년부터 3나노 공정이 적용된 자사 CPU, GPU를 시장에 내놓을 것으로 대만 언론들은 전망했다. 지난 10월 웨이저자 TSMC 총재는 자사의 3나노 공정 개발이 일정에 맞춰 진행 중이라며 올해 하반기 시험 생산을 시작으로 내년 하반기에는 양산이 가능할 것이라고 밝힌 바 있다.

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

최근 ‘GPT3’라는 인공지능(AI)이 화두다. 테슬라 창업자 일론 머스크 등이 참여해 설립한 인공지능 연구기관인 ‘오픈AI’가 개발한 대규모 언어모델로 마이크로소프트 슈퍼컴퓨터 수준의 최고 컴퓨팅 기술로 학습했다. CPU 28만 5000개, GPU 1만개, 400기가비트(Gb) 네트워크로 시스템 규모부터 압도적이다. 샘플 2~3개만 주면 사용자가 원하는 형태로 변환해 준다. 지난해 대화, 질의응답, 번역, 프로그램 작성 등에 사용되더니 최근에는 이미지를 그리는 변환까지도 가능해졌다고 한다. AI 발전을 실감케 하는 대목이다. 범용 AI 개발을 목표로 해 온 연구진에게도 이슈다. GPT3가 적은 샘플로 좋은 결과를 얻은 것은 사실이지만 범용언어 인공지능으로는 부족한 점이 많다. 추가 학습이 없어 지속적으로 샘플을 공급해야 하고, 모델 구조 한계로 의미 비교평가에 약하며, 사고추론 과정이 규명되지 않는다. AI 원천기술이라 할 수 있는 음성언어 정보를 연구한 지 올해로 30여년이 됐다. 그동안 콜센터, 챗봇, 교육용 영어학습, 통·번역, 특허문서 번역, 국회도서관 서비스 등에 사용됐다. 한국어에 특화된 발화음성, 말뭉치 데이터베이스, 언어연구 등을 지속적으로 같이했기에 가능한 일이었다. GPT3를 무조건 따라하기보다는 한국어에 특화된 범용언어 인공지능 확보 전략이 필요하다. ‘한국어에 적합한 범용언어 인공지능’ 확보를 위해 범국가적 협력이 필요한 때이다. 민옥기 한국전자통신연구원 지능정보연구본부장

최근 ‘GPT3’라는 인공지능(AI)이 화두다. 테슬라 창업자 일론 머스크 등이 참여해 설립한 인공지능 연구기관인 ‘오픈AI’가 개발한 대규모 언어모델로 마이크로소프트 슈퍼컴퓨터 수준의 최고 컴퓨팅 기술로 학습했다. CPU 28만 5000개, GPU 1만개, 400기가비트(Gb) 네트워크로 시스템 규모부터 압도적이다. 샘플 2~3개만 주면 사용자가 원하는 형태로 변환해 준다. 지난해 대화, 질의응답, 번역, 프로그램 작성 등에 사용되더니 최근에는 이미지를 그리는 변환까지도 가능해졌다고 한다. AI 발전을 실감케 하는 대목이다. 범용 AI 개발을 목표로 해 온 연구진에게도 이슈다. GPT3가 적은 샘플로 좋은 결과를 얻은 것은 사실이지만 범용언어 인공지능으로는 부족한 점이 많다. 추가 학습이 없어 지속적으로 샘플을 공급해야 하고, 모델 구조 한계로 의미 비교평가에 약하며, 사고추론 과정이 규명되지 않는다. AI 원천기술이라 할 수 있는 음성언어 정보를 연구한 지 올해로 30여년이 됐다. 그동안 콜센터, 챗봇, 교육용 영어학습, 통·번역, 특허문서 번역, 국회도서관 서비스 등에 사용됐다. 한국어에 특화된 발화음성, 말뭉치 데이터베이스, 언어연구 등을 지속적으로 같이했기에 가능한 일이었다. GPT3를 무조건 따라하기보다는 한국어에 특화된 범용언어 인공지능 확보 전략이 필요하다. ‘한국어에 적합한 범용언어 인공지능’ 확보를 위해 범국가적 협력이 필요한 때이다. 민옥기 한국전자통신연구원 지능정보연구본부장

냉전 시절 구소련은 미국을 중심으로 한 서방 세력에 맞서기 위해 과학기술 개발에 온 힘을 쏟았습니다. 하지만 이런 노력에도 IT 분야에서는 서방측을 따라잡기는커녕 자꾸만 격차가 벌어졌습니다. 중앙집권적 관료들의 지배를 받는 구소련의 IT 기구들은 자유로운 연구와 창업이 보장된 서방의 IT 혁신을 따라잡을 수 없었습니다. 이런 상황에서 구소련이 선택할 수 있는 가장 합리적인 해결책은 서방의 기술을 복제해 CPU를 만드는 것입니다. 구소련의 과학자들은 역설계 기술을 통해 인텔, IBM 등 서방 제조사의 CPU를 복제한 해적판 CPU를 만들었습니다. 물론 소프트웨어라고 해서 예외는 아니었습니다. 그러나 구소련이 붕괴되고 라이선스 없이 마음대로 서방측 기술을 사용할 수 없게 되자 새로운 대안이 필요했습니다. 1992년 모스크바 물리기술 대학의 스핀 오프 기업으로 설립된 MCST(Moscow Center of SPARC Technologies)는 이름처럼 미국 IT 기업인 Sun(나중에 오라클에 인수)이 개발한 SPARC 계열 CPU를 연구하고 개발하기 위해 설립됐습니다. 하지만 이 회사는 또 다른 서방측 프로세서 기술에도 주목했습니다. 바로 VLIW(Very long instruction word) 기반 아키텍처입니다. VLIW는 동시에 여러 명령어를 처리할 수 있는 기술로 주목받았으나 사실 주류에 해당하는 x86이나 ARM 아키텍처에 밀려 큰 힘을 쓰지는 못하고 있습니다. 현재는 특수 목적의 임베디드 프로세서나 일부 GPU에 사용되고 있을 뿐입니다. 그런 VLIW 아키텍처가 러시아에서 부흥한 이유는 서방측의 제재에 맞서 러시아산 x86 호환 프로세서가 필요했기 때문입니다. MCST가 개발한 엘브루스(Elbrus) CPU는 내부적으로는 VLIW로 돌아가지만 x86 명령어를 번역하는 방법으로 x86 기반 윈도우나 리눅스 운영체제를 구동할 수 있습니다. 이는 일종의 VLIW 방식 CPU였던 인텔 아이테니엄(Itanium)이나 지금은 사라진 저전력 x86 호환 프로세서인 트랜스메타의 크루소(Crusoe)와 같은 방식입니다. 엘브루스 CPU의 최신 버전은 2018년 말 생산을 시작한 엘브루스-8SV(Elbrus-8SV)로 대만 TSMC의 28nm 공정으로 제조한 8코어 CPU입니다. 27.8억개의 트랜지스터를 집적한 나름 큰 프로세서로 4채널 DDR4 2400 메모리와 16MB L3 캐시 메모리, 1.5GHz 클럭을 지니고 있습니다. 이론적 연산 능력은 단정밀도에서 576GFLOPS이지만, x86 명령어를 처리하는 경우 성능이 하락한다는 점을 감안해야 합니다. 실제적인 성능은 서방측 최신 x86 CPU는 물론 ARM 기반 고성능 프로세서에 크게 못 미치는 것으로 알려져 있습니다. 하지만 러시아 입장에서는 서방의 제재에도 x86 호환 CPU를 자체 공급할 수 있다는 사실이 더 중요할 것입니다. 최근 러시아 연방 산업 통상부는 32코어 고성능 엘브루스 CPU를 개발하기 위해 75억 루블(1092억원)을 투자하겠다고 발표했습니다. 러시아 입장에서는 상당한 거금을 들여 신형 CPU를 개발하는 것으로 2025년까지 현재 서방측 서버 CPU를 넘볼 수 있는 프로세서를 개발하는 것이 목표입니다. 32코어 엘브루스 CPU는 7nm 미세 공정을 사용하며 DDR5 및 PCIe 5.0 같은 최신 기술을 적용할 예정입니다. 계획대로만 된다면 엘브루스 CPU는 미국 이외의 국가에서 제조하는 x86 호환 CPU 가운데 가장 강력한 성능을 지닌 CPU가 될 것입니다. 하지만 러시아가 서방측 제재를 뚫고 순조롭게 차세대 CPU를 개발할 수 있을지는 아직 미지수입니다. 가장 큰 문제는 러시아는 자체 반도체 제조 시설이 매우 낙후되어 있다는 것입니다. 엘브루스의 경우 90nm 공정을 사용한 엘브루스 2S 시리즈까지는 어떻게든 러시아 자체 팹을 사용했으나 그 이하 미세 공정을 러시아 내에서 확보할 방법이 없어 결국 TSMC에 위탁 생산을 하는 수밖에 없었습니다. 7nm 미세 공정은 현재 러시아 사정을 생각할 때 5년이 아니라 10년 후에도 가능할지 의문스러운 수준으로 결국 TSMC 같은 외국 제조사의 힘을 빌려야 합니다. 미국 등 서방측이 이 부분까지 제재할 경우 러시아의 CPU 자력갱생은 상당한 어려움에 처할 것입니다. 물론 DDR5 같은 최신 메모리 역시 한국 등 다른 나라에서 전량 수입해야 하는 처지입니다. 하지만 러시아 입장에서는 하나라도 더 자체 생산하는 편이 안전하기 때문에 32코어 엘브루스 프로세서 개발 계획을 철회하지는 않을 것으로 생각됩니다. 러시아 역시 서방측이 CPU에 백도어를 숨겨두지 않았을까 걱정하고 있기 때문에 설령 위탁생산을 하더라도 군용 및 정부용 컴퓨터에는 자체 설계 CPU를 사용할 수밖에 없는 것입니다. 사실 경제 논리로 생각하면 러시아도 다른 나라처럼 인텔이나 AMD CPU를 사용하는 것이 가장 합리적입니다. 좁은 러시아 내수 시장을 위해 소량 생산되는 만큼 성능이 낮다고 가격을 낮출 수도 없습니다. 가성비가 낮은 만큼 엘브루스 CPU는 미국제 CPU를 사용할 수 없는 피치 못할 사정이 있고 혹시 러시아가 심었을지도 모르는 백도어가 걱정되지 않는 국가가 아니라면 도입할 가능성도 희박합니다. 수출로 활로를 뚫어 경제성을 확보할 가능성이 거의 없다는 것이죠. 그러나 경제 논리를 대신할 러시아의 정치적 사정이 있는 만큼 세상에서 가장 기이한 x86 호환 CPU인 엘브루스의 진화는 당분간 계속될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

SK텔레콤이 이번에는 인공지능(AI) 반도체 산업에 진출한다. SK텔레콤은 메모리 반도체에서 강세를 보이는 SK하이닉스를 자회사로 보유하고 있긴 하지만 직접 반도체를 개발해서 이것의 ‘세일즈’에 팔을 걷어붙이고 나서는 것은 이번이 처음이다. SK텔레콤은 25일 경기 고양시 킨텍스에서 열린 ‘한국판 뉴딜, 대한민국 인공지능을 만나다’ 행사를 통해 인공지능(AI) 반도체인 ‘사피온 X220’을 공개했다. 2017년부터 반도체 개발에 뛰어들어 그동안 자체 수급용으로 칩을 만들었으나 이번 제품은 고객사에도 판매할 계획이다. 온라인쇼핑, 모빌리티, 온라인동영상서비스(OTT), 음악감상서비스, 앱장터 등에 뛰어든 SK텔레콤이 ‘탈통신’ 사업 진출에 박차를 가하는 모양새다. SK텔레콤은 “국내 최초의 데이터센터용 AI 반도체”라면서 “이번 출시를 통해 SK텔레콤은 엔비디아, 인텔, 구글 등 글로벌 빅테크 기업 중심의 미래 반도체 시장에 출사표를 던졌다”고 밝혔다. AI반도체 산업는 ‘제2의 D램’이라 불릴 정도로 미래 전망이 밝다. 사람 뇌의 신경망을 모방해 한꺼번에 수십~수천개의 연산을 동시에 실행하는 AI 반도체는 입력 순서에 따라 데이터를 순차 처리하는 기존 반도체의 한계를 극복했다. 전력소모도 낮다. 자율주행차나 스마트폰 등이 고도화될수록 AI반도체의 쓰임이 더 많아질 것으로 전망된다. 시장조사기관 가트너에 따르면 글로벌 AI 반도체 시장은 2018년 약 7조 8000억원에서 2024년 약 50조원으로 연평균 36%의 가파른 성장이 예상된다.SK텔레콤 관계자는 “‘사피온 X220’은 기존 그래픽처리장치(GPU) 대비 성능이 우수하고 가격이 저렴하다”면서 “‘사피온 X220’은 GPU 대비 딥러닝 연산 속도가 1.5배 빠르기 때문에 데이터센터에 적용시 데이터 처리 용량이 1.5배 증가한다”고 밝혔다. 이어 “가격은 GPU의 절반 수준이고 전력 사용량도 80%에 불과하다”고 덧붙였다. ‘사피온 X220’이 적용되면 SK텔레콤의 AI비서인 ‘누구’의 음성인식 능력이 향상되고, ‘T뷰’의 영상 관제 기능이 개선될 것으로 보인다. SK텔레콤은 올해부터 자사 서비스에 ‘사피온 X220’을 적용할 예정이다. 내년부터는 고객사를 확보해 위탁생산(파운드리)을 통한 양산에 돌입할 예정이다. SK텔레콤은 현재 개발중인 후속 제품도 2022년 양산하는 것을 목표로 잡고 있다. SK텔레콤 관계자는 “SK하이닉스는 메모리 분야에서 잘하고 있다. 데이터센터용 AI 반도체 부문은 사업 영역이 겹치지 않을 것”이라고 말했다. 또한 SK텔레콤은 이날 자사의 AI 반도체 브랜드인 ‘사피온’도 함께 공개했다. ‘사피온’은 인류를 뜻하는 ‘사피엔스’와 영겁의 시간을 뜻하는 ‘이온’의 합성어다. 인류에게 AI 반도체 기반 인공지능 혁신의 혜택을 지속 제공하겠다는 의지를 담았다고 회사 측은 설명했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

“Cos ah ah I’m in the stars tonight~ So watch me bring the fire and set the night alight~” BTS의 신곡 다이너마이트(Dynamite). 지난 9월 25일 금요일 오후 5시(미 서부시간, 한국시간 26일 오전 9시). 빌보드 1위에 오르며 케이팝의 새 역사를 쓴 이 곡은 TV나 유튜브가 아닌 온라인 게임 ‘포트나이트’ 파티로얄에서 퍼져 나갔다. 파티로얄에 참가한 수많은 게이머들은 새로 공개한 BTS의 다이너마이트 안무에 맞춰 춤을 췄다. 이 행사를 위해 BTS 기획사 빅히트엔터테인먼트 측은 뮤직비디오나 예능 프로가 아닌 ‘파티로얄’에서 처음으로 안무를 공개했다. 미국의 게임사 에픽게임즈의 포트나이트는 플레이어들이 전투를 벌이는 배틀로열 장르의 게임. 파티로얄은 전투 없이 친구나 다른 플레이어들과 함께 콘서트나 영화를 관람하거나 즐길 수 있는 ‘소셜 공간’이다. 즉 이용자들이 게임 안에서 게임이 아니라 ‘파티’를 즐겼다. BTS의 새 노래를 즐기는 데만 그치지 않았다. BTS 팬클럽인 아미들은 여기에서 새로 나온 BTS 안무 이모티콘을 구입했다.●헤드셋 필요 없고 PC· 모바일 모두 가능 이처럼 BTS가 가상 공연을 했던 포트나이트와 같은 공간을 ‘메타버스’(Metaverse)라 부른다. 메타버스는 지금 실리콘밸리에서 큰 주목을 받는 기술(또는 개념)이 됐다. 실제 젠슨 황 엔비디아 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 지난 5일(현지시간) 온라인으로 진행된 GPU연례개발자대회(GTC) 2020 기조연설에서 “지난 20년간 놀라운 일이 벌어졌다면 미래 20년은 공상과학영화(SF)에서 보던 일이 벌어질 것이다. 메타버스가 오고 있기 때문이다(The Metaverse is coming)”라고 말했다. 인공지능(AI) 칩 시대를 이끌면서 일약 시가총액 세계 1위 반도체 회사로 끌어올리고 있는 엔비디아의 젠슨 황은 미래가 ‘메타버스의 시대’임을 알린 첫 메이저 기업 CEO로 기록됐다. 엔비디아는 GTC 2020에서 클라우드 AI 동영상 스트리밍 플랫폼(맥신), 헬스케어 AI 연구용 슈퍼컴퓨터(케임브리지1), 새로운 DPU(데이터처리장치) 등 산업의 흐름을 바꿀 만한 발표를 했는데 이에 앞서 ‘메타버스의 시대’를 선언했다는 것은 적잖은 의미가 있다는 평가다. 그렇다면 메타버스란 무엇일까. 메타버스는 ‘초월, 그 이상’을 뜻하는 그리스어 메타(Meta)와 세상 또는 우주를 뜻하는 유니버스의 합성어다. ‘초월적 하이브리드 세상’을 뜻한다. 이용자들이 아바타를 이용해 단순히 게임이나 가상현실(VR)을 즐기는 데 그치지 않고 사회·문화적 활동을 하며 경제적 가치를 창출하고 소유 투자, 보상받을 수 있는 세계를 ‘메타버스’라 부른다. 3차원 그래픽의 가상공간일 뿐 아니라 가상과 실제 현실이 상호작용하면서 새로운 세계를 창조하는 것이다. 메타버스는 지난 1992년 미국의 SF 소설가 닐 스티븐슨의 ‘스노 크래시’(Snow Crash)란 소설에서 처음 사용됐다. 이 소설에서는 아바타(Avatar)란 단어도 처음 등장한다. 레디플레이어원(2018)과 매트릭스(1999)가 메타버스를 그린 영화로 꼽힌다. 메타버스는 VR 게임처럼 별도의 헤드셋이 필요 없고 PC, 모바일, 게임기, TV 등 다양한 기기에서 즐길 수 있어야 한다는 점이 특징이다. 대표적 메타버스로 불리는 포트나이트의 팀 스위니 창업자 겸 CEO는 “메타버스는 인터넷(웹)의 다음 버전이다. 사람들이 메타버스로 일하러 가거나 게임을 하거나 쇼핑을 하거나 시간을 보낼 수 있을 것”이라고 말했다. 이 기술(개념)은 코로나 팬데믹 이후에 빠르게 확산됐다. 집에서 일을 하고 학교에 가고 운동하는 ‘홈 이코노미’ 시대가 열리면서 메타버스 게임에 사람들이 몰리고 시간을 보내며 심지어 ‘힐링’했다. ●“메타버스는 인터넷 웹의 다음 버전” 지난 3월 20일 출시된 닌텐도의 ‘모여봐요, 동물의 숲’(모동숲·애니멀 크로싱)은 메타버스를 구현한 게임으로 꼽힌다. 동물의 숲은 현실과 동일한 시간이 흐르는 가상 세계에서 이용자가 낚시, 곤충채집, 가드닝, 집꾸미기 등의 취미활동을 할 수 있는 게임이다. 동물의 숲은 가족 친화적인 콘텐츠로 ‘힐링게임’이란 수식어가 붙으면서 글로벌 히트, 닌텐도 스위치 판매를 포함한 실적 향상의 견인차 역할을 했다. 닌텐도의 지난 2분기 영업이익은 428%나 올랐다. 닌텐도 주가도 동물의 숲 출시 전엔 3만 3220엔이었으나 7일 현재 5만 7490엔으로 수직상승했다. 또 다른 메타버스 게임 로블록스(Roblox)도 특급 인기를 누리고 있다. 로블록스는 7~12세에게 가장 인기 있는 게임으로 지난 2월 이미 1억 1500만명의 활성 사용자를 확보했는데 코로나 팬데믹 이후엔 이용자가 1억 6400만명으로 늘었다. 로블록스가 주목받는 이유는 로블록스는 수동적인 게임이 아니라 게임 제작 플랫폼이기 때문이다. 로블록스는 경제활동을 적극적으로 할 수 있다. 로블록스 안에서 디자인하는 것도 돈을 버는 일이며 로벅스라는 게임머니를 쓰기도 하고 벌기도 한다. 개발자들은 자동차에서 배경화면까지 자신이 만든 아이템을 팔아서 다른 개발자의 게임에 통합할 수 있다. 이 게임을 하는 어린이들은 레고 블록 같은 아이콘과 아바타를 이용, 자신만의 게임과 세계를 디자인, 구축한 다음 친구들과 공유한다. 이코노미스트에 따르면 200만명으로 추정되는 로블록스 내 게임, 디자인 개발자 중 6분의1은 이 게임 내에서 수입을 올리고 있다. 지금까지 이 로블록스 세계 안에서 5000만개의 게임이 제작됐으며 100만번 이상 플레이된 블록버스터도 탄생했다. 로블록스 내 가장 인기 있는 게임인 어답트미(Adopt me)는 지난 4월 기준 160만명 이상 동시 플레이됐다. 로블록스사는 평가금액 80억 달러(약 9조 3000억원)로 내년 초 상장을 예고하고 있다.●‘1억 6000만명 이용’ 로블록스 상장 예고 빅테크 기업들도 메타버스 시대를 준비 중이다. 게임 ‘마인크래프트’를 보유한 마이크로소프트(MS)는 빅테크 기업 중 메타버스 시대를 가장 앞서 준비한 회사로 평가받는다. 게임기 엑스박스(Xbox)를 매년 업그레이드하고 있으며 최근엔 ‘둠’, ‘폴아웃’, ‘엘더스크롤’ 등 유명 게임들을 만든 게임사를 소유한 제니맥스미디어를 75억 달러(약 8조 7400억원)에 인수하기도 했다. MS는 게임뿐만 아니라 증강현실(AR) 기기 ‘홀로렌즈’를 개발했으며 ‘팀스’(teams) 등의 서비스를 통해 일의 미래를 주도하고 있다. 가상현실 기기 및 플랫폼 ‘오큘러스’를 보유한 페이스북은 VR 해드셋 ‘오큘러스 퀘스2’를 공개한 데 이어 2021년 증강현실 안경(아리아)을 공개하기로 하는 등 이 분야를 모바일을 잇는 차세대 인터넷 플랫폼으로 점찍었다. 효과적인 재택근무를 돕는 인피니트 오피스(Infinite Office), 홈트레이닝의 성과를 측정할 수 있는 건강 앱 등을 선보이면서 ‘메타버스 이코노미’를 독자적으로 만들어 가고 있다는 평가를 받고 있다. 2020년은 코로나 팬데믹으로 인해 메타버스가 본격적으로 시작된 해로 훗날 평가받을 것이다. 그러나 이 같은 메타버스의 부상으로 인해 이용자들이 현실과 가상을 점차 구분할 수 없고 사이버 범죄 위험에 무방비로 노출될 수 있다는 단점도 지적된다. 더 밀크 대표 [용어 클릭] ■메타버스(Metaverse)란 메타버스는 ‘초월, 그 이상’을 뜻하는 그리스어 메타(Meta)와 세상 또는 우주를 뜻하는 유니버스의 합성어다. 3차원 그래픽의 가상공간일 뿐 아니라 가상과 실제 현실이 상호작용하는 새로운 사이버 세계를 뜻한다. 지난 1992년 미국의 SF 소설가 닐 스티븐슨의 ‘스노 크래시’(Snow Crash)란 소설에서 처음 사용됐다.

지난 몇 년간 이빨과 발톱을 갈았던 인텔이 마침내 숙적 AMD의 내장 그래픽 성능을 뛰어넘었습니다. 인텔은 11세대 코어 프로세서인 타이거 레이크(Tiger Lake) 공개 행사에서 인텔 코어 i7 - 1185G7의 게임 성능이 경쟁 제품인 AMD 라이젠 4800U보다 최대 1.8배 높다고 밝혔습니다.(배틀필드 V, 배틀 그라운드 등 인기 게임 10종 비교) 그리고 더 나아가 보급형 노트북 그래픽 카드인 엔비디아 MX350과의 성능 차이 역시 별로 크지 않다고 강조했습니다. 가볍게 게임을 즐기는 일반적인 노트북 사용자라면 굳이 경쟁사 제품이나 보급형 그래픽 카드 대신 타이거 레이크에 탑재된 아이리스 Xe 내장 그래픽만으로도 충분하다는 이야기입니다. 이 결과를 내기까지 인텔은 22년간 그래픽 프로세서에 투자했습니다. 인텔 최초의 그래픽 카드는 1998년 공개한 i740입니다. 지금은 사라진 AGP 인터페이스를 사용한 초기 보급형 그래픽 카드로 간단한 3D 게임 정도만 구동할 수 있었습니다. 그런데 당시 그래픽 카드 시장은 엔비디아, 3Dfx, ATI(나중에 AMD에 흡수된 라데온 그래픽 부분) 등 여러 그래픽 칩 제조사들의 경쟁 구도가 끝나고 엔비디아와 ATI의 양강 구도로 정리되고 있었습니다. 본래 성능이 높은 편이 아니었던 인텔 그래픽 칩은 결국 메인보드에 통합된 내장 그래픽으로 명맥을 이어 나가게 됩니다. 독립 그래픽 카드 대신 값싼 그래픽 내장 메인보드를 사용하면 비용을 절감하고 전기 요금도 아낄 수 있었습니다. 따라서 인텔 내장 그래픽은 사무용 컴퓨터나 게임 목적이 아닌 가정용 PC에 널리 탑재되었습니다. 사실 2000년을 전후로 랜 카드, 사운드 카드, 그래픽 카드가 모두 메인보드에 내장되어 컴퓨터 제조 단가도 저렴해지고 크기도 작아졌습니다. 메인보드 내장 그래픽을 사용하는 사람들이 원하는 것은 모니터 출력이 가능한 저렴한 컴퓨터였습니다. 따라서 인텔 역시 내장 그래픽 성능을 높이기 위해 많은 투자를 하지 않았습니다. 물론 기술이 발전함에 따라 인텔 내장 그래픽 성능 역시 향상되기는 했지만, 그래픽 감속기라는 별명이 붙을 정도로 비슷한 시기의 지포스나 라데온보다 성능이 낮았습니다. 하지만 가격이 저렴하고 사용 목적에 충실한 만큼 특별히 문제될 것도 없었습니다. 문제가 된 것은 2006년 ATI를 합병한 AMD가 내장 그래픽 성능을 대폭 높인 이후입니다. AMD는 2011년에는 라데온 내장 그래픽을 CPU에 통합한 APU라는 개념의 하이브리드 CPU를 선보였는데, 저렴한 가격에 그래픽 성능이 우수해 시장에서 좋은 반응을 얻었습니다. 독립 그래픽 카드를 사기에는 주머니 사정이 넉넉하지 않지만, 게임은 하고 싶은 소비자에게 AMD APU가 좋은 대안이 된 것입니다. 당연히 인텔 역시 내장 그래픽 성능을 높여 이에 대응했습니다. 2011년에는 역시 GPU를 CPU와 통합한 샌디브릿지를 선보였고 이후 매년 내장 그래픽 성능을 높여 AMD를 추격했습니다. 그리고 2013년에는 별도의 임베디드 메모리(eDRAM)를 지닌 아이리스 프로 (Iris Pro) 그래픽을 선보이며 AMD 내장 그래픽은 물론 보급형 그래픽 카드와 견줄 만한 성능을 지닌 인텔 내장 그래픽을 선보이기도 했습니다. 하지만 아이리스 프로는 가격이 비싸 한정된 제품에만 사용됐습니다. 솔직히 그 가격이면 차라리 독립 그래픽 카드를 탑재하는 편이 더 나은 선택이었습니다. 이런 예외를 제외하고 인텔 내장 그래픽의 성능은 늘 AMD에 뒤처졌습니다. 영원히 2인자 자리를 놓치지 않았을 것 같았던 인텔에 변화가 생긴 건 2017년 라데온 그래픽 부분을 이끈 라자 코두리를 영입한 이후입니다. 라자 코두리는 Xe라는 새로운 그래픽 아키텍처를 통해 인텔 그래픽 부분을 대대적으로 개편했습니다. 단지 내장 그래픽 부분에서 AMD를 견제하기 위해서가 아니라 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 부분에서 경쟁력을 확보하기 위해 자체 GPU가 필요했기 때문입니다. 이렇게 해서 나온 첫 작품이 바로 타이거 레이크에 탑재된 아이리스 Xe 그래픽입니다.타이거 레이크는 작은 네 개의 CPU 코어와 거대한 GPU 블록을 지니고 있습니다. GPU 블록 안에는 최대 96개의 실행유닛 (EU)이 있는데, 이는 전 세대의 64개보다 1.5배 증가한 것입니다. 여기에 클럭까지 증가해 전체 성능은 1.8배 이상 증가했습니다. 반면 경쟁자인 AMD 라이젠 4000 시리즈는 전 세대 대비 그래픽 성능 향상폭이 크지 않았습니다. 라데온 3000 시리즈에서 그래픽 유닛을 늘리는 대신 CPU 코어를 두 배 늘렸기 때문입니다. 덕분에 8코어 노트북 CPU의 대중화는 이끌 수 있었으나 경쟁자에 내장 그래픽 성능 역전을 허용했습니다. 다만 그렇다고 해서 AMD가 일방적으로 밀리는 싸움이 시작된 건 아닙니다. 인텔이 비교 대상으로 든 라이젠 4800U는 사실 8코어 CPU로 4코어인 i7 - 1185G7보다 멀티 쓰레드 성능이 월등이 뛰어납니다. 그리고 현재까지 발표된 것은 모두 인텔 측 보도자료입니다. 동등한 조건에서 공정하게 벤치마크를 진행할 경우 내장 그래픽 역시 인텔이 주장한 만큼 성능 차이가 크지 않을 수 있습니다. 그리고 AMD 역시 차세대 CPU와 GPU 공개가 임박한 상황으로 얼마든지 반격이 가능합니다. 이번에 인텔에게 내장 그래픽 부분에서 우위를 내준 만큼 내년에는 AMD가 훨씬 강화된 그래픽 성능을 지닌 5000번대 제품을 내놓을 가능성이 커졌습니다. 동시에 Zen 3 아키텍처 기반의 차세대 CPU 역시 전 세대 대비 10-20% 수준의 성능 향상을 예고하고 있습니다. 이런 경쟁을 통해 소비자들은 더 좋은 노트북을 같은 가격에 구매할 수 있을 것입니다. CPU 전쟁의 진짜 승자는 인텔이나 AMD가 아니라 결국 소비자가 될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

삼성전자는 요즘 TSMC와 ‘파운드리(반도체 위탁생산) 전쟁’을 벌이고 있다. 지난해 4월 이재용 삼성전자 부회장이 2030년까지 시스템 반도체 1위 달성을 목표로 내걸면서 경쟁이 격화됐다. 시스템 반도체에서 1위가 되려면 파운드리에서 점유율을 끌어올려야 한다. 생산시설이 없는 ‘펩리스 업체’가 시스템 반도체를 설계해 오면 파운드리 업체가 이를 생산해 내는 구조인데 삼성은 아직 도전자 입장이다. 파운드리 시장에서 삼성전자는 10% 후반대 점유율로 2위에 머문 반면 대만의 TSMC가 약 50%의 점유율로 압도적 1위다. 메모리 반도체보다 시장 규모가 2배나 큰 시스템 반도체는 삼성으로선 놓칠 수 없는 시장이다. TSMC와의 좁혀지지 않는 ‘30%의 벽’을 깨기 위해 이 부회장이 향후 10년 동안 해결해야 할 과제 세 가지를 3일 꼽아 봤다. ①고객사와의 경쟁 금지 삼성전자 파운드리 사업의 아킬레스건은 ‘큰손’을 놓치고 있다는 점이다. 펩리스 업체 ‘톱5’가 모두 TSMC의 단골이다. 펩리스 업체 입장에서는 반도체의 설계부터 생산까지 모두 하는 종합반도체기업(IDM)에 위탁을 맡기는 것은 적에게 기술력을 낱낱이 공개하는 꼴이라고 여길 수 있다. 더군다나 애플 같은 기업은 스마트폰 시장에서 삼성전자와 치열하게 싸우고 있는데 경쟁사에 모바일용 애플리케이션 프로세서(AP)의 생산을 선뜻 맡기기가 어려운 상황이다. 반면 파운드리 사업만 하고 있는 TSMC는 ‘고객과 경쟁하지 않는다’를 슬로건으로 내걸고 30여년간 신뢰 관계를 쌓았다. 삼성의 파운드리 사업부가 별도 법인으로 나와야 TSMC를 뛰어넘을 수 있단 지적이 꾸준한 것도 이 때문이다. ②파운드리 기술 초격차 삼성전자가 ‘TSMC 단골’의 마음을 돌리려면 압도적 기술력으로 승부하는 것이 정공법이다. 삼성전자는 최첨단 공정에서 TSMC를 많이 따라잡은 상태다. 현재 7나노미터 이하 반도체 제품을 만들 수 있는 업체는 삼성전자와 TSMC뿐이다. 나노 수가 작을수록 반도체 크기가 줄어들고 성능과 전력 효율은 향상된다. 이런 기술력을 앞세워 삼성전자는 엔디비아의 차세대 그래픽처리장치(GPU)인 ‘지포스 RTX30’와 IBM의 차세대 서버용 중앙처리장치(CPU)인 ‘파워10’을 수주했다. 지난 2월에는 퀄컴의 차세대 이동통신 모뎀칩인 ‘X60’의 생산 계약을 따내기도 했다. 하지만 TSMC는 최근 2나노 공정을 기반으로 공장의 건설 계획을 밝히며 한 발짝 다시 앞서갔다. 삼성전자는 2나노에 대해선 아직 밝힌 적이 없다. 파운드리에서도 기술 초격차를 일궈야지만 역전의 기회가 생길 것이란 지적이 나온다. ③머니게임에서 승리 TSMC는 삼성전자와의 격차를 벌리기 위해 대규모 투자금을 쏟아붓고 있다. 최근 이사회를 열고 약 6조원 규모의 투자를 승인했다. 올해 투자 지출 목표는 총 20조원이다. 지난 5월에는 미국 애리조나에 5나노 파운드리 공장을 짓는다고 밝혔다. 또한 임직원이 5만 1000여명인 TSMC는 올해 안에 8000명을 채용할 계획이다. 삼성전자도 막대한 자금을 반도체에 투입하지만 메모리 쪽 비중이 더 큰 게 현실이다. 황철성 서울대 재료공학부 교수는 “삼성이 시스템 반도체에 10년간 133조원을 투자하기로 했는데 이것은 연간 13조원으로 TSMC보다 적은 편”이라고 지적했다. 업계 관계자는 “삼성전자가 TSMC를 따라잡으려면 대규모 투자로 생산성을 높여야 하는데 이런 결정은 총수인 이 부회장만 가능하다”면서 “사법 리스크로 결정이 늦어지면 경쟁사만 이득을 볼 것”이라고 말했다. 한재희 기자 jh@seoul.co.kr

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

작년에 AMD는 제2의 전성기를 맞이했습니다. 7nm 공정으로 제조된 3세대 라이젠과 스레드리퍼는 오래된 14nm 공정을 사용하는 인텔 코어 프로세서에 맞서 시장 점유율을 크게 뺏어왔고 한동안 명함도 내밀기 어려웠던 서버 시장에서도 에픽 프로세서를 내세워 점유율을 점점 확대하고 있습니다. 특히 인텔이 내놓지 못한 일반 소비자용 16코어 CPU나 64코어 서버 CPU의 출시는 과거 인텔 펜티엄 3를 제치고 최초의 1GHz CPU의 타이틀을 차지했던 애슬론의 영광을 다시 재현한 듯한 모습입니다. 하지만 노트북 시장에서 AMD의 영향력은 아직 미미한 수준입니다. 모바일 라이젠 CPU는 인텔 코어 프로세서 대비 더 우수한 그래픽 성능에도 불구하고 발열과 전력 소모가 상대적으로 높아서 노트북 시장에서 경쟁력을 확보하기 어려웠습니다. 라이젠 3000 모바일 CPU는 데스크톱 CPU와 달리 12nm 공정으로 제조되어 인텔 CPU 대비 공정상의 이점이 크지 않은 데다, 상대적으로 큰 GPU를 탑재해 전력 소모가 많기 때문입니다. 아직 인텔에 비해 전력 관리 기술이 부족한 것도 이유입니다. 따라서 AMD가 올해 새로운 라이젠 모바일 CPU를 선보이는 것은 시간 문제로 여겨졌습니다. 라이젠 3000 시리즈 모바일 CPU는 CES 2019에서 공개됐기 때문에 CES 2020에 사람들의 이목이 쏠린 것도 당연했습니다. 그리고 예상대로 7nm 공정 기반의 라이젠 4000 모바일 CPU가 발표됐습니다. 라이젠 4000 시리즈 모바일 CPU에서 가장 주목할 점은 AMD 최초의 모바일 8코어 CPU라는 점입니다. 전 세대보다 코어 숫자를 두 배로 늘리면서 멀티 스레드 성능도 거의 두 배 늘어났습니다. 사실 8코어 모바일 CPU는 인텔에서 먼저 출시했습니다. 하지만 이를 탑재한 노트북은 쉽게 찾아보기 어렵습니다. 14nm 공정 기반의 8코어 CPU라 발열량이 만만치 않고 가격도 비싸 고가 게이밍 노트북에만 일부 사용되기 때문입니다. 노트북 시장은 아직 4코어 CPU가 대세이며 고성능을 추구하는 게이밍 노트북의 경우 인텔 6코어 코어 프로세서가 탑재되고 있습니다. 이런 상황에서 AMD가 8코어 제품을 투입한 것입니다. 라이젠 7 4800U의 경우 8코어 16스레드에 8코어 라데온 GPU를 더하고도 TDP가 15W에 불과합니다. 얇은 노트북에도 8코어 CPU가 탑재될 수 있는 것입니다. 함께 발표된 레노버의 요가 슬림 7 노트북은 라이젠 7 4800U를 탑재하고도 두께 14.9mm, 무게 1.4kg에 불과해 가장 얇고 가벼운 8코어 노트북이라는 타이틀을 얻었습니다. 레노버에 의하면 배터리 지속 시간은 최대 14시간입니다. 라이젠 4000U 시리즈는 4, 6, 8코어 형태로 출시되며 올해 1분기에 출시합니다. 얇고 가벼운 8코어 노트북에 대한 잠재 수요를 생각하면 여러 제조사에서 제품을 내놓을 것으로 생각됩니다. AMD는 좀 더 고성능 CPU를 원하는 소비자를 위해 TDP 45W인 라이젠 4000H 시리즈도 같이 공개했습니다. 6, 8코어 CPU에 클럭을 높인 버전으로 U 시리즈 대비 기본 클럭이 1GHz 정도 더 높습니다. 라이젠 4800H를 탑재한 ASUS의 14인치 노트북은 두께 16.9mm에 무게 1.6kg으로 기존의 8코어 노트북보다 훨씬 가볍고 얇습니다. AMD가 라이젠 CPU를 내놓으면서 이미 데스크톱 PC 시장은 6코어와 8코어 CPU가 대세로 자리잡고 4코어 이하는 보급형으로 내려왔습니다. 라이젠 4000 모바일 CPU는 같은 일이 노트북에서도 일어날 수 있다는 점을 시사합니다. 다만 노트북에서는 성능이나 코어 숫자 못지않게 발열과 전력 소모가 중요합니다. AMD가 이 문제를 얼마나 개선했는지가 라이젠 모바일 4000 시리즈 흥행의 관건이 될 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

현재 그래픽 카드 메모리의 주류는 GDDR (Graphics DDR) SDRAM 메모리입니다. 초창기 그래픽 카드는 PC용 시스템 메모리와 동일한 메모리를 사용했지만, 그래픽 처리 프로세서인 GPU의 급격한 성능 발달로 이미 2000년대 초반 속도 한계에 직면했습니다. CPU용으로 개발된 시스템 메모리로는 GPU가 처리하는 방대한 데이터를 감당하기 어려워진 것입니다. 기본적으로 GPU는 큰 크기의 고해상도 그래픽 데이터를 빠르게 (가능한 초당 60 프레임 이상으로) 처리해야 합니다. 그래야 화려한 게임 그래픽을 끊김 없이 처리할 수 있습니다. 이런 이유로 2003년부터 일반 DDR 메모리보다 더 큰 대역폭을 지닌 GDDR 메모리가 그래픽 카드에 도입되기 시작합니다. GDDR2 메모리는 2003년 출시한 엔비디아의 지포스 FX 5700/5800 울트라 시리즈에 처음 사용됩니다. (1세대 GDDR 메모리는 90년대 후반 등장했는데 당시 그래픽 카드에는 사용되지 않았습니다) 하지만 GDDR 메모리의 본격적인 보급은 2004년 등장한 GDDR3부터입니다. GDDR3는 나중에 AMD에 합병된 ATI와 엘피다, 하이닉스, 인피니온 등 메모리 제조사들이 협력해 만든 그래픽 메모리 규격입니다. 이름과는 달리 DDR2 기반으로 덕분에 DDR3 메모리 규격이 확립되기 전인 2004년부터 본격적으로 보급될 수 있었습니다. GDDR 메모리는 DDR 메모리보다 데이터가 지날 수 있는 통로가 더 많고 데이터 전송 속도가 빨라 3D 그래픽처럼 대용량 데이터를 빠르게 처리할 때 유리합니다. 사실 GPU가 빠른 속도로 발전할 수 있었던 것은 이를 뒷받침할 GDDR 메모리의 발전이 있었기 때문입니다. 따라서 DDR 메모리보다 버전 업데이트가 훨씬 빨리 이뤄져 DDR4 메모리가 도입되는 동안 GDDR5, GDDR5x, GDDDR6 같은 새로운 규격이 등장했습니다. GDDR6 메모리를 사용한 지포스 RTX 2080의 경우 14Gbps GDDR5 (256bit) 메모리에서 448GB/s의 넓은 대역폭을 지원받고 있습니다. 이는 DVD 영화 100편 정도를 1초에 전송하는 속도입니다. 하지만 GDDR 메모리 규격 역시 점점 한계에 도달하고 있습니다. GDDR3에서 메모리 칩 하나 당 19.9 GB/s의 속도를 확보했고, GDDR5에서 40–64 GB/s, GDDR6에서 112–128 GB/s으로 늘어나기는 했지만, GPU의 연산 능력이 급격히 향상되면서 한계에 봉착한 것입니다. 이는 GPU가 게임에서만 쓰이는 것이 아니라 인공지능이나 슈퍼컴퓨터 같은 더 중요한 분야에 사용되면서 연산 능력이 급격히 높아진 것도 원인입니다. HBM (High Bandwidth Memory) 메모리는 이 문제에 대한 가장 합리적인 해결책입니다. HBM 메모리는 삼성전자, SK 하이닉스, AMD의 협력으로 개발되었으며 2013년 SK 하이닉스에서 첫 제품을 내놓았습니다. HBM은 여러 개의 D램 다이(die)를 아파트처럼 수직으로 쌓고 여기에 데이터 통로인 TSV (through-silicon via)를 뚫어 고속으로 데이터를 주고받는 메모리라고 할 수 있습니다. 아예 통로를 여러 개 뚫어 대량으로 데이터를 전송하기 때문에 대역폭에서 GDDR6 메모리를 크게 앞설 수 있습니다. 따라서 슈퍼컴퓨터나 인공지능 연산용 고성능 GPU에 사용됩니다. 하지만 비싼 가격으로 인해 일반 그래픽 카드에는 제한적으로 보급되고 있습니다.올해 출시된 AMD의 라데온 VII 그래픽 카드는 HBM2 메모리를 사용하는데, 4개만 있어도 1TB/s의 대역폭과 16GB의 메모리 용량을 확보할 수 있습니다. 하지만 이미 국내 메모리 제조사들은 이를 뛰어넘는 제품을 개발했습니다. 올해 3월 삼성전자가 공개한 플래시볼트 (Flashbolt) HBM2E 메모리는 칩 하나 당 410GB/s의 대역폭과 16GB의 용량을 제공합니다. 8개의 다이를 수직으로 올린 후 5000개 이상의 TSV로 연결해 속도와 용량을 획기적으로 끌어 올렸습니다. 그리고 이번 달 SK 하이닉스는 이보다 더 빠른 460GB/s 속도의 HBM2E 메모리를 개발했다고 발표했습니다. 이 제품을 4개 사용한 GPU는 1.84TB/s의 대역폭과 64GB의 용량을 확보할 수 있습니다. 이렇게 빠르고 용량이 큰 메모리가 필요한지 의문을 지닐 수도 있지만, 단순히 게임용이 아니라 인공지능 및 슈퍼컴퓨터를 위해서는 이것도 부족할 수 있습니다. 현재 국내 제조사들은 HBM2E보다 더 빠른 HBM3 및 HBM4 메모리 개발을 위한 연구를 진행하고 있습니다. 이 메모리는 현재 미국이 개발하는 엑사스케일 슈퍼컴퓨터에 사용될 것입니다. 국내 기업이 주도하는 HBM 메모리는 인공지능 및 슈퍼컴퓨터 개발에 없어서는 안 될 핵심 부품이라고 할 수 있습니다. 다른 한편으로 일반 소비자용 그래픽 카드에서 HBM 메모리를 사용할 수 있게 하려는 시도도 진행 중입니다. GDDR 규격도 좀 더 빨라질 수 있지만, 대역폭 문제의 근본적인 해결책은 메모리 구조 자체를 혁신한 HBM 메모리의 염가형 버전을 보급하는 것입니다. HBM 메모리를 사용한 그래픽 카드 중 그나마 저렴한 라데온 VII이 699달러로 아직 꽤 비싼 편이기 때문에 500달러 이하 그래픽 카드에서 사용할 수 있는 HBM 메모리가 필요할 것입니다. 결국 이 문제 역시 국내 제조사들의 노력에 달려 있습니다. GDDR 메모리가 결국 DDR 메모리를 대체하고 그래픽 카드 메모리의 대세가 된 것처럼 언젠가는 HBM 메모리가 새로운 대세가 될 날이 올 것으로 기대합니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com　

인공지능(AI)에 대한 전 세계적인 열광은 여전히 뜨겁다. 그러나 현재의 AI는 여전히 불완전한 기술이고 궁극적인 지향점인 사람 수준의 지능을 달성하기까지 아직 많은 시간이 필요해 보인다. 그럼에도 AI 기술 확보를 위한 자본 집중과 경쟁 심화는 AI가 미래 먹거리의 중심에 서 있다는 것을 방증한다. 특히 하드웨어 시장을 살펴보면 그 잠재력을 짐작해 볼 수 있다. AI 하드웨어 시장의 키워드는 AI 칩이다. AI 칩의 본격 등장을 알린 계기는 2016년 이세돌 9단과 알파고의 대국부터이다. 구글은 AI 전용 칩인 ‘텐서플로우 연산처리장치’(TPU)를 개발해 이세돌 9단과의 대국에 나섰다. TPU는 인공신경망을 계산하는 데 최적화된 하드웨어로 가장 큰 특징은 저전력 소모이다. 인공신경망의 학습과 추론에 주로 활용되는 그래픽연산처리장치(GPU)와 비교했을 때 수십배 낮은 전력으로도 동일한 계산이 가능하다. AI 칩의 키워드는 저전력이다. 이것이 시사하는 바는 매우 크다. 작게는 사물인터넷(IoT) 장비에서 크게는 클라우드 데이터 센터까지 활용 폭이 넓다는 것이다. 특히 스마트폰 연산처리장치 생산 기업인 삼성과 퀄컴은 이미 AI 칩을 개발해 제품에 적용하고 있다. AI 활용 기능을 효율적으로 수행하기 위해서는 배터리 소모의 최적화가 무엇보다 중요하기 때문이다. 현재 AI 시장의 실질적인 매출은 글로벌 IT 기업이 공급하는 고성능 계산 클라우드 서비스 비중이 높은 편이다. AI 학습이라는 행위는 결국 막대한 연산으로 귀결되기 때문이다. ‘계산량=전력 소비량’이란 사실로 볼 때 계산 클라우드를 운영하는 기업의 입장에서는 전력소비를 최적화하는 것이 고수익과 직결된다. 저전력 AI 칩은 이런 고민을 근본적으로 해결해 줄 수 있는 매력적 대안이다. 재미있게도 저전력 AI 칩은 범용성이 매우 낮다는 특징이 있다. 일반적으로 범용성과 전력 소비량은 반비례 관계에 있기 때문이다. AI 칩에 대한 전 세계적인 관심과 투자는 그만큼 미래 AI 시장이 갖는 잠재력이 크다는 사실을 보여 준다. 또 AI 칩과 관련된 글로벌 IT 기업의 행보와 유니콘 스타트업(기업 가치가 10억 달러 이상인 스타트업 기업)의 출현은 그 경쟁구도를 더욱 본격화시키고 있다. 이러한 경쟁은 AI 발전의 자양분이 되어 미래를 혁신하는 원동력이 될 것이다.

이번 주 있었던 IT 업계 소식 중 가장 놀라운 이야기는 삼성전자와 AMD가 모바일 그래픽 부분에서 협력하기로 한 것입니다. 삼성전자의 엑시노스 AP에는 지금까지 주로 ARM의 말리 (Mali) GPU가 탑재됐습니다. 꾸준한 성능 향상을 통해 말리 GPU의 성능 역시 지속적으로 높아졌지만, 자사 AP에 최적화된 그래픽 솔루션을 제공하는 퀄컴 Adreno나 애플의 자체 GPU에 비해 다소 아쉬운 부분이 있었습니다. ARM은 모든 프로세서에서 작동을 보장하는 범용 GPU 아키텍처를 개발해 라이선스를 주다 보니 엑시노스나 스냅드래곤, 애플 A 시리즈처럼 특화된 AP에 맞춤 설계를 하기 어려웠습니다. 아마도 이것이 애플이 오랜 세월 사용한 이메지네이션 테크놀로지스의 GPU 대신 독자 GPU를 개발한 이유일 것입니다. 퀄컴의 경우 이미 2008년 AMD로부터 모바일 GPU 부분인 AMD Imageon을 인수해 자사의 스냅드래곤에 통합했습니다. 당연히 삼성 역시 자체 GPU를 개발하는 것으로 알려졌지만, 자세한 내용은 베일에 가려졌습니다. 이전부터 있던 루머는 S GPU로 알려진 삼성의 자체 모바일 GPU가 엔비디아와의 라이선스로 나올 가능성이 크다는 것이었습니다. 엔비디아가 GPU 시장 1위인 점을 생각하면 그럴듯한 루머였지만, 결국 예상을 뒤집고 삼성은 AMD의 RDNA 아키텍처 기반 모바일 GPU를 개발을 발표했습니다. 실제로 삼성이 엔비디아와 협상을 했는지 공식적으로 확인된 바 없지만, 만약 그랬다면 엔비디아는 자사의 GPU를 그대로 사용하거나 혹은 AP 형태로 구매할 것을 요구했을 가능성이 큽니다. 상대적으로 판매량이 적고 수입도 얼마 되지 않은 AMD 쪽이 삼성 측에 유리한 조건을 받아들였을 것이고 아마도 이것이 AMD와 손잡은 이유로 해석됩니다. 물론 삼성 역시 상당한 기술을 확보했을 가능성이 크지만, GPU와 관련된 다양한 기술 특허 및 초기 제품 리스크를 감안하면 엔비디아나 AMD와 협력하는 것이 가장 무난한 해결책일 것입니다. 이번 계약으로 AMD는 라이선스 수익을 얻을 뿐 아니라 라데온 GPU 개발 생태계를 모바일로 확장할 수 있을 것으로 보입니다. 현재 PC 그래픽 카드 시장에서 라데온 GPU의 입지는 매우 좁은 상태입니다. AMD는 콘솔 그래픽 시장과 내장 그래픽 부분에서 활로를 찾고 있지만, 인텔이 차세대 GPU를 개발하며 내장 그래픽 부분을 위협하고 있습니다. 이런 상황에서 라이선스 수익이 많지 않더라도 모바일 그래픽 시장으로 다시 진출하는 것은 큰 의미가 있습니다. 라데온 그래픽 기술에 최적화된 게임이 많아질 것이기 때문입니다. AMD의 리사 수 CEO는 이번 파트너쉽을 통해서 라데온 사용자 기반 및 생태계를 모바일로 확장할 수 있게 됐다며 환영했습니다. 삼성 역시 엑시노스에 최적화된 GPU를 개발할 수 있어 애플 및 퀄컴과 경쟁이 한층 수월해질 것으로 기대됩니다. 아마도 이 소식에 가장 긴장할 회사는 ARM일 것입니다. 삼성이 말리 GPU의 가장 큰 고객 중 하나이기 때문입니다. 물론 다른 제품군이 많고 여전히 자체 GPU를 개발할 여력이 안 되는 제조사들이 말리 GPU를 찾기는 하겠지만, 수입이 줄어드는 일은 피할 수 없을 것입니다. 더구나 앞으로 다른 제조사도 삼성과 비슷하게 AMD 라이선스 모바일 GPU를 도입할 경우 말리 GPU의 입지는 줄어들 가능성이 있습니다. 삼성과 AMD 모두 구체적으로 언제부터 라데온 기술이 들어간 제품이 출시될지는 밝히지 않았습니다. 하지만 지금 라이선스가 채택되었다는 이야기는 멀지 않은 미래라는 이야기입니다. 올해는 너무 이르지만, 내년에는 모바일 라데온 그래픽이 엑시노스 AP 기반 스마트폰과 태블릿에 탑재될 가능성이 있습니다. 본래 한 핏줄인 퀄컴의 Adreno와의 대결 역시 흥미로운 부분입니다. 오랜 세월 모바일에 최적화된 Adreno에 승리일지 아니면 PC와 콘솔에서 갈고 닦은 기술을 모바일로 이식할 모바일 라데온의 승리일지 눈길이 쏠리는 건 당연합니다. 하지만 더 중요한 것은 모바일 GPU 시장의 경쟁이 한층 더 치열해질 것이라는 점입니다. 결국 더 고성능 모바일 그래픽 기술 개발이 앞당겨질 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

AMD가 CES 2019에서 3세대 라이젠에 대한 프리뷰 행사를 진행했습니다. 출시는 2019년 중반인데, 출시에 앞서 샘플을 들고나와 시연해 보인 것입니다. 하지만 신제품의 모든 것을 공개하는 대신 극히 일부 정보만 공개해 궁금증은 오히려 공개 전보다 더 커졌습니다. 일단 공개한 다이(die, 집적회로 다이 Integrated Circuit Die의 약자. CPU 패키지 안의 사각형 반도체)의 모습은 기존의 AMD CPU와 상당히 다른 모습입니다. 입출력(I/O)을 담당하는 다이와 옥타코어 다이 두 개를 4x4cm 크기의 패키지 안에 넣었는데, 최근 CPU에선 보기 어려운 구조이기 때문입니다.(사진) 이렇게 하나의 CPU 내부에 여러 개의 다이를 넣는 것은 CPU + GPU 통합 프로세서 등에서 볼 수 있긴 하지만 I/O 부분만 분리한 경우는 흔치 않습니다. AMD가 이런 구조를 사용한 것은 64코어 에픽 프로세서가 처음입니다. 7nm 공정의 Zen 2 아키텍처 CPU는 모두 이런 구조를 지니고 있음을 짐작하게 하는 대목입니다. 에픽 프로세서는 8개의 옥타코어 다이와 중앙의 거대한 I/O 다이 하나를 지니고 있습니다. 워낙 코어 숫자가 많아서 한 번에 통합하기 어려워서 이런 복잡한 구조를 지녔다고 하면 그럭저럭 이해가 됩니다. 문제는 라이젠 프로세서입니다. 굳이 8코어 다이 + I/O 다이 하나만 넣을 것이라면 하나의 다이에 모두 통합하는 것이 패키징 비용을 줄이고 전력 소모도 줄일 수 있습니다. 반대로 말하면 비용 증가와 전력 소모 증가라는 단점에도 분리를 꼭 해야 하는 속사정이 있다는 이야기입니다. AMD가 속 시원하게 이유를 공개하지 않았지만, 가장 가능성 있는 추정은 다이 하나를 더 넣을 수 있게 여유 공간을 확보했다는 것입니다. 공개된 다이 사진을 보면 옥타코어 다이는 80㎟ 정도로 크기가 작을 뿐 아니라 바로 아래 바짝 붙이면 하나를 더 넣을 공간이 있습니다. 패키지를 직접 분석한 IT 전문 웹사이트인 아난드텍은 정확히 같은 크기의 다이가 들어갈 공간이 있다는 점을 확인했습니다. 여기에 옥타코어 다이 하나를 더 넣거나 혹은 GPU 다이를 넣으면 하나의 패키지로 3가지 형태의 제품(4-8코어 CPU, 12-16코어 CPU, 그리고 GPU 통합형 APU)을 만들 수 있습니다. 다이를 나누면서 생기는 비용 상승은 패키지 단순화를 통해 절약한 비용으로 상쇄하고도 남을 것입니다. 사실 AMD는 스레드리퍼 프로세서를 내놓으면서 서버용 에픽 프로세서와 비슷한 4개 다이 패키지에 2개의 다이만 넣어 출시했다가, 나중에 4개의 다이를 넣은 32코어 스레드리퍼 2를 출시한 전례가 있어 이와 같은 추정에 힘이 실리고 있습니다. 그러나 이 이야기는 어디까지나 추정에 불과합니다. AMD가 무슨 의도로 이런 독특한 구조의 CPU를 개발했는지는 직접 공개하기 전까지는 알 수 없습니다. 리사 수 CEO는 이 질문에 대해 "패키지에 남은 자리가 있으며 이 공간에 추가로 더 넣을 것을 기대할 수 있다"고 말해 8코어 이상이 들어갈 수 있음을 돌려 말했습니다. 다만 구체적인 확답을 피하고 감질나게 적은 정보만 제공하는 것 역시 나름대로 이유가 있다는 생각입니다. 올해 중반에 저렴한 16코어 CPU가 나온다고 공개할 경우 지금 라이젠 CPU 판매는 상당한 타격을 받을 것입니다. 물론 그런 이유인지 아닌지는 두고 봐야 알 수 있습니다. AMD는 구체적인 성능도 속 시원하게 공개하지 않았습니다. 공개된 것은 8코어 라이젠 3세대가 8코어 인텔 CPU인 i9-9900K와 시네벤치에서 동급의 성능을 보인다는 것 정도입니다. 7nm 공정 CPU가 14nm 공정 CPU와 같은 코어에서 성능이 비슷하다는 이야기는 자랑이 아니라 실망스러운 이야기지만, 대신 전력 대 성능비는 크게 개선된 모습입니다. 성능도 인텔 CPU를 어느 정도 따라잡았다고 생각하면 나쁘지 않은 수준입니다. 사실 많은 소비자가 저렴한 12/16코어 라이젠을 기대하고 발표를 지켜봤다는 점을 생각하면 만족할 만한 프리뷰 행사는 아닙니다. 하지만 7nm 공정의 3세대 라이젠 샘플이 실제로 존재하며 올해 출시된다는 점을 확실히 했다는 데서 이번 행사의 의의를 찾을 수 있을 것입니다. 구체적인 성능이나 12/16코어 라이젠 출시 가능성은 여전히 베일에 가려 있지만, 출시 시점이 가까워질수록 구체적인 정보가 나올 것으로 기대합니다. AMD가 더 많은 코어를 집적한 라이젠과 스레드리퍼 프로세서를 출시하는데 중요한 요소는 바로 경쟁사인 인텔의 대응입니다. 인텔 역시 CES 2019에 10nm 공정의 아이스 레이크 (Ice Lake) 프로세서 샘플을 들고 나왔습니다. 서니 코브 아키텍처와 10nm 공정으로 무장한 새로운 인텔 프로세서의 성능이 매우 강력하다면 AMD 역시 모든 힘을 다해 반격할 수밖에 없습니다. 아마도 이것이 소비자들이 바라는 올해 CPU 시장의 모습일 것입니다. 고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com

빅데이터와 인공지능을 주축으로 하고 있는 ‘지능정보’는 현재 우리나라 IT 산업 진흥책의 핵심으로 자리매김하여 인공지능(AI) 및 빅데이터 분석 기술 개발에 대한 관심과 수요가 증가하고 있다. 그러나 현재, 관련 분야에서 필요한 인력은 매우 부족하며, 산업 현장에서 연구 개발을 담당하고 있는 재직자들의 실무 역량을 높일 수 있도록 지원하는 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 성균관대학교에서 최근 문을 연 지능정보융합원의 교육과정이 주목받고 있다. 성균관대학교는 의료, 경영, 경제, 제조, 로봇, 공공 분야 등 다양한 영역에서 연구 개발을 선도할 수 있는 인재를 양성하기 위하여 일반대학원 과정으로 데이터사이언스융합학과를 설치했다. 본 학과는 4차 산업 혁명을 선도하는 AI 빅데이터 융합 전문가를 양성하는 데 힘을 쏟고 있으며, 재직자 중심형 교육과정과 실무 중심형 산학협력 교육체계로 구성되어있는 것이 특징이다. 학사 일정과 교육 과정을 재직자 맞춤형으로 운영하여 석사학위 취득을 위한 재학 기간을 18개월로 단축할 수 있도록 계절 학기를 운영하고, 수업을 금, 토요일에 집중적으로 개설하여 재직자들의 수업 참여를 돕고 있다. 재직자 중심의 학과 특성을 반영하여 현장과 연결된 연구 주제의 캡스톤프로젝트를 도입하여 진행하고, 삼성서울병원, 강북삼성병원, IBS 연구단 등 국내외 기관의 전문가를 초청하여 강의 및 공개 세미나를 개최하는 등 학제 간 융합 연구에 앞장서고 있다. 또한 산학협력 교육체계를 갖춰 삼성 SDS와 빅데이터 분석 전문가 양성 및 공동 연구를 위한 산학연계 교육프로그램을 운영하고 있다. 삼성 SDS 전문 연구원들이 겸임교수로 강의에 참여하여 실무 중심의 강의를 진행하고, 삼성 SDS의 인공지능(AI) 기반 데이터 통합분석 플랫폼인 ‘브라이틱스’를 무료 제공하여 대학원생들이 연구에 활용할 수 있도록 하고 있다. 다양한 실무 중심의 교육 콘텐츠를 확보하기 위해 풍부한 교육 콘텐츠와 인프라를 보유하고 있는 멀티캠퍼스와 협력하고 있다. 더불어 데이터 분석 인프라로 데이터스트림즈로부터 5억원 상당의 빅데이터 분석 플랫폼인 테라원(TeraONE)을 기증받아 활용하고 있다. 대외에서 제공한 이러한 플랫폼 이외에도 지능정보 원천 기술을 개발하고 각 응용 도메인 분야와의 융합 연구를 위하여 데이터 분석 및 기계 학습을 위한 교육·연구용 분산 서버 및 GPU 서버 장비를 구축하여 활용하고 있다. 한편 성균관대학교의 데이터사이언스융합학과는 국내 유일의 재직자 중심형 교육과정과 실무 중심형 산학협력 교육체계를 갖추고 있으며, 현재 2018학년도 1학기와 2학기에 입학한 88명의 학생이 재학 중이며, 2019학년도 3월 입학을 위한 입시가 2018년 9월 27일부터 10월 15일까지 진행될 예정이다. 온라인뉴스부 iseoul@seoul.co.kr