2020.02.07

인텔, 너바나 AI 칩 개발 중단…하바나 제품군에 집중

Andy Patrizio | Network World
인텔은 자사의 너바나(Nervana) 신경망 프로세서 개발을 중단하고 최근 20억 달러에 인수한 하바나 랩의 AI 제품군에 집중한다. 너바나로서는 너무 짧은 기간이었다.
 
ⓒ GettyImagesBank

인텔은 2016년 4억 달러를 주고 너바나를 인수하고 1년 후 첫 번째 신경망 프로세서를 출시했다. 너바나의 공동 설립자인 나빈 라오는 인텔에서 데이터 플랫폼 그룹의 일부인 AI 플랫폼 그룹을 맡았다. 인텔은 너바나 칩을 AI 시장에서 엔비디아 GPU의 경쟁자로 내세웠으며, 개발과 관련해 페이스북과 밀접한 협업을 진행하기도 했다.

이제 인텔은 너바나 NNP-T 칩 개발을 중단했다. 기존 고객에게는 약속대로 추론 칩인 NNP-I를 제공할 계획이다. 인텔은 이 영역에 하바나 랩의 가우디 프로세서와 고야 프로세서를 배치할 계획이다.

신경망은 학습과 추론 두 부분으로 구성된다. 학습은 컴퓨터가 이미지 인식처럼 프로세스를 배우는 과정이다. 추론은 학습된 시스템을 실제 작업에 투입하는 것이다. 학습이 추론보다 더 연산 집약적이며, 엔비디아가 뛰어난 영역이기도 하다.

인텔은 고개의 의견을 반영해 이런 결정을 내렸으며, 이번 결정이 자사의 데이터센터 AI 가속화 로드맵에 대한 전략 업데이트의 일환이라고 밝혔다. 인텔은 발표문을 통해 “하바나 제품군은 학습과 추론 모두에 통일성 있고 프로그래밍 가능한 아키텍처라는 강력하고 전략적인 이점을 제공한다. 데이터센터 AI 가속화를 단일 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 스택으로 교체하면서 인텔 개발팀은 힘을 합쳐서 더 많은 혁신을 더 빨리 고객에게 전달하는 데 집중할 수 있게 됐다”고 강조했다.

사실 이런 결과는 어느 정도 예상된 것이다. 티리아스 리서치의 사장 짐 맥그리거는 “한쪽은 학습용으로, 한쪽은 추론용으로 유지할지도 모른다고 생각했다. 하지만 하바나가 훨씬 더 잘 동작했고 아키텍처의 확장성도 더 좋았다. 그리고 인텔은 여전히 두 업체로부터 지적재산권과 전문 지식을 얻고 있다”고 평가했다.

희소식은 개발자가 너바나용으로 만든 것을 버릴 필요는 없다는 것이다. 맥그리거는 “프레임워크는 두 아키텍처에서 동작한다”라며, “아키텍처 변경에 따른 손실이 조금은 있겠지만, 학습에서 가지는 가치는 그대로이다. 그리고 인텔이 고객사의 마이그레이션을 지원할 것이라 믿는다”고 설명했다.

너바나 단종은 인텔이 중단한 두 번째 AI/머신러닝 개발 작업으로, 첫 희생자는 제온 파이(Xeon Phi)였다. 제온 파이는 자체에 문제가 있었는데, 근원은 x86 명령어를 기반으로 GPU를 만들겠다는 라라비 실험으로 거슬러 올라간다. 라라비는 제품으로 출시되지도 못했지만, 제온 파이는 코프로세서로 몇 세대 이어지다 2018년 8월에야 단종됐다.

인텔은 모바일아이(Mobileye)부터 모비디우스(Movidius), 애질렉스(Agilex) FPAG, 곧 출시될 Xe 아키텍처까지 여전히 다양한 AI를 대상으로 하는 제품을 보유하고 있다. 하바나 랩은 2018년 하반기에 고야 추론 프로세서를, 2019년 하반기에 가우디 AI 학습 프로세서의 시제품을 몇몇 선별된 고객에게 제공했다. editor@itworld.co.kr


2020.02.07

인텔, 너바나 AI 칩 개발 중단…하바나 제품군에 집중

Andy Patrizio | Network World
인텔은 자사의 너바나(Nervana) 신경망 프로세서 개발을 중단하고 최근 20억 달러에 인수한 하바나 랩의 AI 제품군에 집중한다. 너바나로서는 너무 짧은 기간이었다.
 
ⓒ GettyImagesBank

인텔은 2016년 4억 달러를 주고 너바나를 인수하고 1년 후 첫 번째 신경망 프로세서를 출시했다. 너바나의 공동 설립자인 나빈 라오는 인텔에서 데이터 플랫폼 그룹의 일부인 AI 플랫폼 그룹을 맡았다. 인텔은 너바나 칩을 AI 시장에서 엔비디아 GPU의 경쟁자로 내세웠으며, 개발과 관련해 페이스북과 밀접한 협업을 진행하기도 했다.

이제 인텔은 너바나 NNP-T 칩 개발을 중단했다. 기존 고객에게는 약속대로 추론 칩인 NNP-I를 제공할 계획이다. 인텔은 이 영역에 하바나 랩의 가우디 프로세서와 고야 프로세서를 배치할 계획이다.

신경망은 학습과 추론 두 부분으로 구성된다. 학습은 컴퓨터가 이미지 인식처럼 프로세스를 배우는 과정이다. 추론은 학습된 시스템을 실제 작업에 투입하는 것이다. 학습이 추론보다 더 연산 집약적이며, 엔비디아가 뛰어난 영역이기도 하다.

인텔은 고개의 의견을 반영해 이런 결정을 내렸으며, 이번 결정이 자사의 데이터센터 AI 가속화 로드맵에 대한 전략 업데이트의 일환이라고 밝혔다. 인텔은 발표문을 통해 “하바나 제품군은 학습과 추론 모두에 통일성 있고 프로그래밍 가능한 아키텍처라는 강력하고 전략적인 이점을 제공한다. 데이터센터 AI 가속화를 단일 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 스택으로 교체하면서 인텔 개발팀은 힘을 합쳐서 더 많은 혁신을 더 빨리 고객에게 전달하는 데 집중할 수 있게 됐다”고 강조했다.

사실 이런 결과는 어느 정도 예상된 것이다. 티리아스 리서치의 사장 짐 맥그리거는 “한쪽은 학습용으로, 한쪽은 추론용으로 유지할지도 모른다고 생각했다. 하지만 하바나가 훨씬 더 잘 동작했고 아키텍처의 확장성도 더 좋았다. 그리고 인텔은 여전히 두 업체로부터 지적재산권과 전문 지식을 얻고 있다”고 평가했다.

희소식은 개발자가 너바나용으로 만든 것을 버릴 필요는 없다는 것이다. 맥그리거는 “프레임워크는 두 아키텍처에서 동작한다”라며, “아키텍처 변경에 따른 손실이 조금은 있겠지만, 학습에서 가지는 가치는 그대로이다. 그리고 인텔이 고객사의 마이그레이션을 지원할 것이라 믿는다”고 설명했다.

너바나 단종은 인텔이 중단한 두 번째 AI/머신러닝 개발 작업으로, 첫 희생자는 제온 파이(Xeon Phi)였다. 제온 파이는 자체에 문제가 있었는데, 근원은 x86 명령어를 기반으로 GPU를 만들겠다는 라라비 실험으로 거슬러 올라간다. 라라비는 제품으로 출시되지도 못했지만, 제온 파이는 코프로세서로 몇 세대 이어지다 2018년 8월에야 단종됐다.

인텔은 모바일아이(Mobileye)부터 모비디우스(Movidius), 애질렉스(Agilex) FPAG, 곧 출시될 Xe 아키텍처까지 여전히 다양한 AI를 대상으로 하는 제품을 보유하고 있다. 하바나 랩은 2018년 하반기에 고야 추론 프로세서를, 2019년 하반기에 가우디 AI 학습 프로세서의 시제품을 몇몇 선별된 고객에게 제공했다. editor@itworld.co.kr


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