2018.11.20

AMD, 데이터센터용 GPU 시장에서 얼마나 도약할 수 있을까

Andy Patrizio | Network World
지난주 AMD는 데이터센터용 GPU 분야에서 엔비디아를 따라잡을 준비가 되었다고 발표했다. 데이터센터용 GPU 시장은 AMD가 지난 수 년간 고군분투하면서 경쟁할 엄두를 내지 못하던 분야였지만, AMD는 이제 새로운 CPU 사업의 성과에 힘입어 엔비디아를 따라잡겠다고 선언했다.

엔비디아가 지난 10년 동안 인공 지능과 고성능 컴퓨팅에 투자했다는 점을 고려하면 매우 어려운 과업일 것이다. AMD에도 장점은 있다.


우선 AMD는 CPU와 GPU를 모두 개발하고 있으며, 엔비디아와 인텔과는 다른 방식으로 두 가지를 연결할 수 있다. 인텔도 GPU 제품을 갖추고 있지만, 제온이 아니라 일반 사용자용 CPU와 통합했고, 엔비디아에는 x86 제품군이 없다.

AMD 차세대 서버 프로세서 에픽
AMD는 코드명 로마(Rome)로 서버 프로세서 에픽의 차세대 버전을 준비하고 있다. 기대도 크다.

- 인텔이 아직 14nm 공정에서 더 나아가지 못한 반면, AMD는 7nm 설계를 준비한다. 인텔 제온 같은 기존 칩과 같은 공간에 트랜지스터가 2배 집적돼 더 나은 성능을 제공한다는 의미다.
- 소켓 당 64코어 및 128쓰레드.
- DDR4, 인피니티 패브릭, PCIe 및 기타 I/O 처리를 맡는 각각의 칩 내 I/O칩.
- PCIe 4세대 지원으로 PCIe 3보다 2배 높은 대역폭 제공
- 인피니티 패브릭 속도를 크게 개선해 칩과 칩, 칩과 메모리 통신이 가능
- 가장 중요한 GPU와 CPU를 연결하고 CPU와 GPU의 인터커뮤니케이션을 수행하는 역량

에픽 2 설계는 8개의 코어로 구성된 치플릿이 패브릭으로 연결된 구조다. 치플릿 사이에 I/O 칩이 위치해있다. 그러나 CPU와 GPU와의 통신은 PCI 익스프레스 4가 담당한다. 초고속이라고 말할 수는 없지만 그래도 속도가 빨라서 AMD의 장점인 셈이다.

또, 엔비디아는 CUDA 언어와 엄청난 지원 기반을 닦아놓았기 때문에 GPU 개발에 앞서 CUDA 외의 어떤 독점 상용 언어를 습득할 필요가 없다. 그래픽 시장을 분석하는 존 페디 리서치 대표 존 페디는 “처음으로 시장에 진입해 AI 알고리즘을 개발하려는 업체는 알맞은 소프트웨어를 구하거나 직접 만들거나 둘 중 하나를 하게 된다. 직접 소프트웨어를 만들려면, 가장 편안한 언어를 사용할 수밖에 없다”고 설명했다.

페디는 구글 텐서 AI가 C/C++와 파이썬으로 개발됐다는 점을 지적했다. 트레이닝용 AI 앱이 CUDA로 개발된 것은 CUDA가 꼭 필요해서가 아니라 개발자들이 CUDA에 익숙하기 때문이다.

엔비디아의 장점
엔비디아는 컨테이너 기술에 유리하다. 컨테이너는 하나의 언어로 작성된 코드를 가져와서 엔비디아가 이해할 수 있는 언어로 바꿀 수 있다. 페디는 자신이 아는 한 AMD는 컨테이너 기술을 보유하고 있지 않다고 말했다.

다른 기술적 장점도 있다. 구글 텐서 프로세서처럼 기본 수학적 매트릭스 엔진을 제공하기 위해 튜링 세대의 신형 GPU에 텐서 코어를 추가해 튜링 세대가 인공지능 트레이닝에서의 수학적 토대를 갖추고 있다.

페디는 또한, 엔비디아에는 마인드쉐어(mindshare)가 있다고 말했다. 인텔과 비등ㅎ아며 거의 인텔보다 우세하다는 지적도 많다. 엔비디아의 주주라면 분명 이런 시각에 동의할 것이다.

페디는 AMD의 가장 큰 과제로 지금까지 항상 맞닥뜨려야 했던 것을 꼽았다. “시장에 내놓을 수 있는가?”다. 페디는 “엔비디아는 소니, 애플과 함께 시장에서 가장 강력한 상표이자 업체”라며, AMD의 경쟁력 높은 GPU에 대해 “탄약은 있다. 그러나 방아쇠를 당기는 법을 알아야 할 것”이라고 지적했다. editor@itworld.co.kr   


AMD / GPU / 에픽
2018.11.20

AMD, 데이터센터용 GPU 시장에서 얼마나 도약할 수 있을까

Andy Patrizio | Network World
지난주 AMD는 데이터센터용 GPU 분야에서 엔비디아를 따라잡을 준비가 되었다고 발표했다. 데이터센터용 GPU 시장은 AMD가 지난 수 년간 고군분투하면서 경쟁할 엄두를 내지 못하던 분야였지만, AMD는 이제 새로운 CPU 사업의 성과에 힘입어 엔비디아를 따라잡겠다고 선언했다.

엔비디아가 지난 10년 동안 인공 지능과 고성능 컴퓨팅에 투자했다는 점을 고려하면 매우 어려운 과업일 것이다. AMD에도 장점은 있다.


우선 AMD는 CPU와 GPU를 모두 개발하고 있으며, 엔비디아와 인텔과는 다른 방식으로 두 가지를 연결할 수 있다. 인텔도 GPU 제품을 갖추고 있지만, 제온이 아니라 일반 사용자용 CPU와 통합했고, 엔비디아에는 x86 제품군이 없다.

AMD 차세대 서버 프로세서 에픽
AMD는 코드명 로마(Rome)로 서버 프로세서 에픽의 차세대 버전을 준비하고 있다. 기대도 크다.

- 인텔이 아직 14nm 공정에서 더 나아가지 못한 반면, AMD는 7nm 설계를 준비한다. 인텔 제온 같은 기존 칩과 같은 공간에 트랜지스터가 2배 집적돼 더 나은 성능을 제공한다는 의미다.
- 소켓 당 64코어 및 128쓰레드.
- DDR4, 인피니티 패브릭, PCIe 및 기타 I/O 처리를 맡는 각각의 칩 내 I/O칩.
- PCIe 4세대 지원으로 PCIe 3보다 2배 높은 대역폭 제공
- 인피니티 패브릭 속도를 크게 개선해 칩과 칩, 칩과 메모리 통신이 가능
- 가장 중요한 GPU와 CPU를 연결하고 CPU와 GPU의 인터커뮤니케이션을 수행하는 역량

에픽 2 설계는 8개의 코어로 구성된 치플릿이 패브릭으로 연결된 구조다. 치플릿 사이에 I/O 칩이 위치해있다. 그러나 CPU와 GPU와의 통신은 PCI 익스프레스 4가 담당한다. 초고속이라고 말할 수는 없지만 그래도 속도가 빨라서 AMD의 장점인 셈이다.

또, 엔비디아는 CUDA 언어와 엄청난 지원 기반을 닦아놓았기 때문에 GPU 개발에 앞서 CUDA 외의 어떤 독점 상용 언어를 습득할 필요가 없다. 그래픽 시장을 분석하는 존 페디 리서치 대표 존 페디는 “처음으로 시장에 진입해 AI 알고리즘을 개발하려는 업체는 알맞은 소프트웨어를 구하거나 직접 만들거나 둘 중 하나를 하게 된다. 직접 소프트웨어를 만들려면, 가장 편안한 언어를 사용할 수밖에 없다”고 설명했다.

페디는 구글 텐서 AI가 C/C++와 파이썬으로 개발됐다는 점을 지적했다. 트레이닝용 AI 앱이 CUDA로 개발된 것은 CUDA가 꼭 필요해서가 아니라 개발자들이 CUDA에 익숙하기 때문이다.

엔비디아의 장점
엔비디아는 컨테이너 기술에 유리하다. 컨테이너는 하나의 언어로 작성된 코드를 가져와서 엔비디아가 이해할 수 있는 언어로 바꿀 수 있다. 페디는 자신이 아는 한 AMD는 컨테이너 기술을 보유하고 있지 않다고 말했다.

다른 기술적 장점도 있다. 구글 텐서 프로세서처럼 기본 수학적 매트릭스 엔진을 제공하기 위해 튜링 세대의 신형 GPU에 텐서 코어를 추가해 튜링 세대가 인공지능 트레이닝에서의 수학적 토대를 갖추고 있다.

페디는 또한, 엔비디아에는 마인드쉐어(mindshare)가 있다고 말했다. 인텔과 비등ㅎ아며 거의 인텔보다 우세하다는 지적도 많다. 엔비디아의 주주라면 분명 이런 시각에 동의할 것이다.

페디는 AMD의 가장 큰 과제로 지금까지 항상 맞닥뜨려야 했던 것을 꼽았다. “시장에 내놓을 수 있는가?”다. 페디는 “엔비디아는 소니, 애플과 함께 시장에서 가장 강력한 상표이자 업체”라며, AMD의 경쟁력 높은 GPU에 대해 “탄약은 있다. 그러나 방아쇠를 당기는 법을 알아야 할 것”이라고 지적했다. editor@itworld.co.kr   


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