자바에 웹어셈블리를 사용하는 이유
와즘은 자바스크립트에서 자바 API를 호출할 수 있는 웹 브라우저의 프론트 엔드에서 자바를 실행하는 방법을 제공한다. 웹어셈블리 컴파일러는 자바 소스(또는 바이트코드)에서 바이너리를 생성하고, 브라우저는 호스트 운영체제 기능을 사용해서 이 바이너리를 실행하므로 OS 수준의 성능을 얻게 된다. 자바 코드는 와즘 바이너리로 변환되고 이 바이너리는 자바스크립트에서 호출할 수 있는 훅을 노출한다.와즘은 오늘날 주요 브라우저에서 바로 사용할 수 있다. 사용자가 원하는 언어로 무거운 작업을 수행할 수 있도록 뛰어난 성능을 제공한다. 비디오 인코딩, 그래픽 및 기타 고강도 데이터 처리 등에 사용하면 큰 효과를 얻을 수 있다. 심지어 블록체인의 성능 한계를 극복하기 위해 와즘을 사용하기도 한다.
자바를 사용한 기간이 어느정도 되면 브라우저의 자바에 대한 이야기를 들을 때 자바 애플릿을 떠올리겠지만, 와즘은 그것과는 전혀 다르다. 와즘은 처음부터 안전한 샌드박스 런타임으로 설계된 현대적 고성능 기술이다. 이식성, 성능, 보안, 다국어 지원을 갖춘 와즘은 현재 기술 환경의 핵심 요소다.
자바에서 와즘으로 : 변환 방식
자바 프로그램을 웹어셈블리로 변환하는 작업은 약간 까다롭다. 추천할 수 있는 완벽한 기준이 될 만한 방법은 없다. 여러 프로젝트가 있지만 성숙하거나 잘 문서화된 것을 찾기가 쉽지 않다. 자바 언어에는 가비지 수집, 리플렉션과 같이 웹어셈블리 트랜스파일러가 해결하기 어려운 몇 가지 문제가 있다. 최상급 자바 와즘 솔루션에 도달하기 위해서는 먼저 이와 같은 부분을 해결해야 할 것으로 보인다.그랄VM(GraalVM)은 현재 네이티브 이미지 툴을 사용한 와즘 출력을 위한 지원을 개발하고 있다(--features 플래그의 타겟 바이너리). 이 제안이 성공한다면 권장되는 방법이 될 가능성이 높다. 그랄VM은 이미 와즘을 지원하고 전반적으로 꽤 좋은 프로젝트다. 그랄VM이 와즘 바이너리를 생성할 수 있게 되면 살펴볼 가치가 있을 것이다. 그 사이 자바에서 와즘으로의 컴파일을 처리하는 데 사용할 수 있는 라이브러리는 다음과 같다.
여기서는 자바 와즘 컴파일에 티VM을 사용한다. 티VM을 만든 알렉세이 안드리프에 자바가 와즘 구현에서 다른 언어보다 뒤처지는 이유를 물었는데 안드리프는 “간단히 말하면, GC 또는 예외 처리를 직접 쓰는 것은 어렵지 않다. 그러나 스택에 액세스할 수 있는 부분이 부족하기 때문에 와즘에서 GC를 구현하기가 어렵다”라고 답했다. 웹어셈블리는 보안을 이유로 스택 액세스를 제한해왔다. 안드리프가 제안한 것처럼 안전하게 스택 액세스를 허용할 방법을 찾는 대신 와즘은 가비지 수집을 와즘 자체에 집어넣는 방법을 선택했다(와즘의 가비지 수집 진행 상황을 보려면 깃허브의 웹어셈블리 프로젝트 페이지 참조).
티VM을 사용해 자바를 와즘으로 컴파일하기
티VM은 자바를 재료로 와즘을 만들기 위한 가벼운 라이브러리를 지향한다. 구글 웹 툴킷에서 영감을 받았지만 소스가 아닌 바이트코드를 기반으로 한다. 덕분에 스칼라와 같은 다른 JVM 언어도 처리할 수 있다. 티VM이 제공하는 샘플 프로젝트를 통해 자바 와즘 프로젝트를 간편히 살펴볼 수 있는데 여기서도 이 샘플을 사용한다.티VM과 샘플 프로젝트 설정
티VM을 사용하려면 자바 8 이상의 JDK가 설치되어 있어야 한다. 여기서는 최신 티VM 버전을 빌드해서 로컬 저장소에 설치한 다음, 와즘을 사용하는 샘플 프로젝트 중 하나를 빌드해서 자바-와즘 컴파일이 어떻게 수행하는지를 살펴본다. 티VM 프로젝트를 클론하려면 깃(Git)을 설치해야 한다. 기사 작성 시간을 기준으로 현재 티VM은 0.8.0-SNAPSHOT이다.
프로젝트가 체크아웃되면 티VM 라이브러리 자체를 빌드해서 로컬 저장소에 설치해야 한다. 루트 디렉터리로 이동해서 /teavm/gradlew를 입력한다. 이 명령은 독립형 그래들(Gradle) 래퍼 실행 파일을 사용해 티VM을 빌드하고 로컬로 설치한다. 여기까지 완료하면 /teavm/samples/pi 디렉터리로 이동해서 ../../gradlew war를 입력한다. 그러면 그래들은 Pi 샘플 프로젝트를 WAR 파일로 빌드한다. 이 단계가 완료되면 서블릿 컨테이너에 배포할 수 있는 /teavm/samples/pi/build/libs/pi.war 파일이 생성된다.
필자는 이 데모에 우분투를 실행 중이므로 Tomcat을 서비스로 설치한 다음(sudo apt-get install tomcat9) pi.war 파일을 /webapps 디렉터리로 복사했다(sudo cp /teavm-wasm/target/pi.war /var/lib/tomcat9/webapps/). 그 다음 sudo systemctl start tomcat9를 사용해서 톰캣을 시작했다. 다른 방법은 /bin 디렉터리의 start.sh/.bat 스크립트를 사용하는 것이다. 이는 톰캣의 독립형 버전을 다운로드한 경우 가능한 방법이다. 참고로 Pi 샘플은 티VM의 자바스크립트와 와즘 출력 기능을 모두 지원하지만, 여기서는 와즘 부분만 살펴본다.
와즘을 위한 Pi 데모
이제 localhost:8080/pi에서 애플리케이션이 실행 중일 것이다. 브라우저에서 이 URL을 방문하면 간단한 사용자 인터페이스가 표시된다. 인터페이스에는 자바스크립트와 웹어셈블리용으로 하나씩 두 개의 링크가 포함돼 있다. 웹어셈블리를 클릭하면 <화면 1>이 표시된다.

이 인터페이스에서 파이를 계산할 자릿수를 지정할 수 있다. 인터페이스는 계산을 위해 와즘으로 컴파일된 자바를 사용하며, 자바스크립트에서 코드를 호출한다. 이 계산이 어떻게 수행되는지 살펴보자.
/teavm/samples/pi 프로젝트를 보면, 자바와 웹 애플리케이션 소스가 모두 포함된 표준 메이븐/그래들 레이아웃이며 각각 src/main/java와 src/main/webapp에 저장돼 있다. src/main/java/org/teavm/samples/pi/PiCalculator.java의 자바 클래스를 보면 PiCalculator라는 일반적인 자바 클래스임을 볼 수 있다. 이 클래스는 주 메서드를 정의한다. 주 메서드는 args[]에서 하나의 인수를 계산할 자릿수로 취하며 실제 파이 계산을 수행하기 위해 PiDigitSpigot이라는 내부 클래스를 사용하고 java.math.BigInteger라는 단일 자바 라이브러리에 의존한다. 전형적인 자바 프로그램이다. /teavm/samples/pi/build/libs/classes/main으로 이동해서 java org/teavm/samples/pi/PiCalculator 50이라고 입력하면 명령줄에서 파이를 50자리까지 계산해준다
이제 teavm/samples/pi/src/main/webapp의 웹 애플리케이션 부분을 보자. 우리의 관심사는 wasm.html이다. 파일의 대부분은 기본 HTML이지만 예시 1과 같이 살펴볼 만한 흥미로운 자바스크립트가 있다.
리스트 1. 파이 계산을 위한 웹 애플리케이션
let runner = null;
function init() {
TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", {
installImports(o, controller) {
function putwchars(address, count) {
let instance = controller.instance;
let memory = new Int8Array(instance.exports.memory.buffer);
let string = "";
for (let i = 0; i < count; ++i) {
string += $rt_putStdoutCustom(memory[address++]);
}
}
o.teavm.putwcharsOut = putwchars;
o.teavm.putwcharsErr = putwchars;
},
}).then(teavm => {
this.instance = teavm.instance;
runner = n => teavm.main([n.toString()]);
document.getElementById("run").disabled = false;
})
}
function calculate() {
var count = parseInt(document.getElementById("digit-count").value);
runner(count);
}
init();
</script>
</head>
</body>
<div>
Digit count:
<input type="text" id="digit-count" value="1000">
<button onclick="calculate()" id="run" disabled>Run</button>
</div>
<div id="stdout"></div>
</body>
우선 TeaVM.wasm.load("wasm/pi.wasm", { ...라인은 서버에서 pi.wasm 파일을 가져오는 작업을 시작한다. 이 파일은 브라우저에 와즘 파일을 로드하도록 지시하는 내장된 WebAssembly.instantiate()의 래퍼다. load 메서드 구성의 두 번째 매개변수로 전달된 객체가 구성되고 .then() 호출은 웹어셈블리 프로그램이 준비된 이후 발생하는 일을 처리하기 위한 콜백 함수를 제공한다. TeaVM.wasm.load에 대한 문서는 아직 없지만 깃허브에서 소스 코드를 찾을 수 있다.
가장 흥미로운 부분은 runner = n => teavm.main([n.toString()]); 라인이 있는 콜백 함수다. 여기서 자바스크립트로 자바 main() 함수를 호출하고 계산할 자릿수를 인수로 전달한다. 이제 PiCalculator.java 파일이 어떻게 pi.wasm으로 변환되었는지 살펴보자. <리스트 2>처럼 /pi/build.gradle.kts 파일에서 티VM 플러그인이 자바 파일을 가리키도록 구성됐다.
리스트 2. 자바-와즘 변환
js {
addedToWebApp.set(true)
}
wasm {
addedToWebApp.set(true)
}
wasi {
outputDir.set(File(buildDir, "libs/wasi"))
relativePathInOutputDir.set("")
}
all {
mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")
}
}
all 필드에서 mainClass.set("org.teavm.samples.pi.PiCalculator")로 티VM 플러그인이 구성된 것을 볼 수 있다. 자바스크립트와 와즘에 모두 적용되기 때문이다(즉, 프로젝트가 자바스크립트와 와즘 버전을 모두 출력함). build/generated/teavm/wasm/을 보면 티VM이 와즘 파일을 어디에 출력했는지 확인할 수 있다.
결론
와즘은 웹 브라우저에서 우수한 성능으로 자바를 실행할 수 있게 해주는 유망한 기술이다. 아직 미완성이지만 티VM과 같은 라이브러리는 자바와 웹어셈블리를 다루는 간편한 수단을 제공한다. 티VM을 사용하면 자바 코드를 호스트 운영체제 기능을 사용해 브라우저에서 실행되는 컴팩트한 바이너리로 컴파일할 수 있다. 와즘은 자바 기술 환경의 중요한 요소이며 여전히 개발 초기 단계에 있다. 가비지 수집 통합은 여러 주요 영역에서 와즘의 잠재력을 확대할 수 있다. 확실히 주목해야 할 기술이다.editor@itworld.co.kr
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Intel
데이터센터 성능을 재정의하는 게임 체인저 ‘4세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서’
ⓒ Getty Images Bank AI, HPC, 첨단 분석 등 새로운 유형의 워크로드가 급부상하면서 데이터센터의 성능에 대한 재정의가 필요한 시대가 되었다. 이런 시대적 요구에 부응하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서(코드명 사파이어 래피즈)라는 답을 내놓았다. 인텔은 이전 세대에 비해 성능, 확장성 및 효율성을 크게 개선한 4세대 제온 스케일러블 프로세서로 차세대 데이터센터에 대한 인텔의 전략을 구체화하고 있다. 성능 최적화의 새로운 관점 ‘워크로드 최적화’ 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 ‘다양한 워크로드 각각의 요구에 맞는 최대 성능을 끌어 낸다’라는 한 줄로 핵심을 짚을 수 있다. 이 프로세서의 설계 사상은 AI, HPC, 첨단 분석 등 다양한 워크로드의 요구사항을 충족하기 위해 CPU 및 관련 기술을 설계하고 최적화하는 것이다. 최근 기업들이 주목하는 주요 워크로드는 각각 성능에 대한 요구와 기준이 다르다. 예들 들어 AI 워크로드는 매트릭스 연산과 병렬 처리에 크게 의존한다. 더불어 대용량 데이터 세트를 처리해야 하는 경우가 많아 CPU와 메모리 간의 효율적인 데이터 전송을 위해 높은 메모리 대역폭이 필요하다. AI 워크로드에 맞는 최고의 성능을 제공하기 위해 인텔은 4세대 제온 스케일러블 프로세서에 고급 매트릭스 확장(AMX)과 같은 특수 명령어 세트와 통합 가속기를 내장하였다. 이는 꽤 주목할 개선이다. AMX의 내재화는 CPU도 AI 처리가 준비됐다는 것을 뜻한다. 이는 AI 인프라에서 CPU의 역할을 크게 확장할 전망이다. 최근 ChatGPT의 등장과 함께 모든 기업의 관심사가 된 초거대 언어 모델 기반 생성형 AI 전략 수립에 있어 AMX에 관심을 두는 곳이 늘고 있는 것도 같은 맥락에서 이해할 수 있다. HPC 워크로드는 복잡한 수학적 계산이 포함되며 높은 부동소수점 성능을 보장해야 한다. HPC 워크로드에는 병렬 처리가 수반되는 경우가 많다. 멀티코어 CPU는 이러한 워크로드를 가속하는 데 있어 핵심이라 할 수 있다. 또한, 대규모 HPC 시뮬레이션은 효율적인 데이터 처리를 위해 높은 메모리 용량과 대역폭도 요구한다. 이런 특수성도 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 유연하게 수용한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 최대 8채널 DDR5 메모리 구성 및 인텔 옵테인 퍼시스턴트 메모리(Optane Persistent Memory)를 지원하여 HPC 시뮬레이션을 위한 높은 메모리 용량과 대역폭을 제공한다. 또한, PCIe 5.0을 지원하여 PCIe 4.0의 두 배에 달하는 대역폭을 제공하여 CPU와 가속기 및 스토리지와 같은 기타 장치 간의 통신 속도가 빠르다. QAT를 통해 암호화 및 압축 워크로드를 가속화하여 네트워킹 및 스토리지와 같은 애플리케이션의 성능과 효율성도 크게 높인다. 열거한 특징들은 HPC뿐 아니라 AI 워크로드의 성능 요구에도 부합한다. 다음으로 첨단 분석의 경우 적시에 통찰력을 제공하고 빠른 의사결정을 지원하려면 지연 시간을 최소화하면서 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 CPU가 필요하다. 인텔은 단일 스레드 성능 및 멀티 스레딩 기능을 향상시켜 실시간 분석을 위한 저지연 처리를 가능하게 한다. 그리고 인텔 프로세서는 최적화된 캐시 계층 구조를 갖추고 있어 메모리 액세스 시간을 최소화하여 실시간 분석 워크로드의 지연 시간을 줄이고 성능을 개선할 수 있다. 여기에 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 넓은 메모리 대역폭으로 데이터베이스 성능을 향상하고 인텔 인-메모리 분석 가속기(IAA), 데이터 이동 속도를 높이는 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)까지 통합하여 실시간 데이터 처리 성능을 높였다. 요약하자면 워크로드마다 특화된 CPU 기능, 아키텍처 또는 가속기가 필요한 요구사항이 다르다. AI 워크로드는 가속 기술과 넓은 메모리 대역폭의 이점을 누리고, HPC 워크로드는 높은 부동소수점 성능과 병렬 처리가 필요하며, 실시간 분석 워크로드는 지연 시간이 짧은 처리와 효율적인 I/O 및 스토리지가 필요하다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 다양한 워크로드의 성능 요구를 수용하여 각각 최대의 성능을 끌어 낸다. 워크로드 최적화 성능 추구가 가능한 이유 CPU의 발전사를 보면 무어의 법칙의 시대를 지나 멀티 코어의 시기가 이어지고 있다. 멀티 코어는 현재 진화를 거듭 중인데 최근 동향은 더 나은 성능과 에너지 효율성을 보장하는 가운데 워크로드별 최적화를 지원하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인텔은 코어 수를 늘리는 가운데 다양한 가속기를 CPU에 통합하는 방식을 택하였다. 이런 노력의 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 멀티코어 아키텍처는 병렬 처리를 가능하게 하여 성능과 에너지 효율을 높인다. 예를 들어 인텔의 제온 스케일러블 프로세서는 최대 60개의 코어를 가지고 있어 AI, HPC, 실시간 분석 등 다양한 워크로드 처리에 이상적이다. 여기에 다양한 가속기를 통합하여 워크로드마다 차이를 보이는 최적의 성능 목표 달성에 한걸음 더 가까이 다가서고 있다. 또한, 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 CPU와 가속기 간의 고속 통신을 위해 설계된 개방형 산업 표준 인터커넥트인 컴퓨트 익스프레스 링크(CXL)를 지원한다. 이 밖에도 인텔은 상호 연결 및 효율적인 전력 공급을 위해 4개의 실리콘 다이를 EMIB(Embedded Multi-Die Interconnect Bridge)라는 고급 패키징 기술로 연결했다. 인텔의 EMIB 기술은 CPU 설계 및 패키징의 패러다임 전환을 잘 보여준다. 인텔은 프로세서를 타일이라고 하는 더 작은 모듈식 구성 요소로 분할하고 EMIB라는 작은 실리콘으로 연결하여 하나의 Monolithic 구조와 같은 성능, 에너지 효율성 및 설계 유연성을 높였고 그 결과물이 4세대 제온 스케일러블 프로세서다. 인텔은 고급 패키징 기술을 통해 다양한 가속기를 통합하면서도 높은 전력 효율을 달성했다. 가령 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서가 내장된 가속기를 사용하면 이전 세대 대비 워크로드 처리에 있어 평균 2.9배 높은 와트당 성능 목표 달성이 가능하다. 더 자세히 알아보면 범용 컴퓨팅에서 53% 평균 성능 향상을 기대할 수 있고, AI는 최대 10배 높은 추론과 학습 성능, 네트워킹과 스토리지 분야에서는 95% 적은 코어로 더 높은 데이터 압축 성능을 보여 최대 2배 성능을 높일 수 있고, 데이터 분석의 경우 최대 3배 성능 개선이 가능하다. 달라진 게임의 법칙 4세대 제온 스케일러블 프로세서의 등장으로 차세대 데이터센터 시장을 놓고 벌이는 다양한 프로세서 간 새로운 경쟁이 본격화될 전망이다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 단순한 신제품이 아니다. 다양한 워크로드의 급변하는 요구 사항을 해결하고 성능, 확장성 및 효율성에 중점을 둔 차세대 데이터센터 구축에 대한 인텔의 전략을 상징한다. 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 반도체 시장의 게임의 법칙은 시대의 흐름에 따라 바뀐다는 것을 보여주는 산증인이다.
Intel
인텔이 12가지 가속기로 데이터센터에 확장성과 유연성을 추가하는 방법
ⓒ Getty Images Bank 사파이어 래피즈(Sapphire Rapids)라는 코드명으로 알려진 인텔의 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 최근 출시됐다. 이 칩은 12가지 가속기로 주목받고 있지만 기능적인 흥미를 넘어 인텔이 급격하게 변화하는 데이터센터, 서버, 클라우드 시장에 대응하는 방법이 반영되어 있다는 점에 주목할 필요가 있다. 프로세서의 근본적인 역할은 연산에 있다. 프로세서는 여전히 연산을 빠르게 많이 할 수 있으면 좋다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 종류와 특성이 다양해지면서 데이터를 다루는 방법도 진화했다. 그리고 이는 실질적인 성능의 향상으로 이어진다. 나승주 인텔 데이터센터 담당 상무는 4세대 제온 스케일러블 프로세서가 새로운 데이터센터 환경을 반영한다고 설명한다. ⓒ Intel “단순히 작동속도와 코어의 개수를 늘리는 것만이 최고의 가치를 주는 것은 아닙니다. 폭발적으로 증가하는 데이터센터 수요와 복잡한 데이터 처리에 대한 필요성을 풀어내기 위한 방법은 단순히 트랜지스터 수에만 의존할 일이 아니라 완전히 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다.” 인텔코리아 나승주 데이터센터 담당 상무는 데이터센터 환경이 달라지는 만큼 프로세서 구조도 새로 그려져야 한다고 설명한다. 그 관점에서 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 이전과 다른 두 가지 전환점을 갖는다. 한 가지는 연산의 양적 증가, 다른 하나는 데이터 처리의 효율성이다. “모놀리식 아키텍처로는 소켓당 절대적 성능을 높이는 데에 한계가 있습니다. 이를 극복하기 위한 노력이 여전히 이어지고 있지만 단위 칩을 더 작게 만들고 효과적으로 연결하는 방법으로 성능 손실을 최소화하고 단일 칩에 준하는 처리 능력을 제공할 수 있습니다.” 최대 4개의 칩릿을 묶는 구조로 같은 공간 안에 더 많은 코어를 넣을 수 있다. ⓒ Intel 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 ‘칩릿(Chiplet)’ 구조를 녹였다. 한정된 공간 안에 더 많은 코어를 넣는 것은 반도체 업계의 숙제였다. 제온 스케일러블 프로세서는 4개의 칩릿을 이어 붙여 최대 60개 코어를 쓴다. 칩릿 구조는 생산이 훨씬 쉬워지고 필요에 따라서 단일 칩부터 2개, 4개 등 필요한 만큼 이어 붙여 다양한 설계의 자유도를 제공하기도 한다. 핵심 기술은 칩과 칩 사이를 손실없이 연결하는 데에 있다. “중요한 것은 인터페이스와 패키징 기술입니다. 사실 이 칩릿 구조는 인텔만의 고민은 아닙니다. 반도체 업계, 그리고 더 나아가 산업 전체의 숙제이기 때문에 이를 공론화해서 업계가 함께 답을 찾아가는 중입니다.” 나승주 상무는 기술 개방과 표준에 해결책이 있다고 말했다. UCIe(Universal Chiplet Interconnect Express) 컨소시엄을 통해 전 세계 반도체 관련 기업들이 경쟁을 내려놓고 답을 찾아가고 있다. UCIe는 단순히 코어와 코어를 연결하는 수준이 아니라 단일 패키지 안에서 GPU도, 컨트롤러도, 또 가속기도 성능 손실을 최소화하면서 이어붙일 수 있다. 성능의 확장 뿐 아니라 단순화된 칩들을 자유롭게 맞붙이는 설계의 자유도 얻게 된다. ⓒ Intel 이 모듈형 칩릿 구조를 적극적으로 활용하는 또 하나의 방법이 바로 12가지 가속기다. 데이터의 특성에 맞는 처리 방법은 점점 중요해지고 있다. 인텔은 오래 전부터 MMX(Multi Media eXtension)와 SSE(Streaming SIMD eXtensions)를 비롯해 AVX(Advanced Vector Extensions)와 최근에는 AMX (Advanced Matrix Extensions) 까지 데이터를 효과적으로 처리하는 기술을 발전시켜 왔다. 사파이어 래피즈의 가속기는 프로세서를 현대 데이터센터의 필요에 맞춰 최적화할 수 있는 방법이라는 것이 나승주 상무의 설명이다. “클라우드는 가상머신과 네트워크는 물론이고, 암호화와 인공지능 처리까지 더욱 복잡해지기 때문에 기업은 설계의 고민이 많습니다. 클라우드에서 GPU의 활용도가 높아지고 있는 것은 사실이지만 머신러닝의 학습과 추론 작업의 80%가 CPU에서 이뤄지고 있습니다. 프로세서가 이를 받아들일 필요가 있습니다.” AMX(Advanced Matrix Extensions)가 더해진 이유도 막대한 실시간 학습 데이터가 필요하지 않은 상황에서 범용적인 인공지능 학습이 CPU만으로 충분히 빠르게 이뤄질 수 있도록 하기 위해서다. AMX는 텐서플로와 파이토치 등 범용적인 머신러닝 프레임워크에 최적화되어 기존 환경을 그대로 가속한다. 12가지 가속기를 통해 데이터센터의 특성에 맞는 서버를 구성할 수 있다. ⓒ Intel 마찬가지로 데이터센터에서 큰 리소스를 차지하는 암호화 효율을 높여주는 QAT(QuickAssist Technology), 로드밸런싱을 맡는 DLB(Dynamic Load Balancer), 인메모리 분석 처리를 가속하는 IAA(In-Memory Analytics Accelerator), 데이터 스트리밍을 가속하는 DSA(Data Streaming Accelerator) 등 별도의 전용 가속 코어를 두고, 필요에 따라서 가속기를 선택할 수 있도록 했다. 그리고 이는 데이터센터의 자원 관리에 직접적으로 영향을 끼치게 된다. “가속기가 실제 현장에서 주는 가치는 특정 리소스를 빠르게 처리하는 것도 있지만 특정 처리에 대한 부담을 덜어 CPU가 본래 해야 할 연산에 집중하는 것입니다. 데이터센터에서 70개 코어를 할당해서 쓰던 암호화가 사파이어 래피즈의 QAT 가속기를 이용하면 11개 코어로 충분합니다. 나머지는 실제로 데이터센터가 처리해야 하는 인스턴스에 할당되면서 자원의 효율이 크게 높아집니다.” ⓒ Intel 4세대 제온 스케일러블 프로세서는 구조의 변화와 가속기를 통해서 ‘스케일러블(Scalable)’이라는 이름이 어울리는 확장성을 갖게 됐다. 이는 곧 데이터센터의 최적화, 그리고 유연성과도 연결된다. 반도체는 시대의 흐름을 읽어야 하고, 인텔은 사파이어 래피즈를 통해 기술로 그 답을 제시하고 있다.