최근 필자는 "자동화에 의해 수백만 개의 일자리가 사라지면 어떻게 되는가"라는 제프 셀링고의 기사를 링크드인 피드에 게시했다. 예상대로 실제 기사를 읽은 사람들은 이 기사를 교육에 관한 기사, 즉 몇 년 뒤에는 아무도 하지 않을 일을 위해 많은 사람들이 교육을 받고 있는 현실에 관한 기사로 받아들였다. 그러나 제목만 읽은 사람들은 고도로 자동화된 미래에는 더욱 많은 직업이 창출될 것이라는 댓글을 남겼다.
이 사안은 생각보다 복잡하다. 교육 재원을 끊고 오래된 사회 문제를 해결하지 못할 경우 미래 세대(또는 그보다 더 많은 현재 세대)는 미래를 준비하지 못하게 된다. 자동화로 저소득층의 일자리를 빼앗으면서 교육의 기회를 차단하면 빈곤 증가의 악순환이 발생한다. 또한 시장 경제에서 자동화는 즉각 일자리를 대체하지 않는 경우에도 그 일자리의 임금을 낮추는 기능을 한다.
교육은 이 문제를 해결해주지 못한다. 필자는 좋은 교육을 받고 성적도 좋지만 비판적 사고 능력은 거의 없는 학생들을 여러 명 만나봤다. 인간의 지능은 연속선상에 존재하며, 모두가 "지식 근로자"로서 생산적으로 참여할 수 있을 만큼 머리가 좋은 것은 아니다.
이들 중 몇몇은 복잡한 기계의 한 톱니로서, 다양한 관료 조직의 저임금 노동자로 일하고 있다. 이러한 일자리는 자동화를 통해 점점 더 줄어드는데, 미래에 저숙련 노동자를 채용할 관료 조직은 충분할까?
그럴지도 모르겠다. IT 업계를 보자. IT가 존재하는 이유는 새로운 효율성을 찾아내는 데 있다. 대부분의 IT 조직은 이미 있는 사람들의 문제를 해결하기 위해 더 많은 사람이 필요한 상황에 빠진다. "관료주의는 팽창하는 관료주의의 요구를 충족하기 위해 팽창한다"는 오스카 와일드의 말대로다. IT의 임무는 비효율적인 허튼 짓(예컨대 필자가 아들을 축구 팀에 넣기 위해 이런저런 양식에 아들 이름을 50번 정도 적어 넣은 일)로부터 세상을 구하는 것이었다.
필자는 A 플레이어, B 플레이어라는 난센스를 좋아하지 않는다. 대부분의 경우 이 개념은 스탠포드 출신의 따분한 인사가 세상이 어떻게 돌아가는지 무시한 채 자신의 복사본 같은 사람을 더 채용하기 위한 방편에 지나지 않는다. 또한 스포츠에 비유하는 것은 스테로이드 중독 이외의 인간 상태를 이해하는 데 있어 일반적으로 거의 도움이 되지 않는다.
진실은 어떤 사람은 비판적 사고 기술을 갖추고 있고, 어떤 사람은 교육을 통해 익힐 수 있으며, 어떤 사람은 영영 그게 무엇인지 이해하지 못한다는 것이다.
인류가 앞으로 노동자 계층이 필요한 모든 일을 자동화할 것이라고 생각하는 사람은 현재의 AI 상황에 대해 전혀 모르거나(영화를 너무 많이 본 경우?), 일을 "하는" 사람들과 너무 동떨어져서 실제로 자신이 "하는" 일이 무엇인지 이해하지 못하는 사람이거나, 둘 중 하나다.
추천의 한계
필자 동네의 커피점에는 사람이 직접 커피를 만들어 내준다. 실제 커피를 만드는 과정의 대부분은 로봇이나 일종의 자판기 형태의 기계로 수행이 가능한 "기술"이다. 그럼에도 그 일에 대해 터무니없을 정도의 비용을 청구할 수 있을까? 아마 그럴 것이다. (스타벅스에서는 인스턴트 커피조차 비싸다.)
요즘 커피점에는 하나같이 혼란스러울 정도로 선택 옵션이 많다. 바리스타는 기계가 할 수 없는 여러 가지 일을 해낸다. 필자는 거의 항상 같은 커피를 주문하지만 가끔은 뭔가 다른 것을 원하기도 한다. 물론 바리스타가 권하는 커피가 필자의 마음에 들 가능성은 필자의 프로파일을 확보한 AI와 같거나 어쩌면 더 낮을 수도 있다. 그러나 바리스타는 필자가 불편함을 극복하고 직접 선택을 하도록 도와주기도 한다. 또한 바리스타는 실수를 하거나 필자가 옵션을 살피는 데 어려움을 겪는 경우에도 상냥하고 필자 역시 불편함을 느끼지는 않는다. 바텐더의 역할도 비슷하다. 또한 바텐더의 서비스 요금은 심리 치료 비용보다 싼 경우가 많다.
오해는 말기 바란다. 우수하고 강력한 검색 엔진은 필자에게 필요한 여러 가지 일을 척척 해낸다. (밝히고 넘어가자면 필자는 검색 소프트웨어를 판매하는 루시드웍스(Lucidworks)에서 일한다.) 그러나 필자의 경우 결정을 내리기 위해 가끔은 사람의 도움이 필요하다.
무인 우버
우버는 무인 자동차를 강력히 추진 중이다. 갑자기 동네 어딘가에서 건축이 시작됐을 때 구글 지도를 사용해본 적이 있는가? 어쩔 수 없이 우회하려고 하는데, 구글 지도는 악착같이 자신이 알고 있는 경로를 고수하면서 그 길로 되돌아 가라고 다그치지 않던가? 물론 "건축 현장 피하기"와 같은 기능을 추가할 수 있지만 결국 이 문제를 해결해야 하는 것은 사람이다. 낮은 수준에서 보면 향후 미국의 택시/우버/리프트 운영에 있어 이 문제 해결이 큰 부분을 차지할 것이다. 높은 수준(블랙 카)의 경우 최소한 "운전자 보조" 차량이라도 나올 것이다. 비가 쏟아지는데 차에서 내려 막힌 길을 걸어 돌아가는 경우는 막아야 하기 때문이다.
개발도상국에서 무인 자동차는 더 먼 이야기일 것이다. 무인 자동차가 푸네, 방갈로르, 상파울루, 또는 방콕의 도로를 돌아다니는 모습은 상상하기 어렵다. 따지고 보면 보스턴, 로마의 교통 상황 역시 암담하긴 마찬가지다.
조경과 변동이 심한 주제
물론 필자의 조경은 전문가 시스템, 컴퓨터 비전, 그리고 몇 대의 로봇이 있으면 대부분의 경우 해결될 수 있다. 그러나 일회성 이벤트와 여러 가지 다면적인 문제가 있기 때문에 앞으로 몇 년은 더 있어야 하고, 아마 무인 자동차보다 더 먼 미래에나 가능할 것이다.
과거 필자의 집 마당을 흐르는 물이 세탁실로 들어오는 문제가 있었다. 이 문제는 몇 년 동안 많은 사람들이 달라붙어 작업한 후에야 해결됐다. 결과적으로 뒷마당의 경사를 조정하고, 배수 시설을 대폭 강화하고, 훨씬 더 좋은 배수관을 설치했다.
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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.