넘버스
넘버스
시리즈 4는 오리지널 애플 워치 이후 최초로 진정한 의미에서의 ‘세대’ 업데이트가 이루어진 하드웨어이다. 그리고 실제로도 애플 워치의 새로운 용도와 방향성을 훌륭하게 구현해 냈다. 훨씬 더 빨라진 프로세서 덕에 순간적이고 정확하며 유려한 인터랙션이 가능해졌다. 또한, 센서의 충실도와 범주 업그레이드가 이루어지면서 여러 가지 새로운 건강 관리 및 피트니스 트래킹 기능이 가능해졌다. 한층 커진 고해상도 디스플레이는 더 많은 요소를 한눈에 보여주며, 텍스트와 아이콘의 가독성을 높였다. 마이크 및 스피커 역시 업그레이드 되어 음성 명령 및 조작의 사용도를 개선하였다.
아마도 시리즈 5 워치는 내년쯤 출시될 것이라 예상되며, 아직까지 시리즈 4만큼의 전면적인 개선을 기대하기는 너무 이르다고 생각한다. 차세대 동작 센서 및 광학 심박수 센서는 그렇게 단시간 내에 탄생할 수 없다. 또 디스플레이 사이즈나 해상도를 그렇게 빨리 바꾸는 것도 말이 안 된다.
그렇다면 앞으로 애플 워치는 어떤 방향으로 나아갈 것인가? 애플의 계획은 알지 못하지만, 아래와 같이 예측을 해 볼 수는 있다.
성능 보다는 효율성 위주의 프로세서
개인적으로는 미래의 S5 SIP(silicon in package)이 기존의 S4보다 전혀 빨라지지 않았으면 좋겠다. 시리즈 4에서 이미 속도 개선은 충분히 되었으며, 마침내 애플 워치는 터치, 스와이프, 스크롤 및 앱 실행이 지연 없이 바로 이루어지는 수준까지 도달하였다. 이제 차세대 프로세서의 과제는 동일한 성능을, 전력 소모량을 줄이며 구현해내는 것이 될 것이다.
그렇다면 궁극적 목표는? 시리즈 4와 같은 수준의 성능을 가지고 있으면서도 1주일 이상 가는 배터리 수명을 자랑하는 스마트 워치를 만드는 것이다. 그 수준까지 도달하려면 앞으로 몇 세대가 더 지나야 할 지도 모르지만, 각 발전 단계가 충분히 그만한 가치가 있는 한 걸음 한 걸음이 될 것이다. 예컨대 향후 3년동안 매 년 해마다 배터리 수명을 50%씩 연장할 수 있다면 앞에서 말한 시나리오들이 모두 현실이 될 수도 있다. 이처럼 기기 효율성을 높이는 것이 성능을 개선하는 것보다 소비자의 사용 경험에 훨씬 더 많은 영향을 미칠 것이다.
새로운 저전력 디스플레이 테크놀로지를 찾아서
하지만 ‘올 데이’ 배터리에서 ‘올 위크’ 배터리로 가기 위해서는 단순히 프로세서의 개선만 가지고는 안 된다. 무엇보다 디스플레이의 전력 소모량을, 기존 OLED 디스플레이의 트루 블랙과 1,000니트 밝기를 희생하지 않고도 비약적으로 줄일 필요가 있다. OLED 디스플레이는 실외에서도 화면을 쉽게 볼 수 있게 해 주기 때문이다. 시리즈 4는 이미 OLED 디스플레이의 전력 소모량을 줄일 방법으로 LTPO(Low-Temperature Polycrystalline Oxide)를 채택했다. 여기서 더 효율성을 높이려면, 보다 극적인 변화가 필요하다. 재생률(refresh rate)을 조정할 수 있는 방법을 찾는 것도 도움이 되겠지만, 정말 큰 ‘한 방’을 위해서는 결국 새로운 종류의 디스플레이 기술을 찾아야 할 것이다.
현재 애플이 마이크로LED기술에 엄청난 투자를 하고 있다는 소문이 도는 것도 그래서다. 마이크로LED 디스플레이는 OLED의 모든 장점을 그대로 가지고 있으면서도(완벽한 검정색, 폭넓은 색역, 초고속 반응 타임, 얇은 구조, 고도의 최대 밝기 등) 전력은 그보다 훨씬 덜 소모한다. 다만 아직까지는 너무 많은 비용이 들고 난이도도 높기 때문에 대량 생산을 안 하고 있을 뿐이다. 애플 워치의 경우 디스플레이가 무척 작기 때문에 마이크로LED를 시도해보기 좋은 제품이며, 앞으로 아이폰과 유사한 사이즈와 양으로 생산을 증가시켜 나갈 예정이다.
혈당 검사 및 다이어트
아이폰의 건강 앱을 열어 ‘건강 데이터’ 탭으로 들어가면 4개의 큰 카테고리가 보인다. ‘활동,’ ‘마음 챙기기,’ ‘영양,’ ‘수면’ 이 그것이다.
처음 두 카테고리의 경우 애플 워치에 내장된 기능이 있지만, 나머지 두 카테고리의 경우 애플 워치에 내장된 앱이 없으며 헬스 앱과 연동되는 앱을 통해서만 이용할 수 있다. 애플 워치를 궁극의 건강관리 및 피트니스 기어로 완성시키고 싶다면 이 4개의 카테고리를 먼저 채우는 것이 순서다.
2017년 뉴욕 타임즈는 한 기사에서 애플 사가 혈액 채취 없이 혈당을 측정할 수 있는 기술을 연구 중이라고 밝힌 바 있다. 오늘날 혈당을 측정하기 위해서는 손가락을 바늘로 찌르거나 피부 속에 센서를 심어야만 한다(이 방식은 가끔씩 채혈을 통해 결과를 보정해야 한다). 이론적으로는 광센서와 빛을 사용해(그리고 이는 애플 워치가 이미 사용중인 광학 심박수 센서와 무척 유사한 하드웨어다) 혈당을 측정하는 것이 불가능하지는 않다. 물론 어디까지나 ‘이론적으로’ 가능하다는 얘기지 결코 쉬운 일은 아니다. 이런 식의 혈당 검사가 충분한 정확도와 신뢰도를 확보하려면 앞으로도 ‘수 년의 시간이 더 걸릴 것’이라고들 한다. 하지만 솔직히, 이번 애플 워치에 ECG가 들어 갈 것이라 예상했던 사람도 아무도 없지 않았나?
혈당 측정은 물론 1차적으로는 당뇨 환자들에게 큰 도움이 되겠지만, 그 활용 가능성은 거기서 그치지 않는다. 상시 혈당을 모니터링 할 수 있게 된다면 식습관을 개선하려는 사람, 운동 성적을 내려는 사람, 체중 감량 또는 증가를 원하는 이들에게도 큰 도움이 될 것이다. 예컨대 오전 11시 반쯤, 오늘은 혈당이 높으니 다이어트를 위해서는 점심에 저 탄수 식단을 먹으라고 알림이 오는 것이다. 혹은 저혈당 상태이니 고 탄수 간식을 먹으라고 운동 가기 1시간 전쯤 알림이 뜰 수도 있다.
시중에는 식습관 개선을 위한 많은 앱들이 존재하지만 이들은 사용자가 무얼 먹었고, 체중과 체지방률은 얼마인지 등을 전부 사용자가 입력하는 데이터에 의존할 수밖에 없다. 솔직히 몸무게도 귀찮아서 매일 안 재게 되는데, 이처럼 매일같이 사용자가 데이터를 입력해야 하는 앱들은 꾸준히 사용하지 않게 된다. 만약 다이어트 앱이 별도의 정보 입력 없이도 사용자의 혈당치를 투명하게 볼 수 있다면, 그리고 하루 중 혈당 변화와 운동에 대한 반응을 관찰할 수 있다면 영양 모니터링과 추천을 획기적으로 바꾸어 놓을 것이 분명하다.
혈당 모니터링 기술은 정확도나 안정성을 확보하기 어려운 기술이다. 심박수가 조금 어긋났다고 해서 큰일날 사람은 별로 없지만, 혈당의 경우 약간의 오차만으로도 수백 만 명의 당뇨 환자들을 건강상의 위험에 처하게 만들 수 있다.
수면 트래킹
지금도 애플 워치를 사용해 수면 패턴을 모니터링 하는 것은 가능하다. 오토슬립(AutoSleep)이나 필로우(Pillow) 등의 앱은 수면 시간, 수면의 질 등을 추적, 관찰한다. 이런 앱들은 물론 완전히 자동이지만, 내장 애플 솔루션만큼 간편하지는 않다. 모르긴 몰라도 애플은 분명 잘 때도 애플 워치를 착용하고 자는 전 세계 수백 명의 사용자들의 자원을 받아 데이터를 수집하고 있을 것이다. 또한, 보다 정교하고 복잡한 수면 모니터링 방식을 비교군으로 사용할 것이다. 이 데이터는 아마도 머신 러닝 알고리즘을 교육하는 데 사용될 것이고 말이다.
그러다 어느 날 ‘짜잔!’ 하며 완전히 새로운 수면 트래킹 앱을 내놓을지도 모른다. 다른 앱과 달리 별도로 설정을 할 필요도 없이, 그냥 워치를 끼고 있기만 하면 알아서 정확하고도 깔끔한 수면 데이터를 수집, 조직하여 건강 앱에 보기 좋게 나열해 주는 그런 솔루션을 말이다. 어젯밤에는 수면 양이 부족했으니 오늘은 일찍 자라고 시리가 조언을 해 주는 기능, 가능한 한 사용자가 얕은 수면을 취하고 있을 때(물론 알람을 설정해 둔 시간보다 일찍) 사용자를 깨워주는 기능 등도 추가될 수 있다.
만약 현재의 애플 워치 하드웨어로도 이 모든 것을 구현할 수 있다면, 대체 왜 안 하고 있는 것일까? 내 생각에는 둘 중 하나일 것이다. 테스트 및 알고리즘 교육이 예상보다 오래 걸려 수면 트래킹 기능을 워치OS 6 이후부터 도입하려는 것이거나, 아니면 배터리 수명이 더 길어질 미래의 하드웨어에만 이 기능을 추가하기 위해 기술이 있음에도 기다리고 있는 것이라고 생각된다.
사실 지금도 저녁에 90분 정도만 충전하면 밤새도록 워치를 착용하고 잔 후 다음 날 하루 종일 사용해도 배터리가 부족하지는 않다. 하지만 실외 활동을 나보다 많이 하는 이들은 어쩌면 하루가 다 가기 전에 배터리가 닳을 수도 있을 것이다. 배터리 수명을 지금보다 몇 시간만 늘려도 모든 사용자가 단 한번의 충전 만으로 24시간을 무리 없이 사용할 수 있게 될 것이다.
이제는 소프트웨어가 답이다
애플 워치 기능 개선은 대부분 워치OS 업데이트를 통해 이루어진다. 기존 하드웨어들(최소한 시리즈 4)은 이들 업데이트 대부분을 구동할 수 있지만, 그럼에도 불구하고 애플 측에서 향후 출시될 하드웨어에 업데이트를 국한시키고 싶어 할 수도 있다. 실제로 과거에도 그렇게 했던 전력이 있고 말이다.
한편, 워치 페이스가 아무 것도 없는 빈 화면처럼 보이지 않도록 단색 화면을 항상 켜 두도록 하는 일은 그렇게 어려운 일은 아니다. 실제로 오늘날 많은 스마트워치들이 이런 기능을 제공한다. 하지만 애플은 아마도 이처럼 배터리 소모량이 상당한 기능을 추가하기 전에 애플 워치의 배터리 수명을 충분히 확보해두고 싶었을 것이다.
커스텀 워치 페이스 같은 것은 절대 불가능할지도 모르지만, 최소한 ‘페이스킷(FaceKit)’ 툴을 출시하여 개발자들이 자체적인 워치 페이스를 만들 수 있도록 하고, 애플의 디자인 감성을 포기하지 않고도 모든 컴플리케이션이 제대로 작동할 수 있도록 하는 것은 어렵지 않을 것이다.
한편 소프트웨어적으로는 많은 이들이 안드로이드도 지원해 달라고 요청하고 있지만, 이는 사실상 불가능하다. 애플 워치는 세계에서 가장 인지도와 인기가 높은 스마트 워치이며, 여전히 이를 구매해 줄 수백 만 명의 아이폰 사용자들이 있다.
앞으로 추가될 새로운 소프트웨어 기능들은 주로 기계 학습 및 AI를 응용한 기능들일 것이라고 생각한다. 워치OS 5에서는 시리 자체의 정확도가 올라감에 따라 시리 워치 페이스가 훨씬 개선되었다. 하지만 그 외에도 넘어짐 감지와 같은 기능을 보면 애플이 기계 학습을 활용하여 얼마나 많은 것을 할 수 있는지 알 수 있다. 부분적으로는 새로운 가속도계 덕분이겠지만, 그보다는 기계 학습 알고리즘에게 다양한 종류와 강도의 충격 데이터를 교육했기 때문에 지금처럼 정확도 높은 움직임 및 넘어짐 감지가 가능해진 것이다. 이번에 새로 생긴 달리기 리듬 추적 기능도 머신 러닝 기술을 잘 활용한 좋은 예이다.
이러한 일반 원리(수천 만 건의 센서 데이터를 머신 러닝에 피딩하여 특정 행위를 식별해 내는 것)를 워치 사용 경험 전체에 확장한다고 생각해 보라. 어쩌면 이제는 운동 앱이 자동으로 대표적인 운동 동작들을 파악하여 몇 세트나 운동을 했는지를 세어 줄 수도 있고, 스마트 알고리즘을 사용하여 심박수를 측정하거나, 사용자의 나이를 고려하여 각 세트 간에 얼마 동안 휴식을 취해야 할지 알려 줄 수도 있다. 애플 뮤직은 사용자의 칼로리 소모량과 운동 강도, 사용자가 평소 듣던 음악 장르 등을 분석하여 가장 운동 효율을 높여주는 음악을 찾아내 들려 줄 수 있을지도 모른다.
앞으로 2년 뒤면 이제 애플 워치는 하드웨어 성능 그 자체보다는 널리 활용 가능한 각종 소프트웨어 기능들, 더욱 똑똑해 진 머신 러닝과 시리 성능 등으로 많은 각광을 받을 것이라고 생각한다. 해마다 하드웨어가 업그레이드 되어 새로 나오기는 하겠지만, 배터리 수명이 더 길어지는 것 외에는 시리즈 4가 보여주었던 것만큼의 비약적인 변화, 발전을 하드웨어에서 볼 일은 당분간은 없을 것 같다. editor@itworld.co.kr
Tags
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
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.
추천기사
