지난 10년 간 크게 성장한 몇 안되는 분야 중 하나인 소프트웨어 개발에서는 다양한 역할, 부문, 프레임워크 전반에 걸쳐 스킬에 대한 수요가 계속 유지되고 있다. 이 가운데 가장 큰 혜택을 누릴 수 있는 스킬이 무엇인지 판단하기란 쉽지 않지만, 투자할 스킬을 결정할 때 도움을 주는 업계의 트렌드를 참고할 수 있다.
코로나19 팬데믹 위기가 계속해서 글로벌 고용 시장에 악영향을 미치고 있다는 점을 감안했을 때 소프트웨어 개발 스킬은 특히 중요하다. CompTIA가 발표한 보고서에 따르면, 2020년 9월 기준 1,400만 명이 넘는 미국인들이 실업 급여를 신청했고, 7월과 8월에 미국 IT 부문은 32만 개의 일자리가 줄어들었다.
영국의 경우, 구직 사이트인 CV-Library는 2020년 7월에 공고된 소프트웨어 개발 및 소프트웨어 엔지니어링 일자리의 수가 모두 전년 대비 33% 감소했다고 발표했다.

팬데믹 위기가 지나도 전 세계적으로 소프트웨어 개발자의 수가 반등할 전망이다. 인재 경쟁이 갈수록 치열해진다는 의미다. 에반스 데이터 코퍼레이션(Evans Data Corporation)이 분석한 내용에 따르면, 2018년에 소프트웨어 개발자는 2,300만 명이며, 2023년에는 2,770만 명으로 증가할 전망이었다(팬데믹에 따른 수치 조정 이전).
그렇다면 현재 시장에서 가장 가치가 높은 개발자 스킬은 무엇일까? 향후 몇 년 간 가장 유망할 것으로 판단되는 개발자 스킬, 현재 위축된 고용 시장에서 성공하기 위해서 개인이 가장 잘 대처하는 방법을 파악하기 위해 데이터를 조사했다.
한 바구니에 담아서는 안 되는 계란
개발자들은 특정 프로그래밍 언어와 프레임워크에 대한 전문성으로 판단되고 평가받는 경우가 많다. 그러나 이것은 전이 가능한 스킬이라는 점을 기억해야 한다.스택 오버플로우(Stack Overflow)는 2020년 개발자 서베이에서 많은 개발자에게 얼마나 자주 새 언어나 프레임워크를 배우는지 물었다. 그리고 75%의 응답자들은 매년 한 번 이상 새로운 기술을 학습한다고 대답했다.
기술 분야 리크루팅 전문 회사인 어플라이드(Applied)의 엔지니어링 책임자인 휴 잉그램은 “언어와 프레임워크는 아주 유사하다. 프로그래밍 언어 간 차이는 실제 언어의 차이만큼 크지 않다. PHP에서 파이썬으로 옮겨가는 것은 프랑스어를 처음부터 학습하는 것과 다르다”고 말했다.
React 개발자를 채용한다고 가정하자. 잉그램은 “과거 React를 다룬 경험은 중요하지 않다. Angular나 J Query, 심지어 JavaScript만 알고 있어도, 아주 빨리 React를 배울 수 있다”라고 설명했다.
해커랭크(HackerRank)에 따르면, 다른 많은 커리어 경로와 마찬가지로 소프트웨어 개발 분야에서도 명확히 전이 가능한 스킬이 단순한 ‘전문성(숙련성)’보다 훨씬 더 가치가 높으며, 많은 채용 담당자도 점점 더 언어에 ‘불가지론’적인 태도를 보이고 있다.
다른 스킬보다 더 ‘핫’한 스킬들
이력서에서 보편적인 JavaScript나 C++보다 더 큰 가치를 발휘하는, 현재 수요가 아주 많은 스킬과 프레임워크도 있다.Rust와 Dart는 모두 개발자들 사이에서 빠르게 인기를 얻고 있는 가벼운 프로그래밍 언어들이다. 2018-2019년 깃허브에서 가장 빠르게 성장하는 프로그래밍 언어들이다.
기술 분야의 채용 관련 마켓플레이스인 하이어드(Hired)에 따르면, 유사하게 구글의 Go 프로그래밍 언어도 그 인기가 높아지고 있다. 2019년에 Go에 능숙한 엔지니어는 평균적으로 9번 이상의 면접 요청을 받았다. 그 다음은 평균 8건 이상의 면접 요청을 받은 Scala와 Ruby이다.
그렇지만 여전히 커리어를 이제 막 시작했다면 학습할 때 가장 유용한 프로그래밍 언어는 Java와 JavaScript이다. 인기 구직 사이트인 인디드(Indeed)의 분석에 따르면, 여전히 기업에서 SQL 다음으로 수요가 높은 프로그래밍 언어가 Java이다.
그 다음은 지난 10년 간 스킬 ‘순위’가 급상승했던 파이썬이다. 2014~2019년에 인디드닷컴(Indeed.com)에 게시된 수백 만 개의 미국 내 일자리를 분석한 결과에 따르면, 파이썬은 현재 3번째로 수요가 많은 스킬이고 데이터 과학자 사이에 인기가 높은 프로그래밍 언어다.
티오베(Tiobe)는 2020년에 ‘올해의 프로그래밍 언어’로 파이썬을 선정했다. 티오베 언어 인기 지수(Index of Language Popularity)가 2.01% 포인트 상승했기 때문이다. 다음은 1.99% 포인트가 상승한 C++였다.
보수도 높다. 페이스케일(PayScale)에 따르면, 파이썬에 능숙한 개발자의 평균 연봉은 9만 1,000달러이다. 반면, Java 개발자의 평균 연봉은 7만 4,000달러인데, 공급이 많은 것이 이유가 될 것이다. 2019년 깃허브 옥토버스 현황(State of the Octovers) 보고서가 관련 정보를 제공한다.
데이터 사이언스 종사자와 애호가 커뮤니티가 확대되고, 이들이 매일 사용하는 도구와 프레임워크가 증가하면서 파이썬의 빠른 성장을 견인했다. 여기에는 데이터 사이언스 분야의 장벽을 낮추고, 학계와 기업 모두에서 관련 프로젝트의 토대 역할을 하는 파이썬 기반의 많은 핵심 데이터 사이언스 패키지가 포함된다.
2019년, 파이썬은 깃허브 리포지토리에 기여한 사람들의 수에서도 처음으로 Java를 능가, 2번째로 인기있는 언어가 되었다.
백엔드 스킬의 변화
백엔드에 초점을 맞추면, 스킬 측면에서 분명하게 드러나는 변화의 방향이 있다. 다름 아닌, 컨테이너와 클라우드 네이티브로의 변화이다.클라우드 컴퓨팅 스킬은 AWS, 마이크로소프트 애저, 구글 클라우드 플랫폼 같은 핵심 업체에 부합하는 경향이 있다. 채용 담당 매니저는 이런 특정 스킬 세트를 기준으로 채용하는 경향이 있다. 개발자들이 신속히 팀의 작업에 적응해 참여할 수 있기 때문이다.
AWS가 계속해서 가장 인기가 많다. 많은 기업들이 AWS 스택을 기반으로 자사 서비스를 구축했기 때문이다. 인디드 분석에 따르면, AWS에 능숙한 개발자를 찾는 채용 공고가 2014~2019년에 5배 이상 증가했다. 애저와 GCP 수요를 훨씬 능가하는 수치다.
컨테이너의 경우, 인디드 조사는 도커 스킬에 대한 수요가 계속 증가하고 있음을 보여준다. 2014년 이후 4,162%가 증가했고, 2019년 기준 미국 기술 분야 일자리의 5% 이상을 차지하고 있다.
컨테이너 오케스트레이션 도구인 쿠버네티스(Kubernetes)와 서비스 메시인 이스티오(Istio)에 대한 수요가 그 뒤를 따르고 있다. 둘 모두 컨테이너화 된 환경을 관리하는 ‘기준’으로 자리매김한 상태이다.
깃허브의 2019년 옥토버스 현황 보고서에 따르면, 쿠버네티스는 기여자들이 가장 많이 참여하는 10대 인기 오픈소스 프로젝트 중 하나다. 기여자를 기준으로 했을 때 가장 빠르게 성장하는 프로젝트에는 이스티오도 포함된다. 2019년 동안 기여가 194% 증가했다.
‘풀 스택’ 개발자에 대한 수요
지난 몇 년 간 소프트웨어 개발자와 관련된 주요 변화상 중 하나는 이른바 ‘풀-스택’ 개발자가 부상한 것이다. 풀 스택 개발자란 애플리케이션을 ‘엔드투엔드’ 방식으로 구축해 실행할 때 필요한 프론트와 백엔드 코딩을 모두 다 처리할 수 있는 사람이다.해커랭크의 2020년 개발자 스킬 보고서에 따르면, 모든 규모의 기업에서 채용 담당 관리자가 풀 스택 개발자의 우선순위가 가장 높다고 입을 모아 말하고 있다. 2020년에 채용에 가장 초점을 맞춘 직종이라고 대답한 비율이 38%에 달한다.
풀 스택 개발자가 현실에서는 찾기 힘든 유니콘인지에 대한 논쟁은 있지만, 채용 담당 관리자의 기준을 충족하고 싶다면 HTML/CSS와 JavaScript 같은 프론트 엔드 언어, Node.js와 Python, Ruby, Java 같은 백 엔드 언어, Git, 데이터베이스, 웹이나 모바일 애플리케이션 관련 스킬을 보유하는 것이 좋다. 행운을 빈다!
데이터는 여전히 새로운 유전
데이터 과학자와 데이터 엔지니어가 부상하면서, 이와 관련된 몇몇 언어와 스킬의 인기 순위도 꾸준히 높아지고 있다.지난 몇 년 간 카프카(Kafka) 같은 스트리밍 데이터 도구, 레드시프트(Redshift)와 스노우플레이크(Snowflake) 같은 현대적인 데이터 웨어하우스, 텐서플로우 같은 인기 머신러닝 라이브러리를 찾는 수요가 급증했다.
파이썬, R, 스파크도 모두 급부상한 스킬이다. 이는 현재 조직에서 데이터 사이언스에 대한 수요가 높다는 것을 알려준다.
여기에 머신 러닝 및 인공 지능과 관련된 스킬도 고려해야 한다. 파이토치 같은 표적화된 머신러닝 도구의 급부상을 예로 들 수 있다.
물론 모든 사람이 데이터 과학자가 될 수는 없다. 이런 스킬을 습득한 사람도 많지 않을 것이다. 그러나 보완이 되는 스킬을 확보하는 것은 분명히 취업에 도움을 준다.
정규 교육이 전부가 아니다
마지막으로, 컴퓨터 공학 학위가 2021년 소프트웨어 개발자 일자리를 얻는 데 반드시 필요한 조건은 아니라는 점을 명심하는 것이 중요하다.하이어드의 메흘 파텔(Mehul Patel) CEO는 2020년 소프트웨어 엔지니어 현황 보고서에서 “채용 담당 매니저는 교육 수준이 아닌 스킬 평가에 초점을 맞추는 것이 중요하다. 소프트웨어 엔지니어 가운데 50%가 컴퓨터 공학 학위를 갖고 있지만, 32%는 독학을 했거나 코딩 부트캠프를 이용해 스킬을 획득했다. 학위 보유자와 같은 수준의 프로그래밍 스킬 보유자일 수도 있다”라고 말했다.
이와 관련, 구글과 마이크로소프트는 정규 대학 학위의 대안이 될 수 있는 프로그램을 런칭했다. 구글의 Career Certificates, 마이크로소프트의 글로벌 스킬링(Global Skiilling) 이니셔티브가 여기에 해당된다.
해커랭크의 2020년 개발자 스킬 보고서에 따르면, “Z 세대는 앞선 세대보다 부트 캠프를 더 많이 활용할 가능성이 높다. 6명 가운데 1명이 부트 캠프를 이용해 새로운 스킬을 학습하겠다고 대답했다. 또한 32%의 채용 담당 관리자도 부트 캠프를 이수한 사람들을 채용하고 있다. 72%는 이들이 다른 구직자보다 업무에 대한 준비가 더 잘 되어있거나 동등한 수준이라고 대답했다.”
전통적인 컴퓨터 학위 과정의 가치에 대한 논쟁은 앞으로도 계속될 것이다. 그러나 확실한 것은 모든 사람들이 따르는 경로는 아니라는 것이다. 따라서 학위 보유자가 아닌 사람들을 고용 시장에서 배제하는 것도 적절하지 않을 것이다. editor@itworld.co.kr
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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.
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.