
엔지니어와 애플리케이션 스택이 애자일을 지향하는 만큼 네트워크도 애자일에 적합해야 하는데, 바로 멀티클라우드 환경을 위한 풀스택 자율 네트워킹이다. 이를 통해 기업은 단기간에 투자 가치를 회수할 수 있고 데브옵스 엔지니어는 생산성과 사업 성장을 극대화할 수 있는 수단을 확보할 수 있다.
레거시 네트워킹 툴의 한계
애플리케이션과 서비스의 제공 속도를 높이면 비즈니스 측면에서 많은 장점이 있지만 동시에 감수해야 할 위험과 해결해야 할 과제도 함께 늘어난다. 사용자가 성능 문제를 겪고 결과적으로 생산성이 저하된다면 혁신적인 애플리케이션도 아무 소용이 없다. 따라서 보유한 애플리케이션이 안전한 경험을 제공하는지, 기업과 직원, 고객을 위험에 드러내는지, 모든 규정 준수 요건을 충족하는지 확인해야 한다.IDC에 따르면 클라우드로 이동하는 애플리케이션이 많아지면서 올해 말이면 사상 처음으로 클라우드 투자가 비 클라우드 IT 인프라 투자를 앞지를 전망이다. 또한, 프로시모(Prosimo)의 최신 ‘멀티클라우드 인프라 상태 보고서’에 따르면 기업 91%가 복수의 클라우드를 사용할 계획이며 62%는 2년 이내에 사용할 계획이다. 클라우드 사용 규모가 커질수록 복잡성도 커지기 마련이다. 기업은 이 새로운 역동적 IT 환경을 온프레미스 데이터센터, 엣지 컴퓨팅, 클라우드 인프라에 걸쳐 일관성 있게 오케스트레이션 및 관리하는 데 애를 먹고 있다.
많은 기업이 전통적인 레거시 네트워킹 툴을 사용해 연결성 요건과 씨름해 왔지만, 효과는 크지 않았다. 실제로 프로시모서에 따르면, 전통적인 네트워킹 방식으로 멀티클라우드와 씨름 중인 기업의 53%가 운영 복잡성, 보안, 성능 문제에 직면했다.
기업이 이처럼 어려움을 겪는 이유는 몇 가지로 정리할 수 있다. 첫째, 전통적인 네트워킹 방식으로 문제를 해결하려면 수십 가지 이기종 네트워킹 및 보안 툴과 대시보드를 일일이 확인해야 하므로 시간이 많이 소요된다. 둘째, AWS, 마이크로소프트 애저, GCP 등 클라우드 업체의 네이티브 네트워킹 툴을 직접 다루려면, 각 업체가 사용하는 용어와 사용자 인터페이스, 기능에 모두 익숙해야 져야 한다. 즉 복잡성이 더 커진다. 셋째, 전통적인 네트워킹 툴은 애플리케이션 계층을 섬세하게 살피지 않았고, 결국 최고의 사용자 경험을 제공하지 못하고 있다.
더 큰 문제는 기업이 현재 직면한, 연결성과 클라우드 전환 문제 그 이후까지 생각해야 한다는 것이다. 그래야만 이음매 없는 애플리케이션 제공 프로세스를 구현할 수 있는 데브옵스 리소스를 확보할 수 있기 때문이다.
기업을 위한 단일 네트워킹 플랫폼 필요
그렇다면 동적인 네트워킹 플랫폼을 어떻게 만들 수 있을까? 최근 주목 받는 방법은 애플리케이션 및 연결성 요건과 관련된 클라우드 네이티브 구문(constructs)을 이용해 네트워킹을 구축하는 것이다. 기업은 클라우드 네이티브 구문을 활용해 클라우드(그리고 온프레미스) 리소스의 오케스트레이션과 관리를 간소화할 수 있는 확장 가능한 플랫폼을 구축할 수 있다. 이렇게 하면 클라우드 제공업체의 새 기능과 네이티브 기능까지 통합할 수 있다. 전체 클라우드 인프라에 대한 엔드투엔드 가시성을 실시간으로 확보할 수 있다.구형 네트워킹 및 보안 툴은 특정 상황의 시점 정보를 제공하는 반면 전체적인 그림은 제공하지 않을 때가 많다. 반면 클라우드 네이티브 구문을 활용하면 여러 클라우드에 걸쳐 애플리케이션, 서비스, 네트워크를 연결하는 복잡성을 줄이는 일관성 있는 ‘풀스택 네트워킹 아키텍처’를 동적으로 구축할 수 있다. 풀스택이란 2가지 핵심 구성요소를 갖는다고 생각하면 쉽다. 한 계층은 연결성에 집중하고 동적으로 확장한다. 대형 클라우드 업체처럼 클라우드 백본을 활용하는 것이다. 그 위에 놓여 있는 두 번째 계층은 애플리케이션을 이해하고 보안 및 성능 노브가 이용할 수 있도록 상호 연결하는 방법을 제공한다.
단일 통합 아키텍처로 제공되는 풀스택 네트워킹 플랫폼은 네트워크에서 애플리케이션 계층에 이르는 전체 생애주기에 걸친 운영과 상호의존성을 관장한다. 네트워킹, 성능, 보안, 규정 준수, 심지어 클라우드 비용까지 처리할 수 있다.
기업이 풀스택 네트워킹 플랫폼을 통해 완벽한 엔드투엔드 가시성을 갖추면 공통적인 문제와 요건에 대한 정책을 만들 수 있다. 이런 문제와 요건은 시장과 고객 요구의 변화, 새로운 시장 기회 때문에 지속해서 진화하는데, 바로 이때는 머신러닝을 이용해 새로운 비즈니스 요건에 더 쉽게 적응할 수 있다.
머신러닝은 패턴을 인식해 문제를 파악하고 문제 해결을 위한 권장 사항을 제공한다. 머신러닝은 기업이 많은 문제를 실시간으로 해결하도록 돕는다. 평균 해결 시간을 줄이고 피해가 널리 확산하기 전에 대응할 수 있게 한다. 또한, 머신러닝의 권장 사항은 시간이 지남에 따라 점점 정교해진다. 네트워크와 애플리케이션 행동에 대한 머신러닝 시스템의 이해가 높아지기 때문이다. 따라서 시간이 지날수록 기업은 머신러닝 권장 사항 중 직접 검토가 필요한 조건을 서서히 완화하는 방식으로 자율 기능을 확장할 수 있다.
데브옵스를 더 빨리 추진할 수 있는 원동력
머신러닝과 자율 기능을 갖춘 풀스택 네트워킹 플랫폼에 데브옵스 엔지니어들이 관심을 가져야 할 이유는 명확하다. 이 플랫폼이 데브옵스 엔지니어의 존재 목적, 즉 애플리케이션 구축 임무에 집중할 수 있게 해주기 때문이다. 애플리케이션, 서비스, 리소스가 네트워크에 추가되거나 수정되면 풀스택 네트워킹 플랫폼은 이를 확인하고 필요한 조정할 수 있도록 한다.예를 들어 사용자가 새로운 애플리케이션에서 성능 문제를 겪고 있을 때 라우팅 문제인지 애플리케이션 문제인지를 빠르게 파악할 수 있다. 애플리케이션이 사용자에게 전 세계적으로 제공되는 경우 각 운영 지역에서 모든 규정 준수 요건이 충족되도록 조치할 수도 있다. 성능 문제가 애플리케이션이 제공되는 클라우드 지역과 관련이 있다면 클라우드 지역을 사용자에게 가깝게 옮길 경우 성능을 향상할지, 비용을 얼마나 들지 등도 바로 확인할 수 있다.
여러 클라우드에 걸쳐 작동하는 네트워킹 플랫폼의 장점은 이미 기존 조사에서 확인됐다. 멀티클라우드 인프라 상태 보고서에 따르면, 사용자와 앱의 연결성에서 멀티클라우드는 단일 클라우드에 비해 45% 더 많은 경로를 제공해 네트워크 지연을 줄인다. 동시에 성능은 VPN이나 SD-WAN 같은 네트워크 중심 연결성에 비해 경로당 최대 55% 향상된다. 특히 보안이 가장 중요한 경우 풀스택 네트워킹 플랫폼은 민감한 데이터를 불러들이는 애플리케이션에 대해 성능보다 보안을 우선하도록 설정할 수 있다. 민감한 데이터를 주고받지 않는 대신 지연에 민감한 애플리케이션에 대해서는 반대로 설정하는 것도 가능하다.
풀스택 네트워킹 플랫폼의 또 다른 장점은 기업이 간단하고 일관성과 확장성 있게 적절한 정책을 적용할 수단을 제공하는 동시에 비즈니스 요건과 IT 요건을 일치시킬 수 있게 해 준다는 점이다. 이는 데브옵스 엔지니어가 모놀리식 애플리케이션 시대에 경험했던 제약, 즉 IT에서 결정한 일정에 제한받지 않고도, 회사의 수요를 기준으로 애플리케이션을 빠르게 구축, 테스트, 배포할 수 있다는 의미다. 또한, 풀스택 플랫폼은 ‘클라우드 섀도우(cloud shadows)’의 인한 여러 리스크도 줄여준다. 많은 전문가가 섀도우 IT의 클라우드 버전인 클라우드 섀도우가 향후 5년 내지 10년에 걸쳐 늘어날 것으로 우려하고 있다.
이밖에도 풀스택 네트워킹 플랫폼은 기업이 IT 비용이 적절하고 정당화하게 쓰이고 있는지 판단할 수 있는 수단을 제공한다. 기업의 모든 조직은 투자수익률(ROI) 또는 매출과 성장에 대한 기여도를 입증해야 한다. 풀스택 네트워킹 플랫폼은 IT 지출과 혁신에 관련되므로 데브옵스 엔지니어와 영업 담당자들이 ROI를 더 손쉽게 입증하도록 지원한다.
현재 기업은 IT 복잡성, 클라우드 및 보안 인재 부족, 그리고 영업, 데브옵스, IT팀 간의 마찰 등 다양한 어려움에 직면해 있다. 풀스택 네트워킹 플랫폼은 단순한 네트워킹이나 보안을 넘어선 머신러닝 주도의 자율 기능으로 강화된 멀티클라우드를 지원해 기업이 이러한 문제를 극복할 수단을 제공한다. 머신러닝과 자율 기능을 갖춘 풀스택 네트워킹 플랫폼은 갈등과 제한을 없애고 데브옵스 담당자가 본연의 임무를 수행할 수 있도록 한다. 결과적으로 기업의 모든 부분이 장기적으로 성공할 수 있도록 지원한다.
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.