"디지털 퍼스트 시대, 효과적인 데이터 활용 전략은?" 한국IDG, 비즈니스 임팩트 & 데이터 플러스 2022 성료

코로나19로 디지털 트랜스포메이션이 가속화되면서 많은 기업이 디지털 우선 접근 방식에 투자하고 있다. IDC는 다양한 산업에 걸쳐 더 많은 데이터를 확보하고 활용하려는 수요가 커질 것으로 전망했다. 이른바 '디지털 퍼스트(digital first)' 시대다.
프루덴셜 파이낸셜(Prudential Financial)의 데이터 품질 디렉터 로라 세바스찬 콜먼은 '디지털 시대의 데이터 리더십'을 주제로 오프닝 기조연설을 시작했다. 콜먼은 많은 기업이 디지털 우선 접근 방식에 투자하고 있으나 단순히 기술만 우선하는 경우가 많다며, 데이터 우선 접근 방식을 채택해야 한다고 지적했다. 데이터는 고객 만족과 신뢰 구축에 중추적인 역할을 한다.
콜먼에 따르면, 데이터 품질 문제로 인한 기업의 손실은 최대 30%로 추산된다. 이런 손실을 최소화하기 위한 방법은 무엇일까? 콜먼은 "디지털로 전환하려면 사고방식의 변화가 필요하듯 고품질 데이터 생성도 마찬가지다. 데이터의 중요성을 인식하고 데이터 생산 프로세스와 라이프 사이클 전반에 걸쳐 적절한 책임을 설정해야 한다. 기업의 의지와 리더십, 데이터를 최우선으로 하는 용기가 필요하다"라고 조언했다.

전문가 세션에서는 본격적으로 기술 트렌드와 활용 전략이 소개됐다. 가장 먼저 EDB 코리아 이강일 지사장은 오픈소스 DBMS 시장 지형을 살폈다. 그에 따르면, 현재 오픈소스 DBMS는 클라우드와 함께 빠르게 성장하며 기존의 상용 DBMS를 대체하고 있다. 특히 비즈니스에 필수적인 OLTP/OLAP에는 오픈소스 DB가 크게 자리 잡았다.
이강일 지사장은 "오픈소스 DBMS 적용 영역은 다양하다. 공간 데이터 처리, 시계열 데이터 처리, 문서 처리 영역을 필두로 상용 DB에서 처리하는 영역을 빠르게 잠식하고 있다"라고 말했다. 오픈소스 DBMS는 라이선스 비용이 없고 솔루션 업체 종속성을 탈피할 수 있으며, 필요시에는 구독 형태의 기술 지원 서비스를 부분적으로 선택할 수 있다는 이점이 있다.
전 세계 개발자를 대상으로 한 설문 결과, 개발자들이 가장 선호하는 오픈소스 DBMS는 포스트그레SQL(PostgreSQL)이다. 포스트그레SQL에 33.1%의 기여도를 보유한 EDB코리아는 상용 제품에서 제공하지 못하거나 제공하더라도 기능이 약한 성능과 보안, 관리 용이성 측면에 초점을 맞춰 다양한 서비스 유형에 적합한 제품을 개발하고 있다. 이강일 지사장은 "이를 통해 기업은 비용 부담 없이 상호 운용성을 통해 기존의 인프라를 활용하면서 비즈니스 연속성을 확보할 수 있을 것"이라고 설명했다.
한편 디지털 서비스가 증가하면서 다양한 소스에서 발생하는 데이터의 규모 역시 방대해지고 있다. 인시던트의 수도 마찬가지다. 이어진 세션에서 서비스나우 오희정 매니저는 "인적 리소스를 추가하는 것만으로는 많게는 20배 이상 증가하는 조직 내 인시던트에 대응하기 어렵다"라고 설명했다.
이에 대한 해법으로 오희정 매니저는 사전 대응적 AI 기반 서비스 운영 자동화를 제안했다. 인시던트가 발생하기 전에 문제 상황을 탐지/예측/자동 조치하는 자가 복구(self-healing) 기능을 통해 기업은 디지털 트랜스포메이션을 가속화하고 성숙시킬 수 있다.
오희정 매니저는 "하이퍼 AI옵스 도입 후 딜로이트는 중복된 워크플로우를 최적화해 ROI 및 생산성을 4~5배 이상 높였고 단스케 은행은 장애 후 서비스 복구 시간을 6배 이상, 트랜스알타(TransAlta)는 서비스 운영 중단 케이스를 80%까지 줄였다"라고 덧붙였다.
효성인포메이션시스템의 김형섭 컨설턴트도 AI의 가치에 주목했다. 김형섭 컨설턴트에 따르면 데이터를 활용하는 가장 효율적인 방법은 AI를 활용하는 것이지만, AI 운영에 필요한 구성요소를 개별적으로 도입하는 것은 비효율적이다. 통합 AI 플랫폼이 필요한 이유다.
통합 AI 플랫폼 도입을 고려 중인 기업은 AI 플랫폼의 3가지 요소인 성능, 운영, 비용 측면에서 검토하는 것이 좋다. 가령 효성 AI 플랫폼은 GPU서버, 고성능 병렬 파일 스토리지, 네트워크, 컨테이너, GPU가상화 기술을 통합했으며, 고객이 쉽게 구축/운영할 수 있도록 아키텍처를 단순화했다. 또 고성능 병렬 파일 시스템과 오브젝트 스토리지가 통합된 스토리지 솔루션 HSCF를 통해 경제적인 운영을 지원하고 텐서플로우 및 파이토치 같은 사전정의 개발환경과 직관적인 UI로 시작 및 활용이 용이하다.
김형섭 컨설턴트는 "기술과 비용, 역량 문제를 해결할 수 있는 플랫폼을 통해 신규 도입 고객부터 기존에 다른 솔루션을 운영 중인 고객, 대규모 사업을 추진하는 고객까지 고객 유형별로 다양한 AI 도입 제안을 할 수 있다"라고 덧붙였다.
데이터베이스 인프라의 비용을 절감하는 구체적인 전략도 소개됐다. 퀘스트소프트웨어 코리아 유광일 차장은 실시간 데이터 복제를 통한 비용 절감 전략을 공유했다. 유광일 차장은 "많은 기업이 비용 절감과 확장성 등을 위해 오픈소스 DB와 클라우드 환경으로 전환하고 있지만, 그 과정은 간단하지 않다. 특히 기업 입장에서는 정확하게 데이터를 마이그레이션하고 다운타임을 줄이는 것이 가장 중요하다. 그리고 이 다운타임을 줄이는 대표적인 방법이 실시간 데이터베이스 복제 기술"이라고 강조했다.
실시간 데이터베이스 복제 방법은 크게 4가지로 나뉜다. 과거에는 트리거(Trigger)와 타임스탬프(Timestamp) 같이 DB 내의 오브젝트를 활용해 발생한 DML을 복제했으나, DB 리소스를 많이 사용하게 되면서 성능 저하가 발생하는 문제가 있었다. 오라클 로그마이너(LogMiner)를 사용하는 방법도 있지만, 이 역시 DB 엔진 자원을 사용하므로 추출 및 DB 성능을 모두 확보하지 못하는 방법이다.
퀘스트의 쉐어플렉스(SharePlex)는 다이렉트 로그 액세스(Direct Log Access) 방식으로 리두 로그(Redo Log)에 직접 접근해 변경분을 추출하는 방법을 사용한다. DB 자원을 사용하지 않기에 DB 성능 저하가 발생하지 않으며, 다른 방법보다 훨씬 안정적으로 빠르게 변경분을 추출한다. 여기에 더해 데이터 정합성을 점검하고 보장하는 기능을 통해 데이터의 무결성을 확보하며, 복제 구성이 유연해 고객의 요구사항에 맞춰 다양한 목적으로 활용할 수 있다.
유광일 차장은 "전통적인 마이그레이션은 데이터 이관에 앞서 서비스를 중지하고 전체 데이터를 이관하므로 다운타임이 길어진다. 반면 실시간 데이터베이스 복제를 이용하면 초기 데이터와 복제 도중 발생한 변경을 서비스 중단 없이 옮긴다. 이 부분이 가장 큰 차이점이고 중요한 부분"이라고 덧붙였다.
데이터베이스의 관리 방법론에 대한 논의도 있었다. 디노도(Denodo) 남궁명선 지사장은 데이터 가상화를 기반으로 한 논리적 아키텍처(Logical Architecture)를 소개했다. "논리적 아키텍처는 소비자가 데이터 위치 및 물리적 스키마에서 분리된 의미의 모델을 통해 데이터에 액세스하게 함으로써 기존의 (시간, 비용, 데이터 품질) 문제를 해결하려는 접근 방식"이라고 말했다.

남궁명선 지사장에 따르면, 논리적 데이터 패브릭 환경을 마련하기 위해 데이터 가상화 레이어를 두고 데이터를 의미적으로 연결하면 결과적으로 고객은 모든 데이터에 접근할 수 있고 데이터를 필요한 형태로 쉽게 결합할 수 있으며, 기존에 사용하던 툴로 데이터를 볼 수 있다. 남궁명선 지사장은 "디노도는 데이터 가상화를 통해 이런 모든 작업을 데이터 복제 없이 이뤄지도록 하고자 한다"이라고 덧붙였다.
마지막 전문가 세션에서는 SAS 코리아 고준형 이사가 '기업의 골든타임을 지켜주는 셀프 분석 플랫폼'을 주제로 발표했다. 고준형 이사는 접근 및 활용이 쉬운 인사이트를 확보하는 것이 기업의 골든타임을 지키는 핵심이라고 봤다.
데이터 분석은 더 이상 통계학을 전공한 애널리스트만 하는 일이 아니다. 일반 사용자도 할 수 있다는 의미로 시티즌 데이터 사이언티스트(citizen data scientist)라는 용어까지 등장한 것처럼, 고준형 이사는 "셀프 분석 플랫폼을 활용하면서 실무자와 애널리스트의 역할 장벽이 허물어지고 모두가 실무자가 되고 모두가 분석가가 되어 분석할 수 있는 환경이 됐다"라고 말했다.
고준형 이사는 "코딩 방식에서 프로세스 플로우 방식으로 현대화한 실제 사례를 살펴보면 분석 처리 속도가 3~5배 빨라졌고 분석 처리 로직 공유와 재활용을 통해 일관적인 인사이트 확보할 수 있고, 사용자가 직업 원천 데이터에 접근해 데이터를 분석하고 보고서를 제작하는 역량을 확보할 수 있다"라고 덧붙였다.

데이터는 기업의 의사결정으로 연결되고, 그에 따라 비즈니스 성패가 좌우된다. 클로징 기조연설에서는 P&G의 IT 디렉터 줄리오 본타디니가 실질적인 비즈니스 문제를 해결하는 데이터 전략을 공유했다. 본타디니는 "기업은 접근 독점성 확보와 파급 효과를 통해 경쟁 우위를 확보할 수 있다. 독점성은 올바른 데이터 소싱으로 확보할 수 있으며, 데이터 모델을 단일 방식으로 통합해 파급 효과를 만들어낼 수 있다"라고 말했다.
의사결정을 내리는 과정에서는 데이터와 직관 중 한쪽만 선택하지 않도록 주의해야 한다. 본타디니는 "혁신을 저해하고 심지어 이미 내린 결정을 정당화하고자 분석하는 무의미한 일이 발생할 수 있다. 데이터와 직관을 함께 활용해 논쟁하지 말아야 한다"라고 조언했다.
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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.
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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.