
일단 가비지 컬렉션 자체의 장단점부터 살펴보자. 가비지 컬렉션이 메모리 할당 오류에 대한 보편적인 해결책인 이유가 무엇일까? C, C++ 등 가비지 컬렉션이 없는 언어에서 메모리 관리가 왜 위험한지부터 시작하자.
C/C++ 메모리 관리의 위험성
메모리 할당 문제는 잠재적인 버그와 취약점을 유발하는, C/C++에서 흔히 발생하는 문제의 일부지만, 그 일부의 비중이 크고 추적해서 수정하기도 까다롭다. 메모리 할당 버그에는 다음과 같은 시나리오가 포함된다.- 할당했던 메모리를 해제하지 않음. 최종적으로 시스템의 모든 RAM을 사용하고 프로그램뿐만 아니라 컴퓨터 전체가 멈출 수 있다.
- 메모리가 해제된 후 포인터를 통해 버퍼를 읽거나 쓰려고 시도할 때 무작위의 결과가 발생할 수 있다. 이를 댕글링 포인터(dangling pointer)라고도 한다.
- 메모리 블록을 이중으로 해제. 이에 따라 메모리 관리자, 최종적으로는 프로그램 또는 전체 시스템이 멈출 수 있다.
그 외에 일반적인 C/C++ 취약점에는 데이터로 코드를 덮어쓸 수 있는 버퍼 오버런과 문자열 조작이 포함된다. 흥미로운 부분은 공격자가 악성 실행 가능 코드가 되도록 데이터를 만든 후 이 코드를 실행하는 경우다.
즉, 보호된 모드 시스템의 개별적인 코드 및 데이터 세그먼트로 인해 버퍼 오버런과 문자열 조작이 발생하지 않아야 하는데, 일부 상황에서는 여전히 발생 가능하며 실제로 발생한다. 예를 들어 문자열로 SQL 문을 구성한 다음 실행을 위해 데이터베이스로 보내면서 많은 경우 SQL 주입 취약점을 일으키는 프로그램이 있다. 물론 SQL 주입 취약점을 피하기 위한 모범 사례가 있지만 데이터베이스 클라이언트에서 이 같은 범주의 새로운 버그가 계속 발생하는 것을 보면 확실히 모든 프로그래머가 이 모범 사례를 따르는 것은 아니다.
가비지 컬렉션, 결함이 있는 해결책
이때 가비지 컬렉션을 사용하면 주요 메모리 할당 및 할당 해제 문제를 완전히 제거할 수 있다. 하지만 여기에는 대가도 있다. 가장 큰 문제는 가비지 컬렉터의 오버헤드, 가비지 컬렉터가 실행될 때의 예측할 수 없는 멈춤, 서버 프로세스가 멈출 때의 지연 증가 등이다. 특히 마지막 문제는 자바 기반 서버 프로그램에서 자주 발생한다.가비지 컬렉션의 오버헤드는 상당히 클 수 있으며 메모리와 성능 간의 타협이 필요하다. 매튜 허츠와 에머리 D. 버거의 2005년 논문에는 다음과 같은 내용이 있다.
"메모리가 5배 더 많다면 성숙한 비복사 공간이 있는 아펠(Appel)식 세대별 컬렉터의 성능은 도달 가능성 기반의 명시적 메모리 관리의 성능과 대등하다. 메모리가 3배 더 많다면 컬렉터의 실행 성능은 명시적 메모리 관리에 비해 평균 17% 느리다. 메모리가 2배인 경우 가비지 컬렉션의 성능은 70% 가까이 하락한다. 물리적 메모리가 부족하면 페이징으로 인해 가비지 컬렉션의 속도는 명시적 메모리 관리에 비해 훨씬 더 느리게 된다.
아펠식 세대별 수집기는 '보수적인' 가비지 컬렉터다. 더 공격적인 가비지 컬렉터는 적은 메모리에서도 높은 성능을 보인다. 이런 특성은 지연을 최소화해야 하는 실시간 프로그램 및 고처리량 서버에서는 가비지 컬렉터를 지원하는 언어가 적합하지 않을 수 있음을 의미한다. 실제로 그동안 실시간 리스프(Lisp)와 실시간 자바를 구현하려는 노력이 여러 번 있었지만, 모두 가비지 컬렉터를 수정하거나 없앴다.
최근 여러 자바 및 스칼라 서버도 가비지 컬렉터 없는 언어로 다시 작성됐다. C++로 카산드라를 다시 쓴 스킬라(Scylla), 주로 C++로 작성된 카프카 플러그인 대체제인 레드판다(Redpanda)가 대표적이다. 스킬라와 레드판다 모두 원래의 서버에 비해 지연이 비약적으로 줄어들었다. 또한 둘 다 같은 부하에 대해 필요한 클러스터가 훨씬 더 작다.
주요 가비지 컬렉션 알고리즘
가비지 컬렉션 알고리즘은 수십 가지가 있다. 가장 중요한 몇몇 알고리즘과 각각의 주요 특징을 살펴보자.참조 횟수 계산
참조 횟수 계산(Reference counting)에서 프로그램은 할당된 리소스의 일부 리소스에 대한 참조, 포인터 또는 핸들의 수를 저장하고, 참조가 추가되거나 제거됨에 따라 이 수를 늘리거나 줄인다. 참조 횟수가 0에 도달하면 리소스를 해제할 수 있다. 메모리 가비지 컬렉션은 참조 횟수 계산의 여러 응용 중 하나일 뿐이고 그 외에 시스템 개체, 윈도우 COM 개체, 파일 시스템 블록 또는 파일의 할당 해제를 제어하는 데도 사용된다.
참조 횟수 계산의 두 가지 큰 단점은 과도하게 빈번한 업데이트와 순환 참조다. 업데이트 빈도를 제어하는 한 가지 방법은 컴파일러가 관련된 개체를 일괄 처리하도록 허용하는 것이다. 또한 수가 영원히 0에 도달하지 못하는 순환 참조를 처리하는 해법은 이따금 추적 가비지 컬렉터를 실행해 도달할 수 없는 주기를 제거하는 방법이 있다.
추적 가비지 컬렉션
추적 가비지 컬렉터(Tracing garbage collector)는 참조 횟수 계산의 단점을 개선한 것으로 다음에 살펴볼 모든 알고리즘과 그 외에도 상당히 많은 알고리즘을 포함한다. 추적 가비지 컬렉션의 핵심 개념은 추적 프로세스가 루트 개체부터 시작하고(예를 들어 현재 지역 변수, 전역 변수 및 현재 함수 매개변수) 참조를 따라가서 어느 개체에 도달할 수 있는지를 확인하는 것이다. 도달할 수 없는 모든 개체는 가비지 컬렉션된다. 추적 가비지 컬렉션은 워낙 보편적이어서 그냥 가비지 컬렉션이라고도 한다.
표시 및 청소
표시 및 청소(Mark and sweep) 알고리즘의 역사를 보면 1960년대 존 매카시와 리스프까지 거슬러 올라간다. 주요 개념은, 먼저 시스템을 동결하고 그다음 루트 집합에서 도달할 수 있는 모든 개체를 “사용 중”으로 표시한다. 세 번째 단계에서는 모든 메모리를 청소하면서 “사용 중”이라고 표시되지 않은 모든 블록을 해제한다. 마지막으로, 다음 수집을 준비하기 위해 나머지 모든 메모리 블록에서 “사용 중”인 비트가 지워지고 시스템이 동작을 재개한다. 당연히 실시간 시스템에는 적합하지 않은 알고리즘이다.
표시 및 청소의 한 변형은 메모리의 3가지 “색”을 사용한다. 흰색 블록은 도달할 수 없는 블록이며 알고리즘이 종료되는 시점에 여전히 흰색 집합에 있다면 해제된다. 검은색 블록은 루트에서 도달 가능하며 흰색 집합의 개체에 대한 나가는 참조가 없다. 회색 블록은 루트에서 도달할 수 있지만 아직 “흰색” 개체에 대한 참조 여부는 확인되지 않았음을 의미한다. 알고리즘이 완료된 후 회색 블록은 모두 검은색 집합에 들어간다. 일반적으로 첫 표시에서는 루트에 의해 참조되는 모든 블록을 회색 집합에, 다른 모든 블록을 흰색 집합에 집어넣는다.
이 3색 변형 알고리즘은 다음 3단계로 구성된다.
- 회색 집합에서 개체를 선택해 검은색 집합으로 옮긴다.
- 참조하는 각 흰색 개체를 회색 집합으로 옮긴다. 이 단계를 통해 이 개체나 이 개체가 참조하는 개체는 가비지 컬렉션이 불가능하게 된다.
- 회색 집합이 빌 때까지 두 단계를 반복한다.
회색 집합이 비면 모든 흰색 블록을 해제할 수 있다. 3색 알고리즘은 프로그램이 실행되는 동안 백그라운드에서 작동한다. 여전히 오버헤드는 있지만 “매우 심각한” 정도는 아니다.
복사 수집
복사 수집(Copying collection, 세미 스페이스 가비지 컬렉터라고도 함)의 전체적인 개념은 메모리를 “from 공간”과 “to 공간”, 2가지 같은 크기 영역으로 분할하는 것이다. to 공간이 모두 찰 때까지 순차적으로 to 공간에 블록을 할당하다가 다 차면 수집을 수행한다. 이렇게 되면 두 영역의 역할이 바뀌고 from 공간에서 to 공간으로 살아 있는 개체가 복사되고 to 공간의 끝에 여유 공간 블록이 남게 된다(도달할 수 없는 모든 개체에 의해 사용되는 메모리에 해당함).
복사 수집에는 몇 가지 문제가 있다. 가장 큰 문제는 블록을 복사할 때 주소가 바뀐다는 점인데, 해결 방법은 포워딩 주소의 테이블을 유지하는 것이다. 또 다른 큰 문제는 복사 수집은 표시 및 청소에 비해 두 배의 메모리가 필요하다는 것이다. 대부분의 메모리가 가비지인 경우 복사 수집이 표시 및 청소보다 빠르지만, 대부분 메모리가 도달 가능한 경우에는 더 느리다.
표시 및 압축
표시 및 압축(Mark and compact) 수집은 단일 메모리 공간 내에서 실행되는 복사 수집이다. 표시 및 압축 수집기는 도달 가능한 모든 개체를 스캔해 힙 아래쪽에 압축하고 그 결과 힙의 상단은 사용이 가능한 상태가 된다. 표시 및 압축 수집의 가장 큰 단점은 소요 시간이다.
세대별 수집
세대별 수집(Generational collection)은 개체의 나이, 즉 세대에 따라 힙을 여러 공간(보통 2~3개)으로 분할하는 것이 특징이다. 일반적으로 최근 개체가 오래된 개체에 비해 가비지일 가능성이 높으므로 비교적 새로운 개체에서 가비지를 스캔하고 오래된 개체는 대부분의 시간 동안 그대로 두는 것이 합리적이다. 일부 세대별 수집기는 세대별로 다른 빈도 및 수집 알고리즘을 사용한다.
가비지 컬렉션을 사용하는 언어들
리스프는 존 매카시가 1958년 처음 고안했을 때부터 가비지 컬렉션을 사용했다. 자바, 스칼라, 파이썬, 닷넷/C#은 모두 인기 있는 가비지 컬렉터 언어다. 그 외에 비교적 신생 언어인 고, 루비, D, OCaml, 스위프트, 그리고 오래된 언어인 에펠, 하스켈, ML, 모듈러-3, 펄, 프롤로그, 스킴, 스몰토크 등도 가비지 언어에 포함된다.자바, 파이썬, 닷넷/C#은 가비지 컬렉션을 구현하는 언어 중에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어다. 자바 가상 머신(JVM)은 실제로 직렬, 병렬, 동시 표시 및 청소, G1GC(가비지 우선 가비지 컬렉터) 등 4가지의 가비지 컬렉터를 제공한다. G1GC는 현재 자바의 기본 가비지 컬렉터로, 소프트한 실시간 목표를 달성하는 지역화된 세대별 병렬 압축 수집기다.
파이썬, 구체적으로 표준 C파이썬 구현은 컨테이너 개체를 청소하는 데만 집중하는 3레벨 세대별 수집과 참조 횟수 계산을 결합해 사용한다. 닷넷 CLR(공통 언어 런타임)은 3레벨 세대별 표시 및 압축 수집 알고리즘을 사용한다. 또한 CLR은 메모리 개체를 큰 개체(85,000바이트 이상)와 작은 개체용, 2개의 힙으로 분리한다. 큰 개체 힙은 일반적으로 압축되지 않고 표시 및 청소만 되지만 필요하다면 압축도 가능하다.
결론
지금까지 살펴본 것처럼 가비지 컬렉션을 처리하는 방법은 다양하고 대부분은 그에 맞는 용도가 있다. 성숙한 가비지 컬렉션은 여러 알고리즘을 동시에 활용하며, 지연을 최소화하기 위해 오랜 기간에 걸쳐 세심하게 개선됐다.editor@itworld.co.kr
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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.