
무섭게 느껴질 수 있다. AI는 ‘멍청한’ 기기를 더 똑똑하게 만들어주지만, 그 대가로 기기는 사용자의 일상생활에 대해 더 많은 것을 알게 된다. AI도 완벽하지 않으며, AI가 저지르는 실수에 대한 인간의 관용은 기술과 마찬가지로 진화하고 있다. 하지만 대부분 제조업체는 제품을 개선하기 위해 AI를 계속 사용할 것이다. AI가 이미 인간의 일상과 연결된 AI 기반 서비스 12가지를 살펴보자.
스마트폰 카메라의 인물 모드
이미 알고 있는 것부터 시작하자. 기존 SLR 카메라는 특정 조건에서 배경이 흐려지는 보케(bokeh)라고 불리는 사진 효과를 만들 수 있다. 사진의 피사체를 강조하고 중요하지 않은 배경과 구별하는 역할을 한다.아이폰과 안드로이드 스마트폰에 이르기까지 오늘날 스마트폰은 거의 모두 AI를 사용해 보케 효과를 재현한다. 인물 모드는 카메라가 담고 있는 장면에서 피사체라고 생각하는 것을 판단한 다음 지능적으로 배경을 흐릿하게 만든다. 좋은 스마트 보케와 나쁜 보케의 차이점은 전경과 배경 사이의 구분선을 얼마나 지능적으로 판단하느냐다. 피사체 주위에 두껍고 흐릿한 선이 있거나 머리카락 일부가 흐릿하고 초점이 맞지 않는 사진은 좋지 않은 사진으로 구분된다. 누가 그런 사진을 원하겠는가?

끝으로, 최신 안드로이드 스마트폰에 탑재되는 퀄컴 스냅드래곤 칩은 이미 사용자가 사진을 촬영하기 전에 촬영할 대상을 감지해 AI 기능을 향상시키고 AI를 사용해 셀룰러 연결을 개선하는 등 다양한 것을 시도하고 있다.
엔비디아 DLSS
엔비디아의 DLSS(Deep Learning Super Sampling)는 이해하기 어려운 것처럼 들리지만, 사실 매우 간단한 기술이다. DLSS는 사용자가 화면의 어느 부분을 보고 있는지 파악해 GPU의 렌더링 성능을 그곳으로 집중시킨다. 즉, 사용자가 보고 있는 것에 GPU 성능을 집중한다는 의미다. 이를 통해 게임의 초당 프레임률을 높여 보다 우수하고 매끄러운 화면에서 게임을 할 수 있다.DLSS는 출시된 지 몇 년 된 기술이다. 엔비디아는 2020년 DLSS 2.0을 선보였는데, 시간이 지나면서 더욱 발전했을 것으로 기대된다. 그러나 GPU의 가격이 전혀 떨어지지 않았기 때문에 DLSS는 적어도 GPU의 수명을 연장하고 수년간 견고한 게임 플레이를 가능하게 하는 기술로 자리 잡고 있다. 이 모든 것은 AI를 전제로 하고, 또한 사용자의 GPU가 인간이 게임을 하고 있다는 것을 안다는 것을 전제로 한다.
ChatGPT
이제 미래의 AI로 넘어가도록 하자. ChatGPT는 검색, 대화, 코딩에 사용할 수 있는 대화형 챗봇이다. 잠재적인 응용 분야가 많고 다양하다. (월 20달러의 유료 버전도 있지만) 무료이며, 이미 알고 있는 주제뿐 아니라 모르는 주제로도 사용해 볼 것을 권한다. 기대에 미치지 못하는 답변을 내놓거나 때로는 잘못된 데이터를 착각하지만, 사용자의 생각을 자극할 수 있다는 것을 알게 될 것이다. 또한 다양한 주제에 접근하는 방식이 다소 느슨하기 때문에 응답을 자유롭게 사용자화할 수 있다. 
ChatGPT를 무결점 오라클로 취급하거나 현재 업무를 대체할 수 있다고 여기지는 말자. 그러나 3Dfx와 렌디션(Rendition)은 25년 전에 삼각형의 혼합처럼 보이는 3D 그래픽을 선보였다. 이런 기술처럼 ChatGPT 역시 계속해서 발전할 것이다.
빙 챗봇
빙의 AI 챗봇(이하 빙)은 현재 시험 중이다. ChatGPT보다 더 딱딱하면서도 확실히 더 친근하며, 간혹 응답 마지막 부분에 이모티콘이 들어가기도 한다. (마이크로소프트가 콘텐츠 가드레일을 마련하는 데 6년을 소비한 이후에도) 빙이 필자의 아들에게 혐오 표현을 노출했다는 점에 충격을 받기는 했지만, 마이크로소프트는 재빨리 이를 바로잡기 위해 움직였다. 현재 빙은 더 긴 응답을 제공하며, 사용자가 직접 확인하거나 추가 콘텐츠를 확인할 수 있도록 답변에 각주를 포함한다. 더 나은 방향인지는 단정하기 어렵다. 또한 현재까지는 완전히 무료이지만 마이크로소프트 구독이 필요하다. 구글 바드도 빙이나 ChatGPT와 같은 기본 기능을 약속하지만, 등장하기 전까지는 대체로 양강구도일 것이다.
사진 의 얼굴 및 장면 인식
항상 카메라를 들고 다니면 예전에 찍은 수많은 사진을 중에서 특정한 사진을 찾기 어려워진다. 구글 포토를 포함한 스마트 앨범을 사용하면 사진을 장면과 주제별로 쉽게 정리할 수 있다. 지메일 검색만큼 쉽게 사진을 검색할 수 있어 편리한 기능이다. 장면이나 위치를 찾거나 단순히 자녀, 할머니, 친한 친구의 얼굴을 클릭하면 해당 주제의 사진을 볼 수 있다.구형 윈도우 포토 앱과 같은 사진 앱은 사진에 첨부된 메타데이터를 검색하여 위치를 확인할 수 있지만, ‘산’이나 ‘스키여행’을 검색할 때는 큰 도움이 되지 않는다. 즉, AI는 사진을 스캔해 무엇이 있는지 확인하는 작업을 거친다.

인식 기능을 활성화하려면 앱의 설정 메뉴로 이동해야 한다. 그러나 AI 검색이 이미 스마트폰에 있을 수도 있다. 삼성 갤럭시 카메라의 갤러리 앱에서 검색 아이콘을 클릭해 보면 얼굴 인식이 이미 있고 바로 사용할 수 있는 상태라는 것을 알 수 있다.
윈도우 헬로
시각적인 식별 기술은 마이크로소프트 키넥트(Kinect)로 거슬러 올라간다. 엑스박스용 키넥트 기술이 어떻게 사용자를 자동으로 인식했는지 기억하는가? 시대를 훨씬 앞섰던 기술에 대해 이야기해 보자. 이제 윈도우 헬로에서는 노트북의 뎁스 카메라를 사용하여 같은 작업을 수행한다. 이 기술이 기본적으로 저장된 기록과 실제 이미지를 일치시키기 때문에 진정한 AI가 아니라고 주장할 수 있다. 그러나 마이크로소프트는 새로운 안경, 주름 또는 수염이 문제를 복잡하게 만드는 얼굴의 변화를 수용하기 위해 AI를 사용할 수 있는 방법에 대해 생각하고 있을 것이다.
화상회의 영상 자동 보정
마이크로소프트 팀즈, 줌과 같은 화상회의 서비스는 사용자 뒤로 보이는 배경을 흐리게 하거나 재미있는 사진으로 바꿔준다. 마이크로소프트 윈도우 스튜디오 이펙트는 마이크로소프트 서피스 프로 9(5G)의 AI를 사용해 배경 잡음 제거, 아이 컨택트, 자동 구도 조절 등의 기능을 제공한다. 삼성의 새로운 갤럭시 북3 노트북은 심지어 눈 밑의 주름과 다크서클을 매끄럽게 하려고 노력한다. 이런 기능을 한 번 경험한 사용자라면 포기하고 싶지 않을 것이다.
AI 아트
우선 저작권이 있는 이미지에 대한 생성형 AI 아트 훈련, 소규모 예술가와 그들의 작업료에 대한 잠재적 위협에 대한 우려는 고려하지 말자. AI 아트는 개학식, 교회 조식 같은 작은 행사용 이미지를 맞춤형으로 만들 수 있는 유용한 기능이다. 이제 막 등장하고 있는 AI 아트 서비스가 많다. 마이크로소프트 디자이너도 꽤 유용할 것으로 보이며, 미드저니(Midjourney)로 만든 AI 아트는 숨이 막힐 정도였다. 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)은 사용자의 PC에서 바로 작동한다. 
인간이 만든 디지털 아트는 사라지지 않는다. 하지만 여행사의 장점을 생각하지 않을 수 없다. 여행사는 훌륭한 맞춤 여행 패키지를 제공한다. 물론 구글 플라이트, 트립어드바이저 같은 서비스를 통해 직접 여행을 계획해 수수료를 아낄 수도 있다. 자신에게 적합한 것을 고르면 된다.
유닷컴
AI 검색엔진 유닷컴(You.com)은 아직 AI 세계에서 유명하지는 않지만, 머지않아 주목을 받을 수도 있다. 일반적인 검색엔진과 유사한 인터페이스에서 검색, AI 챗봇, 생성형 AI 아트를 만드는 경험은 확인할 만한 가치가 있다. 무료로 제공되며(검색 결과에서 월마트가 약간의 수수료를 가져가기는 함), 유료 요금제를 사용하면 광고를 없앨 수 있다.
음성 인식

아마존의 알렉사와 구글 홈 기기를 AI와 연관 지어 생각하는 경우는 드물다. 하지만 이런 스피커는 사용자의 말을 분석할 뿐 아니라(배경의 소음과도 구별한다) 사람의 말을 이해하고 반응한다. 심지어 스마트 어시스턴트에게 사용자의 목소리를 인식시켜 놓으면 다른 가족 구성원이 아닌 자신에게 알림 또는 일정을 알려주도록 맞춤화할 수 있다. 자연어 처리는 AI가 사용자의 단어와 구절에서 의미를 직감하는 방법 중 하나다.
문자 자동 수정 및 자동 제안
스마트폰 키보드, 지메일 또는 마이크로소프트 에디터에서 제공하는 자동 수정 및 자동 제안 기능은 사용자가 현재 작성 중인 내용에 대해 수정, 다음 단어 또는 전체 구문을 제안한다. 시간과 노력을 절약할 수 있지만, 종종 우스운 실수가 생기기도 한다. 하지만 스마트폰으로 긴 이메일을 작성할 때는 확실히 시간을 절약할 수 있다.이런 기술은 구글 워크스페이스나 마이크로소프트 에디터와 같은 앱을 통해 PC로 옮겨가고 있다. 마이크로소프트 에디터와 워드는 포용성과 어조를 개선해 나가고 있으며, 마이크로소프트가 자사 제품 전반에 AI 통합을 추진함에 따라 보다 강력한 콘텐츠 제작 툴 역할을 할 것으로 전망된다.
추천 알고리즘
불행하게도 구글, 넷플릭스, 광고 서버가 제공하는 추천을 모두가 좋아하는 것은 아니다. 알고리즘에 더 많은 데이터를 주면 추천이 개선될 것이라는 이론적 상충성이 있다. 입증되지는 않았지만 어느 정도 사실이다. 서비스가 사용자가 좋아할 것이라고 생각하는 콘텐츠와 추천하기 위해 구매한 콘텐츠 사이의 균형을 유지하지 못하면 시스템은 실패하지만, 많은 사람이 그 차이를 구별하지 못한다. 가령 넷플릭스와 스포티파이가 사용자의 선호도에 맞춰서 콘텐츠를 제안하는 알고리즘이 상당히 뛰어나다고 생각하는 사용자가 여전히 많다.
그 외
자동 사기 탐지, 아웃룩에서의 약속 예약, 심지어 PC 보안 등 여기서 나열하지 않은 것들도 훨씬 많다. PC 영역을 넘어서면 AI 응용 사례는 훨씬 폭넓어진다. AI가 할 수 있는 일이 인간을 약간 긴장시킬 수도 있지만, AI는 일상생활의 개선이라는 말과 이미 동의어가 됐다.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.