사우스웨스트 항공의 채용 마케팅 관리자 켈비 탠지에 따르면 페넘(Phenom)의 AI 기반 채용 플랫폼을 사용하기 시작한 이후, 채용이 필요할 때마다 활용할 수 있는 ‘후보자 파이프라인’을 갖추게 됐다. 탠지는 사우스웨스트에 지원했지만 당시에는 취업하지 못한 ‘잠재적’ 후보자에게도 연락을 취할 수 있다고 말했다.
“잠재적 후보자를 페넘 플랫폼의 특정 파이프라인으로 이동시켜 이력서와 스킬을 수집하고, 후보자 중 주목할 만한 일부에게는 다음 일자리가 생기면 즉각 알려준다”라고 탠지는 설명했다.

사우스웨스트처럼 잠재적 후보자를 식별하고, 면접 일정을 잡으며, 채용 담당자 및 관리자가 이런 업무에 소비하는 시간을 줄이기 위해 AI 기반 도구를 사용하는 기업이 점점 더 증가하고 있다.
최근의 한 설문조사 결과에 따르면 2023년 기업의 35~45%가 AI 기반 인재 확보 소프트웨어 및 서비스를 사용해 지원자를 선발 및 면접할 것으로 예상됐다. 온라인 채용 서비스 모던 하이어(Modern Hire)의 설문조사에 의하면 기업 4곳 중 3곳이 2022년에 인재 확보 기술 구매를 늘렸으며, 70%는 2023년에 경기침체가 오더라도 투자를 계속할 계획이다.
포레스터 리서치의 수석 애널리스트 벳지 서머스는 고객에게 AI 채용 플랫폼 문의를 많이 받고 있다고 언급했다. “AI 채용 플랫폼은 이해하기 어려운 역량 모델, 모호하거나 편향된 직무 설명, 심화되는 인재 경쟁 등 HR을 괴롭히고 있는 문제를 해결하리라 약속하면서 HR 및 채용 부문의 정곡을 찔렀다”라고 말했다.
AI 채용 플랫폼에 관해 받는 질문에는 인재 확보를 넘어 기업이 직원을 계획하고 개발하는 방법, 업무를 할당하는 방식, 직원을 성장시키고 유지하는 방법과 관련된 ‘서비스형 스킬(skills-as-a-service)’이 포함된다. “게임 체인저가 될 수 있다”라고 서머스는 밝혔다.
점점 늘어나는 AI 기반 옵션
페넘의 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 지능형 인재 경험 플랫폼(Intelligent Talent Experience platform) 외에, AI 기반 인재 획득 소프트웨어 및 서비스를 제공하는 다른 업체로는 에잇폴드(Eightfold), 비머리(Beamery), 시크아웃(Seekout) 등이 있다. 포레스터 리서치에 따르면 이 밖에 주목할 만한 업체에는 최근 탈비스타(Talvista)를 인수한 클로버스(Clovers), 하이어뷰( HireVue), 파이메트릭스(Pymetrics)(최근 하버(Harver)에 인수됨) 및 iCIMS 등이 있다.서머스는 AI 기반 채용 플랫폼을 통해 “더 다양한 인재풀을 찾을 수 있으며, 스킬을 매칭해 후보자를 더 정확하게 검증할 수 있다”라고 말했다.
인재 확보 플랫폼의 활용 사례로는 면접 일정 잡기, 후보자 지원 프로세스 관리, 채용 담당자의 후속 조치 지원, 지원자 파이프라인 관리 등이 있다. 아울러 직무 설명 및 후보자와의 커뮤니케이션을 더 포용적으로 조정하는 등 편향 완화에 중점을 두는 기능이나 1차 면접을 자동화하는 원격 비디오 기능도 있다.
예를 들면 하이어뷰의 후보자 면접 소프트웨어는 자연어 봇을 사용해 면접을 보고, 채용 관리자 및 담당자에게 성적표를 제공한다. 또한 이 소프트웨어는 면접 내용을 영상으로 녹화할 수 있으며, 각 질문에 30초의 준비 시간과 최대 3분의 답변 시간을 제공한다. 그 다음 해당 비디오는 채용 관리자에게 전송된다.
SASR 워포스 솔루션(SASR Worforce Solution): AI 채용 플랫폼을 통한 시간 절약
채용 회사 SASR 워포스 솔루션의 IT 책임자 브래들리 쿠퍼는 자사의 채용 담당자가 여러 고객사를 위해 매년 최소 360명을 채용하고 있다고 말했다. 지난 2021년 10월부터 SASR은 페넘 플랫폼을 사용하기 시작했다고 밝혔다. “채용해야 할 인력이 많기 때문에 적시에 후보자를 찾을 수 있는 도구가 필요했다. 채용 기회가 생기는 순간 지원자에게 바로 알릴 수 있고, 페넘의 채용 공고 게시판에도 올릴 수 있다”라고 쿠퍼는 말했다.구직자가 지원 절차를 시작하자마자 페넘의 소프트웨어는 지원자의 프로필을 구축하기 시작한다. SASR의 고객사에 적합하다면 채용 담당자에게 정보가 제공된다. 지원자가 오퍼를 수락할 준비가 되어 있지 않다면 페넘의 플랫폼은 해당 지원자를 잠재적 인재 커뮤니티 혹은 대기열에 배치해 기회가 있을 때마다 연락할 수 있도록 한다.
아울러 SASR은 페넘 호스티드 어플라이(Phenom Hosted Apply)를 사용해 지원자가 채용 사이트를 떠나지 않고도 직무를 알아보고 지원까지 할 수 있는 일관된 경험을 제공한다. 호스티드 어플라이는 페넘에서 서드파티 지원자 추적 시스템(ATS)과 함께 구축한 API 통합을 활용하기 때문에 지원자가 별도의 ATS 애플리케이션 프로세스로 리다이렉트될 필요가 없다.
또 페넘의 플랫폼은 잠재적 후보자의 동적 및 정적 목록을 구축한다. 전자는 계속 추가되거나 제거되는 후보자 목록이며, 후자는 시간제 일자리를 위해 접근할 수 있는 후보자 목록이다. 이런 목록을 채용 캠페인 개발에도 사용될 수 있다고 쿠퍼는 언급했다.
“시간 경과에 따라 더 많은 후보자를 목록에 추가하면 AI는 채용 공고에 맞는 스킬을 갖춘 지원자를 식별해 가장 적합한 후보자를 미리 파악할 수 있다. 동적 목록의 가장 큰 이점은 특정 일자리에 따라 잠재적 후보자를 타기팅할 수 있다는 것, 그리고 특정 채용 캠페인을 진행할 때 적절한 터치포인트로 연락할 수 있다는 것이다”라고 설명했다.

자동화된 채용을 통한 비용 절감
자동화된 채용 플랫폼의 ROI는 엄청날 수 있다. 페넘에서 의뢰해 포레스터가 진행한 한 연구에 따르면 페넘의 인텔리전스 인재 경험(Intelligence Talent Experience) 플랫폼을 사용한 기업은 3년 동안 449%의 ROI를 달성했으며, 투자 회수 기간은 6개월 미만이었다. 2,400만 달러 이상의 비용 절감 및 비즈니스 혜택에 해당하는 수치다. 또 해당 연구 보고서는 자동화된 채용 플랫폼을 통해 채용 관리자 및 담당자가 평균적으로 주당 11시간을 절약했다고 밝혔다. 아울러 채용 건수를 늘렸고, 신입사원 온보딩, 교육, 생산성 향상에 소요되는 시간을 감소시켰다.이를테면 사우스웨스트 항공의 채용 담당자는 페넘의 분석 도구를 사용해 후보자를 찾고, 일정을 자동화하며, 화상 면접을 진행하면서 40%의 시간을 절약할 수 있었다. 탠지는 “지난 9월 페넘의 채용 사이트를 새로 단장한 후 웹사이트 참여율이 25% 증가했다. 더 많은 후보자가 더 많은 채용 페이지를 방문하고 있다는 의미다. 채용 관점에서 보면 모든 후보자 데이터를 한 곳에서 수집하고, 리드를 후속 관리하며, 지속적으로 지원할 수 있도록 독려할 수 있게 됐다”라고 설명했다.
이어 “현재 채용 중인 일자리에만 집중한다면 상시적인 전략을 통해 얻을 수 있는 가치를 충분히 활용하지 못했을 것”이라고 덧붙였다.
AI는 소프트스킬을 발견하는 데 유용하다
인재 확보 서비스의 또 다른 특징은 지원자의 소프트스킬, 즉 학습하고, 팀원으로서 일하며, 창의력과 공감능력을 발휘할 수 있는 역량을 발견할 수 있다는 점이다.예를 들면 패러독스(Paradox)는 ‘올리비아(Olivia)’라는 봇 소프트웨어를 제공하고 있는데, 이는 맥도날드, 스피드웨이(Speedway), 로우스(Lowe’s), 아메리칸 이글(American Eagle) 등의 기업에서 채용을 자동화하는 데 사용된다. 또한 패러독스는 개방성, 성실성, 외향성, 친화성, 신경성 5가지 지표를 기준으로 후보자를 평가하는 소프트웨어를 개발한 트레이티파이(Traitify)를 인수했다.
채용 플랫폼에서 챗봇은 일반적으로 구직자를 참여시키고, 관심사 및 스킬을 질문하는 데 사용된다. 아울러 후보자에게 가장 적합한 채용 기회를 제시할 수도 있다. 예를 들어 페넘의 챗봇을 통해 구직자는 엔지니어링, 마케팅, 영업, 데이터 과학 및 머신러닝 등 다양한 시장을 살펴볼 수 있다. 그 다음 (챗봇은) “이직할 의향이 있는가?”, “몇 년의 경력이 있고, 어떤 경험을 했는가?” 등의 질문을 던진다. 질의가 완료되면 챗봇은 후보자가 지원할 수 있는 일자리를 제시한다.

AI 플랫폼의 단점
인텔에서 HR 부문 관리자로 11년 동안 근무한 앨런 베일리는 챗봇에 의도치 않은 편견이 개입돼 채용 과정에서 차별로 이어질 수 있기 때문에 챗봇을 지나치게 의존해서는 안 된다고 지적했다. 현재는 인재 확보 플랫폼 스마트 리크루터스(SmartRecruiters)에서 일하고 있는 베일리는 “ChatGPT가 입사 지원 과정을 간소화할 순 있지만, 기존 방법을 보완하는 용도로 사용하는 것이 가장 적합하다. 인간적인 상호작용과 관계 구축은 여전히 중요하다. 그리고 잠재적인 위험을 염두에 두고, 이를 완화하기 위한 조치를 취하는 것도 잊지 말라”라고 권고했다.ChatGPT를 비롯한 여러 AI 기반 도구는 후보자에게 사전 작성된 응답만 제공할 수 있으며, 후보자의 고유한 스킬, 성격, 의사소통 역량을 정확하게 반영하지 못할 수 있다. 베일리는 “채용 과정에서 휴먼 터치는 매우 중요하며, 이를 잃지 않는 게 좋다”라고 전했다.
서머스도 이에 동의하면서, “AI로 더 많은 후보자를 탈락시키는 것보다는, AI를 통해 더 많은 후보자를 파이프라인에 합류시키는 것이 이상적이다. 또 AI는 인재를 검증하고 선발할 때 인간의 편견을 완화하는 데 도움이 돼야 하며, 편견을 심화시켜서는 안 된다”라고 말했다. 이어 “면접 분석에서 여성, 유색인종, 영어가 모국어가 아닌 사람과 관련해 학습되지 않은 AI는 얼굴 및 목소리를 잘못 판독하여 자격을 갖춘 지원자에 잘못된 결정을 내릴 수 있다”라고 지적했다.
하지만 포레스터의 자체 설문조사 데이터에 따르면 AI가 기업에 미치는 영향에 관해 전반적으로 긍정적인 반응을 보였다. 전체 설문조사 응답자의 74%는 AI가 긍정적인 영향을 미쳤다고 말했고, 25%는 중립적이라고 답했다.
한편 서머스는 채용 및 HR용 AI를 제공하는 업체를 대상으로 한 규제 환경이 가열되고 있다고 경고했다. 이런 규제는 잠재적으로 해롭거나 편향된 관행에서 지원자와 직원을 보호하고자 한다. 예를 들어 OECD는 전 세계적으로 AI와 관련된 800개 이상의 정책이 있다고 전했다.
HR에서는 AI와 관련된 스킬 및 신뢰 격차도 해소해야 한다. 서머스에 따르면 지난 2021년 HR 리더의 19%만이 팀의 AI 역량을 신뢰한다고 답했다.
또 지원자와 직원을 보호하기 위해서는 기업이 AI 관리과 관련된 기술을 개선하고, 직원과 광범위한 이해관계자를 위한 윤리적이고 책임감 있는 AI 지침과 리소스를 수립하며, 윤리적이고 책임감 있는 AI 관행을 위해 생태계를 검토해야 한다. 서머스는 “희소식이 있다면 전체 설문조사 응답자의 80%가 책임 있는 AI, 컴플라이언스, 보호를 위해 데이터 및 데이터 제품을 상당히 잘 관찰하고 평가한다고 보고했다는 점이다”라고 덧붙였다.
editor@itworld.co.kr
함께 보면 좋은 콘텐츠
Sponsored
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.