갈수록 커지는 AI 기반 피싱 공격을 완화하기 위해 기업은 어떤 전략을 세워야 할까? 반드시 명심해야 할 가이드라인을 7가지로 정리했다.

위협 인지하기
사이버보안을 책임지는 리더는 해킹 툴 관점에서 ML(Machine Learning)을 이해함으로써 앞서 나갈 수 있다. 현재 사이버보안의 AI와 관련해서 가장 중요한 영역은 ‘콘텐츠 생성’이다. ML이 가장 크게 발전하고 있는 분야이기도 하고 피싱 및 악성 챗봇을 벡터로 사용하는 해커와도 잘 맞는다. ChatGPT를 이용할 수 있는, 즉 인터넷 연결이 가능한 사람이라면 누구나 매력적이고 체계적인 텍스트를 작성하는 능력을 갖출 수 있다.IT 관리 업체 플렉세라(Flexera)의 CISO인 코날 갤러거는 “서툰 문법이나 맞춤법 오류를 찾는 방법은 과거의 이야기다. ChatGPT 이전의 피싱 이메일도 이미 과거보다 더 정교했다”라며, “이 이메일을 받기로 했는가? 보낸 사람 주소가 정상적인가? 이메일이 링크 클릭을 유도하는가? 같은 질문을 던져야 한다. 보안 인식 교육이 여전히 중요하다”라고 말했다.
갤러거는 ChatGPT와의 상호작용을 통해 AI가 효과적인 피싱 이메일을 생성할 수 있음을 입증한 사이버보안 업체 위드시큐어(WithSecure)의 연구 결과를 언급했다. 이 밖에도 AI 툴이 불법적인 용도로 사용되는 것을 막는 안전장치가 효과적이지 않으며, 그런 용도의 맞춤형 툴이 만들어지고 있음을 확인한 연구 결과도 있다.
지금도 AI를 사용해서 효과적인 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 이런 기술은 앞으로 더 발전한다는 점을 인식해야 한다. LLM 툴은 개선되고, 해커들이 더 많이 사용할 수 있게 되고, 해커를 위한 맞춤형 툴도 제작될 것이다. 이제 보안 정책을 강화하기 위한 단계에 대해 생각하고 실천에 옮기기 시작해야 한다.
또한 피싱 콘텐츠가 훨씬 설득력 있게 만들어질 뿐 아니라 표적을 정하는 역량도 강화되고 시간과 장소, 이벤트와 관련된 구체적인 사항을 반영할 수 있게 된다는 것도 예상해야 한다. 더 이상 악성 이메일임을 나타내는 신호에만 의존할 수 없다. 이미지, 심지어 오디오와 비디오도 콘텐츠 생성 기법을 통해 위조할 수 있다. 받기로 예정된 메일이 아닌 모든 이메일을 의심해야 한다는 사실을 계속 반복해야 한다.
사고방식과 문화가 주 방어 수단임을 알기
전직 FBI 사이버 부서 감시 특수 요원인 스콧 오젠바움은 CSO와의 인터뷰에서 “최종 사용자가 몇 가지 중요한 지식만 갖춰도 사이버 범죄 피해의 90%를 예방할 수 있다. 그 부분부터 시작하는 것이 좋다. 다른 모든 방법은 비용이 들고 안타깝게도 효과가 없는 것으로 보인다. 은퇴할 수 있게 누군가가 내 말이 틀렸다고 말해주면 좋겠다”라고 말했다.오젠바움은 “1차 방어선은 스스로가 인간 방화벽이 되는 것”이라고 강조했다. 즉, 사람의 사고방식이 사이버보안의 중심이라는 의미다. 따라서 기업 내에서 이런 사고방식을 조성하는 것이 핵심이다.
사이버보안 인식 교육 업체 노우비포(KnowB4) CEO 스튜 슈베르만은 “문화는 전략을 압도하며, 항상 하향식”이라고 말했다. 직원의 일상적인 사고와 행동이 기업의 기본 면역 체계다. 보안 의식을 함양하기 위한 지속적인 직원 교육이 중요하다. AI 기반 피싱에서 중요하게 인식해야 할 점은 이메일과 기타 커뮤니케이션을 평가할 때 문장의 완성도와 세련됨만 봐서는 안 된다는 것이다. 피싱 공격자는 더 이상 어설픈 글을 사용하지 않으므로 직원 역시 경계 수준을 높여야 한다.
적절한 조치 강조하기
이메일과 기타 소프트웨어 인프라 요소가 기본적으로 제공하는 보안 기능은 사용자 스스로 어떤 행동을 하지 않는 한 대체로 안전을 보장한다. 이 부분에서 사고방식에 인계철선을 설치할 수 있다. 즉, 어떤 행동을 할 때 그 행동을 촉발한 요소가 무엇인지를 아주 예민하게 의식하는 것이다. 직원이 회신을 보내고 첨부 파일을 실행하거나 양식을 입력하지 않는 한 민감 정보는 위험에 노출되지 않는다. “지금 보는 콘텐츠가 내부적인 측면뿐 아니라 전체 맥락을 근거로 판단할 때 합법적인가?”라는 질문이 마음속의 1차 방어 고리가 되어야 한다. 2차 방어 고리는 “잠깐! 나는 지금 어떤 행동을 하라는 요청을 받고 있다”라는 인식이다.피싱 시도를 접한 직원이 한 단계 더 진행한다면 공격자에게는 큰 성과가 된다. 그 ‘한 단계 진행’이라는 요소가 있어야만 공격이 계속 이뤄질 수 있기 때문이다. 보안 전문가는 자신과 직원, 주변의 모든 사람을 교육해 정보를 입력하거나 생소한 애플리케이션을 실행하라는 요청을 받을 때 머릿속에서 자동으로 경보가 울리도록 해야 한다.
특히 송금 같은 작업을 하는 경우에는 경계 수준을 더욱 높여야 한다. 상사가 정상적인 송금 지시를 내렸다고 믿게끔 딥페이크를 이용해 직원을 속인 사례도 있다. 중요도가 높은 커뮤니케이션은 피싱이 불가능한 2차 채널을 통해 검증해야 한다.
플렉세라의 제품 담당 이사 밥 켈리는 “모든 사람의 첫 번째 반응은 링크를 클릭하는 것이 아니라 해당 조직을 직접 찾아가서 메시지를 확인하는 것이 되어야 한다”라고 말했다.
피싱 시뮬레이션 실시하기
기업이 피싱에 얼마나 잘 대응하고 있는지 파악하는 유일한 방법은 테스트다. AI가 생성한 콘텐츠를 테스트에 사용하는 것은 위협 대응에 있어 중요한 부분이다. 효과적인 피싱 시뮬레이션을 실행하는 방법은 그 자체로도 따로 다뤄야 할 주제다. 그 시작은 구체적인 목표, 즉 테스트를 이끌 측정 가능한 지표를 설정하는 것이다. 피싱 이메일이 신고되는 빈도를 측정하고 이 지표를 개선하는 방향으로 캠페인을 진행하는 것이 좋은 예다.안티 피싱 캠페인을 설계할 때는 AI 툴이 효과적인 콘텐츠 생성에 얼마나 유용한지 강조하는 것이 좋다. 문제를 심각하게 받아들여야 할 필요성을 강하게 인식시키는 데 도움이 된다. 점프클라우드(JumpCloud) 보안 엔지니어인 트레버 던컨은 CSO와의 인터뷰에서 “AI는 앞으로 계속 이용될 것이다. 베스트 프랙티스를 자주 보강하고 테스트함으로써 탄력적인 보안을 구축할 수 있다. 현재 직원들이 참여하는 시뮬레이션 소셜 엔지니어링 공격을 실시하고 있지 않다면, 2023년 계획에 이를 추가하는 것이 좋다. 보안 태세를 개선하고 보안 프로그램에 회복탄력성을 부여할 수 있다”라고 조언했다.
AI 탐지 자동화 툴 사용하기
ChatGPT 개발사 오픈AI를 비롯해 다른 여러 기업이 AI로 생성된 텍스트를 감지하는 툴을 출시했다. NLP 생성기와 함께 계속 개선될 이런 툴을 통합하고 자동화하면 악성 콘텐츠 탐지에 도움이 될 수 있다. 이메일 검사 툴을 제공하는 업체들도 정상 콘텐츠 여부를 평가할 때 메타데이터 및 위치와 같은 맥락을 세밀하게 파악하기 위해 AI를 활용하기 시작했다. 맞불 작전, 즉 AI와의 싸움에서 AI를 이용하는 것은 사이버보안의 미래에 중요한 전략이다.전체 네트워크 및 인프라 전략에서 피싱 탐지는 중요한 부분이다. AI를 이용한 인프라 정찰 및 침투 솔루션과 AI를 이용한 탐지 및 차단 솔루션이 만나면 특히 효과적이다. 옥타, 다크트레이스(DarkTrace)를 비롯한 많은 주요 보안 업체가 제품에 이런 툴을 통합하고 있다.
옥타의 고객 ID 부문 CISO인 자미카 그린 아론은 “AI와 ML을 활용해서 변화하는 보안 태세에 빠르게 적응하는 봇은 효과적인 공격 툴이다. 앞서 나가려면 실시간 위협 인텔리전스를 수집하도록 설계된 자동화, 그리고 위치나 디바이스 상태, 최종 사용자 행동과 같은 요소를 근거로 사용자의 ID를 검증하는 방법인 적응형 인증을 활용해야 한다”라고 말했다.
AI 탐지는 활발한 연구가 이뤄지는 ML 영역이다. AI 기반 피싱에 맞서기 위한 툴로 계속해서 도입될 것이므로 앞으로 주목해야 한다.
간편한 피싱 신고 체계 제공하기
보안 부서에 피싱을 알리는 것은 AI 기반 공격 대처에 필수적이다. AI 캠페인은 효율적으로 대량 생산이 가능하므로 피싱이 전개될 때 인지하는 것이 중요하다. 그러면 직원들에게 신속하게 알리고 안티 피싱 툴과 AI 탐지 모델을 위한 중요한 정보를 제공할 수 있다.신고를 용이하게 하는 것 외에, 신고 행위 자체의 가치를 높이고 이를 근거로 조치를 취할 수 있도록 최대한 많은 정보를 수집하는 신고 체계를 갖춰야 한다. 이메일을 신고 주소로 전달하는 방법은 이메일에 포함된 모든 헤더와 메타데이터를 캡처하기에 좋으며, 간단한 양식이 포함된 포털은 피싱 웹사이트 등을 신고하기에 좋다. 각국 정부에서도 CISA를 포함한 DMARC(Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance) 정책을 포함하도록 장려하고 있다.
피싱 신고는 견고한 보안 인프라의 필수적인 요소다. 효과적인 신고는 AI 캠페인 맥락에서 특히 중요하다. 공격자가 자동화와 정보 수집 및 통합을 통해 스피어 피싱 스타일(조직 내의 구체적인 정보를 이용함)의 공격을 확장할 수 있는 역량이 더 강화되기 때문이다.
피싱에 강한 인증 절차 구현하기
암호 기반 인증은 태생적으로 피싱에 취약하며 캡차(Captcha)와 같은 방법은 AI에 취약하다. 반면 피싱에 강한 인증 방법도 있다. 패스키(Passkey)는 피싱 저항력이 가장 높은 인증 모드로 꼽힌다. 아직 개발 중이지만, 차츰 주류로 부상하고 있다. 일단 구현되면 사실상 피싱이 불가능하다.MFA(Multi-factor Authentication)도 도움이 된다. 2차 인증이 필요한 경우 피싱 사이트 또는 상호작용 과정에서 사용자 이름과 암호 조합이 노출되는 것만으로는 해커가 리소스에 대한 액세스 권한을 획득할 수 없기 때문이다. CISA도 피싱 방지 MFA에 대한 개요를 발표하며 그 중요성을 강조했다.
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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.