
딜로이트 컨설팅 대표이며 플랫폼 및 인프라 부문 미국 책임자인 밥 허쉬는 "예측 네트워크 기술에 사용되는 AI와 ML 알고리즘이 중요해졌다. 예측 네트워크 기술은 인공 신경망과 모델을 활용해 데이터를 분석하고 패턴을 학습하고 예측을 수행한다. AI와 ML은 관찰가능성, 애플리케이션 가시성, 네트워크 및 기타 문제에 대한 대응 능력을 크게 향상한다”라고 말했다.
예측 네트워크 기술은 지난 몇 년 동안 크게 진전됐지만 많은 개발자와 시장 전문가는 아직 더 풀어야 할 숙제가 많다고 지적한다. 기술 연구 및 자문업체 ISG의 데이비드 레신은 “예측 네트워크 툴과 시스템은 지금도 나와 있지만 기술 분야에서 대부분의 중요한 발전이 그렇듯 개발, 그리고 전환의 효과에 대한 평가 방법도 아직 만들어지는 중이므로 조기 도입하기에는 다소 위험이 있다”라고 말했다.
통신 소프트웨어 및 서비스 제공업체 탱고(Tangoe)의 CTO 야코프 샤피로는 "예측 분석의 범주는 이제 네트워크 중단을 예측하고 대역폭 및 애플리케이션 성능 문제에 선제적으로 대처하는 정도가 아니다. 이제 예측 분석은 네트워크 주변의 문제에 적용돼 SD-WAN의 한계, 예를 들어 제공업체 난립과 더 광범위한 통신사업자 서비스 관리 및 통신 비용 최적화 필요성 같은 문제를 해결하는 데도 도움이 된다. 이런 문제는 수백 개 인터넷 서비스 제공업체로 구성될 수 있는 광대역 서비스를 위해 MPLS를 거래하는 시대에 접어들면서 더욱 커졌다”라고 말했다.
AI가 예측 네트워킹 진화 이끈다
AI의 최근 발전은 예측 네트워크 기술에 있어 가장 중요한 요소다. 주니퍼 네트웍스 펠로우 패트릭 멜람피는 “클라우드 기반 AI 기술을 활용하면 네트워크 담당자는 더 고급 정보를 빠르게 받아 네트워크 중단 및 기타 문제를 조사할 수 있다. AI는 사람보다 빠르게 이상을 탐지하고, 이상 현상의 근본 원인을 분석해 담당자가 더 빠르게 문제를 파악하고 수정하는 데 도움이 된다”라고 말했다.예측 네트워크 기술에 AI 툴이 통합되면 경제적인 측면에서도 혁신적인 요소가 될 수 있다. 멜람피는 “서비스 제공업체와 기업이 성숙한 AI와 ML 툴을 갖게 되면 문제 발견과 해결에 드는 비용을 낮출 수 있다. 동시에 AI는 기업 내부적으로 또는 서비스 제공업체 포트폴리오 전반에 걸쳐 관리를 간소화하는 데도 도움이 된다. 평균 복구 시간이 줄어들고 최종 사용자 만족도도 개선된다”라고 말했다.
멀티클라우드 네트워크 기술 업체 아비아트릭스(Aviatrix)의 수석 솔루션 전략가인 브라이언 우드워스는 예측 네트워크 기술이 앞으로 몇 년에 걸쳐 빠르게 발전할 것으로 기대했다. 그는 "이 기술은 네트워크 문제를 빠르고 효율적으로 해결하는 데 이미 도움이 되고 있다. AI는 많은 개별 시스템에 걸쳐 알림과 오류 조건의 상관관계를 파악하고 관련된 패턴을 몇 분, 심지어 몇 초 만에 발견한다. 사람이 하면 몇 시간에서 며칠이 걸리는 일이다”라고 말했다.
우드워스에 따르면, 예측 네트워크 기술은 로그 및 오류 분석에 섞여 드는 오탐지의 수를 획기적으로 줄여 알림의 지능과 유용함을 높여준다. 그는 “문제를 탐지하지 않으면 수정할 수 없다. 예를 들어 문제를 피해 가도록 네트워크를 변경하려면 먼저 그 문제가 어디에 있는지를 알아야 한다. 이때 AI 및 ML을 기반으로 하는 자율 복구 네트워크는 오류를 복구하고 중단을 방지하는 방법에 대해 더 정확한 권장 사항을 제공한다"라고 말했다.
예측 모델링은 데이터센터에서 가장 효과적
네트워크 행동 분석은 포트, 프로토콜, 성능, 지리적 IP 데이터와 같은 네트워크 데이터를 검사해서 위협의 신호일 수 있는 네트워크 행동의 중대한 변화가 발생할 때마다 알린다. 우드워스는 “앞으로는 이 데이터를 AI 모델에 집어넣어 AI 모델이 위협이 실제 위협인지 판단한 다음 네트워크를 변경해서 문제를 해결하는 방법을 제안할 수 있다. 이와 같은 예측 모델링은 데이터센터와 같은 사설 네트워크 내에서 가장 효과적으로 작동한다. 사람이 모든 네트워킹 구성요소와 여기서 생성되는 데이터를 완전히 통제하기 때문이다”라고 말했다.반면 인터넷에 연결된 네트워크와 같은 공개 네트워크에서는 이 작업이 조금 더 어려워진다. 직접적인 통제 속에 있지 않거나 불완전한 데이터 집합을 제공하는 시스템을 보완하는 학습 모델 설계가 필요하다. 우드워스는 “학습 모델의 예측 정확도가 떨어지므로 사람이 조정해서 누락된 데이터를 보정해야 할 수 있다”라고 말했다.
스미스도 "고급 AI 및 ML 모델이 가진 장점을 완전히 누리려면 오차 교정을 위해 프로덕션 수준과 규모에서 모델을 실행해야 한다. 의사 결정자는 모델링 결과를 신뢰해야 하고 기술 스폰서는 운영을 효율적으로 실행에 옮겨야 한다”라고 말했다.
한편 클라우드 기술과 그래픽 처리 장치(GPU)의 지속적인 발전은 모델링을 새로운 차원으로 끌어올리고 있다. 컨설팅 업체 액센추어 페더럴 서비스(Accenture Federal Services)의 응용 인텔리전스 부문 이사인 매기 스미스는 “오픈소스와 상용 프레임워크는 기업이 클라우드 및 오픈소스 시스템을 AI에 맞게 구성하는 데 필요한 시간 및 복잡성과 관련된 위험을 줄이면서 신속하게, 대규모로 ML 운영을 구현하는 데 도움이 된다”라고 말했다.
스미스에 따르면, 이런 장점 때문에 여러 주요 클라우드 제공업체가 이미 AI 모델 최적화 및 관리 기능을 구현했다. 아마존 세이지메이커, 구글 AI 플랫폼, 애저 머신러닝 스튜디오와 같은 툴이 대표적이다. 스미스는 “텐서RT(TensorRT), 허깅 페이스(Hugging Face)와 같은 오픈소스 프레임워크는 모델 모니터링과 효율성을 더 개선할 여지가 있다"라고 말했다.
예측 네트워킹은 클라우드 및 엣지 워크로드도 분석
큰 그림에서 예측 AI 기반 네트워킹은 네트워크뿐만 아니라 클라우드 워크로드, 엣지 전송, 그리고 노트북 컴퓨터 및 모바일 기기와 같은 사용자 엔드포인트 기기와도 연관된다. 비즈니스 자문 업체 딜로이트의 위험 및 금융 자문 이사이자 미국 사이버 탐지 및 대응 리더인 커트 오블리는 “워크로드에서 생성하는 트래픽, 지연 요구사항, 누가 어떻게 어디서 데이터를 소비하는가와 같은 워크로드의 이해를 통해 가상 사설 클라우드(VPC)의 자동 적응을 지원하기 위한 예측 네트워킹에 필요한 고충실도 데이터를 식별할 수 있다”라고 말했다.마이크로 세분화, 로드 밸런서, 트래픽 셰이퍼는 모두 전송을 최적화하는 데 도움이 된다. 오블리는 “네트워크에 초점을 둔 AI에 사용되는 고충실도 데이터를 보안 분석을 위한 사이버 보안 팀의 통합 확장 탐지 및 대응 데이터 호수를 보완하는 데도 사용할 수 있다”라고 말했다.
실제로 AI 모델은 이상 현상, 알려지지 않은 불확실성, 횡적 이동을 탐지하는 데 사용된다. 오블리는 “클라우드 워크로드, 네트워크, 엔드포인트에서 나오는 고충실도 데이터를 다양한 사용 사례에 사용하면 비즈니스 또는 정부 사이버 위험 관리에 필요한 애플리케이션 기밀성, 무결성, 가용성을 확보할 수 있다”라고 말했다.
라우터, 무선 애플리케이션, 스위치 및 다양한 기타 네트워킹 장비는 일반적으로 사용자별 데이터를 수집하지 않는다. 애플리케이션 성능 모니터링 툴은 사용자 데이터를 측정하지만 그 결과를 선제적 네트워크 작업과 연관시킬 수 없다. 멜람피는 “AI 및 예측 기술을 사용하기 위한 실용적인 모델을 구축하는 데 필요한 유형의 데이터를 수집하기 위해서는 네트워크가 사용자 및 애플리케이션을 인식해야 한다. 사용자별 경험을 측정하지 않는 솔루션은 성공하지 못할 가능성이 크다"라고 말했다.
예측 네트워크 그 이후는 처방적 분석
예측 네트워크의 미래에 큰 영향을 줄 기술이 바로 뉴로모픽(neuromorphic) 컴퓨팅이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 인간의 뇌 구조를 모방하도록 설계된 칩 아키텍처를 기반으로 하는 새로운 영역으로, 엣지 기기에서 매우 효과적인 ML을 제공할 수 있을 것으로 기대를 모은다.모니터링 업체 스마트센스(SmartSense)의 CTO 질 드로어는 “예측 네트워크 기술은 신호를 수집해 장비 고장을 정확히 예측해 정비를 최적화할 수 있다는 점에서 매우 강력하다. 뉴로모픽 컴퓨팅이 예측에서 벗어나 미래의 결과를 보장하기 위해 무엇을 해야 하는지를 추천하는 처방적 분석(prescriptive analytics)으로 전환되면 더욱 강력해질 것이다. 특히 뉴로모픽 컴퓨팅의 칩 아키텍처는 엣지 기기 자체에서 지능적인 의사 결정을 내리도록 하는 데 중점을 둔다. 이 두 가지 기술의 결합은 예측 네트워크 분야가 발전하는 촉매가 될 것이다"라고 말했다.
현재 IBM, 인텔, 퀄컴을 포함한 여러 기업이 뉴로모픽 컴퓨팅 기술을 개발하고 있다. 드로어에 따르면, IBM의 트루노스(TrueNorth) 칩, 인텔의 로이히(Loihi) 칩 등 일부 기업은 연구개발 용도로 뉴로모픽 컴퓨팅 칩을 만들었지만 아직 상용으로 판매하지는 않고 있다. 또한 뉴로모픽 컴퓨팅이 주류 기술이 되기까지는 최소한 몇 년의 적극적인 연구개발이 필요할 가능성이 높다. 드로어는 “일단 실용성을 갖추게 되면 그 영향은 막대할 것이다”라고 말했다.
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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.