특히 자연어를 모방하는 AI 도구의 능력이 하루가 다르게 발전하고 있으므로 가짜 결과와 진짜 결과를 구분하는 것이 곧 불가능해질 것이고, 따라서 기업은 우발적이든 공격자의 의도적인 행위에 의한 것이든 최악의 결과에 대비한 '가드레일'을 마련해야 한다.

이번주 MIT 테크놀로지 리뷰의 엠테크 디지털(EmTech Digital) 컨퍼런스에 참석한 AI 업계 전문가는 생성형 AI 기업이 차세대 기술 개발에 박차를 가하면서 다양한 윤리적, 현실적 장애물에 어떻게 대처하고 있는지에 대해 비중 있게 논의했다.
머신러닝 앱 벤더 허깅 페이스(Hugging Face)의 최고 윤리 과학자인 마가렛 미첼은 “기술의 전반적인 문제다. 긍정적인 용도를 위해 개발된 기술이라 해도 이후 부정적이고 악의적인 용도로 사용될 수 있다. 이것을 양면적 사용이라고 한다. 어떤 기술이든 양면적 용도로 사용되지 않도록 보장할 방법은 없다"라고 말했다.
미첼은 “다만 부정적인 사용을 최소화하기 위해 노력하는 것이 중요하다"라고 덧붙였다.
생성형 AI는 알고리즘을 사용해서 사용자 프롬프트 또는 질의에 대한 응답을 생성하는 머신러닝 기술의 한 유형인 대규모 언어 모델(LLM)에 의존한다. LLM은 데이터베이스 또는 인터넷의 방대한 정보에 직접 액세스하며, 정보에서 응답을 도출하는 방식을 정하는 수백만 또는 수천억 개의 매개변수를 통해 제어된다.
책임감 있는 연구를 보장할 때 가장 중요한 것은 LLM, 데이터 집합 개발, 만들어진 이유 등에 대한 철저한 문서화, 그리고 컴퓨터 모델에 의해 생성된 콘텐츠를 식별하는 워터마크다. 그렇게 해도 문제가 완전히 해결되는 것은 아니다.
메타 AI(Meta AI)의 AI 연구 부사장 조엘 피노는 “많은 면에서 이러한 모델이 독성 발언을 생산하지 않는다고 보장할 수 없고, 경우에 따라서는 수집한 데이터의 편향성이 심화되기도 한다. 이러한 모델에 대해서는 더 많은 연구가 필요하다"라고 말했다.
피노에 따르면 생성형 AI 개발자는 합당한 안전상의 우려와 크라우드소싱 개발의 투명성 간에 타협을 해야 하는 부분이 있다. 메타 플랫폼(구 페이스북)의 연구 사업부인 메타 AI는 자체적으로 개발한 LLM 중 일부를 상업용으로 출시하지 않는다. 내재된 편향성, 독성 발언 또는 틀린 콘텐츠가 없다고 보장할 수 없기 때문이다. 그러나 신뢰를 구축하면서 다른 연구자와 애플리케이션 개발자가 LLM의 '내부 구조'를 살펴보고 혁신을 가속화하는 데 도움이 되도록 연구 목적의 사용은 허용한다.
이미 드러난 바와 같이 생성형 AI에는 '내재된 편향성'이 있다. 즉, 기업에서 채용 후보자를 발굴, 심사, 면접, 채용하는 데 사용될 경우 특정 인종이나 성별을 선호할 수 있다. 그 결과 주, 지방자치단체, 심지어 국가 차원에서도 구직자 검색과 면접, 채용에 AI 기반 봇을 사용하는 것을 제한하는 방안이 논의되고 있다.
메타는 AI 개발자가 경험하는 것과 동일한 문제, 즉 민감한 데이터를 기밀로 유지하고, LLM이 명백하게 악용될 수 있는지 여부를 판단하고, 기술이 편향성을 갖지 않도록 보장해야 하는 문제에 직면해 있다.
피노는 “간혹 프로젝트가 끝나면 오픈소스로 공개할 의도를 갖고 프로젝트를 시작하지만 특정 데이터 집합을 사용한 후 프로세스가 끝나는 시점에서야 사용하면 안 되는 데이터 집합임을 알게 되는 경우가 있다. 저작권 문제나 다른 문제 등 어떤 이유로든 책임성 있는 데이터 집합이 아닌 것”이라고 말했다.
LLM은 특정 데이터 집합을 사용한 미세 조정과 학습을 통해 고객 지원 챗봇 또는 의료 연구와 같은 특정 기업 용도를 위해 작업에 대한 설명을 입력하거나 AI 툴에 질문과 최선의 대답을 제시함으로써 더 맞춤화된 응답을 제공할 수 있다.
예를 들어 전자 건강 기록 정보와 임상 약물 시험 정보를 LLM에 포함하면 의사는 챗GPT와 같은 챗봇에 환자 진료를 위해 증거에 기반한 권장 사항을 제시하도록 요청할 수 있다.
그러나 생성 AI 모델이 내놓는 응답의 품질은 기반 소프트웨어와 데이터에 의해 결정된다. 또한 딥 페이크 이미지와 비디오를 제작하는 데도 이 툴을 사용할 수 있다. 즉, 악의적 행위자가 실제 사진과 이미지를 조작해 진짜처럼 보이는 가짜 영상을 만들 수 있다.
마이크로소프트 코파일럿의 움직임
마이크로소프트는 지난 3월 챗GPT 기반의 챗봇으로 오피스 365 비즈니스 애플리케이션에 비서로 내장되는 코파일럿(Copilot)을 출시했다. 마이크로소프트의 비즈니스 애플리케이션 부문 부사장인 재러드 스파타로는 코파일럿이라는 이름이 붙은 이유에 대해 사람의 감시나 검토를 받지 않고 독단적으로 작업을 수행하도록 만들어지지 않았으며 작업을 위한 참조를 제시하기 때문이라고 말했다.스파타로는 “특히 숫자와 같은 구체적인 항목에서 코파일럿은 ‘이 범주가 지난해 대비 77% 성장했다’와 같은 응답을 출력할 때 ‘그 수치는 이 보고서에서 가져왔다’는 식으로 참조를 표시한다. 참조가 표시되지 않는다면 코파일럿이 만들어낸 것이라고 봐도 된다"라고 설명했다.
스파타로는 “코파일럿은 좋은 기능이다. 그러나 사람이 실수를 하듯, 지금의 코파일럿은 매우 유능하지만 완전히 신뢰하기는 어려운 신참 직원 정도로 생각해야 한다. 흥미로운 작업을 할 수 있지만 신뢰하기 전에 반드시 검증해야 한다"라고 말했다.
스파타로는 원격 비디오 형태로 진행된 컨퍼런스 연설에서 생성형 AI는 완벽하지 않지만 창의성과 연구, 일상적인 작업의 자동화에 실제 도움이 된다고 말했다. 한 청중이 스파타로를 향해 AI가 생성한 딥페이크가 아닌 진짜 스파타로임을 어떻게 증명할 수 있는지 묻자 스파타로는 증명할 수 없다고 인정했다.
워터마크가 해결책?
가짜 뉴스와 이미지, 동영상에 대처하는 한 가지 방법은 메타데이터에 데이터의 출처를 가리키는 일종의 워터마크를 포함하는 것이다. 생성형 AI 스타트업인 스태빌리티 AI(Stability AI)의 수석 제품 관리자 빌 마리노는 스태빌리티 AI가 곧 콘텐츠 출처 및 진위성을 위한 연합(C2PA)이 제공하는 기술을 생성형 AI 모델에 통합할 것이라고 말했다.C2PA는 생성형 AI 콘텐츠에 식별 메타데이터를 제공하는 것을 목표로 어도비가 2021년 2월 설립한 협회다.
스태빌리티 AI는 지난달 챗GPT의 오픈소스 대안인 스테이블LM(StableLM)을 출시했다. 스태빌리티의 API에서 출력되는 모든 이미지에는 C2PA의 메타데이터 표준이 포함된다. 마리노는 “메타데이터의 출처 데이터는 사용자가 온라인에서 접하는 콘텐츠를 안심하고 신뢰할 수 있는지를 판별하는 데 도움이 될 것”이라고 말했다.
마리노는 “예를 들어 악명 높은 ‘발렌시아가를 입은 교황 사진’에 메타데이터가 포함된다면 AI를 통해 생성된 이미지임을 알 수 있다"라고 말했다.
스태빌리티 AI는 다양한 사용 사례를 위해 LLM을 학습시킨 다음 오픈소스 소프트웨어로 무료로 제공한다(향후 API는 수익화할 수도 있음). 이 LLM을 프롬프트 엔지니어링을 통해 더 세밀하게 조정해서 더욱 구체적인 용도로 사용할 수 있다.
마리노는 딥 페이크, 맬웨어, 악성 콘텐츠와 관련된 위험은 “절대 용납할 수 없다. 이러한 위험을 해소하는 것은 스태빌리티에 합류한 이유 중 하나다. 특히 스태빌리티는 이 같은 위험을 용납할 수 없는 기업 고객으로 초점을 옮기는 중이므로 그렇게 할 책임이 있다"라고 말했다.
마리노는 MIT 컨퍼런스에 참석한 다른 사람들과 마찬가지로 생성형 AI의 미래는 더 민첩하고 응답 속도도 더 빠르고 특정 비즈니스 또는 산업 용도에 따라 맞춤화되는, 비교적 작은 LLM에 있다고 믿는다. 매개변수의 수가 수천억 개에 이르는 거대 LLM의 시대는 오래 지속되지 않을 것이란 전망이다.
스태빌리티 AI 외에도, LLM을 사용해서 많은 작업에 도움이 되는 산업별 챗봇과 기타 기술을 만드는 생성형 AI 스타트업은 수없이 많다. 생성형 AI는 이메일을 정리하거나 온라인 채팅 회의 내용 또는 대용량 문서를 요약하는 등의 수작업 또는 반복적인 작업을 처리함으로써 마케팅 자료와 광고 캠페인을 더 효율적으로 생산하기 위한 용도로 이미 사용되고 있다.
모든 강력한 기술이 그렇듯이 생성형 AI는 좋은 목적과 나쁜 목적을 불문하고 수많은 용도에 맞는 소프트웨어를 생성할 수 있다. 예를 들어 기술적 지식이 없는 사람을 애플리케이션 개발자로 만들어 주거나, 조직의 네트워크 방어를 테스트한 다음 민감한 정보에 대한 액세스 권한을 얻도록 학습될 수 있다. 또는 API 취약점을 악용하거나 시스템에 맬웨어를 업로드하기 위한 워크로드 기반 공격에도 사용될 수 있다.
허깅 페이스의 미첼은 메타가 지난 2월 LLaMA(대용량 언어 모델 메타 AI)를 출시하면서 이 기술을 사용하려는 모든 사람이 검증 가능한 자격 증명을 사용해 온라인 양식을 작성하도록 강제하는 조치를 취한 것은 잘 한 일이라고 평가했다. (LLaMA는 650억 개의 매개변수가 있는 방대한 기반 LLM이다.)
미첼은 “책임 소재를 가릴 수 있게 된 것"이라며 “익명이 아니면 악의적인 용도로 사용할 가능성이 낮으므로 선한 행동을 장려하는 효과가 있다. 허깅 페이스도 이와 같은 조치를 준비하고 있다"라고 말했다.
미첼은 “기술을 누가, 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 어느 정도의 제한을 두는 가드레일 또는 메커니즘을 마련하는 것은 중요한 방향”이라고 덧붙였다.
또한 생성형 AI 모델이 민주화되면 마이크로소프트, 구글과 같은 한 두 개의 기업에 힘이 집중되어 모델을 만든 사람의 우선순위나 실수가 소프트웨어에 내재되는 문제를 방지하는 효과도 있다.
미첼은 “이러한 모델이 전 세계적으로 배포되면 하나의 오류나 편견이 국제적이고 전 세계적인 오류가 된다. 다양성은 한 시스템의 약점이 모든 사람에게 영향을 미치지 않도록 한다. 다양한 종류의 시스템에 다양한 약점과 강점이 존재하기 때문”이라고 말했다.
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.
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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.