
일부 보안 소프트웨어 공급업체는 자사의 AI/ML 제품의 혜택을 과대하게 약속하고는 기대 이하의 솔루션을 제공한다. 가트너의 부사장이자 애널리스트인 앤턴 츄바킨 박사는 "정도가 심한 편이다"고 말했다. 츄바킨은 "'군사용 등급의 AI를 가지고 있다'고 뻔뻔하고도 어리석게 말하는 것부터 시작해 조용히 'AI를 사용한다'고 말하는 것까지 천차만별이지만, 사실 업체들이 말하는 AI란 300년 된 기초 통계 기법을 가리키는 것이다"고 지적했다.
모피섹의 보안 전략 부사장인 톰 베인은 "사이버보안 툴 시장은 CISO와 CIO가 AI 기반 제품이라는 말만 들어도 지겨움을 느낄 정도로 AI라는 용어를 남발해 왔다"고 말했다. 베인은 "한 공급업체는 자사의 홈페이지에서 AI라는 말을 22차례 언급했다"고 말했다.
그랜트 톰슨(Grant Thornton) 응용 인공 및 첨단 기술 책임자인 JT 코스트먼 박사는 "AI/ML 기능을 갖췄다고 주장하는 업체들과 이야기해보면 대다수가 결국 마케팅 구호에 가까움을 인정한다"고 말했다.
일부 공급업체가 AI 이야기를 과장하거나 조작하는 것은 문제의 일부일 뿐이다. 웹루트(Webroot)를 발주한 한 최신 연구에서는 약 60%의 IT 응답자가 일부 소프트웨어가 AI/ML을 이용한다는 것은 알고 있지만 그게 정확히 어떤 의미인지는 모른다고 인정했다. 나아가 36%의 응답자만이 자사의 사이버보안 공급업체가 어떻게 위협 데이터를 확보해 갱신하는지 확실히 알고 있었다. 이 설문조사는 2018년 11월 말에서 12월 초 사이에 행해졌고, 응답 대상은 미국과 일본에서 각각 200명씩 총 400명의 리더급 및 상임 IT 전문가였다.
"현실을 직시하라" AI의 핵심은 막대한 양의 데이터
수많은 전문가와 AI에 능통한 CSO들은 정보 보안 리더들에게 현실을 제대로 직시하라고 강력히 촉구한다. 그래야만 AI가 필수재가 될 때 뒤쳐지지 않을 수 있다는 것이다. 예를 들어, 무지한 나머지 머신러닝 모델을 적절히 훈련시키는데 필요한 데이터의 양을 과소평가하는 사람이 많다. 이 데이터를 구축하는 데에는 상당한 시간이 걸릴 수 있다. 델파이 그룹의 회장이자 설립자인 토마스 콜로폴로스는 "AI를 정교한 알고리즘 정도로 생각하는 사람이 많다. 이는 사실이 아니다. 핵심은 AI/ML이 훈련을 위해 막대한 양의 데이터가 필요하다는 것이다"고 말했다.
도모(Domo)의 부사장이자 CISO인 나이얼 브라운은 지금 스스로 학습하라고 조언했다. 반드시 구매할 필요는 없다는 것이다. 브라운은 "현명한 CSO는 AI/ML의 학습 단계에 있다. 현재 AI 기술에 푹 빠져 있다. 이들은 공급업체에게 제품의 능력과 한계를 이해하라고 말하고 있다. 이들은 AI가 유용해질 때 정보와 위험에 기초한 결정을 내릴 수 있을 것이다"고 설명했다.
이런 결정 과정에 도움이 될 수 있도록 본지는 전문가들과 인터뷰를 했고, 보안 업체와 이야기할 때 물을 수 있는 10가지 질문을 취합했다. 이들 질문은 보안 소프트웨어 제품 가운데 가치있는 것과 그렇지 않을 것을 구분하는데 도움이 될 것이다(즉 과대 선전에 현혹되지 않고 유용한 제품을 선택할 수 있다).
이번 기사를 위해 인터뷰에 응한 맵알(MapR)의 유명한 공학자인 존 오머니크는 공급업체와 논의할 수 있는 5가지 AI/ML 주제를 이야기했다. 다음 목록은 인터뷰에 응답한 모든 전문가의 의견과 통찰에 기초하지만, 오머니크가 가장 많은 기여를 했음을 밝힌다.
AI/ML 기반 보안 소프트웨어에 대해 물어야 할 10가지 질문
1. 훈련 데이터가 대표성이 있음을 어떻게 알 수 있는가 공급업체가 모델을 훈련시키는데 사용된 데이터가 무엇인지 알아야 한다. 부즈 앨런 해밀턴의 수석 데이터 과학자인 애런 샌트-밀러는 "그러면 해당 데이터가 고객사의 네트워크 상에서 나타나는 행동과 고객사의 데이터에 대해 대표성을 갖는지 판단할 수 있다"고 제안한다.
2. 훈련 데이터는 얼마나 신선하고, 무결하고, 학습 가능한가
델파이의 콜로폴로스는 훈련 데이터가 얼마나 자주 갱신되는 지를 알아야 한다고 말했다. 콜로폴로스는 "시간이 지나면서 모델이 검출 능력을 어떻게 학습하고 진화시키는가, AI/ML 엔진을 적절히 훈련시키려면 얼마나 많은 데이터가 필요한가. 이는 AI 시스템의 학습 수준을 알아내고, 시스템의 학습 및 재학습에 필요한 데이터의 양이 얼마나 되는지 알아내기 위함이다"고 덧붙였다.
3. 성과 통계를 볼 수 있는가
이는 인터뷰에 응한 사람들이 제안한 가장 공통된 질문이었다. 그랜트톰슨의 코스트먼은 "시스템에 최선을 다해 침입하려는 세계 수준의 해커나 침투 테스터를 검출한 이중맹검(double-blind) 기법의 결과를 공유할 수 있어야 한다"고 말했다. 시그널FX CSO 마제나 풀러는 "공급업체가 머신러닝을 이용하고 있는지, 그냥 단순히 알고리즘을 이용하고 있는지 알려면 공급업체의 머신러닝 모델의 성과를 측정하는데 쓰인 지표를 보면 된다"고 설명했다. 이 지표는 모델의 정확도 역시 파악할 수 있게 해준다.
지도 학습 모델(supervised models)의 경우, 풀러는 혼동 행렬(Confusion Matrix)에 대해 질문하라고 추천한다. 풀러는 값이 1에 가까울수록 정확도가 높은 것이라고 덧붙였다. 풀러는 "비지도 학습 모델(unsupervised models)의 성과를 평가하는 일은 더 까다롭다"고 말했다. 그러면서 "클러스터 내 거리의 값이 비교적 작고, 클러스터 사이 거리가 비교적 크다면 모델이 개별 특성에 따라 항목을 효과적으로 분류하고 있다는 의미다"고 설명했다.
4. 현실에서 증거를 제시할 수 있는가
만약 공급업체가 구체적 수치를 제시하지 못한다면 배제를 검토하라. 가트너의 츄바킨은 "한번 더 기회를 주고 싶다면 당신의 AI 솔루션이 자사의 보안 전문가보다 더 나은 판단을 할 수 있다는 실제 사례를 제시할 것을 요구하라"고 제안한다. 아울러 참조할만한 고객사도 제시할 것을 요구하라고 권고한다.
5. 사유 모델이라는 점은 커스터마이징이 불가능하다는 의미인가
오머니크는 "공급업체가 사유 AI/ML 상품이 "모든 문제를 해결한다"고 주장한다면 고객이 커스터마이징할 수 있는가라고 질문하라"고 CISO와 CSO에게 제안한다. 커스터마이징이 가능하다면 이에 필요한 엔지니어의 교육 수준은 어느 정도인가, 동일한 데이터를 여러 모델에 적용할 수 있는가, 아니라면 보안 제품에 포함된 모델에 의해서만 데이터가 사용될 수 있는가 등을 질문하라.
6. 공급업체의 AI/ML 솔루션은 얼마나 유연한가
오머니크는 제품이 얼마나 유연한지 판단하기 위해 다음과 같이 질문하라고 제안한다. AI/ML 제품이 로그 파일, 음성, 동영상, 트랜잭션 데이터 등 상이한 유형의 데이터를 수용할 수 있는가, 수용할 수 있다면 데이터 세트는 함께 작용할 수 있는가, 아니면 개별적이어야 하는가.
7. AI/ML 솔루션의 업데이트는 어떠한가
업데이트를 위해 점진적으로 비용을 지불해야 하는지, 아니면 새 버전을 구매해야 하는지 알아야 한다. 아울러 공급업체가 최신 업데이트를 고객에게 어떻게 배포하는지, 이들을 통합하는 것이 얼마나 어려운지 질문해야 한다.
8. 공급업체의 솔루션은 보안 팀에게 블랙박스인가
블랙박스는 좋을 수도 있고 나쁠 수도 있다. 그러나 솔루션이 최신 AI/ML 툴킷의 이용을 지원하는지 여부와 팀이 이를 어떻게 사용할 수 있는지는 알아야 한다. 오머니크는 "솔루션은 사용자가 어떻게 데이터가 작용하는지 학습하는데 도움이 되고, 데이터 엔지니어링과 데이터 과학에 대한 이해를 넓히는데 유익한가, 아니라면 변경 시 공급업체에게 의지하도록 강요하는 블랙박스 솔루션인가를 질문하라"고 말했다.
츄바킨은 "여러 고객사에게 블랙박스가 개방형 툴킷보다 훨씬 더 유리하다"며, "개방형 툴킷이라면 유용해지기까지 몇 년을 컨설팅에 소비할 수 있다. 블랙박스는 어떻게 보면 '즉각적인 가치'라고 할 수 있다"고 말했다.
9. 해당 솔루션에 AI가 어떻게 통합되었나
콜로폴로스는 "이는 인수한 것인가, 사내에서 만들어진 것인가, 아니면 예전부터 사용 중인 소프트웨어의 일부인가를 질문하라"고 말했다. 콜로폴로스는 "그저 애드-온에 불과할 것인지 주의해야 한다. 구글의 텐서플로우 같은 것은 유효하지 않다"고 말했다.
10. 해당 솔루션은 최신 및 신종 공격을 어떻게 검출하는가
코스트먼은 "이른바 '콜드-스타트(cold-start) 문제'에 어떻게 대처하는가"를 질문하라고 제안한다. 그러면서 머신러닝은 고기가 물을 필요로 하듯이 데이터를 필요로 한다고 덧붙였다. 코스트먼은 "따라서 공급업체의 AI 기반 시스템이 이전에 마주친 적이 없는 위협을 어떻게 식별할 수 있는가를 질문하라"고 말했다.
11. 데이터의 소유자는 누구인가
데이터에 주의해야 한다. 도모의 브라운은 "현재 AI 공급업체의 1차 목표는 판매가 아니라, 자사의 모델 및 알고리즘을 테스트하고 개선하기 위해 최대한 많은 정보에 액세스하는 것이다"고 말했다. 브라운은 "중요한 것은 데이터와 시스템에 어느 수준까지 액세스하는 지를 알아야 하고, 결과적인 AI 메타데이터가 누구의 것인지 분명히 해야 한다"고 조언했다. 콜로폴로스 또한 이에 동의했다. 콜로폴로스는 "최대의 논란 거리 가운데 하나는 시간이 가면서 축적되는 훈련 데이터의 소유권이다"고 견해를 밝혔다.
CISO, AI/ML 준비하지 않으면 3~5년 내에 위기 봉착
AI 기반 솔루션의 유효성을 측정하는 것은 가장 중요한 일 가운데 하나이다. 그러나 이를 제대로 하기 위해서는 전문성이 필요하다. 풀러는 "모든 회사에는 데이터 과학자가 있어야 한다. ML 솔루션을 광범위하게 통합하려는 CSO라면 데이터 과학자와 데이터 엔지니어를 영입해야 한다"고 조언했다. 오머니크는 "기술진이 AI 기반 보안 제품을 평가할 때 도움을 될 정도의 지식과 훈련을 갖췄다면 이들을 신뢰하라"고 조언한다. 일부 회사의 경우, 임원진은 기술 인력을 신뢰할 수 있는 경로를 찾아야 한다. 이들은 제품을 팔려고 하는 공급업체라면 누구와도 대화를 할 것이다. 그렇다고 해서 아무나 신뢰하라는 것은 아니다. 공급업체의 과장된 선전을 꿰뚫어볼 수 있는 경험과 적절한 지식을 갖춘 사람을 찾거나 채용해야 한다.
AI/ML 전문가는 수요가 매우 높아 채용하기가 무척 힘들 것이다. 오머니크는 "인재를 끌어들이기 위해 무엇을 할 것인가, 기술 인력을 어떻게 지원할 것인가"를 자문하라고 조언한다. 콜로폴로스는 "잘 모르지만 뒤쳐질 위험이 크다. 앞으로 3~5 년 동안 사이버 범죄를 방어하고 이에 맞서는데 AI/ML을 사용할 수 있는 지식과 경험을 수준높게 축적하지 못한다면 조직과 자신의 일자리가 위태로울 것이다"고 경고했다. editor@itworld.co.kr
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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
"모든 규모의 데이터센터를 위한 강력하고 지속가능한 솔루션" 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서
ⓒ Getty Images Bank 사회, 경제, 문화 등 모든 부문에서 디지털 전환이 이루어지면서 디지털 경제의 기반이라 할 수 있는 데이터센터 수요가 급증하고 있다. 그러나 데이터센터 증가는 각국 정부와 기업에 ‘지속가능성’이라는 새로운 고민 거리를 안겨주었다. 지속가능성은 데이터센터의 설계, 구축, 운영에서 가장 중요한 전제 조건이다. 기업은 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해 에너지 효율, 재생 에너지, 폐기물 관리, 수자원 절약에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있다. 이런 고민은 데이터센터 구축과 운영 주체만 하는 것이 아니다. 프로세서 같은 데이터센터의 핵심 솔루션을 공급하는 인텔 같은 기업에게도 중요 과제다. 프로세서는 데이터센터 지속가능성의 출발점이라 할 수 있다. CPU, GPU 같은 프로세서는 데이터센터 전력 소모에서 가장 높은 비중을 차지한다. 지속가능성 보장을 위한 인텔의 고민이 담긴 솔루션 중 하나가 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서다. 프로세서 측면에서 보면 데이터센터 지속가능성은 크게 에너지 효율성과 성능으로 나누어 볼 수 있다. 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서는 이전 세대보다 최대 40% 더 높은 에너지 효율성을 제공한다. 더불어 2022년 기준으로 4세대 인텔 제온 프로세서는 90% 이상이 재상 가능한 전기를 사용해 제조하여 환경에 미치는 영향을 줄였다. 이전 해인 2021년에는 재사용, 회수, 재활용을 통해 제조 폐기물 흐름의 65%에 순환 경제 관행을 적용하기도 하였다. 인텔은 2030년까지 매립폐기물 총량 “제로화(Net Zero)”를 달성하고, 전 세계 사업장에서 100% 재생 가능한 에너지를 사용하여 40억 kWh의 전력을 절약하는 것을 목표로 하고 있다. ⓒ Intel 성능의 경우 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서는 이전 세대보다 최대 40% 향상된 성능을 제공하여 조직이 애플리케이션을 더 빠르고 효율적으로 실행할 수 있도록 지원한다. 또한, 전원 모드를 통해 워크로드 성능에 끼치는 영향을 최소화하는 가운데 소켓 전력을 절감할 수도 있다. 지속가능한 데이터센터를 위한 프로세서를 설계하는 여정은 에너지 효율과 성능 간의 황금비를 찾는 것에 비유할 수 있다. 인텔은 더 나은 와트당 성능을 제공하기 위해 CPU 아키텍처를 지속적으로 혁신하고 개선하고 있다. 더불어 CPU에서 특정 작업을 오프로드하고 데이터센터의 전반적인 에너지 효율성을 개선하기 위해 AI, 네트워크, 스토리지 및 보안 같은 다양한 가속기 개발에 투자하고 있다. 이중 가속기는 지속가능한 데이터센터를 현실로 만드는 데 있어 중요한 역할을 한다. AI, 네트워크, 스토리지, 보안 등 CPU에 내장된 다양한 가속기는 여러 방식으로 데이터센터의 지속가능성에 기여한다. 내장 가속기는 범용 프로세서보다 특정 작업을 더 효율적이고 빠르게 수행하도록 설계된 프로세서의 로직 블록이며 더 나은 와트당 성능을 제공한다. 이 블록은 더 강력한 와트당 성능을 제공할 수 있도록 설계한 인텔 4세대 제온 프로세서의 기본 아키텍처와 시너지를 일으켜 AI, HPC, 보안, 네트워크 등 중요 워크로드를 더 높은 성능으로 운영할 수 있다. 인텔의 평가에 따르면 가속기를 이용하면 사용하지 않을 때와 비교해 와트당 성능이 1.2배에서 최대 9.23배 향상된다. 또한, 가속기는 작업을 더 효율적으로 처리하여 컴퓨팅 밀도를 높여 더 적은 수의 서버로 더 많은 워크로드를 처리할 수 있다. 이는 곧 전력 소비, 냉각 요구 사항, 물리적 공간을 줄일 수 있는 효과로 이어진다. 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서는 소프트웨어 정의 환경으로 진화하는 가운데 AI, 첨단 분석, 엣지 컴퓨팅 등 새로운 트렌드를 수용해야 하는 차세대 데이터센터를 위한 가속기 라인업을 갖춘 솔루션이라 할 수 있다. 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에는 자연어 처리, 추천 시스템 및 이미지 인식과 같은 AI 워크로드에 이상적인 인텔 AMX 기술 기반 가속기가 적용되어 최대 14배의 와트당 성능 향상이 가능하다. 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에는 인텔 퀵어시스트 테크놀로지(QAT), 다이나믹 로드 밸런서(DLB) 및 인텔 데이터 스트리밍 가속기(DSA)와 같은 여러 가지 내장 가속기도 통합되었다. 이러한 가속기는 네트워킹 워크로드의 성능을 높이고, 네트워크 가상화와 엔드 투 엔드 가상화를 위한 플랫폼을 제공하며, 보다 효율적인 데이터 처리를 지원한다. 가속기 외에도 인텔은 성능 개선을 위해 CXL, DDR5, PCIe Gen 5 등을 통해 높은 성능과 더 큰 메모리 대역폭을 통해 보다 향상된 단위 시간당 처리성능을 제공한다 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서는 데이터센터 지속가능성을 운영 측면에서 지원하기 위한 도구와 옵션도 제공한다. 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서는 원격 측정 기능, 최적화된 전력 모드, 워크로드 가속화를 위한 자동 절전 기능, CSP 인스턴스에서 워크로드를 최적화하는 도구 등을 제공한다. 예를 들자면 인텔 4세대 제온 프로세서는 원격 측정 정보를 수집하고 AI 기반 첨단 분석 기능을 제공하는 인텔 전원 관리 툴을 통해 프로세서의 전기 사용량을 지능적으로 제어한다. 가령 CPU 전력모드 중 P-state 를 적용하면 전기 사용량 분석을 통해 사용률이 낮은 기간에는 주파수를 동적으로 줄여 전력 소비를 낮춘다. C-state 를 적용하면 개별 코어 또는 전체 CPU를 유휴 상태로 전환할 수 있어 서버 전력 소비를 큰 폭으로 줄일 수 있다. 지능적 전원 관리는 데이터센터 에너지 소비에 큰 영향을 끼친다. 일본의 대형 통신업체인 KDDI는 AI 기반 원격 측정을 통해 5G 데이터센터의 전기 사용량을 20%가량 줄였다. 이 밖에도 4세대 인텔 제온 SKU는 액체 냉각용으로 설계되어 데이터센터의 전력 사용 효율성(PUE)를 개선하는데도 유리하다. 인텔은 데이터센터의 다양한 요구에 맞는 지속가능성을 추구할 수 있도록 다양한 제품 SKU와 함께 온디맨드를 통해 제품 수명주기 동안 일부 SKU에서 기능을 점진적으로 활성화할 수 있는 옵션도 제공한다. 한편, 데이터센터의 지속가능성은 단순히 에너지 효율성이나 환경적 영향만이 아니라 정보 보안 등 운영의 모든 측면을 포괄해야 한다. 이런 이유로 인텔은 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서에 소프트웨어 가드 익스텐션(SGX)을 적용했다. SGX는 CPU와 메모리 내에 암호화된 엔클레이브를 생성해 민감한 데이터를 보호한다. 이를 이용하면 기업들은 규제로 인해 사용이 제한되었던 데이터까지도 활용할 수 있다. ⓒ Intel 데이터센터의 지속가능성은 디지털 전환의 핵심이다. 4세대 인텔 제온 스케일러블 프로세서는 데이터 센터를 더욱 효율적이고, 더욱 강력하며, 지속가능하도록 만드는 중추 역할을 맡을 준비가 된 솔루션이다.
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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.