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NNP

인텔, AI 중심의 제품 최적화 계속…2019년 2세대 AI 프로세서 출시

보통 이맘때는 인텔이 개발 포럼을 개최하고 신제품을 늘어놓을 시기이다. 하지만 지난 해 IDF가 폐지되면서 인텔은 웹으로 실시간 중계하는 하루짜리 행사를 열었다. 인텔의 데이터 중심 혁신 서밋(Data Centric Innovation Summit)는 데이터센터와 AI를 노린 일련의 프로세서와 메모리를 발표하는 무대가 됐다. 인텔은 현재 리더가 없는 상태이지만, 여전히 상당한 기세를 자랑했다. 데이터센터 그룹 총괄 책임자인 내빈 셰노이는 힘든 일을 해냈다. 우선 제온 스케일러블(Xeon Scalable) 프로세서 소식이다. 코드명은 캐스케이드 레이크(Cascade Lake)인 차세대 칩은 인텔의 신형 옵테인 DC용 메모리 컨트로러와 내장 AI 가속기가 특징이다. 인텔은 딥러닝 추론1 워크로드를 현 세대 제온 스케일러블 프로세서보다 11배 더 빨리 처리한다고 주장한다. 캐스케이드 레이크는 또한 향상된 보안 기능을 제공해 스펙터와 멜트다운 취약점을 해결하며, 인텔 딥러닝 부스트(Intel Deep Learning Boost)란 AI 확장 프로그램으로 AI용으로 설계된 인텔 AVX512 및 기타 명령어를 확장한다. 캐스케이드 레이크는 올해 하반기에 출하될 예정이다. 셰노이는 제온은 불과 2년 전만 하더라도 AI에 최적화된 프로세서가 아니었다며, 이후 제온 스케일러블 플랫품에 사용된 최신 아키텍처인 스카이레이크에서 추론 성능을 5.4배 개선했다고 설명했다. 셰노이는 인텔 옵테인 DC 관련 정보도 업데이트했다는데, 첫 생산분을 구글에 출하했으며, 일반 출시는 2019년으로 계획 중이라고 밝혔다. 인텔은 현재 너바나(Nervana)와 모비디우스(Mobidius)의 두 가지 AI 프로세서가 있다. 이 중 첫 상용 너바나 칩인 NNP L-1000이 2019년 출시될 계획인데, 이전 NNP 칩은 특정 애플리케이션에서 작업할 수 있는 개발자용이었다. 1세대 NNP 칩보다 학습 성능이 3~4배 개선됐다는 것이 인텔의 설명이다. 최근 인...

인텔 제온 AI 2018.08.16

인텔, AI 지향 ‘너바나’ 신경망 프로세서 발표

IBM, 퀄컴, 구글 등의 업체는 AI와 신경망 지향 칩을 만드는 데 적지 않은 노력을 기울이고 있다. 이제 이런 업체 목록에 인텔을 추가해도 된다. 인텔은 AI 프로젝트와 관련 작업용으로 너바나 NNP(Nervana Neural Network Processor)를 공식 발표했다. 너바나 NNP는 인텔이 새로 설계한 것은 아니다. 지난 해 인텔이 4억 달러에 인수한 너바나 시스템(Nervana Systems)의 기술로, 인텔 인수 이후 너바나의 전 CEO 나빈 라오는 인텔의 AI 제품군을 맡았다. 라오는 너바나 NNP를 공식 발표하는 블로그 포스트를 통해 “기존 하드웨어로 인한 제약을 벗어나기 위해 인텔 너바나 NNP를 설계했다. 기존 칩은 솔직히 AI용으로 설계된 것은 아니었다”라고 강조했다. 여기서 흥미로운 점은 라오가 x86 아키텍처에 대해 언급하지 않았다는 것이다. 엔비디아의 CEO는 x86를 저격하는 데 주저한 적이 없기 때문이다. 라오는 설계 세부 사항을 공개하지는 않았다. 단지 NNP가 x86의 표준 캐시 계층 구조를 사용하지 않으며, 온칩 메모리는 소프트웨어를 직접 관리한다고만 밝혔다. 또한, 새로운 칩이 고속 상호 연결을 갖춰 대규모 양방향 데이터 전송이 가능하다고 설명했다. 인텔 CEO 브라이언 크르자니크는 이 주제에 대해 개인 블로그를 통해 “인텔 너바나 기술을 사용하면, 기업은 데이터 처리량을 극대화하는 완전히 새로운 수준의 AI 애플리케이션을 개발할 수 있을 것이며, 더 큰 인사이트를 찾아 비즈니스를 변혁할 수 있을 것이다”라고 강조했다. 크르자니크는 또 페이스북이 프로세서 설계에 참여했다는 사실도 공개했는데, 자세한 사항은 밝히지 않고 페이스북이 인텔과 “매우 밀접하게 협업했고, 기술적인 인사이트를 공유했다”고만 말했다. 여기서 페이스북이 중요한 것은 NNP의 대표적인 잠재 고객이 바로 소셜 미디어이기 때문이다. 크르자니크는 NNP를...

프로세서 인텔 인공지능 2017.10.23

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