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“FPGA는 잊어라!”…자일링스, 에이캡(ACAP) 플랫폼 ‘버샬(Versal)’ 공개했다

- 설계 유연성 적용된 최초 7나노(nm) 포트폴리오·전략 발표
- 데이터센터 퍼스트 전략 일환, 260억달러 가속컴퓨팅 시장 정조준
- 가격 경쟁력 확보, 개발자 생태계 구축 과제도

“클라우드에서 엣지까지 적용되는 인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 개발자들은 다양한 도전과제에 직면해있다. 자일링스는 모든 유형의 개발자들이 최적화된 하드웨어/소프트웨어를 사용하면서 애플리케이션 개발을 가속화하고 빠르게 변화하고 있는 기술 트렌드를 바로 적응할 수 있도록 새롭게 설계된 아키텍처를 적용한 플랫폼, ACAP의 첫 번째 모델인 버샬(Versal)을 오늘 정식으로 공개한다.”

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 이기종·멀티엔진 기반의 컴퓨팅가속화플랫폼 전략을 표방하는 자일링스(Xilinx)의 최초 7나노(nm) 제품군인 ‘버샬(Versal)’이 모습을 드러냈다. 자일링스의 ‘데이터센터 퍼스트’ 전략을 뒷받침하는 첫 번째 모델로, 이는 자일링스가 인공지능(AI) 가속컴퓨팅 시장에 공식적으로 도전장을 내민 것으로 읽혀진다.

자일링스가 10월2일(현지시간) 미국 캘리포니아 산호세에서 열린 ‘자일링스 개발자 포럼(Xilinx Developer Forum) 2018’ 현장에서 고성능 애플리케이션·워크로드 대응을 위해 지난 3월 공개한 ‘적응형컴퓨팅가속화플랫폼(Adaptive Compute Acceleration Platform, ACAP)’의 첫 번째 모델인 ‘버샬(Versal, 코드명: 에베레스트)’을 정식으로 공개했다.

빅터 펭(Victor Peng) 자일링스 CEO가 10월2일(현지시간) 미국 산호세에서 열린 '자일링스 개발자 포럼(Xilinx Developer Forum) 2018'에서 기조연설을 하고 있다.

에이캡(ACAP)은 지난 1월 빅터 펭(Victor Peng) 자일링스 CEO가 취임 후 발표한 ‘데이터센터 퍼스트(Data Center First)’ 전략을 위한 이기종 컴퓨팅가속화플랫폼이다. 

8년 전 필드프로그래머블게이트어레이(FPGA)의 강점을 내세운 올-프로그래머블(All Programmable) 전략에서 데이터센터·클라우드 컴퓨팅가속화·인공지능(AI) 추론(Inference) 기능에 최적화된 플랫폼을 앞세운 전략으로 수정한 셈이다. 빅터 펭 CEO가 포럼 기조연설에서 “자일링스는 더이상 FPGA기업이 아니”라고 단언한 점도 이를 뒷받침한다.

다기능(Versatile)과 보편성(Universal)에서 약자를 따온 버샬은 ACAP 플랫폼 첫 번째 제품으로 분산형 메모리, 프로그래머블 DSP, 멀티코어 시스템온칩(SoC)과 네트워크온칩(NoC), 통합 인터페이스 컨트롤러가 원칩(One-Chip)으로 구성됐다. 개발기간은 4년, 총 10억달러 이상의 연구·개발 비용이 투입됐다. 생산은 7나노(nm) 핀펫(FinFET) 공정으로 TSMC가 맡았다.

◆베일 벗은 자일링스 최초 7nm 플랫폼
2일 포럼 현장에서 공개된 내용을 보면, 3개 핵심 프로세싱 엔진과 네트워크온칩(NoC), IO·메모리(DDR/HBM)·RF-ADC/DAC를 포함하는 프로토콜엔진이 하나의 칩으로 탑재됐다.

고밀도 컴퓨팅 환경을 위해 재설계된 하드웨어 패브릭 기반의 적응형엔진(Adaptable Hardware Engines)은 사용자 정의 메모리 계층 구조를 사용할 수 있도록 지원하면서 유연성이 높아졌다.

스칼라엔진(Scalar Processing Engines)은 ARM의 Cortex-A72 애플리케이션프로세서(AP)와 Cortex-R5 리얼타임프로세서, 컨트롤러(Platform Management Controller)로 구성됐다. 

자일링스 버샬(Versal) ACAP 플랫폼 블록다이어그램

고성능에 최적화된 프로그래머블 DSP엔진(AI Core/Prime Series), 고대역·저지연 기반의 추론(Inference) 연산에 최적화된 AI엔진(AI Core Series)으로 구성된 지능화엔진(Intelligent Engine)도 탑재됐다. 1GHz VLIW/SIMD 벡터 프로세서 코어 기반으로 메모리 계층을 사용자가 지정할 수 있으며 하드웨어엔진과 유기적 통합이 가능하다. 소프트웨어로 프로그래밍 가능한 점도 특징이다.

통합 인터페이스 성능도 크게 개선됐다. 4세대 PCle 슬롯을 최대 16개까지 지원하며 CCIX 호스트 인터페이스, RF-ADC/DAC가 탑재됐으며 DDR4/LDDR4/HBM을 지원한다. 최대 28개 포트(마스터/슬레이브)를 탑재한 네트워크온칩(NoC)은 이를 3개의 엔진블록과 연결하면서 저지연·고대역폭 처리를 지원하게 된다. NoC가 실장되면서 전력효율성에서도 소프트웨어로 구성한 것 대비 최대 8배 높아졌다.

C/C++이나 OpenGL, 파이썬(Python)을 지원하고 FPGA 툴을 이용한 RTL 레벨에서도 프로그래밍이 가능해 전보다 애플리케이션 개발환경이 쾌적해진 점도 강점으로 내세우는 부분이다.

타겟시장별·성능별로 총 6개 제품이 라인업으로 구성됐다. 현재 높은 수준의 AI추론 성능을 지원하며 가속화 성능에 최적화된 ‘버샬 AI코어(Core)’, 애플리케이션 구동을 위한 통합 플랫폼(인프라) 구축에 최적화된 ‘버샬 프라임(Prime)’ 2종의 구체적인 제원이 홈페이지에 공개된 상태다. 2종 제품군은 2019년 2분기 시장에 출시될 예정이며 구체적인 가격대는 공개되지 않았다.

◆설계유연성·전력효율성, 특성 살린 제품 포트폴리오 전방배치
자일링스가 내세우는 데이터센터 퍼스트는 기존 산업군에서의 리더십을 이어가면서 새롭게 부상하고 있는 고성능·AI컴퓨팅 가속하드웨어 시장으로 확장하는 것이 전략의 핵심이다. FPGA 시장에서 자일링스의 점유율은 과반을 넘어선다. 전체매출의 60% 이상이 고가용성·신뢰도가 확보돼야 하는 유무선 통신인프라 사업부문에서 발생된다.

총 500억달러 규모로 추정되는 데이터센터 시장, 특히 핵심 인프라로 부상한 가속컴퓨팅 시장의 경우 시장이 260억달러까지 성장할 것으로 예상되면서 전력대비 높은 퍼포먼스(와트당 성능) 강점, 몇 번씩 바뀌는 고성능·AI 구현 아키텍처를 적시에 적용할 수 있는 설계유연성을 살린 프로그래머블 기술이 적용된 ACAP 플랫폼을 앞세워 신시장 확보에 본격 나설 것으로 예상된다.

최근에는 SK텔레콤와 데이터센터 가속컴퓨팅 솔루션 공동개발에 성공, 상용망에 적용하면서 관련시장 진출 교두보를 마련하기도 했다.

SK텔레콤은 지난 6월 자일링스의 FPGA를 활용한 AI가속기(AI Interface Accelerator, AIX)를 발표하고 국내에서는 최초로 데이터센터에 적용해 자동음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR) 애플리케이션을 구동하고 있다. FPGA 기반의 가속컴퓨팅 솔루션이 국내 AI 도메인센터에 상용 채택된 사례로는 처음이다.

지난 8월16일 자일링스-SK텔레콤 공동기자간담회 현장. (왼쪽부터) 안흥식 자일링스코리아 지사장, 라민 론 자일링스 부사장, 이강원 SK텔레콤 기술원장, 정무경 SK텔레콤 팀장.

AI는 예측(트레이닝)할 수 있는 기술 개발 단계와 서비스 도입 단계로 구분된다. 서비스 기업 입장에서 기술을 상용서비스에 도입하는 경우 얼마나 빨리 답을 제시하는가(연산), 얼마나 전력을 소모하는가(전력소모), 빠르게 변하는 AI 알고리즘(설계)을 바로바로 도입할 수 있는가(유연성) 등을 고려해야 하는 부분이다.

이강원 SK텔레콤 기술원장은 “음성인식 워크로드 부분에서는 보통 DSP의 60%를 활용하는데, AIX의 경우 FPGA에 내장된 DSP의 가용성을 95%까지 끌어올리면서 GPU 대비 5배 퍼포먼스, 와트당 성능 비교시 최대 16배까지 퍼포먼스를 높이는 효과를 봤다”고 언급하기도 했다.

도메인에 특화된 AI기술을 다양하게 교차적용이 가능한 ▲클라우드 ▲네트워크 ▲엣지를 타겟시장으로 분류한 점도 눈에 띈다. 강점인 통신인프라 시장과 연동되면서 비즈니스 시너지 효과도 누릴 수 있는 부분이다.

AI 예측기술 관련 반도체시장 전망도 밝다. 버클레이리서치 보고서에 따르면 2023년 AI 예측기술 관련된 반도체 전체시장(TAM)은 300억달러에 달한다. 이중 데이터센터 부문은 2021년부터, 엣지(Edge) 부문은 2022년부터 폭발적으로 성장할 것으로 예상된다.

자일링스도 2일 공개된 제품군(버샬 AI코어/프라임) 외에 향후 AI엣지(Edge), AI프리미엄(Premium), AI-RF(Radio Frequency)와 HBM 제품군을 2020년부터 순차적으로 출시·확장하면서 시장 대응에 주력한다는 전략이다.

◆‘GPU=엔비디아’, 같은 공식 노리는 자일링스…도전과제는?
엔비디아는 AI가 신기술·필수기술로 부상하면서 ‘그래픽프로세싱유닛(GPU)’이 주목받으며 최대수혜주가 됐다. 업계에서는 이미 GPU를 활용한 가속컴퓨팅·자율주행기술 개발이 활발하게 진행 중이다. GPU 시장에서 압도적인 점유율을 차지하면서 ‘GPU=엔비디아’ 공식이 자리 잡은 상태다.

자일링스도 저지연·고성능 연산이 필수인 AI 분야에 저전력·유연성 강점을 내세운 ACAP 플랫폼을 앞세워 ‘FPGA 특성을 활용한 ACAP의 강점’을 어필하면서 리더십 확장에 나선다는 전략으로 읽혀진다. 

3년 전 165억달러를 주고 알테라(Altera)를 인수한 인텔도 아리아(Arria) FPGA를 활용한 데이터센터용 제품군을 출시하고 있으나 전체 FPGA시장에서 자일링스가 압도적인 점유율을 차지하고 있는 만큼 ‘컴퓨팅가속화플랫폼=자일링스’ 공식도 가능하다. 

와트당 성능 효율성과 설계 유연성을 갖춘 FPGA를 활용한 AI가속기를 텔코 상용망에 성공적으로 론칭하면서 비즈니스 가능성도 인정받은 셈이다.

GPU 대비 AI 추론 성능 비교표 (이미지를 클릭하면 크게 보입니다.) [자일링스 발표자료인용]

아마존웹서비스(AWS), 님빅스(NIMBIX)를 포함해 알리클라우드(Alibaba Cloud), 바이두(Baidu), 텐센트 클라우드(Tencent Cloud) 등 글로벌 서비스/콘텐츠프로바이더(ISP/ICP)와 ‘FPGA 가속컴퓨팅 클라우드 서비스(FPGA Accelerating Software as a Service) 공급을 통한 생태계 확장에도 주력하고 있다.

넘어야할 산도 있다. 소위 ‘가장 잘하는 FPGA’ 유연성을 바탕으로 솔루션 도입 시의 기술적 이점, 이를 통한 가격 경쟁력 확보가 가능한 점도 시장에서 증명해야 하는 것도 과제다. 

클라우드·데이터센터에서 운용되는 애플리케이션 개발에 있어 ACAP 플랫폼을 활용한 소프트웨어/하드웨어 개발자 생태계를 구축해야 하며 다양한 레퍼런스를 확보하는 것도 중요하다. 새로운 아키텍처 기반 제품으로 안정성 검증에도 시간이 소요될 것으로 예상된다. 

ASSP/ASIC, GPU 대비 높은 가격대를 형성하고 있는 점도 해결해야 하는 부분이다. 단순하게 칩(Chip)당 가격을 넘어서 기업이 필요로 하는 솔루션(플랫폼·인프라) 구축·운용에 적용되는 총소유비용(TCO) 절감을 위한 해결책 제시, 전략적 접근이 필요한 셈이다. [산호세=미국]

최태우 기자  taewoo@itbiznews.com

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