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엔비디아 vs AMD vs 자일링스…‘싸움이 붙어야 시장은 성장한다’머신러닝(ML)·가속컴퓨팅 최적화 기술 경쟁 각축전

- 범용 GPU 내건 엔비디아, 7나노(nm) 신제품 앞세운 AMD·자일링스 경쟁
- 전략적 선택에 따른 기술·솔루션 제공해야

[IT비즈뉴스 최태우 기자] 미래지향적인 기술로 자리했던 인공지능(AI) 기술이 빠르게 실생활에 도입되고 있다. 음성으로 명령을 내리면 음악을 틀어주고, 지도에서 길을 찾고, 제시한 이미지와 비슷한 이미지를 찾아주고 출처까지 알려주는 서비스도 등장할 만큼 다양한 서비스에 적용되고 있다.

기술 개발도 빠르게 진행 중이다. 엔지니어가 활용할 수 있는 데이터가 많아졌고 구현 가능한 알고리즘도 고도화됐다. 

반도체 미세공정기술 개발로 전력은 적게 소모하면서 높은 연산력을 제공하는 반도체(칩)와 이를 기반으로 하는 하드웨어의 등장으로 충족된 고수준의 컴퓨팅파워는 인공지능 구현을 위한 핵심요소로 자리하고 있다.

관련시장에 칩·기술을 공급하면서 기술 생태계 확장에 나서고 있는 엔비디아(GPU)와 AMD(CPU/GPU), 자일링스(ACAP based on FPGA) 모두 고성능 연산을 지원하면서도 전력효율성을 높여야 하는 기술적 도전과제를 해결하고 다양한 성공사례를 만들면서 비즈니스 확장을 노리고 있어 주목된다.

젠슨 황 엔비디아 CEO가 지난 8월 열린 '시그라프 2018(SIGGRAPH 2018)' 현장에서 튜링(Turing) 아키텍처 기반의 쿼드로 RTX 모델을 발표하는 모습 [ITBizNews DB]

◆범용 GPU 앞세운 엔비디아, AI생태계 확장 집중
엔비디아는 다수의 코어가 탑재된, 연산에 최적화 설계된 GPU를 활용한 가속컴퓨팅 기술로 AI시장에서 단연 주목받고 있다.

매년 개최되는 ‘GPU 기술 컨퍼런스(GTC)’에는 많은 업계 관계자·엔지니어가 몰리고 있으며 현장에서 새롭게 발표된 정보는 빠르게 공유되고 있다. 7일 서울 코엑스에서 개최된 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스’에도 사전예약자 2천명을 훌쩍 넘어선 3천여명이 행사장에 몰리면서 인기를 끌었다.

엔비디아는 매년 새로운 GPU 아키텍처를 발표하고 있으며 GPU 기반의 가속컴퓨팅카드, 슈퍼컴퓨터(HPC), 자율주행·로봇 개발 플랫폼을 앞세워 다양한 산업군에서 생태계 확장에 집중하고 있다.

7일 AI 컨퍼런스에서 마크 해밀턴 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 부문 부사장이 기조연설을 하는 모습 [source=nvidia]

7일 행사 현장에서는 광원추적(Ray-tracing) 가속화 코어인 ‘RT코어’와 AI 추론(Inference)용 텐서코어가 탑재된 튜링(Turing) 아키텍처 기반의 GPU(쿼드로 RTX 시리즈)를 공개했다. 회사 측 발표자료에 따르면 튜링은 실시간 광원추적 처리가 전 세대 파스칼 아키텍처 대비 최대 25배 빠르며 딥 러닝 트레이닝과 AI 추론 가속화 기능에 최적화됐다.

올해 초 공개된 2세대 HPC인 ‘DGX-2’도 이날 한국시장에서 정식으로 공개됐다. 16개의 GPU가 탑재됐으며 NV링크를 지원해 최대 512GB의 메모리 리소스를 활용할 수 있는 점이 특징이다. GPU와 메모리 간 통신을 지원하는 NV스위치도 새롭게 설계되면서 대역폭도 크게 늘었다.

자비에(Xavier)가 탑재된 자율주행차 개발 플랫폼을 기반으로 완성차·IT기업과 협업도 활발히 진행 중이다. 90억개의 트렌지스터가 탑재된 자비에는 엔비디아 최초의 시스템온칩(SoC)으로 자체 코어 외에도 ARM 코어IP, 디지털시그널프로세서(DSP) 등이 통합됐다.

다양한 프로그래밍 언어와의 통합을 추진하면서 개발자 지원도 확대하고 있다. 자체 컴퓨팅언어인 쿠다(CUDA)를 포함해 텐서플로, 매트랩, 파이썬, 텐서RT와 오픈소스로 공개한 래피즈(RAPIDS) 등 다양한 프로그래밍 언어를 지원하면서 애플리케이션 개발자를 위한 생태계 확장에도 집중하고 있다.

리사 수 AMD CEO가 현장에서 7나노 공정으로 개발된 서버용 신제품을 발표하는 모습 [source=AMD newsroom]

◆최초 7나노(nm) 칩 공개한 AMD·자일링스
AI 컨퍼런스가 열린 7일, AMD도 세계 최초 7나노(nm) 공정기술이 적용된 데이터센터용 CPU/GPU를 발표하고 엔터프라이즈 프로세서 시장 전략을 발표했다. 

6일(현지시간) 미국 샌프란시스코에서 열린 ‘AMD 넥스트 호라이즌’ 행사 현장에서 공개된 ‘에픽(EPYC)’ 2세대 서버용 CPU와 ‘라데온 인스팅트(Radeon Instinct)’ MI50·MI60 서버용 GPU 모두 7나노 TSMC 파운드리 공정이 적용되면서 전 세대 모델보다 전력효율성·연산처리능력이 높아졌다.

특히 베가(Vega) 아키텍처 기반의 라데온 인스팅트 MI50·MI60 GPU의 경우 데이터센터, HPC와 심층학습 애플리케이션용 가속기능에 최적화돼 시장 확장성과 활용도가 높을 것으로 예상되면서 AMD 또한 가속컴퓨팅 카드 시장 진입을 발표한 것으로 읽혀진다. 

AMD 라데온 인스팅트 MI60 카드 [source=AMD newsroom]

가속컴퓨팅카드 시장은 향후 5년간 꾸준히 성장하면서 2026년 기준으로 260억달러에 달할 것으로 예상되는 신시장이다.

오픈소스 기반 HPC 프로그래밍 언어인 ROCm(Radeon Open Comput) 2.0 버전도 새롭게 공개됐다. HPC를 위한 딥 러닝 트레이닝에 최적화됐으며 컴파일러, 지원 툴도 다수 업데이트되면서 활용도가 높아졌다.

빅터 펭 자일링스 CEO가 지난달 미국 산호세에서 열린 '자일링스 개발자 포럼(XDF)' 현장에서 에이캡(ACAP) 첫 번째 모델을 소개하는 모습 [ITBizNews DB]

필드프로그래머블게이트어레이(FPGA) 강자인 자일링스도 지난 10월 7나노 제품군인 적응형플랫폼(ACAP) 첫 번째 제품인 ‘버샬(Versal)’을 공개하고 가속컴퓨팅 솔루션 시장경쟁에 돌입한 상태다.

유연성이 강점인 FPGA의 기능을 바탕으로 프로그래머블 DSP와 분산형 메모리, 멀티코어 SoC와 인터페이스 컨트롤러가 원칩으로 통합됐으며 네트워크온칩(NoC)도 최초로 탑재됐다.

ARM Cortex-A72, Cortex-R5 코어와 추론연산에 최적화된 AI 코어로 구성된 이기종 아키텍처를 채택해 유연성을 높였으며 C/C++, 오픈GL, 파이썬을 활용하거나 FPGA 툴을 사용해 RTL 레벨에서 프로그래밍도 가능해져 그간 프로그래밍 언어가 어려워 사용이 쉽지 않았던 FPGA의 진입장벽도 다소 해결했다.

CPU나 GPU가 아닌 특수반도체(FPGA) 기능을 활용한 버샬을 내세운 자일링스도 가속컴퓨팅 시장을 최우선 타겟으로 집중하고 있다. 

자일링스 '버샬(Versal)' 블록다이어그램 [ITBizNews DB]

도메인에 특화된 AI 추론 기술, 특히 현재 서비스에 적용 가능하며 빠르게 변하는 기술·시장 이슈에 대응하는 유연성, 저전력 강점을 전면에 내세우면서 고성능 연산이 필수인 관련시장에 대응하고 있다.

◆싸움이 붙어야 시장은 성장한다
이처럼 엔비디아, AMD와 자일링스 모두 AI는 물론 클라우드, 데이터센터, HPC와 같은 높은 컴퓨팅파워 시스템이 요구되는 차세대시장에 집중하면서 시장확대에 나서고 있는 모습이다. 

3사 모두 새로운 아키텍처·제품군을 발표할 때마다 업계의 주목을 받고 있으며, 이를 활용한 기술·애플리케이션 개발도 활발히 진행되고 있다.

그래픽카드를 만들어온 엔비디아는 통합 AI생태계 구축을 목표로, 심각한 적자에서 최근 흑자로 돌아선 AMD는 일반PC 시장에서 엔터프라이즈 시장으로의 비즈니스 확장을 목표로, 자신들이 가장 잘하는 ‘FPGA’의 활용성을 살린 자일링스는 신시장 개척을 목표로 내걸었다. 그렇다면 이들 간 싸움의 관전 포인트는 어디일까?

각자 추진하고 있는 전략의 성공을 위해서는 타겟시장에 맞춤화된 기술·솔루션을 제공하면서 다양한 비즈니스 성공사례를 만들고, 다시 기술에 재투자되는 선순환 구조가 이뤄져야 기술도 발전하고 생태계와 산업도 성장한다. 

경쟁을 통해 기술은 발전하고 시장은 성숙해진다. 판단은 개발자와 업계의 몫이다. 또 이들이 다룬 기술이 적용된 서비스를 활용하는 소비자도 존재한다. 이것이 3사 간의 경쟁을 관련시장에서 ‘서로 뺏고 빼앗기는 파이(규모)의 경쟁’ 관점에서 단순하게 바라보면 안되는 이유다.

최태우 기자  taewoo@itbiznews.com

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