“구글(TPU), 자일링스(FPGA)…시장 플레이어와의 경쟁 환영한다”

최태우 / 기사승인 : 2019-07-03 10:50:06
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마크 해밀턴 엔비디아 부사장, “미세공정기술 한계, GPU 성능 확장을 위한 기회”
마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처·엔지니어링 부문 부사장 [ITBizNews DB]

- GPU 기반 범용 인공지능(AI) 플랫폼 구축이 목표, ‘HW/SW 통합·개선이 중요’


“반도체 미세공정기술이 한계에 달한 상태고 무어의 법칙이 통하지 않는 시대다. 태생적으로 병렬연산에 최적화된 GPU의 활용도가 더 크게 늘어날 것으로 본다.”


마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처·엔지니어링 부문 부사장은 2일 기자와 만난 자리에서 이같이 밝혔다.


반도체 미세공정기술의 비약적인 발전으로 그간 매년 1.1배씩 성능향상을 이어왔던 그래픽프로세서(GPU)의 성능이 앞으로 6년 간 1.5배씩 늘어날 것으로 전망한 그는 ‘하드웨어(HW)와 스택(SW) 간 유기적인 통합’을 이유로 들며 인공지능(AI) 개발을 가속화하는 미래형 컴퓨팅인프라의 핵심요소로 GPU를 꼽았다.


7월1일부터 2일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스 2019’ 참가차 방한한 그는 향후 GPU의 활용성이 폭발적으로 증가할 것으로 전망했다. 2030년 기준 인공지능(AI) 시장이 16조달러 규모에 이르는 만큼, 다양한 산업군에 도입 가능한 AI 기술 개발·고도화를 목적으로 가속컴퓨팅에 최적화된 GPU 탑재가 늘어날 것이라는 게 이유다.


그는 “미세공정기술이 한계에 달하면서 그간 하드웨어(HW) 레벨에서 성능 향상을 꾀했던 컴퓨팅파워 개선 방안이 소프트웨어(SW) 레벨로 내려온 상태”라며 “병렬연산에 최적화된 GPU와 효율적으로 활용할 수 있는 스택 간 통합이 중요해진 만큼 이와 관련된 노력도 추진하고 있다”고 말했다.


이어 “하이퍼스케일 데이터센터와 슈퍼컴퓨터(HPC) 시장이 확대될 것으로 예상되면서 GPU가 탑재된 서버, HPC, 엔터프라이즈용 제품 확장에도 나서고 있다”고 덧붙였다.


버티컬마켓에 적합한 하드웨어 제품군 확보에도 나서고 있다. V100 GPU가 16개가 탑재된 DGX-2와 데이터사이언스용 서버, 1500개의 DGX노드가 하나로 통합돼 1.5엑사플롭급 연산처리가 가능한 엔터프라이즈용 AI 인프라인 ‘새턴파이브(Saturn V)’도 론칭한 상태다.


1536개의 V100 GPU, 10개의 멜라녹스 EDR 카드가 탑재돼 9.4페타플롭의 연산처리를 지원하면서 자율주행기술, 음성인식, 헬스케어 AI 개발에 최적화된 DGX슈퍼팟(DGX-Super Pod)은 현대모비스가 자율주행기술 개발에 사용하고 있다.


텐서플로, 카페, 파이토치 등 다양한 프레임워크와 통합을 추진하면서 AI 개발자를 위한 GPU 개발자 생태계 구축에도 열심이다. 데이터사이언티스트, 자율주행기술 개발에 최적화된 딥러닝 라이브러리인 ‘쿠다(CUDA)-X AI’를 지난 3월 미국 산호세에서 열린 ‘GTC 2019’에서 공개하기도 했다.


쿠다-X AI는 인공지능(AI)/머신러닝(ML) 개발과 데이터 분석 효율성을 높이는 데이터사이언스용 소프트웨어개발키트(SDK)로 자사의 텐서(Tensor) 코어 GPU와 쉽게 통합 가능한 GPU 가속컴퓨팅 라이브러리다.


쿠다를 포함하는 AI/HPC 스택 모두 올해 말까지 ARM 에코시스템과 통합도 추진 중이다. 스택에는 쿠다-X AI, HPC 라이브러리, GPU 가속 프레임워크, 오픈에이씨씨(OpenACC)를 지원하는 프로파일러를 갖춘 PGI 컴파일러와 SDK 모두 포함된다.


7월2일 서울 코엑스에서 열린 '엔비디아 AI 컨퍼런스 2019' 행사 참가 차 방한한 마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처·엔지니어링 부문 부사장이 키노트 발표에 나서고 있다.

- 아래는 마크 해밀턴 부사장과의 일문일답 -


Q. IT기업들이 자체 실리콘(Chip)을 만들고 있다. 어떻게 생각하나
A.
다수의 기업들이 AI칩을 개발하고 있다. 시장규모와 미래형 컴퓨팅 아키텍처에 대한 관심이 높아졌음을 알 수 있다. 우리도 경쟁사 동향을 확인하면서 벤치마킹을 하고 있다. 엔비디아 GPU가 갖는 장점은 범용성이다. 모든 플랫폼에서 활용할 수 있다. 현재 클라우드 컴퓨팅에 맞춤화돼 다양한 곳에서 활용되기를 희망하고 있다.


Q. 미세공정기술을 활용한 칩 성능을 높이는 데 한계점에 달한 상태다. 2025년까지 GPU 성능이 1.5배씩 증가할 것으로 전망했다. 근거가 뭔가
A.
CPU, ASIC과 같이 GPU도 범용으로 사용되는 칩이다. GPU는 태생적으로 병렬연산에 최적화된 칩이다. 단일 혹은 멀티코어를 사용하는 CPU, ASIC이나 SoC와 다르다. 미세공정기술의 한계는 오히려 코어를 병렬로 사용하는 GPU에게 더 유리할 것으로 본다.


GPU를 활용한 컴퓨팅파워를 높이기 위해서는 HW레벨과 SW레벨의 유기적인 통합이 중요하다. 최근 공개한 쿠다X 라이브러리와 오픈소스/상용 SW와의 통합을 추진하면서 스택 개선에 나서는 이유이기도 하다.


엔비디아는 삼성전자, SK하이닉스의 HBM메모리를 최초로 사용한 기업 중 하나다. 단순하게 메모리만 가져다쓴 게 아니다. 삼성전자의 별도 메모리사업부와 협의하면서 전체 프레임워크를 최적화했다. 엔비디아의 기술이 모든 서버, 컴퓨팅파워를 확장하는 데 견인하고 있다고 생각한다.


Q. 현대모비스와는 어떤 협업을 추진하고 있나
A.
첨단운전자지원시스템(ADAS)를 비롯한 자율주행(AD) 애플리케이션 개발 부문에서 협업하고 있다. 물론 현대자동차와도 협업을 진행하고 있다. 지난해 DGX-1 6대를 도입한 후, 최근에는 DGX슈퍼팟을 도입해 차량용 AI개발을 진행하고 있다.


Q. AI 성능 개선을 위한 SW 개선도 중요하다
A.
엔비디아 GPU는 HPC의 성능을 개선하는 데 중추적인 역할을 하고 있다. SW 기반의 컴퓨팅파워를 개선하는 데 현재까지 기술적인 문제는 없다고 개인적으로 판단하고 있다. SW 개발을 위해서 적극 투자를 나서는 기업들이 많지 않은 점은 아쉬운 부분이다.


Q. AI의 추론(Inference)은 서비스 영역이다. CPU나 TPU, FPGA를 활용한 가속컴퓨팅시장 플레이어가 많다. 어떻게 생각하나
A.
현재 다양한 칩을 사용해서 가속컴퓨팅 인프라를 구현할 수 있다. CPU나 GPU와 같은 범용칩, 구글의 TPU와 같은 ASIC, 자일링스의 FPGA를 활용할 수도 있다. 기업은 시스템이나 인프라를 구현하기 위해서는 전력효율성, 유연성 등 다양한 관점에서 고려해야 한다. 엔비디아가 생각하는 AI는 어떤 시장에도 활용할 수 있는 범용성이다.


말처럼 다수의 플레이어가 시장에서 경쟁하고 있다. 데이터센터, 음성인식 부문 등 특성화된 시장·인프라에 적합한 기술·솔루션을 제공하고 있는 것으로 알고 있다. 우리는 시장이 활성화되길 바라며 모든 타입의 경쟁을 환영한다.


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