[기획] 인공지능 시대 ②샘 로간 자일링스 부사장, “FPGA는 인공지능에 최적화된 프로세서”
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[기획] 인공지능 시대 ②샘 로간 자일링스 부사장, “FPGA는 인공지능에 최적화된 프로세서”
  • 김종율 기자
  • 승인 2019.11.02 11:36
  • 댓글 0
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& 자일링스의 아담 스크라바, 제품 디렉터

“최근 전자분야의 최대 관건은 성능 개선에 있다. 성능을 개선시키기 위해 업계에서는 다양한 방법으로 접근하고 있다. 하지만 이 성능이라는 것도 또한 획일적이지 않고 다양한 방법으로 접근할 수 있다.”

11월 1일, 서울 그랜드 인터콘티넨탈 호텔에서 열린 자일링스와 SK텔레콤의 공동 기자간담회. 이 자리에서 자일링스의 샘 로간(Sam Rogan) 부사장은 최근 반도체 업계의 화두와 SK텔레콤과 자일링스가 협력하는 것이 어떤 의미를 지니는지에 대해 설명했다.

SK텔레콤과 자일링스의 협력은 SK텔레콤이 AI 추론 가속기를 통해 물리적인 무단 침입을 감지하는 서비스를 개발하는 데 자일링스가 자사 FPGA 기술을 제공한 것을 말한다. 조금 구체적으로 보면 SK텔레콤의 AI 추론 가속기를 개발하는 데 자일링스의 알비오 U250 카드를 사용한 것이다.

자일링스의 샘 로간(Sam Rogan) 부사장

이에 대해 샘 로간 부사장은 “AI 추론 가속기의 성능을 개선시키는 데에는 여러 방법이 있다. CUP, GPU, FPGA 등이 대표적이다. 이들 중에서 자일링스는 FPGA를 기반으로 기술을 제공하는 업체”라고 설명했다.

최근 업계에서 거론되는 프로세서로는 CPU, GPU, FPGA 등이 있는데, 이들은 각자 장단점을 가지고 있다. 그래서 어떤 프로세서가 좋거나 좋지 않다의 개념은 아니다. 애플리케이션에 따라 적합한 것을 사용하면 된다.

하지만 대세라는 것이 존재하는 건 사실이다. 컴퓨터 시절에는 CPU가 대세였고, 자율주행 등에서는 GPU가, 인공지능을 포함한 엣지 컴퓨팅에서는 FPGA가 대세로 거론되고 있다. 특히 초지연 및 실시간에서 FPGA는 강력한 장점을 가진 프로세서다.

샘 로간 부사장은 “지난 20년~30년간 CPU의 클럭 속도가 성능의 중심이었다. 그러나 트랜지스트의 크기는 점점 작아지고, 클럭 속도는 더욱 빨라지면서 CPU의 성능 개선은 미미하게 진행되었다”며, CPU 시대를 정의했다.

그는 이어 “CPU의 성능 개선은 미미하게 진행되고 있지만, CPU의 에너지 사용은 기하급수적으로 증가하여 이미 포화상태에 달했다”고 말했다.

이를 해결하기 위한 방법으로 업계에서는 병렬 프로세서를 도입하기 시작했다. 병렬 프로세서가 업계에 도입된 지도 벌써 15년 정도 된다. 지난 15년 동안 업계는 CPU를 사용하면서 병렬 프로세서로 에너지 포화상태를 극복하고자 했다.

병렬 프로세서의 대표적인 것이 멀티코어 및 이종코어이다. 이들을 프로세서에 도입하여 반도체의 전력에 대한 난관을 극복하고자 했던 것이다.

병렬 프로세서는 업계가 만족할 만큼 좋은 방법이었지만, 여기에도 문제는 있었다. 바로 코어가 늘어나면서 반도체의 크기가 커지기 시작한 것. 그래서 업계에서는 다음 수순으로 아키텍처를 개선하는 데 눈을 돌리고 있다.

샘 로간 부사장은 “2012년부터 지난 7년간 20개~30개에 달하는 신경망이 생겼고, 뉴럴 네트워크 등이 인공지능을 지원하고 있다”며, “신경망도 IBM의 알렉스는 직렬이고, 구글의 구글넷은 병렬이다”고 설명했다.

직렬과 병렬을 선택하는 것은 업체들의 자유이지만, 샘 로간 부사장은 단 하나 전제를 달았다. “아키텍처로부터 최적의 성능을 뽑아내기 위해서는 맞춤화된 전략이 필요하다”고 말한 것이 그 전제였다.

자일링스의 아담 스크라바, 제품 디렉터

그는 이어 “CPU, GUP, FPGA 등을 선택할 때에는 이들이 적용되는 애플리케이션의 특성을 잘 살펴야 한다”며, “그렇지 못할 경우 상용화를 앞둔 시점에서 낭패를 볼 수 있다”고 강조했다.

샘 로간 부사장이 구체적인 예로 든 것은 GPU였다. GPU는 고파워일 뿐 아니라 실시간성을 보장하기 힘들다는 게 그의 주장. 이를 극복하는 방법으로는 프로세서를 하드웨어에 고정시켜야 한다고 그는 말했다.

그러나 문제는 프로세서가 적용되는 애플리케이션의 생명력이다. 이에 대해 그는 “뉴럴 네트워크 생명력은 2년~3년 정도로 간주된다. 이 시간이 지나면 다시 개선을 해주어야 한다. 그렇지만 프로세서를 선택하여 누럴 네트워크를 개발하는 데에만 2년이 걸린다. 즉, 상용화를 앞둔 시점에서 문제가 벌어진다는 말이다”라고 했다.

이를 해결하는 방법으로 샘 로간 부사장은 자사 상품인 FPGA를 추천했다. 그 이유에 대해 “뉴럴 네트워크가 변화하는 것에 따라 FPGA 역시 프로그래밍으로 즉시 변화를 줄 수 있기 때문”이라고 그는 강조했다.

이런 이유로 샘 로간 부사장은 SK텔레콤이 AI 가속기를 개발하는 데 FPGA를 선택한 것은 현명한 판단으로 생각된다며, SK텔레콤은 이번 선택으로 FPGA가 제공하는 장점을 앞으로 한껏 누리게 될 것이라고 주장했다.



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