크리스 툰슬리 그래프코어 제품 총괄

[디지털데일리 백지영기자] “인공지능(AI)은 이미 거의 모든 산업을 변화시키고 있으며, AI 전문 컴퓨팅에 대한 수요는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상된다. 클라우드 서비스는 사용하기 쉽고 유용한 옵션을 제공하기 때문에 그래프코어와 같은 범용 AI 시스템을 가능한 많은 사용자들이 이용할 수 있도록 할 수 있다.”

크리스 툰슬리 그래프코어 제품 총괄<사진>은 최근 디지털데일리와의 서면 인터뷰를 통해 이같이 밝혔다. 2016년 영국에서 설립된 반도체 설계 스타트업인 그래프코어는 IPU(Intelligence Processing Unit)라는 새로운 형태의 AI 프로세서를 제공 중인 기업이다. 삼성을 비롯해 보쉬, BMW 아이벤쳐스, 마이크로소프트(MS), 델 등이 투자하며 미래 가능성을 높게 점치고 있다.

특히 지난 2019년부터 MS의 클라우드 서비스 ‘애저’에 탑재되며 AI 인프라 영역에서 파급력을 넓히고 있다. 국내기업 가운데선 NHN 클라우드와 협력 중이다. 현재 오픈스택 기반의 클라우드 서비스를 제공하고 있는 NHN은 그래프코어와의 협력을 통해 AI 활용에 어려움을 겪고 있는 국내기업에 최적의 AI 클라우드 서비스를 공급할 방침이다.

툰슬리 총괄은 이와 관련, “실제 초기 고객 및 성공사례 중 일부는 MS 애저를 통해 발생했는데, 이는 클라우드 컴퓨팅이 그래프코어의 성장에 기여할 수 있는 부분을 보여주는 훌륭한 지표가 됐다”며 “클라우드 서비스 공급업체와의 협력은 그래프코어의 기술 효용성을 확대하는데 매우 중요한 역할을 하고 있다”고 강조했다.

이와 함께 그래프코어는 시라스케일 등의 파트너사를 통해 ‘그래프클라우드’ 서비스도 제공 중이다. 시라스케일은 매주 5000달러 수준의 그래프클라우드 서비스를 제공하고 있다. 

그는 “클라우드 인프라에 그래프코어 시스템을 적용할 경우, 사용자는 하드웨어를 직접 배치할 필요 없이 유연하고 확장 가능한 솔루션에 접근할 수 있다”며 “그래프코어의 많은 고객들은 대대적인 투자를 결정하기 전 IPU를 시범적으로 사용해 보길 원하고 있다”고 했다

그래프코어가 제공하는 IPU는 종종 GPU(그래픽처리장치)와 비교되는 새로운 유형의 반도체다. GPU는 CPU(중앙처리장치)보다 병렬형으로 설계돼 일정 수준까지는 AI 워크로드를 꽤 성공적으로 처리할 수 있는 것이 입증됐다. 하지만 AI 컴퓨팅은 특성상 서로 다른 데이터에 대해 완전히 다른 명령을 동시에 수행할 수 있는 매우 세분화된 형태의 병렬 컴퓨팅을 필요로 하고 있다.

또, FPGA(프로그래머블 반도체)의 경우, 설계의 특징이 매우 특수한 목적을 띄는 경향이 강해 다른 AI 작업에서는 적합하지 않을 수 있다. 그래프코어가 IPU라는 광범위한 훈련과 추론에 사용할 수 있는 범용 AI 프로세서를 개발한 이유다. 다만 새로운 유형의 컴퓨팅이다보니 기업 입장에선 무작정 도입하기가 쉽지 않다.

이에 따라 클라우드에 접목된 IPU를 통해 더 많은 고객이 그래프코어 시스템을 체험해볼 수 있다. 이미 많은 고객이 현재 널리 사용되고 있는 AI 모델을 활용해 클라우드 시스템에서 그래프코어 시스템 성능을 벤치마킹하거나, 그래프코어 하드웨어 상에서 그들 자체 모델 중 일부를 실행하고 있다. 이후 클라우드에서 사용량을 확장하거나 자체적으로 하드웨어를 구입하고 있다는 것이 그의 설명이다.

현재 국내에선 NHN 클라우드 이외에도 KT가 자사 데이터센터 내에 그래프코어 IPU를 활용한 ‘하이퍼스케일 AI 존’을 구축한 바 있다. 그는 “구체적으로 밝힐 수는 없지만 현재 금융을 포함한 다양한 업계 고객이 IPU를 도입했다”며 “다만 고객 대부분이 AI 컴퓨팅에서 GPU를 사용해 왔지만, 점차 IPU 옮겨가고 있는 조직”이라고 강조했다.

그는 이어 “이들 기업은 비용 효율성을 개선하는 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 GPU로는 수행하기 어렵거나 불가능한 AI 기술을 원하고 있다”며 “한국의 경우 공정자동화와 스마트 품질관리, 자율주행차 훈련과 같은 응용분야에 대한 AI 수요가 크게 증가할 것으로 보고 관심을 기울이고 있다”고 덧붙였다.


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