[디지털데일리 백지영기자] 인텔이 슈퍼컴퓨터 등으로 대변되는 고성능컴퓨팅(HPC) 및 머신러닝 시장 공략을 본격화한다. 최근 발표된 인텔 제온 파이 프로세서(코드명 나이츠 랜딩)를 통해서다.
이는 부팅이 가능한 첫 호스트 프로세서로 이전에 발표된 가속기 제품과 달리 PCIe 슬롯이 아닌 소켓에 장착되는 형태다.
32노드 인프라스트럭처 상에서 그래픽처리장치(GPU)보다 최대 1.38배 향상된 확장성을 제공한다는 결과도 제시한 만큼, GPU의 대항마로 자리할 전망이다. 소켓에 장착되는 만큼 대량의 데이터가 오갈때 병목현상도 없앨 수 있다는 장점이다.
13일 인텔코리아가 서울 양재동 엘타워 개최한 기자간담회에 참석한 휴고 살레 인텔 HPC그룹 마케팅 책임자<사진>는 “과거 정부나 과학분야 연구소 등에서 주로 다뤘던 HPC가 금융과 제조, 영화제작 등 다양한 분야에서 활용되면서 메인스트림으로 옮겨오고 있다”며 “특히 과거와는 달리 외부에서 엄청난 정보가 다양한 디바이스를 통해 유입되는 만큼 이를 분석하는 방식으로 변화하면서 고도의 병렬처리가 중요해지고 있다”고 말했다.
제온 파이 프로세서는 이러한 수요에 대응하기 위해 출시된 제품이다. 특히 기존 HPC는 인간이 분석 결과치를 보고 결정을 내렸다면, 머신러닝의 경우 이러한 기반으로 학습(훈련)을 하고 판단과 실행을 하기 때문에 병렬 처리가 더욱 중요하다는 설명이다.
그는 “특히 최근 클라우드로 모든 정보가 옮겨가면서 머신러닝은 더 활성화될 것”이라며“인텔은 그동안 이 분야에 심층적인 투자를 해 나가고 있으며, 최근에는 확장형 프레임워크에 집중하고 있다”고 설명했다.
그는 이어“최초로 메모리와 옴니패스가 가능한 패브릭이 통합돼 있으며, 기존 제온 프로세서에서 구동됐던 애플리케이션은 제온 파이에서도 가능하며 성능은 훨씬 탁월하다”며 “제온과 제온 파이 프로세서는 상호 보완적 관계”라고 강조했다.
인텔은 머신러닝의 저변 확대를 위해 공개 코드 개발자 커뮤니티와의 협력도 강화할 예정이다. 카페(Caffe)나 텐서플로우(Tensorflow), 시애노(Theano)와 같은 딥러닝 프레임워크를 최적화해 인텔 아키텍처 기반에서 관련 소프트웨어가 최적의 성능을 낼 수 있게 지원하는 한편, DNN(심층신경네트워크)을 위한 공개 MKL(Math Kernel Libraries)를 최적화해 발표할 계획이다.
또한 이날 한국과학기술정보연구원(KISTI) 류훈 박사가 간담회에 직접 참석해 IPCC(인텔병렬컴퓨팅센터) 프로젝트 진행현황을 소개했다. 앞서 인텔과 KISTI는 지난 6월 상호양해각서(MOU)를 체결, 인텔 제온 파이 및 인텔 OPA 기반 국산 슈퍼컴퓨터 시스템을 개발할 수 있도록 메인보드 디자인, 소프트웨어, 클러스터링, 패브릭 부문에서 긴밀히 협조하기로 했다. KISTI는 아태지역에서는 최초로 2년 연속 IPCC 지원 대상에 선정된 바 있다.
류 박사는 “제온 파이 프로세서를 활용해 서브 나노미터급 차세대 반도체 소자 설계에 있어 주요 수치 연산 부문에서 향상된 성과를 거둘 수 있었다”고 말했다.
살레 마케팅 책임자는 “현재까지 제온 파이 프로세서는 3만대의 제품이 업계에 제공됐으며, 올해 말까지 10만개 이상을 판매할 수 있을 것으로 예상한다”고 전했다.