[전문가 기고] 인공지능의 미래, GPU와 올플래시 스토리지에 주목할 때

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[전문가 기고] 인공지능의 미래, GPU와 올플래시 스토리지에 주목할 때

디지털데일리 발행일 2020-09-08 17:52:24

배성호 퓨어스토리지코리아 지사장

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글: 배성호 퓨어스토리지코리아 지사장

기술과 초연결 디바이스 등의 발달로 데이터가 폭발적으로 증가하며 인공지능(AI)의 새로운 가능성이 열리고 있다. 인공지능은 1960년대 처음 용어가 정립되었으나, 이제는 전 산업 분야에 파고들었다. 백신을 개발하고, 사람이 말하는 것처럼 자연어로 입력하면 자동으로 코딩을 한다든지, 고객 문의를 받아 처리하거나, 이미지 처리, 디자인, 소설 쓰기와 같은 창작 영역까지 우리 사회 다양한 영역에 강력한 영향을 미치고 있다.

IDC는 전세계 데이터 총 규모는 연평균 61%씩 성장하여 2025년에는 175제타바이트(ZB)에 달할 것이라고 전망했으며, 맥킨지글로벌 연구소에 따르면, 이러한 데이터에 기반해 인공지능은 2030년까지 약 13조 달러(1경4518조원)의 가치를 창출할 것이라고 예측하고 있다. 주요 테크 기업들은 인공지능 기술의 주도권을 잡기 위해 치열한 경쟁을 벌이고 있으며, IT 뿐 아니라 모든 산업 분야에서 이 인공지능 기술을 어떻게 활용할 것인지 고민해야 향후 비즈니스 경쟁력을 확보할 수 있다.

그러나 인공지능 시장이 비약적인 진전을 거듭하고 있는 반면 상당수의 기업들이 이를 뒷받침하는 데이터 처리 및 저장 솔루션 상의 한계로 인공지능의 가능성의 실현하지 못하고 있다. 인공지능 전략을 기업 비즈니스 및 조직에 맞게 조정하는 것도 복잡성이 따르므로, 기업과 경영진들은 이러한 장애를 극복하고 인공지능의 무한한 가능성을 활용하기 위해 다음과 같은 고려사항들을 충족시키는 진화된 인프라스트럭처가 필요하다.

먼저 인공지능 시스템의 핵심은 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하는 연산 속도에 있다. 찰나의 순간에 개인을 판별하는 안면인식기술을 활용하고 촌각을 다투는 의료 환경 속에서 신속하게 결정을 내리기 위해서는 수초안에 데이터를 분석하는 능력이 필요하다. 더불어 데이터를 통해 인공지능이 스스로를 발전시키는 머신 러닝을 수행하기 위해서는 막대한 연산 작업을 수행할 수 있는 ‘두뇌’가 필요한데, 이런 역할은 차세대 프로세서로 주목받고 있는 그래픽 처리장치(GPU)를 통해 해결할 수 있다. 모든 데이터를 차례로 제어하는 과정에 병목 현상이 생기는 CPU와 달리, GPU는 수천 개의 코어를 통해 이미지와 영상과 같은 비정형 데이터를 신속하게 처리하고 머신러닝을 위해 반복되는 알고리즘을 원활하게 수행하는 등 인공지능에 최적화되어 있다.

또한, 인공지능은 다양한 정보를 축적하는 학습 과정과 이를 기반으로 결과를 도출해내는 추론 과정의 꾸준한 반복을 통해 구현되며, 이를 위해서는 거대한 규모의 데이터를 저장할 수 있는 데이터센터가 요구된다. 학습 단계에서 필요한 데이터에 직접 액세스하는 ‘랜덤 액세스’ 방식과 다수의 GPU가 활용되는 반면, 추론 단계에서는 순차적인 읽기 패턴과 단일 GPU를 통한 컴퓨팅이 이루어지는 등 각 단계별로 데이터 접근 방식과 스토리지에 대한 요구 사항에 차이가 있다.

이에 습득, 정제, 탐색 및 학습 등 인공지능 데이터 파이프라인 전체를 아우르며 복잡성 없이 간소한 인프라스트럭처가 필요하다. 이전까지는 각각 레거시 컴퓨팅 시스템이 있었으나 최근에는 유연한 GPU 시스템에 맞춰 간소한 컴퓨팅이 지원되며, 기업 AI 전략의 변화에 따라 인프라도 함께 진화할 수 있어야 한다. 이상적인 스토리지는 다양한 크기의 데이터와 모든 종류의 액세스 패턴에 걸쳐 일정한 성능을 제공하고, 늘어나는 데이터와 성능에 대한 요구에 맞춰 원활하게 확장될 수 있어야 한다. 또한 각 단계별로 사일로를 형성하는 레거시 스토리지와 달리 기반으로 한 하나의 데이터 스토리지 허브를 통해 데이터에 대한 효율적인 접근과 공유를 가능하게 하며 운영을 간소화해야 한다.

퓨어스토리지는 엔비디아(NVIDIA)와 함께 인공지능 연구에 최적화된 인프라스트럭처 에이리(AIRI)를 통해 인공지능 프로젝트의 성공을 지원하고 있다. 기업들은 올해 출시된 DGX A100에 최적화된 에이리 플랫폼도 이용 가능하며, 니즈에 따라 원하는 만큼 용량 및 성능을 확장 가능하고 원하는 규모로 인공지능 환경을 간편하게 구현할 수 있다.

인공지능을 업무와 비즈니스에 접목시키는 것은 타임-투-마켓(Time to market) 즉, 시간의 문제로 모든 기업들에게는 필수적이다. 이제 전통적인 시각으로 IT를 바라보기 보다는 최적화된 플랫폼을 이용하여 원하는 규모와 환경에 맞는 최적화된 인공지능 환경을 즉시 구축하고 업무와 비즈니스에 접목시켜야 한다.

인공지능이 촉발한 지능화 혁명은 각 산업에 거대한 경제적 변화를 야기할 것이며, 인공지능 없이는 성장 목표를 달성하기 어려운 환경이 될 것이다. 인공지능 시대의 주도권을 잡기 위해 인공지능 워크플로우에 최적화되어 있으며 모든 데이터 접근 방식과 패턴에서 높은 성능을 제공하는 스토리지와 연산 처리 인프라에 대한 고려가 필요할 때다.

* 본 기고문 내용은 본지의 편집 방향과 무관합니다.