너바나(Nervana) 신경망 칩 내세운 인텔, “더 늦기 전에 주도권 확보”

최태우 / 기사승인 : 2019-08-21 09:31:28
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너바나 IP 블록 활용한 딥러닝 학습/추론 칩 제원 공개
인텔 너바나 신경망 프로세서(Neural Network Processor, NNP)

- 엔비디아, 자일링스 등 시장 플레이어 견제 나서나


[IT비즈뉴스 최태우 기자] 인텔이 데이터센터와 엣지 디바이스 단에 적용할 수 있는 인공지능(AI) 가속컴퓨팅 솔루션을 공개했다.


2016년 인수한 너바나시스템즈의 설계자산(IP)을 활용한 신경망 프로세서(Neural Network Processor, NNP)의 구체적인 제원과 필드프로그래머블게이트어레이(FPGA) 블록(Block)과 고대역폭 IP를 하나로 탑재한 시스템온칩(SoC)을 공개했다.


x86시장에서 독보적인 위치를 차지하고 있는 강점, 메인프로세서(CPU)와 AI가속컴퓨팅 기술 간 유기적인 통합-효율성을 제공하는 제품군 확장을 시작으로 시장 플레이어를 견제하고 기술-생태계 주도권 확보에 나서는 모양새다.


인텔은 18일(현지시간) 미국 캘리포니아 스텐포드대학에서 열린 기술 컨퍼런스 ‘핫칩스(HOT CHIPS) 2019’에서 AI 학습용(NNP-T)/추론용(NNP-I)으로 구성된 AI가속기 ‘너바나(Intel Nervana) 신경망 프로세서’에 대한 세부 정보를 공개했다.


너바나 NNP-T는 딥러닝 학습용으로 유연성과 프로그래머블 기능으로 구축돼 기존 워크로드와 새로운 워크로드 모두 가속화 하도록 설계된 점이 특징이다.


지난달 베이징에서 열린 바이두 AI 개발자대회에서는 제온 스케일러블에 최적화된 딥러닝 프레임워크인 ‘패들패들(PaddlePaddle)’을 NNP-T에 통합할 계획임을 발표하기도 했다. 하드웨어와 이에 최적화된 스택을 공동설계하고 학습 알고리즘에 최적화된 AI 프로세스를 지원한다는 게 사측 설명이다.


NNP-T(Spring Crest) 시스템온칩(SoC) 블록다이어그램

서비스 단에 적용되는 추론기능에 최적화된 NNP-I는 모든 주요 데이터센터 워크로드에 걸쳐 와트 당 고성능을 제공하기 위해 아이스 레이크(Ice Lake) 코어를 이용한 10나노(nm) 공정기술이 적용됐다.


지난 3월 산호세에서 열린 오픈컴퓨트서밋(OCP Summit)에서 최초 모델(I1000)이 공개됐으며, 서비스 단(필드)에서 바로 변환-적용할 수 있도록 유연성(Programable) 확보에 포커스를 둔 모델로 폼팩터는 M.2를 사용한다.


스타트업인 아야랩(Ayar Lab)과의 협업내용도 공개됐다. 광대역폭(MIPO) I/O와 FPGA 블록을 원칩(One Chip)화한 SoC를 공개했는데, 아야 랩 테라피(Ayar Labs TeraPHY) 광학 I/O 칩렛과 스트라틱스10(Stratix 10) FPGA 블록이 하나로 탑재됐다.


고대역폭/저전력통신을 지원하면서 최대 2km 거리까지 낮은 지연 속도를 지원한다는 게 사측 설명이다.


인텔은 올해 현장에서 칩 단에서의 하드웨어(HW) 기술고도화와 함께 이에 최적화된 프레임워크, 스택 개발을 위한 관련 기업과의 협업에 적극 나설 것을 강조하기도 했다.


나빈 라오 인텔 부사장겸 AI제품그룹 총괄매니저는 “모든 곳에서의 AI를 구현하기 위해서는 생성되는 대량의 데이터를 기업에서 효율적으로 처리하고 활용할 수 있도록 지원해야 한다”며 “데이터센터, 클라우드는 복잡한 AI 애플리케이션을 위해 성능이 뛰어나고 확장 가능한 범용 컴퓨팅 및 전문화된 가속이 필요하다. 하드웨어에서 소프트웨어, 애플리케이션에 이르는 종합적인 접근 방식이 필요한 이유”라고 말했다.


엔비디아 젯슨 나노(Jetson Nano) 개발보드, 모듈

◆ 260억달러 가속컴퓨팅 시장, 늦기 전에 주도권 확보 나서는 모양새
인텔이 AI가속컴퓨팅 기술·제품의 구체적인 제원을 공개하면서 관련 시장에서의 기업 간 경쟁을 가속화될 것으로 예상된다.


알테라, 너바나를 인수하면서 확보한 특화 프로세서 IP를 확보하고 제온 CPU 기반 시스템에서의 최적화를 추진해온 인텔이 제품 출시를 공식화한 것도 AI시장에서 주도권 확보를 위한 행보를 본격화한 것으로 풀이된다.


알테라 FPGA를 활용한 가속컴퓨팅 시장에서의 존재감이 미비한 점, 너바나 칩의 출시가 미뤄지면서 CPU와 같은 범용 그래픽프로세서(GPU)를 앞세운 엔비디아, 지난해 SK텔레콤과 FPGA를 활용한 최초의 AI가속기를 선보인 자일링스가 선전하고 있고, 구글, 페이스북, 바이두와 텐센트 등 서비스프로바이더(ISP)도 자체 칩(ASIC) 개발에 나서면서 시장 진입을 더 미룰 수 없다는 판단에서다.


범용 GPU를 앞세운 엔비디아는 고도의 학습용 GPU인 테슬라를 포함, 엣지 노드에서 AI개발을 지원하는 초소형 AI개발보드인 젯슨 나노(Jetson Nano)를 공개하면서 생태계 확대를 추진하고 있다.


빅터 펭 자일링스 CEO가 지난해 10월 XDF에서 최초 공개한 AI가속기 '알비오(Alveo)'

자일링스도 지난해 10월 산호세에서 열린 개발자행사(XDF)에서 최초로 공개한 7나노 실리콘인 버샬(Versal), 16나노 킨텍스(Kintex) FPGA 기반의 가속카드인 알비오(Alveo)를 공개하고 AMD와 서버·데이터센터 시장 확대를 강화하고 있다. 최근에는 인터커넥트 기술기업인 솔라플레어를 인수하면서 고대역 네트워크 기술력 확보에도 나서고 있다.


인텔이 x86 시장에서의 강점을 앞세워 딥러닝 알고리즘에 최적화된 2개(학습/추론) 신경망 프로세스 제품군과 서버 간 고대역폭 인터커넥트기술을 단일 SoC로 구현한 제품데모를 선보인 것도 관련 시장에서의 주도권 확보를 위한 행보로 풀이되는 이유다.


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