[New 인텔 인사이드] 2. 클라우드 시장에서 인텔의 전략
클라우드 서비스의 발전으로 인텔의 주력 사업이 변하고 있다. 클라우드 데이터센터에 널리 사용되는 x86 서버 시장에서 인텔 CPU의 점유율은 98%에 이른다. 클라우드 데이터센터 시장이 고스란히 인텔의 것이다. 때문에 인텔은 점유율 경쟁 대신 클라우드 시장 자체가 성장할 수 있도록 지원하는 전략을 펼치고 있다.
클라우드 시대에 따른 인텔의 변화
둘의 차이는 점점 좁아지고 있고, 2년 내로 역전될 것으로 여겨지고 있다. 마이크로소프트가 사실 윈도우보다 오피스와 클라우드에서 더 큰 영업이익을 내는 것처럼, 인텔도 개인용 CPU보다 클라우드에서 더 큰 영업이익을 낼 시기가 얼마남지 않았다.
구글 데이터센터의 전경 (사진=IT동아)
데이터센터를 위한 인텔 제온 프로세서
제온 프로세서는 크게 E3, E5, E7, D 등 네 가지로 구성되어 있다. 제온 E3는 싱글소켓 서버와 개인용 워크스테이션을 위한 제품이다. 제온 E5는 중대형 서버와 클라우드 데이터센터를 위한 제품으로 제온 제품 가운데 가장 비중이 크다. 제온 E7은 미션크리티컬, 슈퍼컴퓨터(HPC), 대용량 컴퓨팅을 위한 스케일업 등에 활용되는 제품으로 클라우드 서비스 업체의 주문이 있을 때 인텔이 특별히 공급하는 제품이다. 제온 D는 저전력 서버용 제품이다.
인텔 제온 프로세서 (사진=인텔)
제온 프로세서는 일반 CPU와 무엇이 다른걸까. 데이터센터, 클라우드 서비스, 머신러닝, 딥러닝 등에 필수적인 가상화, 병렬처리, 멀티코어, 신호 암호화, 오류검출 메모리, 다중 CPU 소켓 등의 기능을 갖추고 있다.
병렬처리: 제온 프로세서는 수많은 CPU를 연결해 성능(처리능력)을 끌어올리는 병렬 컴퓨팅을 지원한다. 고성능컴퓨팅(HPC)나 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축을 위한 기능이다. 제온 프로세서는 병렬 컴퓨팅을 지원하는 애플리케이션에서 최적의 성능을 낸다.
멀티코어: 제온 프로세서는 수십 개의 CPU 코어를 탑재하고 있다. 현재 가장 최신 제품군인 '제온 E5-2600 V4 프로세서'의 경우 최대 22개의 CPU 코어를 제공한다. 보통 2개(듀얼코어) 많아봐야 4(쿼드코어)~8개(옥타코어) 정도의 CPU 코어만 탑재하는 일반 PC용 프로세서를 압도한다. 이는 앞에서 설명한 병렬처리를 극대화하기 위함이다. 코어 하나의 처리속도(클록)를 향상시키는 것은 한계가 있기 때문에 현재 HPC와 클라우드 컴퓨팅 환경은 최대한 많은 코어를 연결해 병렬처리속도를 향상시키는 것에 초점을 맞추고 있다. 대부분의 제온 프로세서는 발열을 줄이기 위해(=데이터센터의 유지비용 때문이다) 개별 코어의 클록을 일반 PC용 프로세서보다 낮게 설계한다.
신호 암호화: 제온 프로세서는 클라우드 컴퓨팅 보안을 위한 처리 신호 암호화를 지원한다. SW적인 보안 능력 뿐만 아니라 HW적인 보안 능력도 갖추고 있다.
ECC 메모리: 제온 프로세서는 서버에서 발생하는 처리 오류를 방지하기 위해 서버용 ECC(오류검출) 메모리를 지원한다. 제온 프로세서를 탑재한 워크스테이션, 서버 대부분이 ECC 메모리를 채택하고 있다.
제온 프로세서의 기원은 펜티엄1의 최상위 모델인 펜티엄 프로다. 펜티엄 프로는 일반 PC 뿐만 아니라 서버까지 감당할 수 있도록 설계된 제품이다. 1998년 펜티엄2를 기반으로한 '펜티엄2 제온'을 출시하며, 프로라는 이름 대신 제온이라는 독자적인 브랜드를 내세웠다.
제온 프로세서는 일반 PC용 프로세서보다 최신 마이크로 아키텍처(프로세서의 기본 설계 구조)를 늦게 적용한다. 약 1~2세대 정도 느리게 아키텍처를 교체한다. 현재 가장 최신 제품군인 제온 E5-2600 V4만해도 인텔의 최신 아키텍처인 '스카이레이크' 대신 한 세대 전 아키텍처인 '브로드웰'을 기반으로 한다.
아키텍처를 느리게 교체하는 이유는 '신뢰성' 때문이다. 미션 크리티컬(문제가 생기면 치명적인 금전적 손실이 발생하는 서비스)한 클라우드와 엔터프라이즈 시장에서 가장 중요한 것은 성능이 아니라 문제가 발생하지 않을 것이라는 신뢰성이다. 때문에 인텔은 일반 PC용 프로세서를 통해 특정 아키텍처에 문제가 없다는 것을 확인한 후 이 아키텍처를 적용한 제온 프로세서를 양산하고 있다.
현재(2016년 7월 기준) 가장 최신 제온 프로세서인 제온 E5-2600 V4의 경우 서버용 프로세서 가운데 최초로 14나노 공정을 적용했고, 22개의 CPU 코어와 44개의 스레드를 갖췄다. 이전 제품군인 E5-2600 V3와 비교해 처리능력이 44% 더 뛰어나다. 소프트웨어정의네트워크, 네트워크가상화 등 클라우드 데이터 센터를 위한 기능을 지원하기 위해 가상화 성능도 더욱 강화되었다.
머신러닝과 딥러닝 시장 공략 강화
인텔은 클라우드뿐만 아니라 인공지능 구현의 핵심으로 여겨지는 머신러닝(기계학습)과 딥러닝(계층학습) 시장 공략에도 박차를 가하고 있다. 머신러닝 시장은 인텔 제온 프로세서로, 딥러닝 시장은 인텔 제온파이(Xeon Phi) 프로세서로 공략한다는 계획이다.
인텔 제온파이 프로세서 (사진=IT동아)
머신러닝을 위한 고성능컴퓨팅(HPC) 시장은 이미 인텔의 영역이다. 거의 대부분의 머신러닝 시스템이 인텔 제온 프로세서를 활용해 구축되고 있다. 인텔 제온 프로세서를 중심으로, 다른 프로세서를 추가해 연산능력을 강화하는 형태다. 예를 들어 구글의 인공지능 '알파고'를 지탱하는 구글의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼(GCP)은 1202개의 제온 프로세서를 병렬로 연결한 후, 텐서플로 유닛(TPU)을 추가해 알파고에게 막대한 처리능력을 부여했다.
딥러닝을 구현하려면 이미지 인식을 위한 GPGPU(코프로세서)가 필요하다. 인텔은 이 분야에서 제온파이 프로세서를 통해 엔비디아 테슬라와 경쟁하고 있다. 나이트랜딩 기반의 2세대 제온파이 프로세서의 가장 큰 특징은 시스템 전반을 컨트롤하는 호스트 프로세서라는 것이다. 별도의 호스트 프로세서가 필요한 다른 GPGPU와의 차별점이다.
제온파이 프로세서는 병렬로 연결했을 때 그 성능이 극대화된다. 128개의 제온 파이 프로세서를 연결하면 하나의 제온 파이 프로세서를 사용했을 때와 비교해 약 50배 이상 빠른 속도로 딥러닝 모델을 훈련시킬 수 있다.
인텔 제온파이 프로세서는 기존 제온 프로세서와 결합해 머신러닝/딥러닝 모델 학습 능력을 더욱 끌어올릴 수 있다. 두 프로세서를 동시에 활용한 시스템으로 머신러닝과 딥러닝 분야에서 경쟁력 우위를 확보한다는 계획이다. 이를 위해 인텔은 오픈소스 커뮤니티, 학계 등과 손잡고 함께 머신러닝과 딥러닝 기술을 연구하고 있다.
동아닷컴 IT전문 강일용 기자 zero@donga.com