인텔, 머신러닝과 슈퍼컴퓨터 위한 인텔 제온 파이 프로세서 공개

[IT동아 이상우 기자] 인텔코리아가 양재동 엘타워에서 차세대 인텔 제온 파이(Xeon Phi) 프로세서(코드명: 나이츠 랜딩)를 소개하고, 머신러닝과 슈퍼컴퓨터(이하 HPC) 시장 공략을 위한 전략을 발표했다. 인텔 제온 파이는 부팅이 가능한 호스트 프로세서로, 특히 병렬 처리에 특화한 만큼 빅데이터 분석이나 머신러닝 등을 위한 슈퍼컴퓨터에 어울린다.

인텔 HPC그룹 마케팅 책임자 휴고 살레는 "오늘날 HPC 시장 상황을 보면 많은 변화가 있다. 과거 정부나 전문 연구소에서 주로 사용하던 HPC는 금융, 제조, 영화 제작, 리스크 분석, 기상 등 다양한 분야에서 데이터 분석 등을 위해 활용하고 있다. 즉 HPC가 일부 전문분야를 벗어나 메인스트림화 된 셈이다. 이에 따라 과학 연구 방식도 달라졌다. 기존에는 과학자가 가설을 세우고 이를 증명하기 위해 HPC를 통해 데이터를 분석했지만, 이제는 다양한 IoT 기기에서 통해 발생하는 정보를 분석하고 동향을 파악하는 방식으로 바뀌고 있다"고 설명했다.

인텔 제온 파이 제품군은 프로세서 자체에 16GB 메모리를 내장했다. 이전 세대의 제온 프로세서에서 구동하던 x86 기반 애플리케이션을 그대로 구동할 수 있어 호환성이 좋으면서도, 성능은 오히려 높아졌다. 프로세서에 통합된 메모리를 통해 병목 현상을 줄였으며, 내장 메모리 외에 DDR4 메모리를 최대 384GB까지 구성할 수 있다. 현재 공개한 모델은 가장 성능이 높은 제온 파이 7290을 포함해 4종류며, 내장 메모리 용량이나 시스템에서 지원하는 최대 메모리 용량은 동일하다. 프로세서를 연결해 성능을 높이는 스케일 업 역시 용이하다. 128개의 제온 파이 프로세서를 연결하면 하나의 제온 파이 프로세서를 사용했을 때와 비교해 약 50배 이상 빠른 속도로 모델을 훈련시킬 수 있다.

현재 머신러닝을 위한 시스템으로 활용 중인 인텔 제온E5 제품군과도 결합할 수 있다. 인텔 제온E5 v4 제품군은 머신러닝 스코어링(scoring) 모델에 최적화되어 있으며, 인텔 제온 파이 프로세서와 함께 HPC 및 머신러닝 분야에 최적화된 시스템을 제공하고, 향후 관련 제품 로드맵을 강화해 국내 시장 공략을 본격화한다는 전략이다.

인텔은 머신러닝의 저변 확대를 위해 오픈소스 개발자 커뮤니티와도 협력할 계획이다. Caffe, Tensorflow, Theano와 같은 딥러닝 프레임워크를 최적화해 인텔 아키텍처 기반에서 관련 소프트웨어가 최적의 성능을 낼 수 있게 지원하는 한편, DNN(Deep Neutral Network, 심층신경네트워크)을 위한 공개 MKL(Math Kernel Libraries)를 최적화해 발표할 계획이다.

인텔과 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 지난 6월 상호양해각서(MOU)를 체결하고, 인텔 제온 파이 및 인텔 OPA 기반 국산 슈퍼 컴퓨터 시스템을 개발할 수 있도록 메인보드 디자인, 소프트웨어, 클러스터링, 패브릭 부문에서 긴밀히 협조하기로 했다.

인텔은 국내 HPC 저변 확대를 위한 전문가 교육도 시행한다. HPC 및 머신러닝에 대한 전문가 교육도 확대한다. 인텔은 2015년부터 파트너사인 대한컨설팅과 함께 CMEP(Code Modernization Enablement Program)을 진행해 왔다. 본 프로그램은 인텔 제온 파이 및 제온 프로세서 기반 HPC 시스템 활용을 최적화할 수 있도록 다중 코어에 맞춰 애플리케이션을 병렬화 및 벡터화할 수 있는 교육 과정을 제공한다. 지금까지 총 600명이 프로그램에 참여했으며, 올해 하반기까지 추가로 400명의 전문 인력에 대한 교육을 완료할 예정이다.

글 / IT동아 이상우(lswoo@itdonga.com)