[인텔 AI데이] 인텔, "AI 분야에서 엔비디아나 구글 보다 우위 자신"

[IT동아 김영우 기자] 4월 6일, 일본 도쿄 시부야에서 열린 인텔의 'AI 데이' 행사장에서는 인텔의 인공지능(이하 AI) 관련 개발자 및 마케팅 담당자, 그리고 인텔과 파트너십을 맺고 있는 업체 관계자들이 대거 참석했다. 오후에는 이들과의 인터뷰도 진행되었다.

일본의 대표적인 AI 기술 업체인 프리퍼드 네트웍스(Preferred Networks)의 니시카와 토루(Toru Nishikawa) 대표, 인텔 데이터센터 사업본부 AI제품담당 시니어 매니저인 나이디 샤펠(Nidhi Chappell), 인텔 프로그래머블 솔루션 담당자 번하드 프리비(Bernhard Frebe), 인텔 데이터센터사업본부의 배리 데이비스(Barry Davis) 등이 인터뷰에 응했다.

취재진: 프리퍼드 네트웍스가 인텔의 AI 데이 행사에 참여하게 된 연유는?

니시카와: 우리는 이전까지 주로 엔비디아의 GPU 아키텍처에 특화된 AI 기술 개발에 비중을 두고 있었으나, 최근에는 인텔 CPU 아키텍처 최적화에 힘을 기울이고 있다.

취재진: GPU 기반 대비, 인텔 CPU 기반 AI 플랫폼의 장점은?

니시카와: 고객사의 요청이 있었다. 우리의 고객사는 제조업, 자동차, 로봇, 생명과학 등 다양하다. 인텔 CPU 기반 AI 플랫폼 이러한 다양한 분야에 적용이 가능하다.. GPU가 높은 성능을 내긴 하지만 인텔 CPU 기반 MKL(Math Kernel Libraries-Deep Neutral Network)도 최적화에 의해 우수한 성능을 기대할 수 있다.

취재진: 제조사들이 이를 통해 무엇을 얻고자 하는가?

니시카와: 이를테면 지금까지의 산업용 로봇은 사람이 프로그램을 해줘야 작업을 할 수 있었다. 이를 AI가 대신하는 건 얼핏 간단해 보이지는 실제로는 그렇지 않다. 이를테면 로봇팔이 물건을 집는 간단한 동작을 행할 때 조차도 물건의 재질이나 크기 무게에 따라 어느 정도의 힘을 가할 것인지, 혹은 어떤 각도로 집어야 할 것인지가 계속 달라진다. AI를 어떻게 학습시켜야 할지에 대한 노하우가 중요하다.

취재진: 인텔은 작년에 인수한 AI 스타트업인 너바나(Nervana) 기술을 제온 프로세서에 적용해서 2020년까지 최대 100배의 AI 성능 향상을 기대할 수 있을 것이라고 공언했다. 너바나 기반 제온은 무엇이 달라지는가?

샤펠: 실리콘 공정 단계부터 신경망 학습을 위한 너바나의 기술이 들어갈 것이다. 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어 역시 이에 최적화 될 것이며, 개발자용 각종 도구 및 라이브러리, 참고 자료 등을 제공하는 '인텔 너바나 AI 아카데미(Intel Nervana AI Academy)'도 열었다. 이들이 결합해 큰 성능 향상을 이룰 것이다.

취재진: GPU는 부동소수점연산 능력 면에서 CPU 보다 우위에 있다. 최근 AI 분야에서 GPU의 비중이 커지고 있는 것도 사실이다. 특히 엔비디아와 같은 GPU 업체에선 향후 AI 시장에서 GPU 기반 솔루션이 인텔의 CPU 기반 솔루션을 압도할 것이라고 이야기 하기도 한다.

데이비스: 부동소수점 연산능력의 우위만으로 GPU 솔루션이 AI 시장의 중심이 될 것이라고 말할 수는 없다. 그런 이야기가 나온 지 벌써 3년은 된 것 같은데 아직도 AI 시장에서 인텔은 건재하다. 실제 세계 슈퍼컴퓨터의 절대 다수가 인텔의 제온을 탑재하고 있으며, 특히 AI 딥러닝 솔루션의 대부분은 인텔이다.

취재진: 인텔이 FPGA(field-programmable gate array, 칩 완제품 개발을 위해 주로 이용하는 임의 회로 변경이 가능한 반도체) 업체인 알테라(Altera)를 인수한 지 2년여가 지났다. 그 동안의 성과는?

프리비: 알테라 인수 이후, 전반적인 관련 생태계가 확장되고 연구소의 접근성도 좋아졌다. 앞으로도 제온 등의 기존 인텔 제품과 알테라의 FPGA는 함께 가며 같이 발전할 것이다.

취재진: 구글은 TPU(Tensor Processing Unit)라는 새로운 개념의 프로세서를 제안하며 기존의 CPU나 GPU 보다 소비전력 대비 성능이 우수하다고 주장하고 있다. 이에 대한 인텔의 의견은?

프리비: TPU가 특정 분야에 최적화가 되어있어 특정한 기능에서는 유리할 수는 있다. 하지만 급변하는 시장에서 나중에 어떤 솔루션이 필요하게 될지는 아무도 모른다. 이 때문에 인텔의 CPU와 같이 여러 분야에 대응 가능한 유연한 솔루션이 필요하다고 강조하고 싶다.

글 / IT동아 김영우(pengo@itdonga.com)