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인텔, '클라우드·IoT·5G' 노린다


'PC 중심 시장'에서 벗어나 새로운 기회 모색

[김국배기자] 인텔이 PC를 넘어 클라우드, 사물인터넷(IoT), 5G 등을 주요 공략 영역으로 삼으며 시장 확대를 본격화하고 있다.

디바이스(device), 데이터의 폭발적인 증가로 컴퓨팅이 PC 중심에서 벗어나 클라우드, IoT 등의 영역으로 확대되고 있기 때문이다. IoT 기기부터 모바일, PC, 통신네트워크, 데이터센터, 슈퍼컴퓨터까지 이제 모든 컴퓨팅 환경은 동시에 돌아간다. 인텔이 말하는 '성장의 선순환'이다.

실제로 서버용 메인프로세서인 '제온' 칩을 판매하는 인텔 데이터센터그룹(DCG)의 지난해 영업이익은 78억4천400만 달러를 기록한 반면 PC용 칩 사업부문인 클라이언트컴퓨팅그룹(CCG) 영업이익은 81억6천500만 달러로 나타나 격차가 줄어들고 있다.

◆IoT 생태계, 클라우드 인프라 확대 기회

IoT 시대가 되면서 모든 기기는 인터넷에 연결된다. 전기 계량기는 가정용 게이트웨이를 통해 제어되고, 고속 네트워크를 통해 실시간으로 클라우드에 사용 정보를 업데이트한다. 서버에서 집계, 분석된 데이터는 스마트폰이나 노트북으로 전달돼 전기 사용량에 대한 판단을 내리게 돕는다.

자연스럽게 서비스 기업들이 플랫폼, 단말기, 게이트웨이를 장악하려는 것과 달리 반도체를 다루는 인텔의 전략은 연결과 접점 그 자체에 있다.

IoT 센서에는 저전력 '쿼크' 프로세서가 놓인다. 게이트웨이에는 '아톰' 프로세서를 배치하고, 태블릿이나 PC에는 고성능 프로세서인 '코어', 네트워크 망과 클라우드 데이터센터에는 서버용 '제온'과 '제온 파이' 프로세서가 올라간다.

인텔 측은 "모든 분야에서 자연스럽게 순환 구조의 플랫폼을 공급하고 있다"며 "각 프로세서는 다양한 솔루션에 녹아 들어가 안전하고 쉽게 각 기기를 연결하고, 데이터를 클라우드로 전송한다"고 설명했다.

◆'제온파이'로 머신러닝 시장 노크

머신러닝(기계학습) 역시 인텔이 노리는 시장이다.

머신러닝은 기계가 사람처럼 지능을 갖는 것은 아니다. 데이터에서 의미있는 값을 찾되, 그 과정을 단순화하고 방대한 데이터를 대상으로 아주 빠르게 반복한다. 데이터 처리를 빠르게 나누는 병렬 컴퓨팅이 잘 먹히는 환경이다.

이 때문에 머신러닝에 적합한 프로세서 환경은 몇 개의 고성능 프로세서보다 작은 프로세서를 수 백, 수 천 개 활용하는 편이 효율적이라 평가받는다.

이제까지는 그래픽 처리를 하는 GPU의 스트림 프로세서를 연산에 활용하는 기술이 주목을 받았지만 범용성이 떨어지고 별도 데이터 처리를 해야 하는 데다 CPU와 협업 효용성이 낮았다.

인텔이 아예 작은 CPU를 GPU처럼 집적한 '제온 파이' 프로세서를 개발한 근본 이유이기도 하다.

제온파이는 하나의 칩 안에 최대 72개의 프로세서가 들어간다. 프로세서 하나는 약 3테라플롭의 연산 능력을 갖는다. 부동소수점 연산을 1초에 3조번 처리하는 성능이다.

인텔 측에 따르면 제온파이를 이용한 머신러닝 분석 솔루션은 GPU에 비해 과학 분야에서는 5배, 데이터 시각화에는 5.2배, 금융 데이터 처리에는 2.7배 가량 성능이 향상된다.

인텔 라지브 하즈라 데이터센터 그룹 부사장은 "머신러닝은 데이터를 학습하고 결과물을 평가하는 과정이 무한히 반복된다"며 "제온파이는 쏟아지는 정보를 분산 처리해 학습하는 데 쓰이고, 싱글코어 성능이 높은 제온은 결과를 채점·평가하는 식으로 역할이 나눠지면서 슈퍼컴퓨터 환경을 이룬다"고 설명했다.

◆SDN 등 5G 통신 인프라 시장도 기회

네트워크가 단순히 신호만 오가는 통로가 아닌 서비스 플랫폼으로 진화하면서 소프트웨어정의 네트워크(SDN)가 주목받고 있다. SDN은 네트워크의 관리부터 기능 추가까지 모두 SW로 이뤄지는 기술이다.

이전에는 이동통신사가 새로운 서비스를 추가하려면 새로운 장비 도입이 필수였다. 장비를 구입하는 데에는 막대한 비용이 들 뿐 아니라 시간도 오래 걸린다. 그만큼 서비스가 실패에 대한 부담도 컸다.

하지만 이 기능들을 SW로 대체하면 그 부담이 크게 줄어든다. 네트워크 기능 가상화(NFV)가 뜨는 이유다. 네트워크 장비가 주어진 일만 처리하는 게 아니라 언제든 SW로 새로운 역할을 하려면 각 장비가 충분한 컴퓨팅 성능을 가져야 한다.

인텔은 제온E5 프로세서를 내놓으면서 네트워크에 무게를 뒀다. 제온 E5 v4 프로세서는 14nm 공정으로 성능 효율을 높이고, 코어 개수를 최대 22개로 늘리는 등 성능이 크게 향상됐다.

특히 네트워크 가상화에서 처리 속도를 물리적인 기기들과 똑같은 수준으로 맞추기 위한 명령어셋들을 추가했다. 네트워크의 핵심인 스위치 기능은 물리적으로 만든 스위치와 거의 같은 수준으로 맞춰졌다.

김국배기자 [email protected]




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