[김다운기자] 미국 엔비디아(NVIDIA)가 '깜짝실적'을 기록했다. 빅데이터, 인공지능(AI)에서 그래픽처리장치(GPU)의 수요가 중앙처리장치(CPU)를 대체하며 증가하고 있다는 분석이다.
미국의 GPU 반도체 업체 엔비디아의 올 3분기 매출액은 20억 달러, 영업이익은 6억4천만 달러로 시장 추정치를 각각 18%, 24% 뛰어넘었다.
15일 유종우 한국투자증권 애널리스트는 "엔비디아가 이렇게 시장기대치를 크게 뛰어넘는 실적을 보인 이유는 기존 주력 사업인 게이밍용 GPU 매출 외에도 새로운 사업영역인 데이터센터 부문에서 전분기 대비 59%, 전년 대비 193%의 매출액 증가를 보인 덕분"이라고 풀이했다.
엔비디아의 주력 제품인 GPU는 PC나 게임기에서 그래픽데이터를 처리해주는 역할을 해왔다.
하지만 GPU의 활용영역이 데이터센터용 응용프로그램 가상화, 계산과학이나 데이터과학의 병렬데이터 처리를 위한 범용프로세서용, 그리고 인공지능을 위한 딥러닝용 등으로 응용처가 확산되고 있고 지난 3분기 실적이 이런 변화를 증명해 줬다는 판단이다.
특히 GPU를 활용한 빅데이터 처리 수요가 증가하고 있다는 게 유 애널리스트의 관측했다.
그는 "데이터센터용 GPU 수요가 증가하는 요인 중 하나는 GPU가 많은 양의 데이터를 병렬 처리하는 능력이 뛰어나기 때문"이라고 전했다.
지금까지 데이터처리는 CPU가 주요 역할을 했고 GPU는 그래픽관련 데이터 처리를 담당했다. 하지만 GPU의 산술논리연산장치(ALU)는 CPU의 ALU보다 훨씬 단순하지만 많은 수의 ALU를 보유하고 있어 많은 양의 데이터를 동시에 처리하는 병렬처리 능력이 CPU 대비 훨씬 뛰어나다는 설명이다.
유 애널리스트는 "이런 특징은 유사한 성격의 많은 데이터를 분석하는 데 더 적합해 최근 사물인터넷(IoT), 빅데이터 등으로 증가하는 엄청나게 많은 양의 데이터를 분석하고 이를 활용하는 산업이 성장하면서 GPU의 수요가 급증하고 있는 것"이라고 진단했다.
딥러닝과 인공지능 구현을 위한 GPU 활용도 늘어나고 있다고 전했다. 인공지능을 컴퓨터에서 구현하기 위한 기술적 기반으로 딥러닝이 사용되고 딥러닝을 위한 훈련을 위해 많은 양의 데이터를 가능한 짧은 시간 내에 처리하는데 범용 프로세서로서의 GPU 활용도가 높아지고 있다는 것이다.
유 애널리스트는 "딥러닝을 위한 DNN(Deep Neural Networks) 훈련에 GPU가 CPU 대비 몇 십배 빠르다"며 "점차 많은 기업들이 인공지능을 사업에 활용하려고 하고 있고 이를 위해 GPU를 활용하고 있어 기업들의 GPU 수요가 증가하고 있다"고 덧붙였다.
김다운기자 [email protected]
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