인텔코리아(http://www.intel.com/kr)는 코드명 ‘나이츠 랜딩’(Knights Landing)으로 알려진 ‘인텔 제온 파이(Intel Xeon Phi)’ 프로세서를 국내에 정식 소개했다. 인텔은 이번 제온 파이 프로세서 출시를 시작으로 국내 머신러닝과 PHC 시장 공략을 강화할 것이라고 밝혔다.

HPC(고성능 컴퓨팅)는 과거 정부나 과학 연구소 등의 전문 영역에서만 사용됐지만, 이제는 특정 분야가 아닌 전 산업으로 영역을 확장하고 있다. 이제는 자동차, 금융, 제조, 영화, 기상분석, 리스크 분석, 영화 제작 등 다양한 영역의 기존 과제들을 해결하는데 HPC가 사용된다.

전문분야에만 활용되던 HPC가 보편적으로 사용되면서 컴퓨터 프로세서를 통해 문제를 해결하는 방식도 바뀌었다. 과거에는 문제의 해답을 가정하고 입력된 데이터 조합을 통해 입증해나가는 형식이었다면, 이제는 다양한 디바이스를 통해 테라~헥사 바이트에 달하는 데이터를 수집해 분석해나간다. 이 과정에서 머신은 스스로 학습하고 명령하지 않은 추가적인 행동을 수행하기까지 한다.

인텔의 휴고 살레 마케팅책임자는 “과거에는 인간이 연산을 통해 도출된 결과를 선택하고 소비하는 대상이었지만 이제는 머신이 ‘인지적 인프라’를 스스로 구축해 나간다”며 그 예로 자율주행을 가능하게 하는 프로세서를 들었다. 이 작업은 하나의 프로세서로는 불가능하다. 다중 프로세서가 데이터를 분석하고 결과를 주고 받기 때문에 가능한 일이다. 인텔은 “컴퓨팅과 메모리, 소프트웨어를 통합적으로 모아서 기능을 향상시켜야 한다. 연산 능력 중심의 CPU로는 HPC와 머신러닝 시장에 대응하는데 한계가 있다”며 전체적인 인프라가 구축되어야 한다고 주장한다. CPU 하나만으로는 이제 시장 변화에 대처할 수 없게 됐다는 것이다.

인텔은 HPC의 환경의 변화에 대응하기 위해 인텔 확장형 시스템 프레임워크(Scalable System Framework : SSF) 전략을 제시했다. SSF는 하나의 프레임워크 아키텍처에서 다양한 형태의 워크로드에 최적화할 수 있도록 유연한 프로세서와 메모리, 스토리지, 패브릭과 소프트웨어 구성을 제공한다. 그리고 새롭게 내놓은 인텔 제온 파이가 이 전략의 핵심요소이다. 휴고 살레 마케팅 책임자는 “이번 제온 파이 프로세서는 머신러닝 훈련 모델에 가장 최적화된 프로세서”라고 자신감을 보였다. 지금까지 전통적인 HPC 시장에서 좋은 성능을 발휘했듯이, 이번에도 SSF 기술을 사용해 높은 확장성으로 머신러닝 쪽에서도 성과를 낼 수 있을 것으로 기대했다.