인공지능(AI) 연구를 자사 비즈니스에 녹여내 돈이 되는 사업으로 만드는데 집중하고 있는 IBM, 인텔, 구글, 마이크로소프트(MS) 등이 전용 하드웨어를 내놔 눈길을 끈다. 입력된 수많은 데이터를 분석하고 처리해 컴퓨터가 자체적인 판단능력을 가질 수 있도록 학습시키기 위해서는 독자적인 하드웨어가 필요하다는 판단 때문이다.
IT전문 웹진인 인포월드에 따르면 먼저 인텔은 '나이츠밀'이라는 새로운 CPU를 최근에 공개했다. AI 연구의 기반이 되는 머신러닝을 위한 슈퍼컴퓨터급 데이터를 처리하기 위해 그동안에는 그래픽처리프로세서(GPU)가 활용돼 왔다.
그러나 전통적인 CPU 강자인 인텔은 자사 칩으로 GPU 수준의 성능을 낼 수 있다고 자신한다. 나이츠밀은 사용자들이 칩을 맞춤형으로 프로그래밍해 더 높은 성능을 내도록 FPGA 형태로도 제공될 예정이다. FPGA는 반도체 공장에서 양산되는 CPU나 GPU와 달리 사용자가 마음대로 설계해 볼 수 있도록 만들어진 칩으로 가격이 비싸고, 프로그래밍하기 어렵다.
MS도 자사 클라우드서비스인 마이크로소프트 애저에 맞게 특수제작된 FPGA를 탑재했다. MS는 사용자 환경에 따라 애저를 활용한 머신러닝 기술이 더 높은 성능을 낼 수 있도록 FPGA를 직접 프로그래밍할 수 있도록 한다는 계획이다.
관련기사
- AI전쟁 2라운드…"돈과 연결시켜라"2016.11.29
- 한국형AI, 왓슨 따라잡으려면…"생태계가 답"2016.11.29
- 구글 인공지능, '독순술'도 깨쳤다2016.11.29
- 인텔 "AI 성능 4년 내 100배로 높일 것"2016.11.29
구글은 머신러닝 소프트웨어를 개발하기 위한 프레임워크인 '텐서플로'에 투자하는 한편 이를 보완하기 위해 텐서프로세싱유닛(TPU)를 개발했다. 구글 역시 클라우드 기반 머신러닝 애플리케이션을 제공할 계획인 만큼 더 손쉽게 쓸 수 있는 프로세서를 만들겠다는 취지다. 이와 함께 직접 머신러닝용 하드웨어에 접속하기를 원하는 사람들을 위해 GPU를 활용할 수 있도록 'GPU 인스턴스'를 내년부터 선보일 예정이다.
IBM은 '파워AI'라는 새로운 머신러닝 툴을 내놨다. 여기에는 자체 개발한 파워 프로세서와 엔비디아 GPU가 함께 탑재됐다. 프로세서 내에 CPU, GPU칩을 최대한 가까이 붙도록 설계해 성능을 높였다.