[인터뷰] "루나레이크, 개발 과정 단축에 조기 출시"

"루나레이크는 개발 기간 중 모든 이정표를 예정보다 앞당겨 달성했다. 개발 과정은 그만큼 성공적이었다. 개발 기간과 출시 시기 등을 종합적으로 고려한 결과 업계 예상보다 보다 이른 시기에 출시하기로 결정된 것이다."

지난 5월 31일(이하 현지시간) 인텔 연례 기술행사 '테크투어 타이완' 행사장에서 국내 기자단과 만난 로버트 할록(Robert Hallock) 인텔 클라이언트 AI 및 기술 마케팅 총괄이 이렇게 설명했다.

인텔은 지난 4일 컴퓨텍스 타이베이 2024 기조연설에서 오는 3분기부터 공급할 차세대 코어 프로세서 '루나레이크'(Lunar Lake)를 공개했다.

로버트 할록(Robert Hallock) 인텔 클라이언트 AI 및 기술 마케팅 총괄. (사진=지디넷코리아)

이날 로버트 할록 총괄은 "2010년대 초반 PC용 프로세서에 그래픽칩셋이 처음 통합됐을 때 사람들은 용도를 폄하했지만 현재는 지극히 당연한 상식이 됐다"며 "현재 쓰이는 'AI PC'라는 이름도 앞으로 4년 정도 지나면 원래 이름인 'PC'로 돌아갈 것"이라고 내다봤다.

다음은 로버트 할록 총괄과 일문일답.

Q. 주요 프로세서 제조사가 TOPS 경쟁을 벌이고 있다. 그러나 특히 노트북 환경에서 TOPS 향상에 한계가 있을 것으로 보이기도 하는데 이런 양상이 언제까지 계속될 것으로 보는가.

"현재 외장 그래픽칩셋은 100 TOPS를 넘으며 앞으로 계속 높아질 것이다. 단 LLM은 메모리 대역폭의 제약을 받고 있다. 그러나 LPDDR5-5300 메모리로 구동할 때도 LLM이 초당 생성하는 단어는 30개 이상으로 사람 눈으로 쫓아가기도 어렵다."

루나레이크 프로세서 포함 NPU 4. 최대 48 TOPS 연산이 가능하다. (사진=지디넷코리아)

Q. 인텔을 포함한 AI PC용 프로세서 제조사가 NPU(신경망처리장치) 성능 중 하나로 TOPS(1초 당 1조 번 연산)을 내세운다. 그러나 연산 정밀도 기준에 따라 TOPS는 얼마든지 달라질 수 있다고 보는데.

"TOPS는 NPU가 낼 수 있는 최대 속도를 숫자로 나타낸 것이며 MAC(행렬 곱셈 후 덧셈) 연산 능력과 작동 속도, 코어 수를 곱한 다음 작동 클록으로 나눠 구한다. 엄밀히 말하자면 숫자에 불과하다."

메테오레이크 내장 NPU 3의 TOPS 계산 결과. (사진=지디넷코리아)

Q. AI PC의 TOPS를 정확히 측정할 수 있는 방법은 없는가.

"AI PC 대표적인 활용 사례인 LLM(거대언어모델)은 첫 단어(토큰)가 나올 때까지 걸리는 시간, 초당 생성 단어 수를 측정할 수 있다. 그러나 LLM에 주는 프롬프트를 정확히 통제해야 공정한 비교가 가능하다.

Q. 인텔은 공정한 테스트를 위해 어떤 노력을 기울이고 있는가.

"PC 업계가 자주 활용하는 벤치마크 소프트웨어 'UL 프로시온'은 AI 추론 등 여러 벤치마크를 포함하고 있는데 특정 제조사에 치우치지 않은 비교적 공정한 소프트웨어로 평가한다. 인텔은 여러 회사와 협업해 보다 현실적인 벤치마크를 여름까지 내놓기 위해 준비중이다."

지난 해 6월 인텔 메테오레이크 탑재 노트북 시제품을 이용한 스테이블 디퓨전 1.5 생성 기능 시연. (사진=지디넷코리아)

Q. 인텔은 '김프'(GIMP) 등 오픈소스 소프트웨어에서 AI PC 역량을 활용할 수 있는 소프트웨어를 보급중이다. 그러나 미세한 버전 차이로 작동에 문제가 발생하고 설치 절차도 까다롭다. 다른 대안은 없는가.

"AI PC는 새로운 개념이며 이를 정착시키기 위해 여러 노력을 기울이고 있다. 인텔은 스테이블 디퓨전이나 LLM을 보다 쉽게 설치할 수 있는 도구를 개발중이다. 앞서 언급했듯 벤치마크 역시 마찬가지다."

로버트 할록 총괄은 ”마이크로소프트가 요구하는 40 TOPS는 다소 높은 편”이라고 설명했다. (사진=지디넷코리아)

Q. 마이크로소프트가 코파일럿+ PC에 요구하는 40 TOPS NPU라는 기준에 대해 어떻게 보는가.

"다른 소프트웨어 제조사는 마이크로소프트만큼 강력한 연산 성능을 요구하지 않는다. 실행 작업에 따라 적합한 장치가 달라지기 때문이다. 내년에는 전체 AI 모델 중 30%가 CPU, 40%가 GPU, 30%가 NPU에서 작동할 것이다. 그리고 실제 이용자는 어떤 엔진이 어떤 장치로 구동되는지 관심이 없다."