IT 업계에서 주목받는 분야를 꼽자면 양자 컴퓨팅, 빅 데이터, 클라우드, AI 정도를 들
수 있다. 아직 딴 나라 이야기같거나 추상적으로 느껴지는 양자 컴퓨팅 및 빅 데이터와 달리, AI와 클라우드는 이미 일상속에 자리잡고
있다.
이미 일상에 자리잡은 클라우드 만큼은 아니지만, 손 안의 스마트폰에 담긴 시리나 구글 어시스턴트 같은 AI 비서, 기가 지니 및
누구(NUGU)와 같은 인공 지능 스피커, 구글 포토처럼 사진 백업 서비스에서 지원되는 인물/ 장소/ 동물 등 카테고리별로
정리된 사진첩, 이루다와 테이 등 일부 챗봇 들도 AI가 적용되면서 이미 친숙하게 다가오고 있다.
이처럼 알게 모르게 일상에서 AI가 활용되고 있지만 일반인들에게는 조금 먼 나라
이야기처럼 느껴지는 경향이 있다. 지포스 게이밍 그래픽 카드로 PC 사용자들에게 친숙한 엔비디아가 GPU 컴퓨팅에
집중하면서 AI와 관련해서는 의료, 항공 우주, 자율 주행 자동차처럼 일반인이 범접하기 어려워 보이는 느낌의 영역을 주로
내세우고 있다.
아무래도 일반 사용자가 전통적인 방식으로 처리하기 어렵거나 오랜 시간이 걸리는 작업을
빠르게 처리할 수 있다는 점에서 기업과 연구소 들을 중심으로 AI가 개발되고 접근하고 있지만, 위와 같은 일상 서비스는
물론 이미 개인용 PC에도 AI가 다가와 있다.
대표적으로 일부 게임들에서 지원하는 엔비디아 지포스 그래픽 카드의 DLSS 기능도 자체
데이터 센터에서의 학습 결과를 AI 처리용 텐서 코어를 활용해 처리하고 있다. 또한 텐서 코어는 개인 방송 중 노이즈
캔슬링과 배경 이미지 날림 등의 효과에 사용되고 있다. 이처럼 그래픽 카드에서는 이미 메인스트림 사용자 수준까지 AI의
활용이 가능해졌다.
그래픽 카드에 이어 CPU도 메인스트림까지 AI 지원
쿼드로와 테슬라, 라데온 프로등 전문 그래픽 카드에서 메인스트림 그래픽 카드인 지포스
RTX 시리즈까지 AI 지원이 확대된데 반해, CPU 쪽은 지금까지 인공 지능 지원의 확대가 늦었다.
바로 얼마전까지만 해도 최소 하이엔드 데스크탑 CPU, 보통은 서버용 제온 CPU에서만 AVX512 명령어를
지원했고, 딥 러닝 부스트와 VNNI 같은 전문 기능은 기대할 수 없었다. 하지만 인텔의 데스크탑용 메인스트림 CPU인 로켓 레이크에서는
AVX512와 GNA 2.0(Gaussian Neural Accelerator 2.0)이라고도 구분되는 VNNI(Vector Neural
Network Instructions) 기반 딥 러닝 부스트(Deep Learning Boost)와 같은 AI 가속 기능을 지원하면서, 더욱
많은 사용자들이 AI 활용에 발을 들여놓을 수 있는 환경이 조성되었다.
딥 러닝 부스트(Deep Learning Boost)는 AVX512의 확장 기능인
VNNI를 활용, AVX512를 이용할 경우 세 단계로 나눠 진행하던 작업을 즉시 처리해 효율을 높여주는 것. 처음 지원했던 2세대 제온
스케일러블 프로세서의 FP32 기준 추론
능력은 1세대 대비 세 배, Int8 기준으로는 두 배까지 높여주었고, 1세대 대비 2세대의 딥 러닝 스루풋 자체는 최대
11배까지 높여 줄 수 있다고 소개된 바 있다.
인텔 11세대 코어 CPU 로켓 레이크의 딥러닝 부스트와 VNNI 성능은 플랫폼 차이가
있는 만큼 제온 스케일러블 프로세서나 HEDT CPU에는 부족하겠지만, 미지원하던 10 세대 코어 CPU와 비교하면 상당한
성능 향상이 기대되는 대목이다.
피로도 높은 작업을 빠르고 정확하게, 대세 기술 AI를 내 손으로
같은 종류의 작업이라도 기술이 발전하면서 초기 데이터와 중간 처리 과정, 최종 결과에
이르기까지 다루는 작업양은 갈수록 늘어나고 있다. 이를 보다 정확히 구분하고 처리해 명확한 결론에 더욱 빠르게 도달할 수
있도록 도와주는 수단으로 AI가 주목받고 있다.
하지만 인공지능에 대한 마케팅 자료나 설명을 듣다 보면, 일반인의 입장에서는 아직
누군가가 만들어 '서비스'로 제공되는 것만 쓸 수 있다는 착각에 빠지기 쉬운 것이 현실이다. 그러나 인텔 로켓 레이크를 통해 기업의 '서비스'외에
일반인들도 AI를 직접 작업에 활용할 수 있는 환경이 조성된 것.
멀리 갈 것도 없이, 많은 PC 사용자들에 알려진 어도비의 크리에이티브 수트 앱들도 인공
지능 기술을 활용하고 있는데, 대표적인 사진 편집 툴인 포토샵만 해도 하늘 장면 교체, 내용 인식 채우기, 경계면 선택,
신경 필터, 내용 인식 채우기 등에 AI 기술을 적용하고 있다.
Nero AI 포토 태거(Photo Tagger)는 인텔 OpenVINO를 활용해
10세대 코어 CPU 아이스 레이크부터 인공 지능 가속을 지원한다. 이를 통해 더욱 빠르고 정확하게 사진에 태그를
부여하고, 태그별로 카테고리화 해 원하는 사진을 더욱 빠르고 쉽게 찾도록 도와준다.
인텔이 모바일 플랫폼인 아이스 레이크와 타이거 레이크에 이어 데스크탑 플랫폼인 로켓
레이크까지 AI 작업 성능 가속을 위해 신규 명령어를 탑재하면서, 인텔 플랫폼이라면 AI 활용을 위해 굳이 고가의 하이엔드
플랫폼을 고집할 필요가 없게 되었다.
물론 AI를 활용해 관련 서비스의 개발등에 나선다면 이야기가 달라지겠지만, AI의 활용은
우리의 일상 속으로 더욱 깊숙히 들어오고 있다.
[영상] 딥시크 쇼크, 엔비디아와 고성능 GPU 수요에 미치는 영향은? 
