인텔이 서버용 CPU 제온으로 인공지능(AI) 딥러닝 분야에서 비즈니스 모델에 특화한 서비스를 제공해 주목된다. 머신러닝 같은 기계학습과 결과를 추론하고 도출하는 인퍼런스 두 분야가 있는데, 제온은 인퍼런스에 특화해 실제 비즈니스 적용에 유리하다는 설명이다.

인텔코리아는 26일 서울 여의도 인텔본사에서 ‘데이터 센트릭 이노베이션 데이’ 세션을 개최하고, 인텔 서버 관련 솔루션들을 소개했다.

발표를 맡은 나승주 인텔코리아 한국 데이터센터 영업 총괄 상무는 “인공지능(AI) 딥러닝(Deep Learning)은 크게 머신러닝(Machine Learning, 기계 학습)과 인퍼런스 엑셀러레이션(inference Acceleration, 추론 가속) 두 가지로 분류된다”면서 “머신러닝은 기계가 직접 트레이닝을 하고 학습을 해나가는 분야고, 인퍼런스는 데이터 내용을 분석하고 결과값을 도출하는 분야”라고 설명했다.

나승주 인텔코리아 상무는 “GPU 기반 솔루션은 주로 머신러닝 분야에 특화해 있지만 인텔 제온은 인퍼런스에 장점이 있다”면서 “실제 비즈니스 모델을 만들고 데이터를 분석하는 거의 모든 솔루션에 인텔 제온이 사용되고 있다”고 밝혔다.

일반적으로 딥러닝은 병렬 처리가 필요해 GPU가 CPU보다 효율이 높다고 알려져 있다. 하지만 나 상무는 머신러닝 외에 인퍼런스 분야는 범용성이 훨씬 중요해 오히려 CPU가 더 유리하다고 설명했다.

그는 “머신러닝은 이미지와 같이 정제된 데이터를 기계가 학습하는데 특화됐지만 범용성은 없다”면서 “한정된 분야를 깊게 분석하는 것과 다양한 데이터를 폭넓게 추론하는 것에서 차이가 있다. 인퍼런스 분야는 범용성이 높은 CPU가 유리하다”고 지적했다.

딥러닝 인퍼런스를 지원하려고 인텔은 제온 CPU에 인스트럭처 명령어를 입력해 속도를 향상시키는 ‘딥러닝 부스트’라는 기능을 탑재했다.

나 상무는 “제온에는 인퍼런스 부문을 강화시키려고 ‘딥러닝 부스트’를 탑재했다”면서 “CPU가 딥러닝으로 추론할 때 필요한 명령어를 하나하나 세세하게 기록해 기존 대비 최대 2.5배 성능을 향상시킨다”고 말했다.

[테크M=김태환 기자(kimthin@techm.kr)]