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적응형 컴퓨팅, 포스트-무어의 법칙 시대에서 성장을 주도하다

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발표/빅터 펭(Victor Peng), 자일링스 사장 겸 CEO

정리/배인순, 프리랜서

자일링스는 클라우드에서 엣지 및 엔드포인트에 이르기까지 광범위한 기술 분야에 걸쳐 신속한 혁신을 가능하게 하는 매우 유연한 적응형 프로세싱 플랫폼을 개발하고 있다. 자일링스는 업계에서 가장 역동적인 컴퓨팅 기술을 제공할 수 있도록 설계된 FPGA 및 적응형 SoC(적응형 컴퓨팅 가속화 플랫폼(ACAP) 포함)를 최초로 개발한 기업이다. 자일링스는 미래의 적응형, 지능형, 커넥티드 세상을 실현하기 위해 고객과의 협력을 바탕으로 확장이 가능한 차별화된 지능형 솔루션을 개발하고 있다. 본 고는 빅터 펭의 발표를 참고로 정리하였다.

빅터 펭은 2018년에 CEO로 취임한 이후에, 자일링스의 새로운 전략을 내놓고 있다. 일단 전반적인 상황을 보게 되면 전세계가 클라우드에서부터 도시, 그리고 인프라까지 모두 스마트화·디지털화되어 연결되어 있고, 이 부분에서 확장이 이루어지고 있다. 아울러 혁신의 속도도 상당히 빨라지고 있고, AI의 부상 및 데이터의 생성이 급속도로 이뤄지고 있고 이러한 트렌드는 모두 아는 사실일 것이다. 아울러 무어의 법칙(Moore’s Law)이 둔화되어서 결국에는 중단되기까지 할 것이다 라고들 생각을 한다. 이런 변화와 와해적인 기술들의 도입이 이뤄지고 있는데, 이러한 상황속에서 자일링스는 새로운 성장 전략을 내놓았다. 자일링스의 성장전략은 3가지로 이뤄져 있는데 1순위, 2순위, 3순위로 되어있는 것이 아니라, 이 3요소가 모두 함께 가야하는 것이기에 모두 중요한 전략들이다. 첫번째는 데이터센터 우선, 두번째로는 자일링스의 전통적인 핵심 시장에서의 성장을 가속화하는 것, 그 다음 세번째로는 이 적응형 컴퓨팅을 주도하는 것이다. 자일링스는 전략의 각 부분에서 많은 진척을 이루었다. 그래서 어떤 발전 사항들이 있었는지 공유하도록 하겠다. 가장 먼저 자일링스의 핵심시장에서의 어떠한 빠른 성장이 이뤄지고 있는지 일단 통신 인프라쪽을 살펴보도록 하겠다.

빅터 팽(Victor Peng), 자일링스 사장 겸 CEO

자일링스가 무선 통신 분야에서 5G 인프라 구축을 위해 많은 노력들을 해왔으며 이미 디바이스 출하가 많이 이뤄졌다. 그래서 RFSoC의 경우 지난 12개월 동안 약 50만 디바이스들이 여러 지역에서 출하되었다. 5G 인프라 구축의 경우 아직 초기 단계이지만 이미 많은 양이 5G 구축을 위해서 인도가 되었다. 그리고 자일링스의 RFSoC 이외에도 무선 애플리케이션을 위해서 최적화 되어있는 RFSoC DFE까지 제공되고 있는데 이를 통해서  와트당 더욱 고성능이 되었으며, 비용 대비 성능을 더 최적화시킬 수 있었다.

7nm 버설(VersalTM)이 구축이 되었다. 삼성전자는 5G 기지국 인프라를 구축함에 있어서 7nm 버설을 가장 처음으로 사용한 고객사로서 그들은 이러한 최신 기술을 활용하여 성공을 이룩하고 있다. 자일링스가 이러한 혁신적인 칩도 제공하고 있지만, 이동통신사를 위한 가속기 카드도 제공하고 있다.

중간에 보시면, 유선쪽 통신 인프라로서 SerDes 기술 쪽에서의 리더십을 이미 확보하고 있다. 내용을 보시면 자일링스가 버설을 통해서 112G PAM4 SerDes쪽이 이뤄지고 있고, 또한 모든 산업에 있어서 보안이 중요한 사항이 되고 있는데 보안 쪽에서도 자일링스 제품이 굉장히 좋은 모멘텀을 가지고 활용되고 있다. 

마지막으로, 세분화되고 있는 O-RAN 분야에서의 잠재 기회가 있다. 새로운 시장들이 형성되고 있다. 자일링스는 매시브 MIMO(mMIMO) 쪽에 경쟁력을 가지고 있고, 마베니어(Mavenir)사는 시스템 및 소프트웨어 분야에 전문성을 가지고 있으며 자일링스와 전략적 파트너십을 구축하고 있다.

5G 구축에 자일링스가 적극적으로 참여하고 있다. 그래서 12개월동안 전 지역에 걸쳐서 매출 측면에서 1억 달러 정도의 RFSoC, MPSoC에 대해서 이미 인도가 되었다. 이 분야에서 삼성전자도 슬라이드에 나와있는 것처럼 지금 세대의 제품에 대해서도 파트너십을 가지고 있으며 제가 이 단계에서 말씀드릴 순 없지만, 이후 세대들에 대해서도 삼성전자와 매우 생산적인 활동들이 이뤄지고 있다. 전통적인 5G 인프라, 매시브 MIMO 분야의 고객사들과 활동하고 있지만 그 이외에도 차세대 O-RAN쪽 제조하는 기업과도 협업하고 있다.

삼성전자 같은 경우에는 제가 RFSoC를 이야기하면서 잠시 언급했지만, 좀 더 명확히 하자면 자일링스 7nm 버설 제품을 사용하고 있다. 자일링스는 O-RAN 분야에서 시스템을 잘 이해하려고 노력했으며, 부품만 제공하는 것이 아니라 플랫폼을 제공하는 회사가 되고자 하면서 이 레퍼런스 시스템에 대한 무선 MIMO쪽에 대해서 관심을 갖고 연구를 진행하게 되었다. 그러다가 O-RAN쪽에 대해서 품질 좋은 제품이 나올 수 있겠다는 생각을 했고 현재 O-RAN mMIMO 무선 패널이 테스팅을 위해 나와있는 상태이다. 또한 대역폭 측면에서 경쟁사가 100MHz라면, 자일링스는 200MHz ~ 400MHz까지 추구하고 있기 때문에 경쟁력을 갖추고 있다.

이 라디오 패널의 경우, 자일링스 적응형 SoC, 버설 AI 엔진까지도 포함되어 있어서 첨단 빔포밍도 가능하도록 할 것이다. 앞서 말씀드렸던 마베니어와의 전략적 파트너십도 있다. 그러나 지금 말씀드리는 무선 패널은 당장의 매출로 이어진다기 보다는, 앞으로 계속 발전을 할것으로 보이며, ABI 리서치(ABI Research)에서는 5년 동안 2,600만 개 이상의 mMIMO 무선이 출하될 수 있으며 이럴 경우 전체 시장의 약 5%가 될 수 있다라고 예상하고 있다.

자일링스가 진출한 핵심시장은 많지만, 첫번째는 자동차 분야에서 2자리 이상의 성장률을 보이고 있다. 주로 ADAS용인데 차량용 인포테인먼트(IVI) 쪽도 있으며 이미 8천만개 이상의 유닛이 출하되었다. 보안, 안전문제, 특히 완전한 자율주행으로 이동할 경우에는 자동차 분야에서 반도체 사용이 훨씬 더 늘어날 것이다. 

또다른 성장분야로는 산업, 비전, 헬스케어 및 과학이다. 자일링스가 회계연도를 마감하면서 이 분야에서 역대 최고 매출을 기록했다. 자일링스 제품이 워낙 적응형이고 유연하기 때문에 로보틱스, 화성 탐사 장비 뿐만 아니라 의료기기 및 여러 애플리케이션에서도 활용되고 있다. 그래서 지난 3년 동안 이 분야의 성장률도 높았다.

항공우주 및 방위 분야에서도 빠른 성장을 이룩하고 있다. A&D 분야가 최근에는 정부뿐만 아니라 민간 기업들까지 뛰어들면서 굉장히 많은 활동이 펼쳐지고 있다. A&D 분야에서 RFSoC 쪽에서의 두드러진 성장을 보고 있다. 지난 10년동안 핵심시장 분야가 5~6% 성장률이었다면, 최근 3년 동안 자일링스 핵심 시장에서의 성장률이 평균 9%의 빠른 성장률을 보였다.

자일링스는 전략의 일환으로 고객들을 위해서 플랫폼을 개발하고 제공하는 일을 해왔다. 2018년도에 자일링스가 가속기카드를 선보일 것이다라고 알린 바 있다. 이에 따라 알베오(AlveoTM)가 나오게 되었고 2019년도에 다수의 컴퓨팅 가속기 카드가 나왔으며, SN-1000 등의 SmartNIC도 나왔다. 삼성전자와는 스마트 SSD 스토리지쪽에서 협력하고 있다. 그리고 몇 주전에는 임베디드 엣지 애플리케이션을 위한 크리아(Kria) SOM을 출시했다. 이것은 임베디드 비전 또는 엣지 단에서의 AI를 포함한 산업용에서 쓰일 수 있다. 자일링스가 이와 같이 가속기 카드, SOM 등을 통해 더 많은 가치를 제공하고 있지만, 아울러서 자일링스 반도체 자체에 대해서도 최적화를 하고 있다. 그래서 RFSoC, 그리고 최근 RFSoC DFE 등을 통해 더 많은 가치를 제공하고 있고, 버설도 좀 더 애플리케이션에 적합하게 개발되고 있다. 예를 들어 AI, 엣지(Edge) 프로세싱, 고성능 애플리케이션을 위해서 버설 최적화되고 있다. 이런 식으로 자일링스가 많은 가치를 고객사에 제공하며, 그들의 수익 창출 시간을 단축하게 되었으며 이는 자일링스 자체의 가치제공 및 수익창출 시간 단축으로도 이어지고 있다.

지금까지는 하드웨어쪽으로 설명을 했다. 그런데 하드웨어와 플랫폼에 덧붙여서 소프트웨어도 굉장히 필요하다. 어떻게 보면 장기적으로는 소프트웨어가 더 중요해질 수도 있지만 양측 모두 다 필요하다. 자일링스가 플랫폼 사업으로 이동하면서 고객사들 중에서 하드웨어 전문성을 갖지 못한 분들이 좀 더 많은 옵션을 가지고 개발할 수 있도록 도움을 주고 있다. 또한 자일링스 기술을 그간에는 활용해보지 못했던 새로운 유저들에게도 다가갈 수 있도록 하기 위해 새로운 에코시스템을 만들기 위한 노력을 하고 있다.

자일링스가 플랫폼으로 전환을 함으로써 더 많은 개발자들이 접근 가능하도록 하려고 한다. 당연히 기존 고객분들도 중요하지만, 여기에 덧붙여서 소프트웨어 및 AI 개발자들까지도 접근 가능하도록 하기 위해 노력하고 있다. 그런데 접근성을 향상시킨다고 말할 때 많은 사람들이 사용 편의성을 이야기하지만 자일링스는 그것뿐만 아니라 최적화된 라이브러리도 제공하며 좀 더 많은 개발자들이 익숙한 SW언어인 C/C++, 파이선(Python)을 지원하며, 표준 프레임워크인 텐서플로우(Tensorflow), 파이토치(PyTorch), 카페(Caffe)와도 연결될 수 있도록 하고 있다. 끝으로 오픈소스 및 개별 하드웨어/소프트웨어 벤더들을 위한 에코시스템도 형성하고 있다. 자일링스는 바이티스(VitisTM) 소프트웨어 스택도 제공하고 있으며, 약 450개의 ISV들이 자일링스 IP(지적재산권) 얼라이언스에 참여하고 있다. 또한 오픈소스도 중요하게 생각하여 깃허브(GitHub) 프로그램이 약 200개가 있고, 오픈소스에서의 활동이 3배 정도 늘어났다.

AI 산업분야를 보면 최근 트렌드로 전체 AI 애플리케이션 가속화에 대해 많은 이야기가 있다. 그런데 AI 가속화를 위한 특수칩들이 나오고 있지만 사실 대부분의 애플리케이션들은 단순히 AI만 포함되어 있는 것이 아니라, AI 및 다른 형태의 프로세싱까지 들어가 있으며 1개 이상의 신경망들이 혼용되어 같이 사용되고 있다. 자일링스의 경우 적응형 컴퓨팅을 통해서 모든 부분에서 가속화를 하는 것이고 자일링스는 이것을 ‘전체 애플리케이션 가속화’라고 부르고 있으며 이는 자일링스의 독보적 우위 기술이다.

최근 스타트업들에서 이미지 프로세싱 등의 특정한 AI 분야의 가속화를 위해 특화되어 있는 제품 아키텍처를 내놓고 있다. 하지만 자일링스의 경우, 전체 애플리케이션 가속화라는 독보적인 경쟁력을 가진 적응형 컴퓨팅을 통해서 다양한 종류의 신경망들, 프로세스에 대해 가속화가 가능하다.

자일링스가 어떻게 AI 프로세싱을 하는 지를 설명하자면 AI 엔진(AI Engine) 소개를 드려야 할 것 같다. 자일링스는 7nm 버설 AI 엔진을 적용하고 있다. 이전 세대와 비교를 했을 경우, 이미지 분류의 경우 20배의 개선 효과가 있었다. 손쉽게 재구성이 가능한 아키텍처를 사용하고 있으며 VLIW / SIMD 타일이 사용되고 있다. 오른쪽 막대 그래프를 보시면 AI 엔진이 다른 선형 애플리케이션에도 적용될 수 있으며 여기에서는 5G 분야에서 5배 정도의 개선 효과가 있다. 삼성전자에서 사용한 버설 기술에서도 AI 엔진이 활용되고 있다. 60nm 대비해서 5배 정도의 개선효과가 있다.

좌측 그래프는 다른 솔루션과의 경쟁을 보여주고 있다. 좌측에 보이는 것은 구글의 음성 명령(Google Speech Commands) 인식에 대한 것이며 녹색이 GPU(엔비디아 V100)이며 검정색이 이전 세대의 알베오 U250이다. 만약 희소성(Sparsity) 기술을 이용하게 될 경우, 사용되는 신경망 네트워크의 사이즈를 줄일 수 있게 되어서 엔비디아 V100의 20배, 그리고 이전 세대의 알베오 U250 대비해서는 100배의 개선이 이뤄질 수 있다.

우측의 그래프를 보시면 녹색은 GPU, 회색은 희소성(Sparsity) 알고리즘을 사용하지 않은 7nm VCK5000, 검정색은 누멘타(Numenta)와 협력하여 퍼포먼스를 최적화했으며 이를 통해서 GPU보다도 개선되었음이 나타났다. 마지막으로 붉은색은 AI 엔진 아키텍처를 적용했을 경우 더 큰 개선효과가 있음을 보여준다. 그래서 동일한 반도체를 사용했음에도 불구하고 이렇게 신경망에 대해 희소성(Sparsity) 기술을 활용했을 경우 굉장히 큰 개선효과가 있으며, 이것은 자일링스의 아키텍처만이 제공할 수 있는 독특한 장점이다.

AI 엔진에 대한 로드맵이 나와있다. 자일링스가 7nm 노드로 첫번째 AI 엔진을 내놓았다. 우측 그래프의 검정색 X표시는 각각 새로운 세대가 나오는 것에 대한 개선을 의미하다. 1세대에 대해서는 나와있으며 2, 3세대에 대해서도 적극적으로 개발 중에 있다. 이를 보시면 아키텍처 개선만을 통해서 동일한 반도체 노드임에도 불구하고 이러한 성능 개선이 있다는 것을 아실 수 있다. 파란색 X들의 경우, 같은 반도체 노드 내에서 앞서 보여드렸던 것처럼 희소성(Sparsity)을 신경망 네트워크에 적용함으로써 성능을 개선한다든가 또는 새로운 도메인 특화 아키텍처(DSA)를 활용함으로써 상당한 성능 개선을 이룩할 수 있다. 실리콘 그 자체의 새로운 세대가 나옴으로 인해 성능이 개선되지만, 여기에 덧붙여서 알고리즘 또는 아키텍처를 개선하는 것으로도 상당한 성능 개선을 이룩할 수 있다는 점이다.

이렇게 함으로써 자일링스와 고객사, 파트너사들은 새로운 실리콘, 반도체 노드가 나올 때까지 기다리지 않아도 성능 향상을 이룩할 수 있다는 것이다. 물론 동시에 자일링스는 실리콘 개선을 위해 메모리나 밀도를 높이기 위한 노력을 할 것이다. 그러나 실리콘 업그레이드 유무에 관계없이 이러한 높은 수준의 성능 향상이 가능하다는 점이다.

이제는 데이터센터이다. 다른 시장에서 보셨던 것처럼 데이터센터에서도 가치 제고를 위해 노력하고 있으며 혁신적인 제품을 출시하고 있다. 삼성전자와는 스마트 SSD를 통해서 컴퓨터 스토리징에 대한 신제품들이 나오고 있고, SmartNIC, 가속기 카드 등이 나오고 있다. 

가속기 카드의 경우 여러 OEM에서 승인되어 굉장히 대규모로 구축되고 있다. 휴렛 팩커드 엔터프라이즈(HPE), 레노버(Lenovo), 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트 애저(Azure) 등에서 활용되고 있다. 또한 에코시스템도 확대하고 있는데 숙련된 개발자들이 약 2만 명이며 자일링스의 가속기 프로그램을 활용하고 있는 하드웨어/소프트웨어 회사도 약 1천 곳이 넘으며, 이미 퍼블리싱된 앱도 200개가 넘다. 최근에는 자일링스 앱 스토어(Xilinx App Store)에 대해서도 발표를 했다. 자일링스에게는 새로운 시도이다. 개발자들이 온라인상에서 직접 구매, 시도를 해보는 것에 익숙해지고 있기 때문에 자일링스 플랫폼 상에서 운영되며 애플리케이션으로 제공 가능한 앱 스토어를 출시했다.

최근에 클라우드 인프라 구축 관련하여 말씀드리자면 아마존에서 처음으로 FPGA as a service라는 것을 내놓은 것을 알고 있을 것이다. 그런데 추가적으로 레드시프트(Redshift) 데이터베이스에 대해서 오퍼링을 제공하고 있다. 이 레드시프트 데이터베이스의 가속화를 10배로 높일 수 있게 되었다. 자일링스의 FPGA 가속 캐시를 사용함으로써 실행을 빨리 높일 수 있으며 이것이 사용가능한 분야는 암호화, 압축, 필터링, 해싱(Hashing) 및 집계(Aggregation) 등에서의 가속화를 통하여 처리량을 극대화할 수 있다.

이는 노드를 추가할 경우 확장 가능하여 굉장히 큰 데이터셋에 대해서도 적용 가능하다. 그래서 전통 방식과 대비했을 때 가속화 분야에서의 처리량이 여러 팩터로 늘어난다.

마지막 사례는 아파치 스파크(Apache Spark)에서의 가속화에 관한 내용이다. 이 역시 데이터베이스의 쿼리(Query) 애플리케이션에 관한 것이다. 파싱(Parsing)이라는 부분은 물론 전체 쿼리 프로세스는 아니다. 마이크로소프트에서 전체 쿼리 프로세스에서의 가속화 정도가 최종적으로 어느 정도가 될 것인지에 대해서는 추후 결정이 되겠지만 어쨌든 이 파싱 부분만 본다면 40배 이상의 가속화가 이뤄졌다고 한다. 

그래서 소프트웨어-only 솔루션들과 비교했을 때는 상당한 부스팅 효과가 있다. 이것은 알베오 U250을 기반으로 하고 있으며 울트라스케일+(UltraScale+) 제품군에서 적용된 것이다.

자일링스는 성장 전략을 설정한 이래로 지난 3년간 데이터센터 매출은 약 2배 정도 늘었다. 알베오 카드, SmartNIC, 컴퓨팅 스토리지 등을 통해서 데이터센터의 모멘텀을 이룩하고 있다. FPGA 뿐만 아니라 여러 분야에서 성장을 이루고 있다. 

그 다음에 핵심 시장의 성장도 가속화되고 있다. 핵심 시장에서 연평균 9%대의 성장률을 기록하고 있는데, 오토모티브 분야에서는 두 자릿수 성장을 하고 있다. 

적응형 컴퓨팅, 그리고 플랫폼에서는 하드웨어뿐만 아니라 소프트웨어 스택 바이티스(VitisTM)를 통해서 여러가지 활동이 이뤄졌다. AI 엔진(AIE)도 만들어져서 전체 애플리케이션 가속화를 이룩하고 있다. 에코시스템 확장을 통해 적응형 컴퓨팅 자체가 활성화되고 있다. 그래서 말씀드렸던 자일링스 성장전략이 그동안 굉장히 많은 진척을 보였고, 앞으로의 혁신에 대해서도 기대가 많이 되는 상황이다. 

leekh@seminet.co.kr
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