인메모리 컴퓨팅으로 이끄는 인공지능의 발전

인공지능(AI)이라는 말이 업계에서 유행어처럼 사용된 지 몇 년이 흘렀다. 로봇이 세상을 지배할 수 있는 위험한 기술로 헤드라인을 장식하기도 했지만 대개 AI는 프로세스를 자동화하고 우리의 일터와 세상을 더 효율적이고 생산적이며 지능적으로 만드는 강력한 신기술로 여겨지고 있다. AI에는 거의 대부분의 업종을 혁신할 잠재력이 있다. 컴퓨터 비전, 이미지 인식, 머신러닝, 자연어 처리 등과 같은 복잡한 작업이 AI로 가능하기 때문이다.

AI가 사람들의 입에 오르내린 지 몇 년이 지났지만 컴퓨팅과 딥 러닝, 인 메모리 컴퓨팅의 발전으로 지금에야 비로소 인공지능의 새로운 시대가 시작되고 있다는 데는 의심의 여지가 없다. AI와 머신러닝의 부분 집합인 딥 러닝을 AI와 결합하면 의료에서부터 자동차, 제조, 산업 검사, 리테일을 비롯한 거의 모든 업종에 혁신을 일으키고 긍정적인 영향을 미칠 잠재력을 갖게 된다. 근로자가 데이터를 수집하고 분석을 실행하고 예측에 기반하여 유지 관리를 할 수 있게 되면서 인간과 기계는 자동화와 증강의 간극을 메울 수 있다.

삼성전자 반도체는 다양한 데이터 형식의 인지와 처리, 분석을 업그레이드하기 위해 이러한 디지털 혁신을 가속화하고 있다. 그러나 이러한 AI 컴퓨팅의 미래를 실현하기 위해서는 AI 워크로드에 매우 높은 대역폭이 필요하다는 문제를 해결하기 위해 수많은 기술적 과제를 극복해야 한다. 처리 능력에서부터 인 메모리 컴퓨팅과 성능 향상에 이르기까지, AI 요건은 실로 중대하다. 예를 들어 이미지 인식, 자연어 처리 같이 AI가 약속하는 복잡하고 데이터 집약적인 수많은 프로세스를 처리할 수 있는 기술을 개발할 때 우리는 인 메모리 컴퓨팅과 병렬 처리 전반에 걸쳐 필요한 요건 및 개선 사항을 자세히 들여다봐야 한다.

빅 데이터, 그리고 AI의 기하급수적 증가

우리가 만들어내고 소비하고 분석하는 데이터의 양은 지난 몇 년간 기하급수적으로 늘어났으며 줄어들 기미를 보이지 않고 있다. 2017년 IDC 보고서에 따르면 연간 생성되는 데이터의 양이 2025년에는 180제타바이트에 이를 것이라고 한다. 기가바이트로 환산하면 놀랍게도 180조 기가바이트에 해당하는 양이다!

개인용 기기는 물론 산업용 시설에서까지 모든 곳에서 데이터가 빠르게 늘며 쌓여가고 있다. 이렇게 천문학적인 속도로 데이터가 증가하는 가운데 업계에서는 늘어만 가는 정보의 홍수를 분석할 새롭고 혁신적인 방법을 찾아내야 하며, 이때 AI가 활용된다.

AI는 빅 데이터의 새로운 세상을 알리는 전조이다. 가치 있는 데이터 인사이트를 수집, 분석, 활용함으로써 AI는 프로세스를 자동화하여 결과적으로 비즈니스 성과를 개선할 것이다. 이런 예측을 현실로 만들기 위해 AI가 요구하는 높은 대역폭을 충족해야 하며, 이를 위해 처리와 메모리의 혁신이 매우 중요하다.

 

AI의 새로운 장

딥 러닝은 1980년대부터 있었던 기술이지만 수십 년간 정체되어 있다가 2000년대 초 엔지니어들이 분산된 컴퓨팅을 신경망 연구와 결합하면서 돌파구를 만났다. 이를 계기로 딥 러닝과 병렬 처리를 통한 차세대 AI 혁신이 시작되었다.

컴퓨팅 능력은 지난 몇 십 년간 성능과 클럭 속도 면에서 느리지만 꾸준히 향상의 길을 걸어 왔다. 그러나 물질 물리학 측면에서 업계는 한계에 다다랐고 높은 클럭 속도를 기반으로 성능을 향상하는 데에도 한계에 도달했다. 처리 능력을 향상하는 솔루션은 병렬 처리이다. 병렬 처리란, 작업을 여러 부분으로 나눠서 한 시스템 내에 있는 별도의 프로세서에서 동시에 실행하는 멀티코어 아키텍처를 말한다.

삼성전자의 메모리 기반 병렬 처리를 사용하면서 딥 러닝이 더욱 빨라졌으며 인텔리전트 개인용 어시스턴트에서부터 스마트 스피커와 언어 번역, AI 사진 필터까지 다양한 애플리케이션에 적용할 수 있게 되었다. 이러한 고성능 메모리 기술로 삼성전자는 AI 혁신의 새로운 장을 열고 있다.

 

AI 발전에서 메모리와 프로세서의 역할

더 빠르고 더 정확한 AI 기술 처리에서 첨단 메모리와 처리 능력은 핵심적인 요소이다. 2017년 개최된 국제 컴퓨터 비전 학회(International Conference on Computer Vision)에서 발표된 연구에서는 시스템의 메모리 크기를 늘리는 것만으로 딥 러닝 성능을 크게 향상할 수 있다는 점을 밝혔다.

삼성전자는 메모리 성능을 향상해야 할 필요를 깨달았으며, 빠르게 진화하는 딥 러닝과 AI의 요구를 충족하는 고대역폭 메모리(HBM)를 출시했다. 첨단 메모리 솔루션의 업계 리더로서 삼성전자는 딥 러닝을 위한 고성능 프로세서와 현재 대량 생산 중인 최초의 차세대 메모리 제품인 HBM2 등, AI를 향상하는 데 도움이 되는 여러 가지 핵심 제품을 공개했다. 막대한 R&D 투자와 전 세계적인 스케일을 감안하면 삼성전자는 AI와 딥 러닝으로 인해 끊임없이 진화하고 증가하는 처리 능력과 속도에 대한 요구 사항을 충족하면서 HBM2 메모리를 대량으로 제공할 수 있을 것이다.

 

인 메모리 기술: AI의 미래

지난 10년간 메모리와 네트워크 속도는 20~100배 증가했으나 서버 측면에서는 디스크 기술의 낮은 입출력(I/O) 수준으로 인해 발전이 뒤처져 왔다. 현재 우리가 경험하는 방대한 데이터의 홍수와 이러한 현상이 계속되리라는 예측을 고려하면 서버의 더딘 발전은 시스템에 중대한 병목현상을 야기한다.

높은 대역폭을 필요로 하는 AI와 딥 러닝 기술이 전개되는 가운데 딥 러닝 스택에서 데이터 병목을 제거하는 솔루션이 바로 인 메모리 컴퓨팅이다. 인 메모리 기술은 데이터 인덱싱과 트랜잭션의 속도를 크게 높여주면서 서버 시장에서 변화를 주도하고 있다. 삼성전자는 AI의 더 큰 혁신을 지원하고 전 세계 비즈니스를 계속해서 변혁하기 위해 그간 3DS DRAM 모듈, GDDR6, HBM2, SSD 서버 등 고용량, 고성능 DRAM 시리즈를 출시해 왔다.

지금 우리는 인 메모리 컴퓨팅과 병렬 처리의 크나큰 발전이 마침내 첨단 딥 러닝의 요구를 충족하게 되면서 새로운 AI의 시대에 발을 내딛고 있다. 삼성전자 반도체는 고대역폭 메모리 인터페이스와 서버 측을 위한 고용량, 고성능 DRAM 솔루션을 제공하면서 이러한 디지털 변혁을 주도하고 있다. 이렇게 향상된 솔루션을 통해 데이터 처리와 분석이 발전되고 결과적으로 딥 러닝과 컴퓨터 비전, 자연어 처리를 비롯하여 우리가 사는 세상을 변화시킬 힘을 가진 애플리케이션의 미래가 앞당겨지며 전 세계에 유용한 머신 인텔리전스가 보급될 것이다.

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