머신러닝 전용 반도체로 승부 건 AWS

'서밋 코리아 2021' 온라인 개최
처리방식·서비스장소까지 선택
고객 맞춤 컴퓨팅 서비스 제공
2세대 머신러닝 칩 출시계획도
애플, 마이크로소프트, 구글 등 글로벌 기술기업들이 자체 반도체 개발에 잇따라 나선 가운데, 클라우드 1위 기업 AWS(아마존웹서비스)도 독자 반도체 포트폴리오 확대에 팔을 걷어붙였다. 인텔·AMD·엔비디아 등의 범용 반도체를 적용하는 것과 동시에 머신러닝 등에 특화된 전용 반도체를 개발해 고객들에게 맞춤 컴퓨팅 서비스를 제공한다는 전략이다.

피터 데산티스 AWS 글로벌 인프라스트럭처 및 고객지원부문 수석부사장은 11일 온라인으로 열린 'AWS 서밋 코리아 2021'에서 "'유연성'은 AWS가 클라우드에서 지향하는 핵심 원칙 중 하나"라면서 "이용자들이 언제 어디서나 원하는 특성에 맞는 컴퓨팅 자원과 솔루션을 이용할 수 있도록 반도체부터 컴퓨팅 처리방식, 서비스 장소까지 선택권을 주겠다"고 말했다.

AWS는 기존에 SW(소프트웨어)로 구현되던 가상화 기술을 보다 효과적으로 처리하기 위해 독자 실리콘칩인 '니트로(Nitro)'를 2013년 처음 개발하고, 4세대까지 발전시켜 왔다. 이를 통해 가상화 기술 구동에 서버 자원의 10~30%가 쓰이는 비효율을 없앴다는 게 데산티스 부사장의 설명이다.

또, 2015년 인수한 안나푸르나랩스를 통해 ARM 칩 기술을 확보하고, 독자 서버용 반도체 '그래비톤 프로세서'를 개발해 컴퓨팅 서비스를 제공하고 있다. 지난해에는 2세대 그래비톤 프로세서를 선보이고 고성능컴퓨팅, 게임 등에 적합한 컴퓨팅 서비스를 발표했다. 그래비톤 2를 적용한 서비스는 인텔칩 기반 서비스에 비해 40% 우수한 가격 대비 성능을 제공한다는 게 AWS 측의 설명이다.

데산티스 부사장은 "반도체 기업들이 공급하는 모든 프로세서를 지원하면서, 동시에 자체 프로세서를 혁신해 더 나은 유연성을 제공하는 게 우리의 방향"이라면서 "작년 출시한 그래비톤2는 x86 인스턴스보다 성능과 가성비가 30~50% 높다"고 말했다.

AWS는 머신러닝 추론에 최적화된 칩인 '인퍼런시아'도 지난해 공개했다. 머신러닝 인프라 비용의 최대 90%를 차지하는 추론 처리성능을 극대화해, 추론에 드는 비용을 GPU(그래픽처리장치) 대비 절반으로 낮췄다. 아마존 알렉사의 텍스트·음성 변환 시 인퍼런시아 추론칩을 적용한 컴퓨팅 서비스를 이용한 결과 지연시간이 25%, 추론 비용은 30% 줄었다는 게 회사 측의 설명이다.

올해는 머신러닝 모델 학습에 특화된 2세대 머신러닝 칩인 'AWS 트레이니엄'을 출시할 예정이다.

데산티스 부사장은 "트레이니엄은 모든 대중화된 머신러닝 프레임워크 처리에 이용할 수 있을 것"이라면서 "머신러닝 처리에 드는 투자비용을 낮추고 성능을 높여 기업들이 성공적인 혁신을 이루도록 뒷받침할 것"이라고 말했다. AWS는 또한 컴퓨팅 처리방식을 일반적인 가상화 기술뿐 아니라 컨테이너, 서버리스 아키텍처로 다변화해 이용자들이 워크로드에 특성에 맞춰 쓰도록 지원한다.

데산티스 부사장은 "지난해 아마존이 내부적으로 구축한 애플리케이션의 50% 이상이 서버리스 컴퓨팅 서비스인 '람다' 기반"이라면서 "밀리초 단위로 이용료가 부과되고, 140여개 AWS 서비스 및 이벤트와 통합돼 제공된다"고 설명했다. 이어 "워크로드가 실행되는 장소의 유연성도 중요하다"면서 "VM웨어와 협력해 SW정의 데이터센터를 클라우드에서 관리형 서비스로 제공하고, 인구 밀집지역에 가까운 'AWS 로컬존', 랙 형태의 '아웃포스트', 엣지 환경에 적합한 '소형 아웃포스트', 5G 엣지에서 쓸 수 있는 '웨이브렝스', 통신 연결이 안 되는 곳에서도 최소한의 연결을 지원하는 '스노우볼 엣지'와 '스노우콘'을 통해 장소의 자유를 제공하겠다"고 강조했다.

안경애기자 naturean@dt.co.kr