구글 인공지능(AI) 혁신은 탄탄한 클라우드 인프라가 뒷받침한다. AI 알고리즘이 `정신`이라면 클라우드는 `육체`다. AI 구현에 드는 막대한 데이터 연산을 책임진다. 저렴한 비용으로 접근성을 높여 AI 발전에 기여한다.
구글은 23일(현지시각) 클라우드 서비스 상에서 고객이 기계학습(머신러닝)을 이용하는 `구글 클라우드 기계학습 서비스`를 공개했다. 기계학습은 AI 기법의 한 갈래다. 구글이 만들어 놓은 기계학습 도구를 클라우드 서비스에서 이용한다. 클라우드 상에서 텐서플로 기반으로 자사 데이터를 이용해 기계학습을 구축하는 것도 가능하다. 텐서플로는 구글이 공개한 오픈소스 기계학습 기술이다. 저렴한 클라우드 비용으로 일반 기업도 제2, 제3의 알파고를 만들어 볼 수 있게 됐다. 구글은 AI 플랫폼 경쟁에서 이득을 봤다.
구글 딥마인드 AI 프로그램 알파고가 최근 바둑을 정복한 것도 클라우드를 기반으로 이뤄졌다. 미국 중서부 데이터센터에서 1200여개 중앙처리장치(CPU)와 170여개 그래픽처리장치(GPU)를 병렬 연결해 하나의 거대한 컴퓨팅을 구현했다. 이를 통해 10만가지 경우의 수를 순식간에 계산해 냈다. 이미 구글포토 이미지 검색과 분류, 음성인식과 음성검색, 번역기, 스마트 답장 등 많은 서비스가 클라우드 기반으로 제공되고 있다.
클라우드와 AI의 만남은 필연이라는 분석이다. 현재 AI 시스템 성공은 방대한 데이터와 엄청난 계산 능력이 만나 가능해졌다. 그동안에는 AI 구현을 위해 슈퍼컴퓨터를 이용했다. 확장성과 비싼 비용이 한계로 지적됐다.
조성배 연세대 컴퓨터과학과 교수는 “기존의 슈퍼컴퓨터 처리 능력으로는 해결하지 못하는 문제도 많았다”면서 “클라우드 컴퓨팅은 수많은 컴퓨터와 서버를 묶어 거대한 컴퓨팅 자원으로 활용해 AI 구현에 적절하다”고 설명했다.
구글은 데이터센터 규모로는 세계 1위다. 구글 검색, 유튜브, 지메일 등 엄청난 트래픽을 감당하기 위해 대부분 데이터센터를 직접 구축하고 내부 클라우드 컴퓨팅 역량을 강화해 왔다. 기업용 클라우드 시장에서 영향력이 아마존, 마이크로소프트, IBM에 밀린 것은 임대보다 자체 서비스 제공에 중심을 맞췄기 때문이다.
조 교수는 “고가 슈퍼컴퓨터를 보유하지 못하는 중소기업이나 스타트업도 클라우드를 통해 저렴한 비용으로 AI 개발을 위한 컴퓨팅 파워를 사용하게 됐다”면서 “AI 발전에 큰 역할을 할 것”이라고 강조했다.
오대석기자 ods@etnews.com
