“활용하기 쉽고 편리한 독자 소프트웨어(SW) 플랫폼으로 그래프코어 칩 활용도를 극대화하는 게 목표입니다.”
강민우 그래프코어 코리아 지사장이 그래프코어 SW 플랫폼 역량을 강조했다. 반도체 회사는 칩 성능뿐 아니라, 고객사가 칩으로 원하는 기능을 구현할 수 있도록 SW 플랫폼까지 완벽하게 갖춰야 한다는 게 강 지사장 생각이다.
그래프코어는 영국에 본사를 소재한 인공지능(AI) 칩 스타트업이다. 2016년 설립된 이 회사는 지능처리장치(IPU)라는 독특한 형태의 칩을 출시하며 AI 시장에 도전장을 냈다.
IPU는 기존 프로세서와 구조가 다르다. 일반적인 프로세서는 코어 영역과 메모리 블록이 분리돼 있었다면, IPU는 연산을 담당하는 최소 단위 셀과 메모리가 하나의 '타일'로 구성돼 있어 머신러닝 연산 속도를 극대화할 수 있다.
그래프코어는 IPU를 필두로 AI 분야에서 독보적 존재감을 지닌 미국 엔비디아 그래픽처리장치(GPU) 아성에 도전한다.
이에 회사는 지난해 말 전작보다 성능을 업그레이드한 2세대 IPU를 출시했다.
그래프코어는 이 IPU가 엔비디아 칩 A100 대비 텍스트 음성 변환 분야에서 14배 이상, 확률모델 분석 분야에서 16배 이상 빠른 속도로 연산할 수 있다고 주장한다.
그런데 칩 성능보다 더욱 중요한 것이 있다. 고객사가 칩과 잘 연동되는 AI 모델을 만들 수 있도록 돕는 SW 플랫폼이다.
지금까지 엔비디아가 AI 시장에서 독보적 우위를 점할 수 있었던 큰 이유는 '쿠다(CUDA)'라는 SW 플랫폼으로 일찌감치 AI 모델 생태계를 만들었기 때문이다.
지금은 범용 플랫폼이 된 쿠다 기반으로 AI 모델을 만들면, 자연스럽게 그와 호환되는 엔비디아 GPU를 적극 활용할 수 있게 되는 것이다.
강민우 지사장은 그래프코어가 AI 칩 시장에서의 IPU 활용도를 높이면서 성능을 극대화하기 위해 SW 플랫폼 역량 강화에도 크게 공을 들이고 있다고 설명했다.
특히 최근 그래프코어는 자사 소프트웨어 '포플러(Poplar)'를 업그레이드한 포플러 2.0 버전을 출시했다고 밝혔다. 이번 업그레이드 버전에서 가장 강조한 것은 사용자 편리다.
최신 머신러닝 프레임워크 도입은 물론 각종 코드 튜토리얼 등을 포함해 범용으로 쓰이는 도구들을 더욱 쉽게 활용할 수 있는 데 중점을 뒀다.
강 지사장은 “범용 프레임워크로 더욱 편리하게 그래프코어 칩과 프로그램에 접근할 수 있다는 장점이 있다”며 “앞으로 라이브러리를 더욱 늘려서 고객사가 다양한 AI 모델을 만들 수 있도록 하는 것이 회사 목표”라고 말했다.
한편 그래프코어 코리아는 지난 2월 설립된 뒤 국내 산·학·연 기관들과 IPU와 SW 플랫폼을 활용한 수십 개 프로젝트를 진행하고 있다.
클라우드와 영상, 헬스케어 등 활용 IPU의 활용범위가 무궁무진할 것으로 기대된다.
강 지사장은 “그래프코어가 겨냥하는 시장에서 중국 다음으로 비중을 많이 차지하는 나라가 한국”이라며 “올해 의미 있는 결과들이 나올 것으로 보인다”고 밝혔다.
강해령기자 kang@etnews.com
