모바일 시장에서 게임 파급력은 커지고 있다. 전체 스마트폰 사용의 43%를 게임 애플리케이션이 차지하는 등 스마트폰 플랫폼을 이끌고 있다. 현재 세계 모바일 게이밍 이용자는 22억명에 이르고, 그 가운데 78%가 안드로이드 운용체계(OS)에서 활동하고 있다.
문제는 몰입형 모바일 게임 수요가 높아진다는 데 있다. 높은 메모리 대역 폭과 전력 효율 등을 필요로 한다. 이는 게임뿐만이 아니다. 사용이 점차 확대되는 가상현실(VR) 헤드셋, 확장현실(XR) 기기는 물론 스마트폰·노트북 역시 점점 더 고성능·고효율 등을 요구한다.
몰입에 기반한 미래 시장 요구를 충족시키기 위해 디지털 경험은 앞으로 더욱 상호적이고 직관적이며 몰입적이어야 한다. 현재 시스템온칩(SoC) 설계 방법론에 중대한 변화가 없다면 미래 디지털 경험을 달성하기란 거의 불가능하다.
새로운 기기 종류는 물론 고급 사양 기기가 급증함에 따라 컴퓨팅 플랫폼이 작업량을 원활하고 안전하게 처리하는 것이 중요해졌다. 이는 '토털 컴퓨트'(Total Compute) 전략을 통해 달성할 수 있다.
ARM이 규정한 토털 컴퓨트 솔루션의 세 가지 핵심 요소는 컴퓨팅 성능, 보안, 개발자 액세스다. 초고성능 달성을 위해서는 코어와 기술 간 경계를 초월해서 전체 시스템을 하나의 유기체로 생각해야 한다.
토털 컴퓨트 솔루션은 프리미엄 모델부터 보급형 기기까지 모든 소비자 기기 시장을 대상으로 한다. 특수 컴퓨팅 처리를 통해 다양한 수준의 성능, 효율성, 확장성을 제공한다. 플래그십 스마트폰 등 프리미엄 모델에는 성능을 중심으로, 보급형 스마트폰·경량 XR 웨어러블 기기는 효율성을 극대화하는 방식이다.
소프트웨어 개발자는 토털 컴퓨트를 채택함으로써 차세대 기기 개발에 속도를 내고, 시각적 경험을 최적화할 수 있다.
특히 모바일 환경에서 AAA급 고사양 게이밍 요구를 충족시키는 것이 중요해지고 있다. 토털 컴퓨트 솔루션은 성능을 향상하고 전력 소비를 줄이기 위해 세분화된 캐시 할당 방식을 채택했다. 중앙처리장치(CPU) 작업량을 줄이고 시스템 캐시 활용도를 개선할 수 있다. 이를 통해 모바일에서 더 오랜 시간 몰입형 게이밍 경험을 가능하게 한다.
현재 머신러닝(ML) 활용 역시 가속되고 있다. ML은 모든 소비자 기기에서 사용자 경험을 재정의하고 있다. 사용 사례 역시 다양하다. 음성과 진동 감지를 위한 통합 센서 허브, 음성을 통한 상호작용과 키워드 감지를 위한 음성 비서 등이 그 예다.
인공지능(AI) 카메라와 동영상에 가장 높은 ML 성능을 요구한다. 이미지 인식, 딥러닝 등 광범위한 기술을 활용해 시각적 경험을 풍부하게 하기 때문이다.
토털 컴퓨트 솔루션은 고성능 AI 카메라와 비디오 사용을 위한 ML 컴퓨팅을 구현한다. 이는 객체 감지 성능을 43% 개선한다. 객체 분류와 실시간 인식은 각각 30%, 39% 개선함으로써 기기 성능 향상으로 이어진다.
토털 컴퓨트 솔루션은 전체론적 플랫폼 접근 방식을 통해 복잡한 작업의 성능 개선을 가속화한다. 전체론적 접근은 차세대 디지털 몰입을 가능하게 하는 설계 시스템 전반의 경향으로 볼 수 있다. 개선된 컴퓨팅 성능을 사용자 기기에 적용, 더욱 풍부하고 몰입 가능한 지능적인 경험을 제공한다.
킨잘 데이브 ARM 프로덕트 마케팅 부문 디렉터 marketing-kr@arm.com
