인지·AI, 머신러닝·딥러닝, 비주얼·데이터 분석, 클라우드컴퓨팅, 비구조 데이터관리 등에 사용

 
[아이티데일리] 기존 CPU의 한계를 극복하기 위해 ‘가속화 컴퓨팅(Accelerated Compute)’의 입지가 강화되고 있으며, 기업에서의 도입 또한 증가하고 있는 것으로 나타났다.

25일 IDC는 자사가 최근 발표한 가속화 컴퓨팅에 대한 분류체계((IDC's Worldwide Accelerated Compute Taxonomy, 2017) 보고서를 인용해 이 같이 밝혔다. 이 보고서는 컴퓨팅 플랫폼 분야에서 가속화 컴퓨팅이 차지하는 분야에 대한 기업들의 이해를 돕고 도입 전략을 지원하기 위해 작성됐다. 

‘가속화 컴퓨팅’은 프로세스의 일부분을 그래픽처리장치(GPUs)나 FPGA(field programmable gate array)와 같은 실리콘 서브시스템에 할당해 애플리케이션과 워크로드를 가속화하는 기능으로, 데이터 처리 상 가속화가 요구되는 워크로드에 있어 중앙처리장치(CPU)의 한계를 극복하고자 하는 기업들에게서 각광받고 있다.

가속화 컴퓨팅은 인지, 딥러닝, 인공지능(AI), 머신러닝 및 이와 유사한 종류의 애플리케이션을 비롯해 비주얼 분석을 포함한 데이터 분석 워크로드, 과학 기술 부문 워크로드, 클라우드 컴퓨팅과 서비스로서의 가속화 방식, 에지 컴퓨팅을 포함한 비구조 데이터 관리 워크로드 등에 사용된다. IDC는 가속화 컴퓨팅이 사실상 대부분의 워크로드에 영향을 미칠 것으로 보고 있다.

피터 루튼(Peter Rutten) IDC 서버 및 컴퓨팅 플랫폼 연구부문 책임연구원은 “GPU, FPGA 등 현재의 가속화 기술이 인지 및 AI를 포함하는 워크로드의 성능 요구에 맞게 서버 인프라를 바꾸기 시작함에 따라, 향후 컴퓨팅은 오늘날과 다른 모습이 될 것”이라면서, “워크로드에 적합하게 배치될 수 있는 가속장치의 기능과 기술적 특징으로 인해 앞으로 가속화 컴퓨팅이 활용될 분야는 무궁무진하다”고 설명했다.

IDC의 최근 설문 조사 결과에 따르면, 기업 내 미션 크리티컬한 워크로드 관련 인프라 도입에 있어 어떤 속성이 중요한지 묻는 질문에 대해 응답자의 4분의 3 가량이 ‘싱글 또는 다중 GPU’라고 응답한 것으로 나타났다. GPU가 특히 기업들에게 매력적인 이유로는 애플리케이션에 쉽게 연동될 수 있는 표준형 라이브러리를 사용하며, 규격품 형태로 구매가 가능한 점을 들 수 있다. 하지만 FPGA나 다중 코어 프로세서, 주문형 반도체(ASIC)와 같이 잠재적으로 와트 당 더 높은 성능을 제공하는 다른 기술들도 주목을 받기 시작하고 있다.

권상준 한국IDC 수석연구원은 “디지털 트랜스포메이션에서 주목받는 로보틱스, 인지 시스템, IoT, 가상현실, 증강현실 등은 방대한 양의 비정형 데이터를 신속하고 정확하게 분석해 최적의 결과를 도출하는 것이 무엇보다도 중요하다”면서, “가속화 컴퓨팅은 디지털 혁신을 이끌 수 있는 주요 기술이며, 기업 역량 강화에 필수 요소로 자리 잡을 것으로 기대된다”고 덧붙였다.

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