[테크수다 기자 도안구 eyeball@techsuda.com] "게임은 이제 시작이다." 인텔이 인텔 아크(Intel Arc) 외장 그래픽을 출시하면서 내놓은 대표적인 포부라고 볼 수 있다. 엔비디아의 외장 GPU 시장 독주와 이를 활용한 AI 생태계 주도권에 인텔이 본격적인 반격에 나섰다는 걸 알 수 있다.

아디티아 나올레 인텔 펠로우는 비하인드 더 빌더스에 쓴 글을 통해서 인텔이 외장 GPU 시장에 어떤 도전을 하고 있는지 엿볼 수 있는 글을 기고했다.

• Taking the Leap into Discrete GPUs (intel.com)

지난 3월 말 인텔은 노트북용 인텔 아크(Intel Arc) 그래픽 제품군을 출시했다. 선보인 제품군은 인텔 아크 A시리즈 그래픽 포트폴리오 최초의 외장 그래픽 처리장치(GPU)로 인텔은 연내 인텔 아크 A 시리즈를 노트북, 데스크톱 및 워크스테이션에 걸쳐 확장한다고 밝혔다.

전 세계가 염원하던 것처럼, 인텔 임직원도 인텔이 외장 GPU 분야로 확장하기를 고대해 왔다.

인텔 재직 기간 30년 중 20년 이상은 그래픽 기술에 쏟아온 인텔 펠로우 아디티아 나왈레(Aditya Navale)는 “인텔이 외장 그래픽 분야로 진출하길 항상 바랬다”고 말했다.

최근 출시된 노트북용 인텔 아크(Intel Arc) 외장 그래픽 제품은 이러한 기대에 부응한 첫 단계로 인텔의 오랜 그래픽 분야 역사의 중요한 진일보이다. 데스크톱용 인텔 아크는 연내 출시할 예정이다. 액셀러레이티드 컴퓨팅 시스템 및 그래픽 그룹 산하의 나왈레가 이끄는 팀은 인텔 아크 A시리즈를 비롯한 여러 세대에 걸친 인텔 GPU의 밑거름인 핵심 IP 아키텍처를 개발하며 인텔 GPU 부문의 핵심적인 역할을 하고 있다.

CPU와 동일한 다이에서 구동하는 내장 그래픽을 포함하면, 인텔은 PC그래픽 점유량 부문에서 이미 선두 주자다. 나왈레는 “내장 그래픽에서 외장 그래픽으로의 여정은 큰 도약”이라며, “해당 작업은 매우 복잡하고 큰 도전이다”라고 말했다.

2019년 이후, 인텔의 내장 그래픽의 게이밍 성능은 4배 높아졌다. 인텔 아크 GPU는 이러한 기반 기술을 활용해 성능을 다시 한번 끌어올렸다. 현재 인텔 내장 그래픽은 최대 96개의 실행유닛(EU)을 지원하나, 인텔 아크 그래픽은 최대 512개의 Xe 벡터 엔진을 제공한다. 나왈레는 “이 같이 5배 이상 증가한 유닛은 주어진 전력 상황에서 성능을 최대치로 올려야하는 도전과제로 이어진다”고 말했다.

그는 “인텔 아크 그래픽의 목표 중 하나는 외장 그래픽 시장에서 의미있는 기업으로 자리매김하는 것은 물론 대형 GPU용 소프트웨어를 설계하고 구축하는 노하우를 습득하는 것이다”라고 덧붙였다.

시장에 새로운 플레이어로 경쟁력 있는 제품을 제공하기 위해서는 뛰어난 기능과 성능을 제공하는 것은 물론 다양한 게임과 애플리케이션을 지원해야 한다. 나왈레는 “인텔의 아키텍처는 항상 소프트웨어 우선 접근 방식을 취해왔다”고 말했다.

픽셀 표현에서 딥 러닝까지

지금 사용 중인 노트북이 제공하는 것보다 몇 배 이상의 그래픽 성능이 필요한 이유는 다채로운 색상 대비에서 기인된다.

GPU의 주요한 역할은 사용자가 보고 있는2D 모니터 위에 2D 및 3D 이미지를 생성하는 그래픽 랜더링 가속화다. 간단히 말해서 GPU는 화면에 픽셀을 그리는 것을 지원하는 것이다. CPU는 한 두개의 복잡한 작업을 한 번에 처리하도록 설계된 반면 GPU는 픽셀을 그리는 것과 같은 소규모 작업을 다수로 병렬 수행하도록 설계한다.

이 글과 같은 컨텐츠를 읽을 때 화면에 보여지는 픽셀은 거의 움직이지 않는다. 따라서 GPU는 많은 작업을 수행할 필요가 없다. 다만, 실사와 같은 그래픽을 자랑하는 3D 게임의 경우 픽셀은 지속적으로 이동하고 변화한다. 나왈레는 “게임이 선사하는 현실감이 높아질수록 GPU는 더 많은 작업을 수행한다”고 말했다. 바람에 흔들리는 털이나 다수의 광원과 그림자 같은 미세한 디테일을 구현하려면 각 픽셀을 그리는 데 더 많은 작업이 필요한다. 또한, 이런 장면을 더 매끄럽게 렌더링 하기 위해서는 작업이 빠르게 이뤄져야 한다.

게임은 시작에 불과하다.

GPU를 병렬 데이터 프로세서로 적극 활용하는 현상에 대해 나왈레는 “GPU 활용도가 폭발적으로 증가하고 있다”고 평가했다. GPU는 픽셀을 넘어 인공지능, 딥러닝 및 고성능 컴퓨팅(HPC)에 활용하며 인류의 가장 복잡한 컴퓨팅 과제를 처리하고 있다.

이처럼 다양한 작업을 위한 칩 개발이 복잡할 수 있으나, 나왈레는 GPU 기반의 소프트웨어가 "혼돈 속 체계”를 유지하는 데 도움이 된다고 말한다.

그는 “인텔은 이러한 새로운 요구 사항을 통합해야 하는 소프트웨어 생태계를 가지고 있다”며, “GPU는 HPC, AI, 게임 그리고 그 이상 많은 것을 고려해야 하기 때문에 시너지 효과를 내는 방식으로 진화해야 한다. 아키텍처에 대해 수많은 고민이 필요하며 신중하게 발전시켜야 한다”고 말했다.

제타스케일로 향하는 GPU 수요

GPU 수요 증가는 이제 시작이다. 이에 따라 GPU 성능을 새로운 차원으로 끌어올리기 위한 유연성과 새로운 설계 접근 방식의 필요가 떠오르고 있다. 나왈레는 “인텔 IP를 설계하고 구현하는 방식은 IP를 내장 GPU 혹은 거대한 외장 GPU로 활용할 수 있다는 점을 고려한다”며, “이 같은 확장성은 내재돼 있다. 또한 쉽고 빠르게 확장할 수 있도록 다수의 매개변수화(parameterization)를 활용할 수 있다”고 말했다.

나왈레는 차세대 제타스케일 슈퍼컴퓨터를 구현하기 위해서 “확장성이 더 필요하다”고 말했다. 이는 개별 반도체의 성능을 배가하는 것을 넘어 여러 반도체를 하나의 시스템 패키지(systems-in-packages)로 제조해야 하는 것을 의미한다.

그는 “이 같은 확장은 이미 폰테 베키오에서 일부 진행하며 모멘텀과 추진력을 받고 있다”고 말했다. 폰테 베키오는 47개의 개별 타일을 단일 GPU로 구현한다. [테크수다 Techsuda]