인텔은 금일 디바이스에서 데이터센터에 이르는 전 영역에서 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)의 활용 확대 및 성장 가속화를 지원해줄 새로운 제품, 기술 및 투자 계획을 포함한 통합 전략을 발표했다.
인텔은 업계에서 가장 포괄적인 AI 포트폴리오인 인텔 너바나™ (Intel Nervana™) 플랫폼 포트폴리오를 도입할 계획이라고 발표했다. 속도와 사용 편의성을 위해 개발된 인텔 너바나™ 포트폴리오는 고도로 최적화 된 AI 솔루션의 토대로서 보다 많은 데이터 전문가들이 업계 표준 기술과 관련한 대규모의 글로벌 문제들을 해결하는 것을 가능하게 한다.
현재 AI 워크로드를 실행 중인 데이터 센터 서버 중 97 %가 인텔 프로세서 기반으로, 인텔은 AI를 위한 가장 유연하면서도 성능이 최적화 된 솔루션 포트폴리오를 제공한다. 여기에는 인텔 제온 (Xeon) 프로세서 및 인텔 제온 파이™(Xeon Phi) 프로세서뿐만 아니라, 너바나 인수를 통해 확보한 기술 혁신 및 FPGA (Field-Programmable Gate Array)등 보다 많은 워크로드에 최적화 된 가속기도 포함된다.
인텔은 또한 너바나의 획기적인 기술이 제품 로드맵에 통합되는 것과 관련한 세부 정보를 공개했다. 인텔은 2017 년 상반기 첫 번째 실리콘(코드명 레이크 크레스트(Lake Crest))을 테스트 한 후 연말에 주요 고객이 사용할 수 있도록 제공할 예정이다. 또한 인텔은 너바나의 기술을 동급 최강의 인텔 제온 프로세서에 밀접하게 결합한 새로운 제품(코드명 나이츠 크레스트(Knights Crest))을 로드맵에 추가했다고 발표했다. 레이크 크레스트는 특히 신경망 네트워크를 위해 최적화된 제품으로 딥러닝을 위한 최고의 성능을 제공하며, 고 대역폭의 상호 연결을 통해 전례 없는 컴퓨팅 처리 용량을 제공한다.
인텔은 실리콘 외에도 인텔 사프론 테크놀로지(Saffron Technology)를 비롯, 비즈니스 통찰력을 필요로 하는 고객들을 위한 선도적인 AI 솔루션 자산을 소개했다. 사프론의 플랫폼은 메모리 기반의 추론 기술 및 이기종 데이터에 대한 정확한 분석을 기반으로 한다. 본 기술은 특히 소형 디바이스에 적합하여 IoT 전반에서 지능형 로컬 분석을 가능하게 해 최첨단 협업 AI를 구현하는 데 도움을 준다.
인텔은 AI가 다양한 분야에서 보다 쉽게 구축될 수 있도록 에지 디바이스 단에서 클라우드를 아우르는 인텔의 분산형 프로세서 제품 포트폴리오에 확장 적용이 가능한 일반형 인텔리전트 API를 제공하고 있다. 뿐만 아니라, 인텔 리얼센스™(RealSense) 카메라 및 모비디우스(Movidius) VPU(Visual Processing Unit)와 같은 임베디드 기술도 갖추고 있다.
아울러 인텔은 구글과의 전략적 제휴를 발표하고 엔터프라이즈용 IT 기술을 통해 개방성, 유연성, 안전성을 보장하는 멀티 클라우드(multi-cloud) 인프라를 제공해나갈 것이라고 밝혔다. 양사간 협업은 쿠버네티스(Kubernetes) (컨테이너), 머신러닝, 보안, IoT에 초점을 둔 기술 통합에 집중될 예정이다.
인텔은 AI에 대한 접근성을 높이는데 주력하고 있는데, 이러한 노력의 일환으로 AI 관련 교육 및 툴에 대한 광범위한 개발자 액세스를 제공할 인텔 너바나 AI 아카데미(Intel Nervana AI Academy)를 새롭게 소개했다. 또한 인텔 실리콘 상에서 딥러닝 프레임워크를 가속화해주는 인텔 너바나 그래프 컴파일러(Intel Nervana Graph Compiler)도 함께 공개했다.
또한 AI 아카데미와 연계해 글로벌 교육 제공업체인 코세라(Coursera)와 제휴를 체결하고, 학계에 AI 온라인 과정을 제공할 것이라고 발표했다. 그리고 인텔은 모바일 ODT(Mobile ODT)와 내년 1월 캐글 경진대회(Kaggle Competition)를 공동 주최하고, 학계가 보유하고 있는 AI 기술들을 실제 사회경제 문제 해결에 적용할 수 있는 지 테스트할 예정이다. 여기에는 개발 도상국에서 자궁 경부암을 조기 발견하기 위해 연성 조직 이미징에 AI를 활용하는 사례도 포함된다.
김원영 기자 goora@noteforum.co.kr
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