최근 전 세계 반도체 업체들이 DPU, IPU 등 데이터센터(IDC)와 관련한 프로세서 개발에 적극적으로 나서고 있다. 코로나19의 여파로 원격 근무, 클라우드 서비스 등에 대한 수요가 증가하면서 덩달아 가파른 성장세를 보이고 있는 데이터센터 시장을 공략하기 위함이다.

특히 10만대 이상의 서버를 갖춘 '하이퍼스케일' 데이터센터가 급부상하면서 대용량의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리할 수 있는 반도체가 더 큰 주목을 받고 있다. 

한 반도체 업계 관계자는 녹색경제신문에 "방대한 양의 데이터를 24시간 내내 처리해야 하는 만큼 데이터센터는 연산 처리 속도는 물론 효율성, 보안 등 모든 방면에서 뛰어난 고성능의 컴퓨팅 기술을 요구한다"며 "아직은 개발 초입기에 해당하는 만큼 시장 선점을 위한 경쟁이 치열할 것"이라고 전했다.

23일 업계에 따르면 전 세계에서 데이터센터 구축이 활발히 진행되고 있는 가운데, 데이터센터의 성능을 끌어올릴 차세대 반도체 개발 경쟁도 치열해지고 있다.

IoT, AI, 빅데이터와 같은 미래 혁신사업을 개발하는 데 핵심 요소로 꼽히는 데이터센터 시장은 미국·중국·일본 등 세계 주요국들을 중심으로 꾸준히 성장해왔다. 미국 시장조사업체 시너지리서치그룹에 따르면 하이퍼스케일급의 데이터센터는 2018년 430개에서 2019년 500개로, 지난해에는 597개로 증가했다.

국내 역시 SK텔레콤·KT·LG유플러스 등 이통3사와 NHN·카카오 등 ICT 기업들을 필두로 데이터센터 시장이 활성화되는 추세다.

LG유플러스는 지난 13일 경기도 안양시에 연면적 4만450㎡에 해당하는 하이퍼스케일급 데이터센터인 '평촌2센터(가칭)' 착공에 들어갔다고 밝혔다. LG유플러스로서는 7번째 데이터센터이자 평촌메가센터에 이은 두 번째 하이퍼스케일급 데이터센터다.

KT 역시 서울 용산의 하이퍼스케일급 데이터센터를 비롯해 총 14개의 데이터센터를 운영 중이다. 지난달에는 남구로 지역에 새로운 데이터센터를 개소했으며, 경기 안산시에도 데이터센터 및 연구개발시설 건립을 추진하기로 했다. SKT의 자회사 SK브로드밴드도 올해 하반기 가동을 목표로 서울 금천구에 네 번째 데이센터를 구축 중이다.

이에 전 세계 반도체 업체들은 데이터센터의 연산 처리 속도, 전력 효율성 등을 높인 반도체를 적극 개발하고 있다. 인텔, 엔비디아와 같은 거대 반도체 기업들은 물론 그래프코어 등 신규 기업도 최근까지 관련 사업에서 유의미한 성과를 거두고 있다.

인텔, 데이터센터 CPU 효율 높이는 인프라처리장치(IPU) 비전 발표

데이터센터에 탑재되는 CPU(중앙처리장치)·GPU(그래픽처리장치)는 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터 분석, AI 연산 처리 등 데이터센터의 핵심 기능을 구현하는 가장 중요한 프로세서다.

인텔은 지난 15일 CPU의 컴퓨팅 성능을 높일 수 있는 인프라처리장치(IPU·Infrastructure Processing Unit)에 대한 비전을 제시했다. IPU는 프로그래밍이 가능한 네트워크 장치로, CPU의 오버헤드(프로그램 구동 중 발생하는 지연 시간)를 줄이고 성능을 향상시켜준다.

IPU를 활용하면 CPU와 시스템 메모리 기능을 안정적으로 제어하는 것이 가능하다. 전용 프로토콜 가속기를 사용해 데이터센터의 스토리지·네트워크 가상화 기능을 가속시키며, CPU의 스토리지 및 네트워크 가상화 기능을 대신 수행한다. 

귀도 아펜젤러(Guido Appenzeller) 인텔 데이터 플랫폼 그룹 최고기술책임자(CTO)는 “IPU는 새로운 기술 범주에 속하는 인텔의 클라우드 전략의 중요한 한 축"이라며 "IPU는 인텔 스마트NIC(SmartNIC) 기능에서 발전된 것으로, 오늘날 데이터센터에 존재하는 복잡성과 비효율성을 해결하기 위한 기술"이라고 설명했다.

엔비디아, CPU·GPU 이을 새로운 프로세서 데이터처리장치(DPU) 공개

엔비디아는 지난 4월 데이터센터의 네트워크, 스토리지 가상화 및 보안 가속 기능을 제공하는 차세대 대이터처리장치(DPU·Data Processing Unit)인 '엔비디아 블루필드-3'를 공개했다.

시스템 전반에 걸친 컴퓨팅을 수행하는 CPU, 병렬 연산으로 컴퓨팅을 가속화하는 GPU와 달리 DPU는 데이터 처리를 전문으로 한다.

단일 PC에서는 CPU와 GPU만으로도 데이터를 수월하게 처리할 수 있지만, 방대한 양의 데이터를 한 데 모아 복잡한 연산 처리를 수행해야 하는 데이터센터에서는 성능 상 한계가 존재한다. 이에 데이터센터 내부에서 발생하는 데이터와 외부 네트워크 데이터를 총괄적으로 처리하는 DPU의 필요성이 대두됐다.

엔비디아의 최신 DPU인 엔비디아 블루필드-3는 이전 세대보다 10배 빠른 컴퓨팅 성능과 16배 높은 Arm A78 코어, 4배 빠른 암호화 속도를 갖췄다. 이를 통해 데이터센터의 효율성과 보안성을 모두 높일 수 있다는 것이 엔비디아의 설명이다.

그래프코어, GPU 대비 성능 뛰어난 지능형처리장치(IPU)로 데이터센터 시장 공략

지난 2016년 설립된 영국 그래프코어는 지능형처리장치(IPU·Intelligence Processing Unit)로 업계의 주목을 받고 있다. 해당 기업은 회사 설립 초기 성장 잠재력을 눈여겨 본 삼성전자, 마이크로소프트, 델 등 유수 기업들로부터 투자를 유치하기도 했다.

그래프코어의 IPU는 CPU·GPU와 달리 메모리를 프로세서에 직접 내장해 데이터를 빠른 시간 내에 처리할 수 있다. 또한 GPU 대비 소비 전력이 적어 수많은 데이터를 분석하고 학습하는 머신러닝, 대규모 AI 연산 처리에 적합하다.

미국 퍼듀대 연구에 따르면 IPU는 기존 AI 인프라 대비 계산 효율성과 메모리 확장성이 2~16배 높다. 또한 GPU 기반의 동일 구성에 비해 비용이 60% 이상 저렴하며 에너지 효율성도 40~80% 가량 뛰어난 것으로 나타났다.

이에 지난해 마이크로소프트는 자사의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 '애저'에 그래프코어의 IPU를 탑재했다. 이달 9일 KT가 자사의 데이터센터를 기반으로 AI 연구에 최적화된 인프라를 제공하는 'KT 하이퍼스케일 AI 서비스'에 그래프코어의 IPU를 도입하기로 했다.

7일에는 NHN과 협력 관계를 맺고 NHN이 광주에 구축 중인 데이터센터에 IPU를 공급하기로 했다. 당시 김동훈 NHN 클라우드사업그룹 전무는 "AI 데이터를 융합한 클라우드 서비스라는 NHN의 목표에 도달하는데 그래프코어의 IPU 기술이 주축이 될 것으로 기대한다"며 "앞으로 지속적인 상호 협력을 통해 국내 AI와 머신러닝 개발 생태계를 선도할 수 있도록 노력할 것"이라고 전했다.