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'머신러닝 분야 GPU 독점 깬다'··· AMD, 베가와 ROCm으로 엔비디아의 도전

2017.05.25 Serdar Yegulalp  |  InfoWorld
오늘날 머신러닝 분야용 GPU 시장은 사실상 한 업체가 독점하고 있다. 바로 엔비디아다. 그러나 AMD가 이 판세를 흔들려 시도하고 있다.

독립형 GPU 시장의 30%를 점유하고 있는 AMD지만 머신러닝 분야에서는 존재감이 미미하다. GPU 서비스를 제공하는 주요 클라우드 기업들이 모두 엔비디아 GPU를 채택하고 있거니와 머신러닝 분야에 활용되는 GPU 미들웨어가 엔비디아 독자 기술인 쿠다이기 때문이다.

이러한 현실을 넘어서기 위해 오랜 기간 하드웨어와 함께 소프트웨어 플랫폼을 준비해온 AMD가 최근 보다 구체화된 계획을 발표했다. 먼저 새로운 GPU 제품인 라데온 베가(Redeon Vega)가 있다. 다른 하나는 오픈소스 소프트웨어 플랫폼인 ROCm이다. 후자는 머신러닝 프레임워크 및 여타 애플리케이션이 여러 GPU를 활용할 수 있게 해주는 소프트웨어 계층이라고 표현할 수 있다.

AMD 라데온 베가
새로운 GPU 라인업이 베가는 엔비디아 파스칼 시리즈에 비용 효율적인 대안에 그치지 않는다. 파스칼을 넘어선다는 목표로 개발된 제품이다.

WCCF테크의 하산 무즈타바가 분석하고 AMD가 인용한 일부 결과값에 따르면, 라데온 베가 프론티어 에디션(전문가급 GPU)은 엔비디아 테슬라 P100과 비교해 딥벤치 벤치마크에서 1.38~1.51배의 성능을 기록했다. 1만 3,000달러 가격의 테슬라 P100과 비교해 베가가 어느 정도의 가격에 판매될지는 아직 미지수이지만 눈길을 끄는 성능이다.

쿠다에 대한 AMD의 대답 'ROCm'
엔비디아와 제대로 경쟁하기 위해서는 하드웨어만으로는 부족하다. 새로운 하드웨어가 머신러닝에 이용될 수 있도록 소프트웨어 플랫폼을 지원할 필요하다.

그러나 오늘날 GPU 가속에 이용되는 소프트웨어는 대개 엔비디아의 쿠다 라이브러리를 이용하며, 쿠다 라이브러리는 엔비디아 하드웨어에서만 동작한다. 오픈소스 오픈CL 라이브러리가 벤더 중립적인 특성을 갖췄지만 성능이 크게 뒤진다.

AMD는 자체적인 오픈소스 GPU 컴퓨팅 플랫폼 ROCm을 대답으로 내세웠다. '라데온 오픈 컴퓨트 플랫폼'에서 명칭이 유래된 ROCm은 이론적으로 언어 및 하드웨어로부터 독립적인 GPU용 미들웨어 계층을 구현한다. AMD 즉 라데온 GPU 뿐 아니라 다른 GPU에서도 이용할 수 있다. 또 필요할 경우 오픈CL을 활용하는 방안도 제시한다.

ROCm이 오픈CL과 비교해 월등한 성능의 머신러닝 성능을 갖출 것이라는 점에는 의심의 여지가 없다. Caffe 프레임워크를 ROCm에 포팅할 결과 오픈CL 대비 80%의 성능 향상을 기록한 것으로 전해지고 있다. 더욱이 AMD는 ROCm을 이용할 수 있도록 코드를 변환하는 절차가 상당 부분 자동화될 수 있다고 주장하며, 텐서플로나 MxNet과 같은 다른 프레임워크에의 지원도 예정돼 있다고 밝히고 있다.

장기전을 준비하는 AMD
AMD의 궁극적인 목표는 명확하다. 회사의 GPU가 머신러닝 분야에서 엔비디아의 제품에 경쟁할 수 있는 환경을 조성한다는 것이다. 가격 대비 성능이 우수한 하드웨어를 제공하고 기존 머신러닝 생태계가 회사의 GPU에서도 작동하도록 보장하는 전략을 통해서다.

그러나 이를 위해 AMD가 넘어야할 관문은 많다. 소프트웨어 포팅은 오히려 어렵지 않다. 적절한 인력을 확보해 하드웨어와 프레임워크가 지속적으로 갱신되도록 하면 된다. 어려운 부분은 회사의 GPU가 대규모로 활용될 활용처를 발굴하는 것이다. 오늘날 아마존 웹 서비스, 애저, 구글 클라우드의 GPU 플랫폼은 모두 엔비디아의 생태계로 구성돼 있다.

그럼에도 불구하고 이들 기업이 머신러닝 소프트웨어가 특정 벤더에 종속적인 상황을 유지하려 할 이유도 없다. GPU 독립적인 머신러닝 소프트웨어가 성숙한다면 클라우드 벤더들은 베가나 베가의 후속작은 옵션으로 제공할 가능성은 충분하다. ciokr@idg.co.kr 
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