엔비디아 ‘딥러닝 전문가 육성에 힘쓰고 있다’

11월 6일 서울 잠실 시그니엘 호텔에서 엔비디아(NVIDIA) 기자 간담회가 열렸습니다. 마크 해밀턴(Marc Hamilton) 엔비디아 솔루션 아키텍처 및 엔지니어링 담당 부사장과 유응준 엔비디아 코리아 대표가 참석해 엔비디아 솔루션을 소개했는데요.

엔비디아 기자 간담회에 개발하는 기자, 개기자가 다녀왔습니다.

인공지능 컴퓨팅 기업, 엔비디아

이번 간담회는 1시간 동안 이뤄졌습니다. 아주 짧은 시간이었는데요. 유응준 대표와 마크 해밀턴 부사장은 엔비디아에 대한 소개를 간략히 하고, 기자들과 질의응답에 시간을 더 할애했습니다.

유응준 대표는 “엔비디아는 AI 컴퓨팅 컴퍼니다. AI를 구현하기 위한 하드웨어 및 소프트웨어 플랫폼을 제공한다. AI를 효과적으로 구현할 수 있게 돕겠다”고 말한 뒤, 마크 해밀턴 부사장에게 빠르게 마이크를 넘겼습니다.

마크 해밀턴 부사장 역시 엔비디아를 간략히 소개했습니다. ▲산호세에서 열렸던 GPU 콘퍼런스인 GTC(GPU Technology Conference) 개최 이야기 ▲2페타플롭(PetaFlop, 1초당 1000조번 수학 연산처리) 성능을 제공하는 DGX-2 발표 이야기 등 자세한 GTC 키노트는 엔비디아 사이트에서 볼 수 있다며 시간을 아꼈습니다.

또한 “한국은 기술 혁신 중심의 국가다. 그 때문에 언제나 한국 방문은 즐겁다.”며 “이미 3천명이 넘는 참가자가 엔비디아 콘퍼런스에 참가 등록을 했다”며 기대감을 보였는데요. 이후 11월 7일, 8일에 열린 엔비디아 콘퍼런스는 마크 부사장의 기대처럼 성공적으로 마쳤습니다. (엔비디아 “인공지능 생태계, 한국 기업들과 협력 확대 기대한다”)

유 대표와 마크 부사장의 엔비디아 소개는 짧았지만, 잘 정리된 엔비디아 소개 문서를 받았습니다. 해당 문서를 간략히 정리해봅니다.

엔비디아는 인공지능 컴퓨팅 기업으로 1993년 창립했습니다. 현 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)과 커티스(Curtis), 크리스(Chris) 세 명이 창업자입니다. 1999년 세계 최초 GPU(Graphic Processing Unit) 탑재 그래픽카드인 지포스(GeForce) 256을 발표했는데요. 지포스는 여전히 많은 사용자에게 사랑받는 시리즈 모델이죠.

최근 GPU가 딥러닝 기술에 쓰이면서 인공지능, 자율주행 자동차 등에도 쓰이고 있는데요. 2018 회계연도 기준 연 매출 97억 1천만 달러, 우리 돈으로 약 11조 43억 4300만원입니다. 직원 수는 약 9500명입니다.

질의응답

짧은 소개 이후 남은 시간은 모두 질의응답으로 진행됐는데요. 대부분 마크 부사장이 답변했고, 한국에 특화된 질문이나 부가 설명은 유 대표가 했습니다.

먼저 엔비디아가 슈퍼컴퓨터 부문에서 AI 부문으로 넘어오면서 생긴 국내 수요 변화에 대한 질문으로 시작했습니다. 마크 부사장은 “슈퍼컴퓨터는 2006년 시작했고, 주로 정부 기관이 고객이었다. 2012년 DNN(Deep Neural Network, 심층신경망)에서 GPU가 사용되며 변화가 생겼다. DNN은 30~40년 역사를 가진 기술이지만, GPU가 이를 가속화 했다”며 “이후 빅데이터를 다루는데 탁월한 능력을 보였는데, 헬스케어, 리테일, 자동차 등 대규모 데이터를 다루는 산업에서 AI가 쓰이게 됐다” 답했습니다. 국내뿐 아닌 세계적으로 데이터 산업으로의 확장을 했다는 답변이었습니다.

다른 회사들이 자체 AI 가속기를 만드는 것에 대한 질문에 마크 부사장은 “AI 칩은 엔비디아의 AI 분야 투자 중 극히 일부다. 우리는 AI 소프트웨어에 더 큰 노력을 하고 있다”며 “구글은 텐서플로(Tensorflow)를 사용하는데, 엔비디아가 실질적인 플랫폼 최적화를 담당하고 있다. AI 칩을 실제 칩으로 구현하려면 텐서플로 최적화를 할 수 있는 수백명의 엔지니어를 다시 고용해야 한다. 엔비디아는 GPU 아키텍처에도 집중하며 AI 칩과 솔루션 개발에 매년 20억 달러(약 2조 2660억원) R&D 투자를 하고 있다”고 답했습니다.

GPU 대신 FPGA(Field Programmable Gate Array, 회로 변경이 가능한 비메모리 반도체)를 사용하는 것은 어떠냐는 질문도 나왔는데요. 마크 부사장은 “효율성만 생각하는 컴퓨터 칩이라면 프로그래밍 불가능한 ASIC(Application Specific Integrated Circuit, 주문형 반도체) 칩을 만들 것이다”며 “ASIC을 딥러닝에 사용하는 건 어렵다. DNN은 작년만 6천개 뉴타입 딥러닝 네트워크가 나왔고, 모두 CUDA 개발로 됐다. 그런데 ASIC은 6천개를 개별로 다 만들어야 한다”며 ASIC의 단점을 꼽았습니다.

이어 “1억 달러 이상을 투입해 ASIC을 투자하는 건 의미 없지만, 전문 프로그래머를 FPGA 특수 코드를 만들게 하는 것은 이해가 된다”며 “디스크 레이더 알고리즘 FPGA 코딩은 가능할 것”이라 답했습니다.

인공지능 전문가 풀에 대한 질문도 나왔습니다. 이에 유 대표는 “매년 2회 딥러닝 핸즈온 행사를 진행한다. 올해 하반기에는 400명 실습이 준비 돼있다”며 “대학과 협업해 앰베서더 프로그램도 진행한다. 교수와 박사 등에게 딥러닝 교육을 받게 해 프로그램을 만드는 것이다. 현재 연세대, 한양대, 포스텍 등과 협업 중이다. 또한 파트너사에 딥러닝 교육도 진행하고 있다” 답했습니다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)와의 협업도 밝혔는데요. 내년 초 해커톤 등 다양한 프로그램을 준비중이라 답했습니다.

한시간 동안 진행된 짧은 간담회였지만, 마크 해밀턴 부사장과 유응준 대표의 적극적인 답변이 인상적이었던 간담회였습니다.