BI Korea 인터뷰 - 유클릭 디지털 트랜스포메이션 사업 본부

BI 코리아에서 유클릭 디지털 트랜스포메이션 사업 본부와 인터뷰를 진행했습니다. 관련해 뉴스 원문은 BI 코리아 사이트를 참조 바랍니다. 인터뷰 내용 중 나왔던 주요 질문과 답변 내용을 따로 정리해 보았습니다.


<질문서>

1. 지금은 엔터프라이즈 GPU 전성시대라고 합니다. 많은 기업이 엔터프라이즈용 GPU를 도입하고 있는데, 그 수요가 매년 얼마나 증가하고 있는지 엔터프라이즈 GPU 시장 현황에 대해 설명해 주십시요.


전 세계 AI 관련 칩 시장 규모는 2017년 45억 1,500만 달러이며, 2025년 911억 8,500만 달러 규모가 될 전망입니다. 연평균 성자율은 2018년부터 2025년까지 45.4%를 이어갈 것으로 보입니다. (출처: Allied Market Research)


참고로 AI 관련 칩은 GPU, ASIC, FPGS, CPU 등으로 구분되며 주요 수요처는 머신 러닝, 자연어 처리, RPA(Robotic Process Automation), 음성 인식 등으로 구부됩니다. 수요처를 산업별로 보면 미디어/광고, IT/통신, 소매, 헬스케어, 자동차/교통 등으로 나누어 볼 수 있습니다.


2. 엔터프라이즈 GPU가 일반 GPU와 비교해 차이점은 무엇이며, 그 확산 배경에 대해 소개해 주십시오. 그리고 누가 어느 용도로 엔터프라이즈 GPU를 도입하고 있는지요,


NVIDIA Tesla 계열의 엔터프라이즈용 GPU는 더 큰 데이터 세트를 더 정확하고 빠르게 다루기 위해 64비트에 최적화되어 있습니다. 또 다른 차이로 지포스 등 일반 GPU는 메모리 에러 처리 기술이 반영되어 있지 않습니다. 게임이나 그래픽 작업 환경에는 이는 문제가 되지 않기 때문입니다. 반면에 복잡하고, 규모가 큰 연산을 헤야 하는 AI, HPC 워크로드의 경우 작은 메모리 에러가 큰 문제가 될 수 있습니다. 이에 따라 엔터프라이즈 GPU는 ECC 기술이 반영되어 있습니다. 다른 차이로 일반 GPU와 달리 엔터프라이즈 GPU는 NVLink 네트워크 연결을 지원합니다. GPU 자원 간 연결을 위해 초고속, 고대역폭 네트워킹 기술을 적용한 것입니다.


엔터프라이즈 GPU 확산 배경은 금융, 제조, 소매, 의료 등 업종을 가리지 않고 AI를 차세대 비즈니스로 삼고 있기 때문입니다.


3. 앞으로 엔터프라이즈 GPU 시장은 얼마나 확대될 것으로 전망하시는지요.


이는 NVIDIA의 매출 성장세를 통해 가늠해 볼 수 있을 것 같습니다. NVIDIA 매출의 대부분은 GPU에서 나옵니다. 2018년 기준으로 NVIDIA의 매출은 97억 1,400만 달러입니다. 최근 몇 년 사이 NVIDIA는 두 자릿수 매출 성장을 이어왔습니다. 주요 배경은 암호화폐 채굴이었지만, 현재 이 수요가 줄었음에도 지속해서 성장하고 있습니다.


참고로 엔터프라이즈 GPU의 가장 큰 수요처는 클라우드 사업자가 될 것으로 전망됩니다. 모든 클라우드 사업자가 GPU 인스턴스를 제공합니다. 관련해 구글은 TPU Pod라는 자체 개발 칩 기반의 서비스를 제공합니다. 그리고 전통적으로 AI, 첨단 분석에 대한 투자를 크게 해왔던 금융, 첨단 제조 분야의 수요가 커질 것으로 기대하고 있습니다. 첨단 제조의 경우 현재 자율주행자동차 분야가 가장 큰 관심을 받고 있습니다.


4. 엔비디아 GPU 솔루션 즉 ‘볼타 아키텍처 기반 테슬라 GPU’ 등 엔비디아 솔루션의 사업 내용에 대해 더 자세히 소개해 주십시오.


유클릭은 NVIDIA GPU 관련 인프라부터 플랫폼까지 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 현재 유클릭은 DGX POD System 을 공급하고 있습니다. 이와 함께 NVIDIA의 DGX 서버 제품군 공급과 클러스터 환경을 스케일 업/아웃 해주는 아키텍처 설계 그리고 AI 연구 및 서비스에 필요한 빅 데이터 인프라까지 제공합니다. 이를 통해 GPU 기반 모델 개발, 트레이닝, 인퍼런싱에 대한 End-to-End 서비스를 제공합니다. 다른 NVIDIA 파트너와 달리 유클릭은 하드웨어 공급에만 주력하지 않습니다. GPU 기반 인프라는 수퍼컴퓨터나 HPC 환경과 비슷하게 운영됩니다. 여러 데이터 과학자, AI 애플리케이션 개발자, 첨단 분석가 등 관련 사용자가 자원을 공유합니다. 이에 따라 자원 활용률을 극대화하는 가운데, 사용자의 업무 생산성을 보장하려면 GPU 가상화, 잡 스케줄러 같은 운영 최적화 솔루션이 필요합니다. 또한, 기업은 다양한 주제로 여러 AI, 첨단 분석 프로젝트를 추진합니다. 이를 수행함에 있어 데이터 과학자, AI 애플리케이션 개발자, 첨단 분석가는 사전 소프트웨어 환경 구성에 너무 많은 시간을 허비합니다. 더 빠르고 효율적으로 프로젝트를 시작할 수 있도록 유클릭은 NVIDIA의 NGC(NVIDIA GPU Cloud)를 중심으로 새로운 차원의 효율을 제공합니다.


5. 유클릭이 엔비디아의 GPU 비즈니스의 확대를 위해 펼치고 있는 영업 및 마케팅 전략이나 파트너 및 교육 프로그램 등에 대해 설명해 주십시오.


유클릭의 영업과 마케팅 전략의 핵심은 ‘고객과 관계를 지속’하는 것입니다. AI, HPC 솔루션은 전통적인 엔터프라이즈 솔루션과 성격이 좀 다릅니다. 일단 구축에 성공하면 몇 년 간 별 생각 없이 유지보수만 하면 되는 그런 사업이 아닙니다. 한번 구축하면 끝인 그런 성격이 아니라 끊임 없이 새로운 아이디어와 프로젝트를 반영해야 하는 ‘환경’을 조성하는 그런 작업입니다. 이런 이유로 유클릭은 브랜드 페이지(udna.kr)를 중심으로 포괄적인 생태계 조성에 노력을 기울이고 있습니다. 보통 생태계는 벤더가 조성한다고 생각들 하는데, AI/HPC 분야는 벤더뿐 아니라 고객과 가장 가까이 있는 파트너 역시 현지 시장과 고객의 요구를 발빠르게 수용할 수 있는 솔루션, 파트너 생태계 조성이 필요합니다. 유클릭은 현재 국내외 주요 솔루션, 스타트업과 협력해 다양한 아이디어와 솔루션 그리고 최신 기술과 시장 동향을 브랜드 페이지와 디지털 마케팅 채널을 통해 고객에게 알리고 있습니다.


6. 유클릭이 앞으로 새로 내놓을 GPU 신제품을 비롯해 향후 GPU 제품 포트폴리오의 강화 계획에 대해 소개해 주십시오.


유클릭은 현재 인프라 구축과 운영 지원 그리고 인프라와 플랫폼의 효율과 성능 최적화와 NGC

기반 개발 생산성 향상을 지원합니다. 앞으로 포트폴리오를 확장하는 방향은 지금까지와 같이 데이터 과학자, AI 애플리케이션 개발자, 첨단 분석가가 본연의 업무에 집중할 수 있도록 하는 것입니다. 실무자들이 인프라와 플랫폼에 신경쓰지 않고 그들이 하고자 하는 작업에 온전히 자신의 시간과 노력을 기울일 수 있도록 하는 것이 목표입니다. 이를 위해 인프라/플랫폼 운영 효율화와 최적화를 강화하기 위해 ‘자동화’ 관련 솔루션과 전통적인 데이터 플랫폼의 한계를 넘어서는 데이터 처리 환경 쪽을 강화할 계획입니다. 여기에 인프라 측면에서 기업의 AI, HPC 인프라 규모가 증가하는 것에 발맞춰 성능 최적화의 핵심인 네트위킹 부문의 기술력을 강화할 계획입니다. 이를 통해 NVIDIA가 추구하는 데이터센터에 들어간 모든 GPU 자원이 마치 하나의 GPU처럼 동작할 수 있게 할 있게 만드는 기술적 역량을 갖출 것입니다.


7. 기타 하시고 싶으신 말씀


GTC 2019 등 AI, HPC 트렌드를 알 수 있는 행사에 가보면 머신 러닝과 빅데이터를 활용한 금융 서비스에 인공지능을 입히는 프로젝트가 활발하게 진행되고 있는 것이 두드러져 보입니다. 전통적으로 금융권은 첨단 기술을 비즈니스 모델에 접목하는데 있어 적극적이었고, 금융권의 움직임은 곧 다른 산업으로 확산되는 경향을 보여 왔습니다. 인공 지능 역시 같은 흐름을 보일 것으로 예상하고 있습니다. 인공 지능과 첨단 분석에 대한 투자는 금융권이 주도할 것이고, 가시적인 성과 역시 금융권이 가장 먼저 내지 않을까 합니다. 유클릭은 잘 아시다시피 금융권 고객과 오랜 기간 좋은 관계를 지속해오고 있고, 관련해 현재 인공지능을 활용한 대고객 마케팅 혁신 프로젝트를 추진 중입니다. 앞으로 더 좋은 소식으로 자주 연락 드리겠습니다.




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