[첨단 헬로티]
반도체 시장에서 FPGA(Field-Programmable Gate Array) 반도체 전문 기업으로 차별화된 행보를 걷고 있는 자일링스가 데이터센터에 주력하겠다는 새로운 비전을 실현시키기 위해 ACAP(적응형 컴퓨팅 가속화 플랫폼, Adaptive Compute Acceleration Platform)이란 명칭의 신개념 카테고리를 공개했다.
안흥식 자일링스 코리아 지사장을 만나 자일링스의 새로운 사업 전략과 신기술 ACAP에 대해 자세히 들어봤다.
자일링스의 새로운 목표 “데이터센터가 최우선”
현재 모든 것을 실시간으로 정보 처리해야하는 것이 큰 트렌드로 자리 잡으면서 데이터 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 또 인공지능(AI)는 스마트폰, 가전제품, 공장자동화 등 엔드포인트부터 엣지포인트까지 여러 산업에 적용됨에 따라 지능형 컴퓨팅에 대한 니즈가 확산되고 있다. 이런 시장의 변화에 따라 자일링스의 사업 전략 또한 큰 변화를 맞이하고 있다. 올해 자일링스에 임명된 빅터 펭(Victor Peng) CEO는 “적응형와 지능형 세계 구현을 위해 데이터센터 가속화에 집중하겠다”며 향후 5년간 자일링스의 새로운 비전을 발표한 바 있다. 사실 이전에 자일링스는 데이터센터를 집중적으로 다루지 않았었다. 그러나 이제는 데이터센터를 최우선으로 생각하며, FPGA 기술을 바탕으로 개발한 ACAP를 중심으로 신시장 개척에 나서겠다.
ACAP는 무엇? CPU, GPU를 잊는 새로운 컴퓨팅 가속기
ACAP는 기존의 CPU, GPU를 잊는 제 3의 카테고리에 들어갈 수 있다고 생각한다. 즉, ACAP은 다양한 애플리케이션과 작업량의 요구를 위한 멀티코어 이기종 컴퓨팅 플랫폼이다. ACAP은 분산형 메모리, 하드웨어 프로그래머블 DSP 블록, 멀티코어 SoC, 하나 이상의 프로그래머블 소프트웨어, 적응형 하드웨어, 컴퓨팅 엔진, 네트워크 온 칩(NoC)을 통한 모든 연결이 가능한 차세대 FPGA 패브릭을 갖추고 있다. 무엇보다도 멀티 프로세서, 리얼타임 프로세서, 메모리와의 칩사이의 거리를 줄였기 때문에 스루풋(Throughput)이 향상됐다. 또 자일링스가 자체적으로 개발한 RF-ADC/DAC와 향상된 SerDes 기술을 적용시킨 점이 장점이다.
데이터센터 내의 단위 면적당 데이터 처리량이 많아지면서 컴퓨터 파워가 중요하게 됐다. 그 이유는 컴퓨터 파워가 높아지면 소비전력도 높아지게 되고, 컴퓨터의 전력이 높아지면 단위 면적당 서비스 할 수 있는 면적이 줄어들게 되기 때문이다. 즉 서버도 시설이기 때문에 컴퓨터에 몇 개의 랙을 둘 수 있느냐는 중요한 문제다.
안흥식 지사장은 “자일링스의 ACAP는 와트 당 성능 대폭 개선했기 때문에 데이터센터 외에도 국내의 경우 포털사이트와 통신사 등에서 활용도가 높을 것으로 기대된다”고 말했다.
ACAP ‘에버레스트’
ACAP 첫 제품군 ‘에버레스트’ 올해 개발 완료해 2019년 양산 예정
자일링스는 ACAP의 첫제품인 코드네임 ‘에버레스트’를 현재 TSMC 7나노미터 공정 기술로 개발하고 있으며, 2018년에 실리콘 개발을 완료해 2019년에 출하할 계획이다. 에버레스트는 자일링스가 지난 4년 동안 10억 달러 이상의 액수가 R&D에 투자됐고, 약 1500명의 엔지니어가 투입돼 개발된 제품이다.
에버레스트는 자일링스의 최신 제품인 16나노미터 버텍스 VU9P FPGA와 비교해 DNN(Deep Neural Networks) 응용에서 20배 이상 성능이 좋고, 5G 통신 대역폭은 4배 넓고, 와트 당 성능은 10배 향상됐다. 이 제품은 앞서 설명했듯이 7나노 공정을 기반으로 하고 있기 때문에 경쟁사의 제품들과 속도와 성능면에서 비교 대상이 될 수 없다고 자신한다.
현재 자일링스의 주요 고객사 4~5곳에게 에버레스트 소프트웨어 툴을 공급해 미리 사용할 수 있게 하고 있다.
안흥식 지사장은 “기존의 16나노미터 FPGA는 애플리케이션 프로세서, 리얼타임 프로세서, 로직 등 3가지로 구성됐었는데, 앞으로 출시되는 7나노미터 ACAP는 여기에 ‘하드웨어/ 소프트웨어 프로그래머블 엔진’이 더 추가된다. 따라서 우리의 도전과제는 엔지니어에게 새로 등장한 개념을 이해시키는 것이다”라고 말했다.
