
카비타 프라사드 인텔 부사장 겸 데이터센터·AI·클라우드 실행전략 총괄(왼쪽)과 조던 플라우너 AI프로덕트 그룹 시니어 디렉터가 지난달 14일(현지시간) 미국 오리건에서 열린 미디어 워크숍에서 한국·일본 등 언론사 기자들과 만나 인터뷰했다. [사진=최은정 기자]
넷플릭스의 영상 콘텐츠는 아마존웹서비스(AWS)의 클라우드를 타고 전 세계로 전송된다. 쉽게 말해 미국을 떠난 스트리밍 콘텐츠가 글로벌 지역에 구축된 AWS 데이터센터(리전)를 거쳐 최종 사용자에 전달된다는 의미다. 넷플릭스가 자랑하는 딥러닝 기반 인공지능(AI) 콘텐츠 추천 시스템 또한 AWS 데이터센터에서 작동한다. 넷플릭스의 콘텐츠 추천과 전송을 최적화하는 핵심 기반인 AWS가 인텔의 데이터센터 서버용 반도체 칩인 '제온 스케일러블 프로세서'로 자사 서버를 운영하니, 결과적으로 넷플릭스도 인텔의 주요 고객사인 셈이다.
지난 13~14일(현지시간) 미국 오리건 인텔 존스팜 캠퍼스에서 열린 미디어 워크숍 기간 카비타 프라사드 인텔 부사장 겸 데이터센터·AI·클라우드 실행전략 총괄과 조던 플라우너 AI프로덕트 그룹 시니어 디렉터를 만났다. 당시 인텔은 기자들을 대상으로 4세대 제온 제품군을 선공개했다. 프라사드 총괄과 플라우너 디렉터는 제온 제품군 활용 사례 등을 자세하게 설명하면서 인텔 반도체 기술의 진화가 넷플릭스와 같은 글로벌 OTT 서비스의 발전과 맞물려 있음을 부각했다.
다음은 이 둘과 일문일답한 내용.
-넷플릭스가 인텔 고객사 중 하나라고.
플라우너 디렉터(이하 플라우너) "넷플릭스는 AWS 주요 고객사로 알려져 있다. 당사 그래픽처리장치(GPU)와 제온 스케일러블 프로세서를 혼합한 형태의 AWS 서버를 통해 다양한 워크로드를 처리하고 있다. 대다수 AI 추론 과정을 제온 기반으로 진행한다고 보면 된다."
프라사드 총괄(이하 프라사드) "콘텐츠 제공사(CP)들에 있어 이용자별 콘텐츠 추천 시스템이 중요한데, 이를 구축할 때 메모리 본 바운드 작업이 필수다. 검색 단어를 찾고 이를 이전 시스템에 매핑해야 하는 식이다. (넷플릭스를 포함해) 전통적인 방식의 딥러닝 추천모델(DLRM)을 운영하는 곳들이다."
-왜 AI 학습에 집중하는가.
플라우너 "AI 학습 시장 규모는 성장하고 있다. AI 학습 사례는 매일 발생하고 활용 분야가 다양해지고 있기 때문이다. 최근 기업 고객들은 단순 딥러닝 학습에서 더 나아가 다양한 데이터 분석을 진행하며 데이터 학습 과정을 시작하지 않은 곳들도 많다. 제온 제품군을 자체 데이터 레이크에 연결해서 데이터 분석을 하는데, 기업들로부터 '이 아키텍처에 딥러닝 학습을 추가해도 되냐'는 요청이 있었다. 당사가 더 많은 중앙처리장치(CPU)를 팔기 위해 이런 전략을 내세운 것이 아니다. 고객들로부터 하나의 유연한 시스템에서 (AI 모델 학습부터 구동, 유지 등) 모든 것을 운영하고 싶어하는 수요가 있었기 때문이었다. AI 학습 시장을 겨냥한다기 보다는 AI 학습 작업 수요를 충족한 것으로 보면 된다."
-최신 제온 제품군을 어떤 전략으로 금융·미디어 등 시장에 확산할 예정인지.
프라사드 "대개 AI 추론은 미디어 분야에서 진행된다. 중요한건 데이터가 있는 곳에서 AI 추론 시스템이 구동돼야 한다는 것이다. (데이터가 모이는 기기가 많아질 수록) 해당 시스템 구축 수요가 많아질 수밖에 없고 이에 따라 (AI 추론 시스템 구축) 시장도 성장하게 된다. 특히 실시간으로 문제를 해결하거나 통찰력을 제공하고 총소유비용(TCO)을 개선하는데 제온 제품군이 큰 역할을 할 것으로 기대된다."
©'5개국어 글로벌 경제신문' 아주경제. 무단전재·재배포 금지