AMD가 Xilinx FPGA 인수와 GPU 및 소프트웨어 생태계 개발을 결합한 포괄적 AI 전략 제시
AMD는 엣지, 클라우드, 엔드포인트 시장에서 추론과 학습을 아우르는 광범위한 칩 포트폴리오를 개발함으로써 AI 컴퓨팅 분야에서 주요 플레이어로 도약하기 위한 야심 찬 전략을 추진하고 있다. 리사 수(Lisa Su) AMD CEO는 2022년 AMD 금융 분석가 데이 행사에서 이 비전을 제시하며 "우리의 비전은 클라우드, 엣지, 엔드포인트를 아우르는 학습 및 추론 전반에 걸친 폭넓은 기술 로드맵을 제공하는 것입니다. 이는 우리가 이러한 모든 시장과 제품에 노출되어 있기 때문에 가능합니다"라고 밝혔다. 수 회장은 AI 분야에서 뒤처진 상황을 따라잡기 위해 AMD에게 "많은 노력이 필요할 것"이라고 인정하면서도, 해당 시장을 회사의 "단일 최대 성장 기회"로 규정했다.
AMD는 이미 AI 컴퓨팅 분야에서 초기 성과를 입증했으며, 인피콘(Epyc) 서버 칩은 추론 애플리케이션에 사용되고 있고, 인스턴트(Instinct) 데이터센터 GPU는 AI 모델 학습에 배치되었다. 여러 클라우드 서비스 제공업체들은 제논(ZenDNN) 라이브러리를 활용하여 추천 엔진의 성능을 개선하고 있다. 제논은 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch), ONNXRT와 통합된 젠(Zen) 딥 뉴럴 네트워크 소프트웨어 최적화 솔루션으로, 2세대 및 3세대 인피콘 칩에서 지원된다. AMD 인피콘 비즈니스 책임자 댄 맥나마라(Dan McNamara)는 "추론 작업의 상당 부분이 CPU에서 이루어지고 있으며, 앞으로도 이러한 추세는 지속될 것으로 예상한다"고 강조했다. 올해 말 출시 예정인 차세대 인피콘 '제노아(Genoa)'는 신경망 처리 가속화를 위해 AVX-512 VNNI 명령어를 도입할 예정이며, 이 기능은 연말까지 AMD의 라이젠(Ryzen) 7000 데스크톱 칩에도 적용될 예정이다.
올해 초 완료된 FPGA 설계 기업 일린क्स(Xilinx)의 490억 달러 인수 사례는 AMD의 확장된 AI 전략의 핵심이다. 일린क्स의 AI 엔진 기술은 AMD의 새로운 브랜드인 '적응형 아키텍처(adaptive architecture)' 빌딩 블록인 XDNA 배너 아래에 통합되어 다양한 제품에 적용될 것이다. 2018년 일린ックス의 버살(Versal) 적응형 칩에서 처음 선보인 AI 엔진은 2023년 출시될 라이젠 노트북 칩 '피닉스 포인트(Phoenix Point)'와 2024년 출시될 '스트릭스 포인트(Strix Point)' 등 두 차례의 차세대 라이젠 라인업에 통합될 예정이다. 또한 향후 세대 인피콘 서버 칩에도 탑재되겠지만, AMD는 구체적인 시기를 명시하지 않았다. 아울러 AMD는 2024년에 첫 번째 제ن 5(Zen 5) 아키텍처 칩을 출시할 예정이며, 여기에는 AI 및 머신러닝 워크로드를 위한 새로운 최적화가 포함될 것이다.
GPU 부문에서 AMD는 MI200 시리즈 인스턴트 GPUs를 통해 진전을 보이고 있으며, 마이크로소프트(Microsoft)와 메타(Meta) 등 업계 선도 기업들과의 심층 파트너십을 구축했다. AMD GPU 비즈니스 책임자 데이비드 왕(David Wang)은 "AMD는 파이토치(PyTorch)를 위해 ROCm을 최적화하여 내부 AI 워크로드뿐만 아니라 공동으로 개발한 오픈소스 벤치마크에서도 매우 경쟁력 있는 뛰어난 성능을 제공하고 있다"고 강조했다. 최신 버전의 ROCm은 파이토치와 텐서플로우에서의 학습 및 추론 워크로드를 위한 최적화를 포함하며, RDNA 아키텍처를 사용하는 소비자용 레이든(Radeon) GPU 지원도 확대되었다. 왕 책임자는 "AI 애플리케이션의 개발과 배포를 용이하게 하기 위해 사전 최적화된 모델을 포함한 SDK들을 개발 중"이라고 덧붙였다.
앞으로 AMD는 '월드 퍼스트 데이터센터 APU'라고 칭하는 인스턴트 MI300을 출시할 계획이다. 이는 제ن 4 기반 인피콘 CPU와 회사의 새로운 CDNA 3 아키텍처를 사용한 GPU를 결합한 제품이다. AMD는 MI300이 현재 시장에 출시된 인스턴트 MI250X 칩 대비 AI 학습 성능이 8배 이상 향상될 것이라고 주장한다. AMD 데이터센터 솔루션 비즈니스 그룹 책임자 포레스트 노로드(Forrest Norrod)는 "MI300은 정말 놀라운 부품이며, 가속화의 미래 방향성을 제시한다고 믿는다"고 말했다. CPU, GPU, 적응형 아키텍처를 아우르는 이러한 이니셔티브를 통해 AMD는 기존의 데이터센터 중심 접근 방식을 넘어 AI 컴퓨팅 분야에서의 입지를 크게 확대하고자 한다.