인텔 코리아 “내년까지 AI 탑재 프로세서 1억대 보급”…연 평균 62%씩 ‘쑥쑥’

에너지경제신문 입력 2024.02.19 15:30

‘온 디바이스 AI’ 덕 인터넷 없는 환경서도 이미지·음악 생성
학습 안 된 상태선 기괴한 그림 만들기도…정확도 제고 필요

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▲최원혁 인텔 코리아 상무가 AI 프로세서에 대해 설명하고 있다. 사진=에너지경제신문 박규빈 기자

“인공 지능(AI)을 통해 효율성과 컴퓨팅 성능이 굉장히 좋아지고 있습니다. 저희들은 올해 4000만대, 내년에 6000만대까지 총 AI NPU가 내장돼 있는 프로세서를 보급할 예정입니다.(최원혁 인텔 코리아 상무)




19일 인텔은 서울 성동구 성수동 소재 플랜트란스 성수플래그쉽에서 'AI 에브리웨어 쇼케이스'를 열었다.


AI는 데이터 센터와 같이 대규모 컴퓨팅 파워를 요하는 고성능 서버와 결합할 경우 고효율을 낸다. 그러나 막대한 자본 투자가 따라야 해 무작정 늘릴 수 없다는 현실적인 제약이 따른다.



이에 최 상무는 “당사는 전용 NPU덕에 AI에 대한 CPU나 GPU의 워크 로드를 분산시킬 대안으로 '온 디바이스 AI'를 제시했고, PC 산업 중 이 분야에서 새로운 사업 기회를 찾았다"고 말했다. 이어 “메모리는 64GB까지 지원하고, 썬더볼트와 그리고 와이파이6을 지원한다는 것이 주요 특징"이라고 부연했다. 아울러 자사 13세대 i7 프로세스의 CPU 멀티 스레드 성능은 이전 세대 대비 2~8%, 경쟁사인 AMD의 라이젠 7보다는 11% 우수한 성능을 보이고 설명했다.


그래픽 성능을 검증하기에는 스트레스 테스트를 진행해 합성 벤치마크 점수를 내는 것이 가장 객관적인 방법이나, 실제 게임 플레이를 통해 성능을 확인할 수도 있다. 인텔 측은 대부분의 게임에서 40% 이상의 성능 향상을 이뤄냈다고 했다.




앞서 인텔은 장소에 구애받지 않고 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 지원하는 'AI 에브리웨어 비전'을 발표했다. 지난해 12월에는 자사 최초 클라이언트용 온칩 AI 가속기(NPU)가 탑재된 인텔 코어 울트라를 출시한 바 있다.


이는 AI 가속 기능과 전력 효율성이 뛰어난 PC 플랫폼으로 △크리에이티브 작업 △스트리밍 △게임 등 업무 또는 일상 모든 면에서 AI 기능을 최대로 활용할 수 있도록 지원한다는 설명이다. 또한 인터넷이 제공되지 않는 환경에서도 AI가 작동할 수 있도록 했다고도 했다.




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▲인텔 AI 프로세서가 탑재된 신형 노트북들. 사진=에너지경제신문 박규빈 기자

현장에서 '온 디바이스 AI의 시장 전망'을 주제로 발표한 이형수 HSL 파트너스 대표는 “AI를 활용하는 시장 수요는 점점 늘어나는 추세이고, 다양한 활용 사례가 등장하고 있다"고 설명했다. 그는 “특히 올해에는 클라우드에 연결하지 않은 상태로 디바이스에서 AI 가속 기능을 사용할 수 있는 온 디바이스 AI가 시장에 본격 등장하고 있다"며 “현재는 PC 대변혁기로, AI PC의 등장이 소비자들에게 매력적인 선택이 될 것"이라고 덧붙였다.


업계에 따르면 연간 글로벌 PC 시장은 2억5000만대에 달한다. 올해 출시되는 PC 프로세서 중 19%는 AI를 지원할 것으로 예상된다. 또한 지난해 4700만대였던 AI 프로세서는 2027년 5억2200만대까지 폭증해 연 평균 61.85%의 성장률을 보일 것으로 전망된다.


이번 행사를 통해 인텔은 인텔 코어 울트라를 탑재한 삼성전자·LG전자·레노보·HP·에이수스·에이서·MSI의 최신 노트북 12종을 선보였다. 별도의 공간에는 해당 제조사들의 제품을 비치해둬 GIMP의 오픈 비노 플러그인의 생성형 AI를 활용해 간단한 명령어 입력만으로 이미지와 영상을 생성하고, 음악을 작곡하는 경험을 할 수 있도록 준비했다.


하지만 이 역시 학습을 필요로 해 음악은 비트나 스타일 정도까지만 구현할 수 있어 보컬까지 나오는 결과물을 얻어낼 수는 없었다. 또한 엽기적인 결과물이 나오지 않도록 키워드를 설정해둔 상태에서 '닥스훈트'를 입력했음에도 몸통 앞뒤로 머리가 달린 다소 기괴한 이미지를 도출해냈고, 비행기가 있는 공항이 나오도록 주문했을 때엔 활주로만 있는 그림을 보여주기도 하는 등 원하는 그림을 생성해주지는 못했다.


현장 관계자는 “오프라인 상태에서 한정된 자원을 갖고 만들어내는 데이터 세트에 한계가 있는 것 같다"며 “딥 러닝이 더욱 필요한 영역"이라고 귀띔했다.



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