팻 겔싱어는 지금이 하드웨어를 만들 최적기라고 말한다

팻 겔싱어(Pat Gelsinger)가 A16Z 팟캐스트에 나왔습니다. 인텔 CEO를 지낸 그는 반도체 설계의 과거와 현재, 미래를 이야기했습니다. 저는 설계가 달라질 가능성과 함께 메모리·에너지 제약도 대화에 오른 점이 오래 남습니다. 칩을 더 다양하게 만들 수 있다는 말이, 실제로 돌릴 자원까지 넉넉하다는 뜻은 아니기 때문입니다.

GCC 13에 인텔 프로세서 대상이 추가된 소식은 칩별 최적화라는 점에서 이 대화와 이어집니다. 에이전트가 각 칩에 맞는 코드를 만든다는 전망이 실현되려면, 컴파일러 같은 도구도 여러 하드웨어를 지원해야 합니다.

지금까지는 소프트웨어 복잡성이 다양한 하드웨어 플랫폼을 가로막았습니다. 겔싱어가 말한, 에이전트가 칩마다 최적화된 커널(optimized kernel)을 작성해 이 장벽을 낮출 수 있다는 가능성이 반갑습니다. 칩 설계가 소수 구조로 빠르게 모이기보다 여러 접근이 공존할 수 있다는 대목이 흥미롭습니다.

AI 칩 설계와 실리콘 개발에 9개월이 걸리는 이유도 대화에 포함됐습니다. 고대역폭 메모리(HBM)의 한계와 에너지 문제도 나왔습니다. 에이전트가 낮출 수 있는 것은 소프트웨어 복잡성의 장벽이고, 메모리와 에너지도 별도로 대화에 올랐습니다. 겔싱어는 대형 고객사가 승자를 가릴 수 있다고 보면서도, 전환기에는 다양한 접근이 늘 수 있다고 말합니다.

오늘 검토 중인 AI 작업 하나를 정하고, 필요한 성능과 메모리·에너지 요구를 적어 보십시오. 후보 칩에 그 작업을 위한 최적화 커널이 있는지, 개발 일정이 업무 계획과 맞는지도 확인하십시오. 시험할 수 있다면 같은 작업을 돌려 처리 시간과 자원 사용량을 비교해 보십시오.

AI 칩을 검토할 때, 칩별 최적화 커널과 메모리·에너지 조건 가운데 무엇을 먼저 확인하시겠습니까?