AI는 미래에 인간과 어떻게 공존하는가

AI 기술이 우리의 일상생활에 이미 얼마나 많은 영향과 정보를 주고 있는지 일반 사용자들은 잘 모를 수 있다. 스마트폰과 스마트 스피커의 상호 작용을 편리하게 해주는 것부터 온라인 쇼핑이나 검색 엔진의 성능을 개선하는 것에 이르기까지, AI는 이미 현실에 존재하면서 프로세스를 뒷받침할 뿐 아니라 프로세스를 더 똑똑하고 빠르게 만들어 주고 있다. 그러나 이런 애플리케이션은 빙산의 일각이며 요즘은 AI를 사용하는 것이 아주 간단해 보일 정도로 빠르게 변화하고 있다. 그러나 AI가 요구하는 처리능력과 인메모리 컴퓨팅 및 메모리 성능은 매우 광범위하며, AI가 실제로 구현되기 위해서는 복잡하고 데이터 집약적인 프로세스의 지속적 흐름을 처리할 인프라가 구축되어 있어야 한다. 바로 이러한 관점에서 삼성의 HBM2E Flashbolt 솔루션이 필요하다. 고대역폭 메모리의 혁신은 AI가 대용량 데이터에서 복잡한 패턴을 그릴 수 있도록 하는 데 있어 효과적이며, 삼성의 짧은 지연 SSD (Z-SSD) 및 고대역폭 PCIe Gen4 SSD (PM1733) 같이 AI와 호환 가능한 짧은 지연 시간의 스토리지 기기들은 고성능 컴퓨팅(HPC)과 AI 작업을 쉽게 처리할 수 있도록 설계되어 있다. 아래에서 우리는 엄청나게 혁신적인 트렌드, 즉 AI에 대해, 그 기술이 가져다 줄 역량에 대해, 그리고 (차세대 메모리 솔루션이 가능하게 해주는) 어떠한 방식으로 우리 삶에 정보를 제공하고 힘을 부여할 것인가에 대해 설명하고자 한다. AI 기반 역량 이미지와 언어를 인식하고 이해하는 AI 시스템의 능력은 최근 몇 년간 큰 발전을 이루었다. AI는 이제 특정 이미지 정황을 이해할 수 있으므로, 사람의 표정만으로 그 기분을 추측하는 등의 기능을 할 수 있다. 창작적인 측면에서 AI는 시각적 정보를 새롭고 매우 현실적인 이미지나 비디오로 바꾸는 능력도 있다. 음성 인식에 관한 한, AI 시스템은 딥 러닝 방식으로 수천억 개의 단어 조합을 인식하고 몇 초만에 사용자 명령에 정확하게 응답할 수 있다. AI 학습은 ‘강화형 머신러닝’이라는 프로세스를 통해 커다란 혁명을 이루었다. 이전의 ‘지도받는’ 방식의 머신러닝은 확실한 답을 위해 하위 옵션이 필요했지만, 강화형 머신러닝은 새로운 행동 과정을 탐색하면서 동시에 기존 지식을 활용하는 균형적 방법을 견지한다. 이를 통해 시스템은 명시된 목표 대비 현재 행동을 측정하고 그에 맞게 프로세스를 조정할 수 있다. AI 추론 영역은 이제 완전히 새로운 명제를 추론하여 문맥적인 의미를 이해할 수 있는 시스템을 필요로 한다. 또한 최근에는 방대한 양의 데이터를 분석하고 조합하여 '인간의 질문'에 인공지능이 대답할 수 있게 하는 분야가 크게 발전하고 있다. 다시 말해서, AI 소프트웨어가 대량의 데이터에서 수집된 복잡한 패턴을 인식하고 이해하는 방법을 배울 수 있도록 하기 위해 삼성 HBM2E 라인업이 도입된 것이다. 인간처럼 계획 수립이나 의사 결정을 하려면 의사 결정자가 자신이 내린 결정이 장기적으로 계획에 어떤 영향을 미치게 되는지 고려해야 한다. 최근 업계에서 수행 중인 연구에 따르면 최신 AI 솔루션들이 앞으로 이러한 종류의 ‘큰 그림’을 위한 결정을 내릴 수 있게 될 것이며, 심지어 특정 행동이 궁극적인 목표 달성에 도움이 될 것으로 AI 시스템이 판단하는 경우 단기적으로 해로운 영향이 있더라도 그 행동을 선택하게 될 수 있다. AI와 우리 최근 컴퓨팅 성능 향상과 AI 알고리즘 개선을 통하여 클라우드 대신 스마트폰에서도 머신러닝 솔루션을 실행할 수 있게 되었다. 온디바이스 AI의 도입으로 처리 속도가 급격히 빨라졌을 뿐 아니라, 기기의 보안성이 강화되고, 연결이 좋지 못한 지역에서 데이터를 불러오는 기능도 개선되었다. 온디바이스 AI를 통해 가능해진 기능은 다음과 같다. • AI 기반 카메라: AI 기능 카메라는 탁월한 얼굴 감지 기능이 탑재되어 화이트 밸런스 및 노출 설정을 향상시켰으며, 동시에 AI의 신경 처리 장치를 통해 어떤 종류의 장면이 캡처되는지 감지하고 그에 따라 카메라 기능을 최적화한다. • 확장된 리얼리티 (XR): 음성과 동작 패턴에 반응하는 직관적 사용자 인터페이스를 구현하고, 기기의 3D 환경 이해를 지원하며, 강화된 상호 작용성 추가를 허용하는 등, AI는 개인 기기에서 가상 현실과 증강 현실 모두를 여는 열쇠가 될 것이다. • 가상 비서: 온디바이스 AI는 가상 비서 애플리케이션이 클라우드에서 데이터를 처리하지 않아도 되게 함으로써 이전보다 더 똑똑하고 빠르게 작동할 수 있게 해준다. 고성능 컴퓨팅(HPC: high-powered computing)의 잠재력은 AI의 도입으로 더욱 뚜렷해질 것이다. 결국, 엄청난 양의 데이터를 실시간 처리해야 하는 라이브 스트리밍 서비스, 실시간 날씨 추적, 제품 테스트, 실시간 주식 동향 분석 같은 것들이 HPC를 통하여 가능해질 것이다. HPC는 클러스터 아키텍처의 정교함이 개선되면서 효율성을 높이고 TCO(총 소유 비용)를 낮출 뿐만 아니라, 기업의 비용 절감에도 기여한다. AI는 차세대 자동차 솔루션의 필요성을 모두 증명할 것이다. 미래의 자동차에서, AI는 부품 고장 가능성을 예측하거나 주행 시 도로상 위험을 식별하고 조치를 취함으로써 사고를 피할 수 있게 할 것이다. 이와 더불어 운전자 모니터링 시스템을 통해 운전자의 주의가 분산되거나 졸음이 오는 징후를 모니터하는 동시에 탑승자가 선호하는 것에 대한 맞춤형 서비스가 이루어진다. 삼성의 Flashbolt 솔루션은 최대 3.2Gbps의 전송 속도와 약 410GB/s의 대역폭(이전 제품인 Aquabolt보다 1.3배 향상된 성능)을 제공하는 자동차 부문 특화 솔루션이다. AI 도입에서 검토해야 할 또 다른 영역은 TV와 게임 영역이다. 8K TV가 도입되는 가운데, 삼성은 4K, 1080p, 720p 영상을 가져다가 AI를 이용해 업스케일링하여 8K TV에 적합하게 만들고자 한다. 더불어, AI 기반 TV는 사용자의 시청 이력들을 바탕으로 새로운 콘텐츠를 추천할 수 있으며 음성 명령을 통해 제어도 가능하다. AI에게 여전히 필요한 것 최근 기술에 큰 발전이 있었지만, AI 기술이 진정으로 결실을 보기 위해서는 더 발전해야 할 부분이 많이 있다. HPC가 더 발전해야 머신러닝 모델을 훈련하는 데 필요한 고성능 데이터 분석이 가능하며, AI를 진화시킬 수 있는 대규모 고성능 애플리케이션이 구현되어야 하는 경우 병렬 처리를 활용해야 할 필요도 있다. ‘빅 데이터’ 발전은 머신러닝 알고리즘이 데이터에서 패턴을 추출할 수 있게 해주므로, AI 발전을 위한 또 다른 전제 조건이기도 하다. AI 성장을 위한 기타 주요 요구조건에는 더 정교한 인공 신경망의 개발과 함께, 앞서 언급된 온디바이스 AI 기능이 포함되며, 이는 시스템이 학습을 하는데 있어 매우 중요한 역할을 할 것이다. 삼성 메모리의 지원 AI가 미래의 놀라운 혁신에 힘을 실어주는 것처럼 삼성의 첨단 메모리는 AI가 성장하는 데 필요한 기반을 마련해 준다. 2020년 1월, 삼성은 HBM2E Flashbolt를 출시하였으며 이는 업계 최초의 3세대 16GB 솔루션으로 고성능 컴퓨팅을 위한 솔루션이다. 이 솔루션은 HPC 시스템에 최적화된 것일 뿐 아니라, 슈퍼컴퓨터 발전을 뒷받침하고 AI 기반 데이터 분석을 가능하게 하며, 최첨단 그래픽 시스템을 강화한다. Flashbolt는 약 3.2Gbps의 탁월한 데이터 전송 속도와 최대 410GB/s의 메모리 대역폭을 안정적으로 제공할 수 있다. Z-SSD 및 PM1733 제품처럼 지연이 적은 스토리지들이 삼성의 고대역폭 메모리 솔루션을 보완해준다. Z-SSD는 AI 워크로드 및 HPC에 최적화되어 있으며, 하나의 장치에 매우 짧은 대기시간과 높은 수준의 성능 및 안정성을 모두 결합한 것이다. 한편, 삼성의 Gen4 PM1733 SSD는 Gen3 SSD 대비 두배 빠른 속도를 자랑하며, 최대 8GB/s의 읽기 속도와 최대 3.8GB/s의 쓰기 속도를 제공한다. 또한 서버 및 스토리지 애플리케이션 모두에 최적의 제품이라 할 수 있다.