인텔은 디바이스에서 데이터센터에 이르는 전 영역에서 AI(Artificial Intelligence, 인공지능)의 활용 확대 및 성장 가속화를 지원해줄 새로운 제품 및 기술, 투자 계획을 포함한 통합 전략을 21일 발표했다.

(사진=인텔코리아)인텔은 AI로 인해 비즈니스가 운영되는 방식뿐 아니라 사람들이 세상과 교류하는 방식이 달라지고 있는 상황에 주목하고, 스마트 공장에서부터 드론, 스포츠, 위변조 검사 및 자율 주행차에 이르는 모든 분야에서 AI 기술을 활용하고자 업계에서 가장 광범위한 기술 옵션 세트를 개발하고 있다.브라이언 크르자니크(Brian Krzanich) CEO가 주관한 업계 행사에서 인텔은 AI의 복잡함을 충분히 이해하고 앞으로의 기대를 충족시키려면 보다 폭넓은 기술이 필요하며, 얼리어답터 계층을 넘어 확장할 수 있는 에코시스템을 구축해야 한다고 설명했다. 또한 크르자니크 CEO는 알고리즘이 점점 복잡해지고 필요한 데이터 세트도 늘어나는 현 상황에서 인텔이 컴퓨팅 혁신을 주도할 자산과 노하우를 갖추고 있다고 설명했다.인텔은 AI 포트폴리오인 인텔 너바나 (Intel Nervana) 플랫폼 포트폴리오를 도입할 계획이라고 발표했다. 속도와 사용 편의성을 위해 개발된 인텔 너바나 포트폴리오는 AI 솔루션의 토대로서 많은 데이터 전문가들이 업계 표준 기술과 관련한 대규모의 글로벌 문제들을 해결하는 것을 가능하게 한다.현재 AI 워크로드를 실행 중인 데이터 센터 서버 중 97 %가 인텔 프로세서 기반으로, 인텔은 AI를 위한 가장 유연하면서도 성능이 최적화 된 솔루션 포트폴리오를 제공한다. 여기에는 인텔 제온(Xeon) 프로세서 및 인텔 제온 파이(Xeon Phi) 프로세서뿐만 아니라, 너바나 인수를 통해 확보한 기술 혁신 및 FPGA (Field-Programmable Gate Array)등 보다 많은 워크로드에 최적화 된 가속기도 포함된다.인텔은 또한 너바나의 획기적인 기술이 제품 로드맵에 통합되는 것과 관련한 세부 정보를 공개했다. 인텔은 2017 년 상반기 첫 번째 실리콘(코드명 레이크 크레스트(Lake Crest))을 테스트 한 후 연말에 주요 고객이 사용할 수 있도록 제공할 예정이다.또한 인텔은 너바나의 기술을 동급 최강의 인텔 제온 프로세서에 밀접하게 결합한 새로운 제품(코드명 나이츠 크레스트(Knights Crest))을 로드맵에 추가했다고 발표했다. 레이크 크레스트는 특히 신경망 네트워크를 위해 최적화된 제품으로 딥러닝을 위한 최고의 성능을 제공하며, 고 대역폭의 상호 연결을 통해 전례 없는 컴퓨팅 처리 용량을 제공한다.인텔은 실리콘 외에도 인텔 사프론 테크놀로지(Saffron Technology)를 비롯, 비즈니스 통찰력을 필요로 하는 고객들을 위한 선도적인 AI 솔루션 자산을 소개했다. 사프론의 플랫폼은 메모리 기반의 추론 기술 및 이기종 데이터에 대한 정확한 분석을 기반으로 한다. 본 기술은 특히 소형 디바이스에 적합하여 IoT 전반에서 지능형 로컬 분석을 가능하게 해 최첨단 협업 AI를 구현하는 데 도움을 준다.인텔은 AI가 다양한 분야에서 보다 쉽게 구축될 수 있도록 에지 디바이스 단에서 클라우드를 아우르는 인텔의 분산형 프로세서 제품 포트폴리오에 확장 적용이 가능한 일반형 인텔리전트 API를 제공하고 있다. 뿐만 아니라, 인텔 리얼센스(RealSense) 카메라 및 모비디우스(Movidius) VPU(Visual Processing Unit)와 같은 임베디드 기술도 갖추고 있다.아울러 인텔은 구글과의 전략적 제휴를 발표하고 엔터프라이즈용 IT 기술을 통해 개방성, 유연성, 안전성을 보장하는 멀티 클라우드(multi-cloud) 인프라를 제공해나갈 것이라고 밝혔다. 양사간 협업은 쿠버네티스(Kubernetes) (컨테이너), 머신러닝, 보안, IoT에 초점을 둔 기술 통합에 집중될 예정이다.인텔은 AI가 세계에 미칠 긍정적인 영향을 극대화하기 위한 투자 및 기술 협력 계획을 공개했다. 인텔은 게놈 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 발전을 위해 브로드 인스티튜트(Broad Institute)에 2천5백만 달러를 투자한다고 발표했다. 인텔-브로드 센터 게놈 데이터 엔지니어링 부문의 연구원 및 소프트웨어 엔지니어들은 5년 간의 협업을 통해 게놈 데이터의 통합과 처리를 도와주는 새로운 툴과 인프라의 구축, 최적화 및 공유 작업을 진행할 예정이다.