자일링스(Xilinx)는 9월 17일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔 서울에서 기자간담회를 열고, 핀테크(Fintech) 영역에서의 FPGA 활용과 자일링스의 시장 전략에 대해 소개했다. 이 자리에서 자일링스는 자사의 데이터센터 가속기 카드인 ‘알베오(Alveo)’ 제품 포트폴리오와 플랫폼 전략을 통해, 금융 산업군에서의 고효율, 고성능을 위한 가속기 관련 수요에 대응하고자 한다고 밝혔다.

점점 고도화되는 금융 산업군과 ‘핀테크’ 시장에서는 지속적으로 높아지는 컴퓨팅 성능에 대한 요구, 데이터의 폭발적인 증가, AI의 활용 논의 등이 트렌드로 꼽히고 있다. 그리고 자일링스는 이러한 시장의 요구에 대해 데이터센터 가속기 카드 ‘알베오’ 제품 포트폴리오를 선보이고 있으며, FPGA를 활용한 ‘가속기’를 사용해 고성능이 필요한 특정 애플리케이션들에 효율적으로 고성능을 구현할 수 있도록 지원하고 있다고 소개했다. 또한 이 ‘알베오’는 폭넓은 생태계의 지원과 함께, 다양한 활용 분야에서 쉽게 사용할 수 있는 표준화된 플랫폼 기반 환경을 제공한다는 점도 강조되었다.

자일링스는 ‘알베오’가 기존의 전통적인 하드웨어 중심의 FPGA 사용자들과는 다른 성격의, 새로운 시장을 대상으로 한다는 점을 강조하고, 이를 위한 특징으로 ‘사용성’ 측면을 꼽았다. 기존의 FPGA 개발 환경은 하드웨어 레벨의 전문 엔지니어가 필요했지만, ‘알베오’와 ‘SDAccel’ 개발 환경은 기존에 보편적으로 사용되던 C/C++ 언어를 사용하는 소프트웨어 엔지니어가 쉽게 접근, 활용할 수 있게 했다는 점이 중요한 특징으로 소개되었다. 또한 이 ‘SDAccel’ 개발 환경은 온프레미스 뿐 아니라 클라우드에서의 FPGA 활용에 대해서도 유연성을 제공하며, 신속한 개발과 적용으로 높은 성과를 얻을 수 있었다고 덧붙였다.

▲ 앨러스테어 리차드슨 자일링스 파이낸셜 테크놀로지 부문 글로벌 비즈니스 개발 담당

▲ ‘알베오’는 ‘데이터센터 가속기’ 로의 FPGA 활용에 특화된 구성을 가지고 있다

앨러스테어 리차드슨(Alastair Richardson) 자일링스 파이낸셜 테크놀로지 부문 글로벌 비즈니스 개발 담당은 이 자리에서, 최근 금융 업계의 세 가지 주요 트렌드로 ‘컴퓨팅 수요의 지속적 증가’, ‘데이터의 폭증’, ‘AI의 활용에 대한 논의’를 꼽았다. 그리고 금융 업계에서 필요로 하는 컴퓨팅 성능 역량은 지속적으로 높아지고 있지만, 현재 프로세서의 성능 증가 추세는 예전만 못하다는 평이고, 이에 늘어나는 컴퓨팅 수요에 대응하기 위해 기존 시스템의 업그레이드만으로는 부족해 데이터센터의 확장에까지 나서고 있는 모습이라고 소개했다.

‘데이터 폭발’은 단순히 데이터의 양이 늘어나는 것만 의미하는 것이 아니라, 비구조형 데이터의 등장과 이들간의 상호관계가 중요해지고 있다는 점을 지적했다. 특히 최근의 금융 업계에서는 예전보다 비교적 ‘소액’ 거래가 많아졌고, 다양한 결제 수단이 등장하면서 데이터 포인트가 많아지는 상황에 규제 준수 또한 어려운 문제라고 언급했다. 이 외에도 AI와 머신러닝의 본격적인 활용이 논의되는 부분에서 주목할 점으로는, 향후에는 ‘훈련’ 과정보다 확립된 모델을 활용하는 ‘추론’ 과정의 수요가 폭발적으로 늘어날 것이라는 점이 꼽혔으며, 금융 분야에서도 트레이딩 등에서 전통적인 수학 기반 모델보다 AI 추론 기반 기술을 활용하기 시작했고, 이 부분에서 FPGA는 높은 가치를 제공한다고 덧붙였다.

자일링스의 데이터센터 가속기 카드 제품군 ‘알베오’는 금융 분야에서도 다양한 애플리케이션에 FPGA를 활용할 수 있는 비교적 손쉬운 경로를 제공한다. 현재 금융 업계가 당면한 과제는, 금융 애플리케이션의 FPGA 가속기 구성 등을 위한 하드웨어 엔지니어가 많지 않다는 것이 꼽혔다. 이 때, 이 FPGA 가속기의 구성을 기존 소프트웨어 엔지니어가 빠르게 개발, 적용하는 것이 필요한 상황에서, 자일링스는 ‘알베오’ 포트폴리오를 통해 기존 FPGA 기반 하드웨어 가속기 구성을 위한 하드웨어 작업의 어려움을 표준화된 인프라 기반 활용 환경의 제공으로 극복할 수 있게 돕고 있다고 밝혔다.

▲ 알베오의 의미는 ‘애플리케이션 가속 플랫폼’으로 더욱 각별하다

최근 발표된 ‘알베오 U50’ 모델은 광범위한 컴퓨팅 및 네트워크, 스토리지의 핵심 작업부하를 재구성이 가능한 단일 플랫폼으로 처리할 수 있도록 설계된, PCIe Gen4를 지원하는 LP(Low-Profile) 폼팩터의 적응형 가속기 카드다. 성능 측면에서, ‘알베오 U50’은 머신 러닝 추론 및 데이터 분석에서부터 전자거래, 금융 리스크 모델링에 이르기까지 구축된 모든 서버에 프로그래머블 기능과 유연성, 높은 처리량 및 낮은 지연 성능의 이점을 제공한다. 특히 U50의 작은 폼팩터는 고밀도 서버 구성이나 엣지 서버 등 확장 카드를 위한 공간 등이 충분치 않은 상황에서도 가속기를 구성할 수 있도록 해, 더욱 다양한 환경에서 활용할 수 있는 여지를 제공한다.

또한 자일링스는 이 자리에서, 애플리케이션의 성능을 높이는 데 적합한 가속화를 더욱 높은 성능으로, 적절한 도구를 통해 구현할 수 있도록 지원함으로써, 기존에는 없던 새로운 시장을 공략하려 한다고 강조했다. 특히 기존에는 FPGA를 활용하지 않았던 사용자층까지 새로운 사용자층으로 끌어들이기 위해, 전통적인 하드웨어 측면으로의 접근이 아닌 ‘플랫폼’으로의 접근을 더욱 강조하고 있다고 소개했다. 그리고 ‘알베오’를 위한 ‘SDAccel’ 개발 환경은 기존 하드웨어 기반 개발자가 아닌 소프트웨어 기반 엔지니어들도 쉽게 접근하고 필요한 기능을 구현할 수 있도록 높은 수준의 추상화와 사용 용이성을 제공하고, 알베오 관련 생태계 또한 지속적으로 확장하고 있다고 덧붙였다.

물론 금융 업계에서 FPGA가 지금까지 전혀 사용되지 않았던 건 아니며, 초저지연 환경과 초고빈도의 고속 거래 환경 등이 요구되는 상황에서, 대형 금융사들의 경우 자체적으로 FPGA 관련 개발자를 보유하면서 FPGA를 활용하는 경우도 있었다고 소개되었다. 그리고 ‘알베오’는 이렇게 전문 하드웨어 개발자를 보유하기 힘든 경우라도, FPGA의 활용을 통해 높은 성능과 효율 등의 장점을 취할 수 있게 해줄 것이라고 덧붙였다. 또한 금융 업계의 특성상 특정 이벤트 등에 따라 크게 변하는 마켓 데이터의 처리나 빅데이터 기반 리스크 계산, DB 분석이나 AI, 머신러닝 등에 이르기까지 다양한 영역에서 ‘알베오’는 여러 상황에 대해 유연하게 접근할 수 있고, 다양한 활용이 가능한 플랫폼이라고 강조했다.

▲ 알베오와 ‘SDAccel’ 개발 환경은 지금까지와는 다른 새로운 시장을 개척해 가고 있다

자일링스는 핀테크 관련에서 FPGA의 활용 유형을 크게 네 가지로 구분했다. 가장 먼저 꼽힌 것은 초저지연과 고성능이 필요한 극초단타매매(HFT)에서의 활용으로, 일반적으로 사례를 잘 공개하지 않지만, 자체적으로 FPGA 관련 팀을 확보하고 전통적인 개발 환경을 통해 성능을 극대화한 것이 특징이라고 밝혔다. 하지만 전자거래 환경에서는 성능에 대한 요구가 조금 완화되고, 좀 더 표준화된 플랫폼이 요구되며, 이 영역에서는 VIVADO HLS 등 고수준의 추상화된 개발 환경이 활용되고 있는 것이 특징이라고 소개했다.

그리고 금융 모델링 등 그리드 컴퓨팅 등의 환경에서는 실시간 성능과 지연시간 측면에 대해 좀 더 관대하고, 이 영역에서 FPGA는 몬테카를로 시뮬레이션 등의 연산에 걸리는 시간을 크게 줄이는 가속기로써 활용될 수 있으며, 개발 환경으로는 SDAccel 이 주로 제안된다고 밝혔다. 또한, ISV들도 FPGA나 ‘알베오’ 플랫폼을 활용해 다양한 사례를 만들어 가고 있는데, 이 활용 사례에는 AI나 머신러닝, 빅데이터와 분석 등 다양한 영역이 포함된다.

한편, ‘SDAccel’ 환경은 FPGA의 활용을 온프레미스 뿐 아니라 클라우드로까지 확장할 수 있게 돕는다. 이를 통해 규제 등에 민감하지 않은 데이터의 처리를 퍼블릭 클라우드에서 수행하고자 하는 경우에도 FPGA를 통한 애플리케이션 성능 가속의 이점을 누릴 수 있다. 이 외에도, 최근 인수 과정이 완료된 솔라플레어(Solarflare)에 대해서도, 금융 분야에서도 네트워크 워크로드의 오프로드 처리 역량 등에서 강점을 가지고 있었던 만큼 알베오 플랫폼과의 시너지가 기대된다고 밝혔다. 그리고 알베오의 경우 자체 네트워크 인터페이스를 가지고 네트워크에 직접 연결되어, 시스템 내부 대역폭의 제약을 극복할 수 있고, 이러한 부분에서의 시너지 효과는 다른 엔터프라이즈 영역으로도 확대될 수 있을 것이라고 설명했다.


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