Arm은 5월 27일 대만 타이베이의 험블 하우스 타이베이(Humble House Taipei)에서 기자간담회를 열고, 올해 ‘컴퓨텍스 2019’를 통해 공개하는 새로운 모바일 IP 제품군들을 소개했다. 이번에 2020년의 프리미엄 스마트폰을 위해 선보인 제품군은 이전 세대보다 향상된 성능과 효율성을 제공해 5G 시대에 걸맞은 프리미엄 모바일 경험을 실현한다.

새로운 Arm Cortex-A77 프로세서는 이전 세대의 A76보다 20% 향상된 IPC 성능을 제공하며, 이를 바탕으로 높은 수준의 머신러닝 기술 뿐 아니라 매끄러운 AR 및 VR 경험을 제공한다. 특히 Arm은 Cortex-A76과 A77에서 하드웨어 및 소프트웨어의 최적화를 통해 머신러닝 성능을 A55 대비 35배까지 끌어올렸다고 소개했다. 또한 Mali-G77 GPU는 새로운 발할(Valhall) 아키텍처를 통해 기존 G76 대비 약 40% 향상된 성능을 제공하며, 핵심 마이크로아키텍처의 개선을 통해 기존 제품 대비 에너지 효율 및 성능밀도들도 30% 이상 향상되었고, 머신러닝 성능도 60% 향상되었다고 발표했다.

Mali-D77 DPU는 VR 헤드셋 등에서 사용자 경험을 최적화할 수 있는 기술을 제공하며, 이를 통해 더 작고 가벼운 VR 디바이스와 더 부드러운 사용자 경험을 구현하면서 시스템 대역폭은 40%까지 절감할 수 있게 한다. 그리고 Arm은 프로세서와 GPU, DPU, 머신러닝 프로세서 등을 하나로 묶는 통합 컴퓨팅 솔루션을 제시하며, 지금까지는 파편화되어 있었던 처리 역량들을 하나의 플랫폼으로 묶고, 간소화된 소프트웨어 생태계로 플랫폼이 가진 역량에 손쉽게 접근할 수 있도록 해, 향후 5G 시대 등에서 가속화되는 혁신의 속도를 뒷받침하고자 한다고 밝혔다.

▲ 르네 하스 Arm IPG 그룹 대표

▲ 5G 시대의 차세대 디바이스를 위한 주요 IP 기술들이 소개되었다

르네 하스(Rene Haas) Arm IPG그룹 대표는 이 자리에서, 이제는 5G 시대의 새로운 사용자 경험을 지원할 수 있는 모바일 컴퓨트 솔루션을 준비해야 할 시기이며, Arm은 지난 1년여간 네트워크 엣지부터 클라우드까지 폭넓은 영역에서의 새로운 솔루션들을 준비해 왔다고 밝혔다. 이러한 솔루션에는 Arm의 프로젝트 트릴리엄(Project Trillium), Arm 네오버스(Neoverse), 안전성 기능을 보다 강화한 새로운 차량용 프로세서(Automotive Enhanced Processor) 2종, 그리고 보안성 기능을 갖춘 IoT 디바이스용 펠리언(Pelion) IoT 플랫폼 등이 포함된다.

산업 전반의 변화 측면에서는 폼팩터의 혁신, 어디서나 즐기는 고품질 게이밍, 크로스 플랫폼과 클라우드, AI 등 다양한 주제가 대두되고 있으며, 이런 변화를 지원하기 위한 반도체 공정의 발전은 더 높은 성능을 더 작은 크기, 더 적은 전력 소비량으로 달성할 수 있게 한다. 그리고 소프트웨어 생태계 측면에서도 프로세서와 GPU 뿐 아니라, 모든 연산 능력을 가진 ‘프로세서’들이 소프트웨어 생태계를 통해 제대로 활용될 수 있게 지원할 필요가 있다고 강조했다. 이와 함께, 보안 측면은 이 모든 주제와 함께 빼놓을 수 없는 부분이라고 덧붙였다.

그리고 생활에 밀접하게 연결되는 ‘스마트폰’ 등의 디바이스는 물리적 세상과 가상 세계의 연결점이자, 사용자의 일상 생활을 바꾸는 혁신의 시작점이기도 하며, 스마트폰에서도 머신러닝과 AI의 역량이 적용되면서 사용자 환경에서의 혁신을 만들어가고 있다고 소개되었다. 또한 현재 40억대 가량의 스마트폰 중 85%는 머신러닝을 프로세서로만 처리하거나, 프로세서와 GPU의 조합 정도로 처리하고 있으며, 이에 향후의 프로세서나 GPU의 로드맵에 있어서도 AI 활용을 반영할 필요가 있고, 머신러닝은 이미 우리의 모바일 환경에서 구글 번역이나 인스타그램의 ‘적응형 보케 포커스’ 등 다양한 앱을 통해 사용되고 있다고 덧붙였다.

이와 함께, 더 높은 대역폭과 낮은 지연시간 등을 제공하는 5G의 대두는 스마트폰 등에서도 AI, AR, VR, 몰입형 게이밍 등을 모바일 디바이스에서 구현하는 데 핵심 기술이며, 향후 등장할 차세대 프리미엄 디바이스에서는 5G와 이에 기대되는 사용자 경험을 만족시킬 수 있는 성능과 효율이 요구된다고 소개했다. 이에 Arm은 2020년부터 등장할 차세대 프리미엄 스마트폰 등을 위한 ‘차세대 플랫폼’을 이 자리에서 선보였으며, Cortex-A77, Mali-G77, Arm 머신러닝 프로세서 등으로 구성된 이 플랫폼은 이전 세대보다 향상된 성능과 효율적으로, 5G 시대에 걸맞은 프리미엄 모바일 경험을 구현할 수 있게 한다.

▲ 이전 세대보다 20% 높은 성능을 제공하는 Cortex-A77

▲ 새로운 아키텍처로 40% 성능 향상을 제공하는 Mali-G77

7nm 제조 공정을 기반으로 하는 Arm Cortex-A77은 기존 A76을 잇는, 3세대 DynamIQ ‘빅’코어로, 이전 세대 대비 20% 향상된 정수연산 성능, 35% 향상된 부동소수점 연산 성능, 15% 향상된 메모리 대역폭을 제공하여, 이를 바탕으로 높은 수준의 머신러닝 기술 뿐 아니라 매끄러운 AR, VR 경험을 제공한다고 소개되었다. 또한 향상된 에너지 효율로 전력과 발열 등이 제한되는 스마트폰 등의 환경에서 지속적인 고성능을 제공할 수 있다고 밝혔다. 이와 함께 머신러닝 성능 측면에서도 하드웨어 및 소프트웨어의 최적화를 통해, Cortex-A77은 A55 대비 35배의 성능을 제공한다고 덧붙였다.

Mali-G77 GPU는 새로운 발할(Valhall) 아키텍처를 통해 기존 Mali-G76 대비 약 40% 향상된 성능을 제공함으로써 최신 디바이스들에 요구되는 게이밍 등 높은 그래픽 성능 수요를 만족시킬 수 있다고 소개되었다. 특히 Mali-G77은 엔진, 텍스처 파이프, 로드 스토어 캐시를 포함한 핵심 마이크로 아키텍처 개선을 통해 기존 제품 대비 에너지 효율 및 ISO 비교 기준 성능밀도 측면에서 모두 30% 이상 끌어올렸다고 강조했다. 이 외에도, GPU 기반에서의 머신러닝 성능도 60% 향상되어, 디바이스 내에서의 AI 애플리케이션을 위한 추론 및 신경망 네트워크 성능도 크게 높였다고 덧붙였다.

Mali-D77 DPU는 VR 헤드셋 등에서 사용자 경험을 최적화할 수 있는 기술을 제공하며, 이를 통해 더 작고 가벼운 VR 디바이스와 더 부드러운 사용자 경험을 구현하면서 시스템 대역폭은 40%까지 절감할 수 있게 한다. 그리고 Arm은 이러한 새로운 IP들이 향상된 게이밍이나 VR 경험, 머신러닝의 활용을 통한 통한 사용자 경험 혁신 등을 가능하게 해 줄 것이라고 강조했다. 한편 미디어텍(Mediatek)은 5G 시대의 사용자 경험에 요구되는 더 높은 컴퓨팅 역량 수요를 충족시키기 위해 Arm의 새로운 IP를 사용했으며, 더 나은 성능의 프로세서와 GPU 등을 통해, 5G 시대에 걸맞는 사용자 경험을 제공할 수 있을 것으로 기대했다.

▲ 이안 스마이스 Arm 클라이언트 사업부 마케팅 부사장

▲ 다양한 IP 기술과 소프트웨어 생태계까지 하나로 묶은 ‘플랫폼화’를 강조했다

이안 스마이스(Ian Smythe) Arm 클라이언트 사업부 마케팅 부사장은 이 자리에서, 사용자들의 디바이스 사용에서 더욱 많은 기술이 복잡하게 연결되어 사용되고 있으며, 이에 따라 하드웨어 IP 등에 걸리는 부하는 더욱 커지지만, 전력과 발열 부분에서의 현실적 제약은 더욱 심해지고 있다고 밝혔다. 그리고 디바이스 수준에서 사용자 경험을 크게 바꿀 수 있을 기술로 꼽히는 머신러닝 성능 측면에서, 최신 세대의 Cortex-A76과 A77은 그 이전의 Cortex-A55와 비교해, 하드웨어 아키텍처와 소프트웨어 양 쪽의 최적화를 통해 35배의 성능 향상을 이루어냈다고 소개했다.

하지만 Arm은 이렇게 빠르게 성능이 향상되는 하드웨어에 비해, 이를 개발자들이 제대로 활용하기 어렵다는 현실적 문제 또한 지적했다. 특히 셀 수없이 많은 소프트웨어 옵션과 하드웨어 아키텍처는 모바일 시장의 생태계를 파편화시켜, 새로운 기술을 도입하고 하드웨어의 성능 역량에 제대로 접근하는 것을 어렵게 한다. 그리고 Arm은 이러한 문제를 해결하기 위해 프로세서, GPU, 머신러닝 프로세서, 디스플레이 프로세서 등의 IP 기술을 하나의 ‘통합 플랫폼’으로 구성하고, 이 플랫폼의 성능 역량에 효과적으로 접근할 수 있는 프레임워크와 라이브러리까지 지원함으로써, 더 신속하게 가치를 창출할 수 있도록 지원하고자 한다고 소개했다.

한편 이 자리에서는 Arm의 머신러닝 파트너 에코시스템과의 협력 사례로 ‘Sensetime’과 ‘Megvii’의 사례가 소개되었다. 이 중 ‘Sensetime’은 이미지 인식을 주요 기술로 하고 있으며, Arm과의 협력을 통해 서비스를 최적화하고, 공통된 딥러닝 서비스 플랫폼을 기반으로 다양한 산업군으로 빠르게 서비스를 확장할 수 있었다고 밝혔다. 또한 ‘Megvii’의 경우에는 AI 엔진을 기반으로 IoT의 개인 서비스, 도시 관리, 공급망 관리 등의 솔루션을 제공하고 있는데, 얼굴인식을 통한 잠금해제와 지불 등의 솔루션에서, Arm 기반 디바이스의 기능, 성능 향상이 이들의 알고리즘과 서비스 성능도 올릴 수 있게 했다고 소개했다.

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