FPGA, 생성형 AI 시대에 빛을 잃다, 그러나…

인텔이 2016년 FPGA 제조업체인 알테라를 인수할 때 투자한 금액은 167억 달러에 달했다. AMD는 2020년 자일링스를 인수하기 위해 350억 달러 이상을 지출했다.

알테라와 자일링스가 피인수 이후 이러한 투자금을 정당화했다고 보기는 어렵다. 4분기 AMD의 임베디드 부문(FPGA 사업이 포함된 부문) 매출은 전년 대비 13% 감소한 9억 2,300만 달러였으며, 연간 매출은 전년 대비 33% 감소한 36억 달러였다. 알테라도 크게 다르지 않다. 4분기 알테라의 매출은 4억 2,900만 달러로 전 분기 대비 4% 증가했지만 1분기부터는 매출이 연속적으로 감소할 것으로 예상된다. 인텔과 AMD 모두에게 좋은 투자였다고 보기 힘든 셈이다.

처리 작업에 맞춰 재프로그래밍할 수 있다는 점이 특징인 FPGA가 생성형 AI 열풍 속에서 빛을 잃어버리는 양상이다. 오늘날 대세는 GPU, 또는 추론용으로 고안된 맞춤형 실리콘이다.

그렇다면 FPGA는 앞으로 어떻게 될까? 인텔은 알테라 사업부를 별도의 회사로 분사시켰고, AMD는 최근 실적 발표에서 FPGA에 대해 언급하지 않았다.

FPGA가 처한 상황의 원인 중 하나는 한 가지 기능에만 집중한다는 점이다. 인텔과 AMD 모두 고급 네트워크 카드에 FPGA를 사용한다. 포레스터 리서치의 수석 애널리스트인 앨빈 응우옌은 “기본적으로 이것들은 정말 강력한 네트워크 카드다. 단 그 이상도 그 이하도 아니다”라고 말했다.

그는 이어 “AI와 생성형 AI로 인해 FPGA 활용에 대한 관심이 다소 줄어들었다고 본다. 그리고 생성형 AI 혁명 이전에도 이미 FPGA를 고성능으로 보지 않는 경향이 있었다. 지금은 딥시크에 관심이 쏠리고 있고 일종의 재설정의 순간이라고 생각한다”라고 덧붙였다.

하지만 반전의 가능성이 없지는 않다. 최근 딥시크 AI에 대한 뉴스 중 월스트리트를 뒤흔든 소식은 중국 회사가 챗지피티(ChatGPT)와 구글 제미니(Google Gemini)에 필적하는 성능을 달성했지만 수십억 달러에 달하는 엔비디아 칩을 사용하지 않았다는 것이었다. 데이터센터용 칩보다 훨씬 저렴한 상용 소비자용 카드를 사용해서 이룬 성과다.

이 소식은 FPGA의 미래에 희망의 여지가 남아있음을 시사한다. 응우엔은 “딥시크로 인해 FPGA의 가치가 다시 부상할 수 있다. 물론 최고 수준의 메모리, 네트워크 대역폭, 연산 능력이 필요한 LLM 등에서 활용될 가능성은 아니다’라고 설명했다.

응우옌은 이어 “AI 분야에서 새로운 저수준 기준이 설정되고 있다는 것을 보여주는 ‘아하’의 순간이라고 생각한다. FPGA를 사용해 더 낮은 비용으로 클러스터를 구축할 수 있는 가능성이 있다”라고 덧붙였다.

그러나 테크피니언(TECHpinions)의 사장 겸 수석 애널리스트인 밥 오도넬은 다른 견해를 피력했다. 그는 “FPGA는 다양한 응용 프로그램에서 사용되며, GPU와 일대일로 비교할 수 있는 것은 아니다. 전혀 다른 종류의 것이다”라고 말했다.

그에 따르면 FPGA의 문제는 프로그래밍이 매우 어렵고 전문화되어 있다는 점이다. 따라서 이러한 것들을 활용하는 방법을 실제로 아는 사람은 극소수에 불과하다. 또 일반적으로 GPU가 사용되는 것과 같은 종류의 작업에 사용되지 않는다고 그는 말했다.

그러나 오도넬은 AMD의 CPU에 탑재된 AI 가속화용 신경처리장치(NPU)가 자일링스 기술에서 비롯된 것이기 때문에 AMD의 경우 투자 수익을 거둘 기회를 가지고 있다고 평가했다. “그것이 바로 자일링스의 IP의 일부를 가져와 PC에 통합한다는 아이디어였다. 사실, AMD는 일종의 NPU를 최초로 보유한 회사였다. 그들은 한참 앞서 있었다”라고 그는 말했다.

오도넬은 딥시크가 저가형 하드웨어를 사용한다는 주장이 실제로 사실인지 여부에 대해 여전히 논쟁의 여지가 있다고 평가하면서도 “딥시크가 종전보다 훨씬 적은 하드웨어로 강력한 모델을 실행할 수 있다는 논의를 촉발한 것은 분명하다”라고 말했다.

그는 이어 FPGA의 미래에 대해 예측하기 어렵다며 “왜냐하면 관건은 GPU에서 실행되는 소프트웨어이기 때문이다. 실제 칩이 아니다. 그리고 제가 아는 한, 이 큰 모델을 FPGA에서 실행할 수 있지는 않다”라고 말했다. 즉 FPGA가 이 새로운 세상의 발전된 AI에 적합할지 여부는 아직은 알 수 없다고 그는 진단했다.
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