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자일링스 알베오가 왜 핀테크에 적합한가? 자일링스코리아, 기자간담회 개최하고 핀테크 사업 전략 발표 최교식 기자입력 2019-09-18 14:21:49

자일링스 핀테크 부문에서 글로벌 비즈니스 개발을 담당하고 있는  Alastair Richardson 씨는 솔라페어와 알베오가 협업을 하면 시너지가 클 수 있고, 엔터프라이즈 영역으로도 확대가 될 수 있다고 말했다.

 

핀테크(Fintech) 분야를 겨냥한 자일링스의 행보가 구체적인 양상을 띠고 있다. 자일링스 코리아는 지난 9월 17일 메리어트 호텔에서 기자간담회를 개최하고, 자사의 FPGA 기술이 핀테크에 적합하다는 점을 피력하고, CPU나 GPU를 보완하는 기술로서 자사 알베오(Alveo)의 새로운 시장을 확보해 나가겠다고 밝혔다.
자일링스 핀테크 부문에서 글로벌 비즈니스 개발을 담당하고 있는 Alastair Richardson(앨러스테어 리차드슨) 씨는 기자간담회를 통해, 자일링스의 기술은 이미 금융권에서 많이 사용되고 있었는데, 알려져 있질 않았다고 말하고, FPGA 기반 기술은 CPU 또는 GPU 지원 시스템에 비해 많은 이점을 제공하는 동시에, 데이터 센터의 공간 및 전력을 줄여 소유 총비용을 줄여준다고 역설했다.

 

핀테크는 금융(finance)과 정보기술(IT)을 결합한 서비스를 가리키는 말이다. 리차드슨 씨는 업계의 트렌드로서 컴퓨팅 및 데이터의 폭발적 증가, 금융 분야에서의 인공지능과 기계학습 도입 이 세 가지를 꼽았다. 

 

업계의 3가지 트렌드와 FPGA 활용의 확대

 

무어의 법칙 이후에 컴퓨팅이 부상하고 있는데, 이로 인해 프로세서의 속도가 낮아지면서 금융권과 투자은행들의 서버구매가 늘어나고 있다는 설명이다. 그는 퍼포먼스를 얻기 위해서 단순히 기존에 갖고 있던 인프라를 업그레이드하던 것에 더해서, 서버를 계속해서 구매하고 있고, 데이터센터 분야에서 퍼포먼스 한계를 극복하는 측면에서 FPGA가 역할을 할 수 있을 것이라고 생각한다고 말했다.


두 번째 트렌드는 데이터가 폭발적으로 증가를 하고 있다는 것으로, 단순히 데이터만 증가하는 것이 아니라 비 구조화된 데이터가 늘어나고 있다는 설명이다. 인덱스나 레퍼런스가 정확하지 않은 트위터나 인스타그램, 다양한 앱에서 나오는 데이터가 급격히 늘어나고 있고, 지불체계를 보면 과거에는 현금거래도 많이 있었고 대규모 거래와 지불이 이루어졌다면 이제는 소액결재가 많이 이루어지고 있다고 말했다. 삼성페이, 애플페이, 구글페이같은 것들이 생겨나고 있고 이것은 데이터포인트 자체가 늘어나게 된다는 의미로, 데이터포인트가 많아진 상황에서 규제를 준수하는 것이 점점 더 어려워지고 있다고 말했다.


그다음 세 번째로 금융 분야에서도 인공지능과 기계학습 등을 도입을 하려고 하고 있고, 기계학습과 인공지능 쪽에서는 점진적인 변화도 이루어지고 있다는 설명이다. 머신러닝이 증가하고 있고 GPU가 기계학습 분야에서 큰 역할을 하고 있다고 말했다. 리차드슨 씨는 AI 알고리즘에 대한 학습과 머신러닝분야에서 GPU가 많은 역할을 했지만, 데이터센터 추론에서는 FPGA가 할 수 있는 역할이 크다고 말했다. 알고리즘을 전개하고 신경망을 구축하는데 있어서는 FPGA가 할 수 있는 역할이 있는데, 금융분야의 경우 과거에는 거래에 있어서 전통적인 수학모델에 의존을 했다면, 이제는 새로운 방식인 AI추론을 활용을 하기 시작했다는 것이 그의 설명. 그는 데이터센터 애플리케이션에서 이런 추세를 볼 수 있는데, FPGA 아키텍처 상 추론 쪽 애플리케이션에서는 FPGA가 GPU보다 우위에 있다고 피력했다.


또, 자일링스는 작년에 출시된 알베오(Alveo)를 통해 FPGA가 금융권을 비롯한 다른 애플리케이션에 잘 적용될 수 있게 해주었는데, 금융업계의 도전과제 중 하나는 바로 금융서비스 앱과 관련된 하드웨어 엔지니어들이 많지 않았다는 점이라고 말했다. 금융권이나 금융기업들 경우에는 주로 소프트웨어 엔지니어들이 빠르게 개발을 하고 빠르게 시장상황에 적응하기를 원하는 상황에서 하드웨어 작업을 한다든가 VHDL같은 것을 다루는 것이 어려웠다. 따라서 알베오는 보다 표준화된 제품을 제공하면서, OEM 인프라 상에서 소프트웨어 개발자들조차도 알베오를 채택하는데 도움이 된다고 피력했다.


자일링스는 새롭게 알베오 플랫폼 상에 U50이라고 하는 제품을 발표했는데, 이것은 폼팩터 측면에서 절반의 길이, 절반의 높이를 가지고 있기 때문에 좀 더 다양한 환경에 적용이 될 수 있다고 말했다. 그는 거래소들이 가지고 있는 데이터센터의 공간이 상당히 고가이기 때문에, U50은 좀 더 작은 폼팩터를 요구하는 쪽에서 채택하기가 용이하다고 설명하고, 이 U50은 시장으로부터 긍정적인 피드백을 받고 있어서 기존에 있었던 그리드와 함께 보완이 될 수가 있다고 말했다.


그는 알베오를 통해 자일링스가 달성하려고 하는 것은 적절한 애플리케이션에 맞는 가속화를 좀 더 고성능으로 제공하고, 적절한 툴을 제공하는 것이라고 밝혔다. 그러나 알베오를 통해 CPU나 GPU를 완전히 대체한다는 의미가 아니라, 이들을 보완하는 역할을 하는 것이 자사의 방향이라고 피력했다. 알베오가 적절한 애플리케이션에 활용될 수 있도록 하고 유스케이스를 새롭게 만듦으로써 새로운 시장을 형성하는 것이 자사의 방향이라는 설명이다.

 

플랫폼 전략으로 알베오 시장 확대

 

이번 기자간담회에서 주목할 대목은, 자일링스가 알베오를 통해 소프트웨어 엔지니어라든가, 과거 FPGA를 사용하지 않았던 사람들을 FPGA 생태계로 끌어들임으로써 새로운 시장을 공략할 채비를 하고 있다는 점이다. 이를 위한 자일링스의 무기는 플랫폼 전략이다. 여기에는 SDAccel(에스디엑셀)이 중요한 역할을 하고 있다. SDAccel을 통해서 과거 FPGA를  사용하지 않았던 프로그래머들이 C, C++ 등을 활용할 수가 있고, 높은 수준의 추상화가 가능해지기 때문에, SDAccel을 통해 Quant 거래를 하는 사람들, 리스크 관리를 하는 사람들조차도 FPGA를 사용할 수 있게 된다는 것.

 

 

한편 알베오는 플러그앤 플레이가 가능하고 USB를 사용할 필요가 없어서 사용이 용이하다는 것이 장점이다. 리차드슨 씨는 소프트웨어 쪽에서는 이미 이런 것이 하나의 표준으로 자리 잡고 있고, 자일링스도 그런 트렌드에 참여를 하는 것이며, ISV(Independent Software Vendor 독립 소프트웨어 개발 판매 회사) 생태계, 3자 밴더의  생태계를 만들고 있다고 말했다. 작년에 알베오가 출시될 당시만 해도 파트너사가 12개뿐이었는데, 현재는 수 백 개의  곳에서 알베오의 앱을 개발하고 있어서, 이런 것들을 통해 더 많은 유스케이스들이 늘어날 것이며, 인공지능도 여기에 포함이 될 것이라고 설명했다.

 

왜 알베오가 핀테크에 적합한가?


그는 자일링스의 기술은 이미 금융권에서 많이 사용되고 있었는데, 많이 알려져 있질 않았다고 설명했다. 저지연이 필요하거나, 고 빈도(하이프리퀀시)의 거래가 이루어지는 트레이딩 쪽에서는 대형 글로벌 투자자들이라든가 헤지펀드들이 이미 자일링스의 기술을 사용하고 있었다는 것이 그의 설명이다. 이들은 스위치나 저지연, 네트워크 카드들을 사용하고 있었고, 이를 위해서 맞춤화로 보드사들이 FPGA를 활용해서 자일링스 기술을 제공하고 있었다. 대형 금융사들이 많이 사용하고 있었는데, 대형 금융사들은 VHDL 개발자들이 있었고, 금융권에서 FPGA 엔지니어들을 많이 채용하면서 전 세계적으로 FPGA 엔지니어들의 채용비용이 높아졌다. 그러나 대형금융사가 아닌, FPGA의 성능을 활용하고 싶지만, FPGA에 많은 투자를 하고 싶지 않은 기업들을 위해서 알베오가 하나의 대안이 될 수가 있다는 것이 자일링스의 입장이다.


알베오는 이처럼 인프라를 활용하는 측면에서 역할을 할 수가 있을 뿐만 아니라, 마케팅 측면에서도 역할을 할 수가 있다. 금융업계는 평소에는 데이터가 많지 않다가 특정한 사건이 있거나 새로운 규제가 발표되면 시장에서 나오는 데이터가 갑작스럽게 급증을 하게 되고, 이런 것들을 동시에 처리해야 되는데, 이런 측면에서 FPGA가 역할을 할 수 있다는 설명이다.  


리차드슨 씨의 설명에 의하면 FPGA는 전자거래 이외에도 활용할 수 있는 분야가 많다. 리스크관리가 그 중 하나다. 빅데이터를 계산하고 리스크를 계산하는 것이 금융권에서 많이 하는 활동으로서, 연금 수익에 대한 예상이나 포트폴리오 구성, 파생상품, 옵션, 채권가격책정 이런 것에는 상당한 프로세싱 역량이 필요하다. 프로세싱을 추가하기 위해서 대부분 서버와 프로세서를 더 구매하는데, 이러다보니 프로세서와 서버가 늘어나고, 인프라를 관리하는 것들이 고가가 되고 어려워지고 있다. 그래서 그리드 컴퓨팅(Grid Computing)의 운영이 어려워지고 비용이 늘어나고 있으며, 서버가 많아지다 보니까 오류가 날 수 있는 확률이 늘어나면서 이런 것들을 조율하는 것이 어려워지고 있다. 따라서 총소유비용(TCO) 측면, 성능을 계산하는 측면에서 FPGA가 장점을 가질 수 있다.


그다음 데이터베이스를 보더라도 최근의 데이터베이스 상에는 데이터가 대단히 많고, 계산을 많이 하며, 규제당국에서 특정기관까지 보고를 원하는 것이 많이 있는데, 데이터가 워낙 많다 보니까 데이터베이스 내에 있는 것들을 처리하는 것이 어려워지고 있다. 그런데 FPGA가 활용이 되면 배치런 같은 것이 짧아지게 되고, 리포트들이 빨리 나올 수 있다. AI, 머신러닝 측면에서도 FPGA 알베오가 하나의 플랫폼을 통해서 다양한 유스케이스들을 해결할 수 있다. 이전처럼 특수 도메인에만 활용이 되기보다는 플랫폼으로서 여러 가지 어려움들, 데이터센터에서 발생할 수 있는 여러 상황들에 대해 유연하게 대응을 할 수가 있는 것이다. 그래서 변화 가능하고 적응 가능한 것들이 필요한 것이고, 예전에는 칩 하나가 자동차를 위해서 사용이 됐을 때는 5년 정도 사용이 될 수 있었지만, 머신러닝, AI 쪽에서는 3개월에서 6개월에 한 번씩 이런 머신러닝과 관련된 알고리즘이 바뀌고 있다.

 

FPAGA가 활용될 수 있는 영역

 

첫 번째로 자일링스는 고빈도 트레이딩 사들과도 파트너십을 가지고 거래를 하고 있는데, 이들은 이전에도 자일링스의 비바도(Vivado)를 주로 사용을 하고 있었지만, 사용에 대해서 공개를 안 하고 있어서 자일링스 기술이 사용이 되고 있음에도 불구하고 잘 알려져 있지 않았다.

 

알베오 U50
 

두 번째 전자거래 부분은 고빈도 트레이딩 사의 상황보다는 조금 오픈이 되어 있다. 소프트웨어적인 내용이라고 할 수 있는데 브로커들, 옵션, 선물주식 거래, 이들에 대한 가격책정 등과 관련된 것이고, 이쪽에서도 FPGA로 전환을 하려고 하고 있다. 다만 이쪽에서는 고빈도 트레이딩만큼 속도가 최대관건은 아니고, 오히려 좀 더 표준화된 플랫폼을 필요로 한다.

 

 

 

세 번째는 그리드 컴퓨트 퀀트(Grid Compute-Quants)로서 여기서는 몇 분 단위가 중요하고, 컴퓨업로드 이런 것들이 중요하다. 예를 들어서 몬테카를로(Monte  Carlo)  시뮬레이션을 돌리는데 과거에는 6주가 걸렸다면, FPGA를 사용하면  2시간 만에 이루어질 수 있다.


네 번째로 자일링스는 ISV(Independent Software Vendor 독립 소프트웨어 개발 판매회사)들과도 일을 하고 있는데, ISV들은 음성을 기록한다든가, 기계를 통해서 뉴스를 읽어내고, Intelligent SOR & Algos, 돈세탁 방지 준수와 관련된 부분에서도 FPGA나 알베오를 사용하고 있다.

 

SDAccel, FPGA 애플리케이션의 이동을 가능하게 해

 

한편, 금융의 경우 개인의 은행기록이라든가 보안상 리스크가 너무 크기 때문에 퍼블릭 클라우드로 옮길 수 없는 데이터들이 있다. 이런 부분들은 알베오를 통해서 처리가 된다. 그러나 간혹 자산군들별 마진이 어떻게 다른지, FRTB(시장리스크)를 계산한다든지 하는 대형 계산의 경우에는 클라우드 상에서 할 필요가 있다. 따라서 온프라미스도 있지만 확장성이 필요할 때는 클라우드 쪽으로 옮겨야 하는 것이 필요한데, 이 부분에서 SDAccel이 큰 역할을 할 수 있다. 칩이 아니라 플랫폼 상에 있는 것이기 때문에, 이 플랫폼은 필요에 따라서 이동이 가능하고 포터블해진다.


리차드슨 씨는 STAC(스택)이라고 하는 금융권 벤치마킹 위원회의 STACTO 벤치마크에서 솔라플레어(Solarflare)와 자일링스가 함께 제공한 솔루션을 통해서 지연을 98 나노세크로 낮춘 것이 확인이 됐고, 이런 것을 통해서 FPGA에 대한 채택률이 높아지고 있다고 말했다. STAC은 Tick-to-Trade 지연을 보여주는 것이다.

 

또 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션에서는 알베오 U50보드가 CPU 대비 성능이 20배 좋았고, GPU와 대비해서도 몇 배의 성능개선이 있었다고 말했다.


원데이터 계산과 관련해서 이렇게 퍼포먼스 개선이 되었는데, 가속화를 필요로 하는 많은 앱들이 있기 때문에 이런 쪽에서 활용될 수가 있는데, 금융서비스 같은 경우에는 업데이트되어 있는 정보들이 적시에 제대로 활용이 되어야 하는 것이 관건이기 때문에 이렇게 빠른 퍼포먼스가 상당히 중요하다.


또, 미국에서 투자은행들에게 컨설팅을 제공하는 SciComp(싸이콤)에 한 달간의 시간을 주고 알베오 보드를 제공하고 소프트웨어를 사용하도록 했다. 싸이콤이라는 회사는 CPU와 GPU쪽에는 경험이 많았지만 FPGA는 한 번도 사용한 적이 없었던 회사로, 이 회사는 주식과 연계되어있는 구좌화 된 채권 쪽에서 알베오 보드를 활용하기로 했고 HLS로 코딩을 한 결과, CPU와 GPU 대비 성능이 대단히 개선이 됐다는 것이 확인이 됐다.


몬테카를로 같은 경우는 파스(Path) 수가 중요한데, 이 파스 수가 엔비디아 V100 및 인텔의 Xeon E5와 같은 CPU, GPU와 비교를 했을 때, FPGA가 훨씬 높았고, 이것은 초기비용과 관련해서 개선이 많이 되었다는 것을 의미한다. 앞장 그림의 오른쪽에 나와 있는 것은 운영비가 개선이 된 것이다. 따라서 대형계산을 함에 있어서 도입비용과 운영비용 모두 개선이 됐다는 것이 확인이 됐다.

 

디바이스 및 프로덕션 보드, FaaS 등 다양한 옵션 제공

 

사용될 수 있는 또 다른 애플리케이션 분야는 트레이더들의 음성을 속기하는 것이다. 어떤 트레이더가 어떤 시점에 누구와 통화를 했고 그것이 어떻게 거래가 됐는지가 모두 기록이 돼야 한다. 예전에는 수기로 듣고 기록을 하는 경우도 있었고 GPU를 통해서 해석을 했었는데, 문제는 성능이나 정확성이 좋지 않아서 실제거래와 음성을 연결을 하는 것이 쉽지 않았다는 점이다. 그런데 자연어기술이라든가  FPGA를 이용했을 때 성능과 정확성이 상당히 개선됐다는 것이 확인이 됐다.


알베오 U50을 사용했을 때 하둡 가속(Hadoop Acceleration)과 관련해서 20배의 성능 개선, 그리고 공간은 절반만 사용하는 효과를 얻을 수 있다. 알베오는 aws, NIMBIX, Tencent의 클라우드센터에서 활용이 되고 있고, 로컬 데이터센터에도 사용이 되고 있다.

자일링스는 다양한 옵션들을 제공하고 있다. 기존처럼 특화되어 있는 애플리케이션을 위해서 사용하는 디바이스도 있고, 기존에 FPGA를 사용하지 못했던 소프트웨어 개발자들이 활용할 수 있도록 프로덕션 보드도 제공을 하고 있으며, 서비스나 인프라로서 제공이 되는  FaaS(FPGA as a Services)가 있다.

 

솔라플레어 2600개의 금융고객사 확보, 자일링스와의 협업에서 시너지 효과 클 것

 

자일링스는 한 달 전에 솔라플레어 인수를 완료했다. 리차드슨 씨는 솔라플레어는 금융서비스 분야에서 이미 2,600개의 금융고객사를 확보하고 있기 때문에, 자일링스와 솔라플레어의 협업은 시너지가 클 것이라고 피력했다. 솔라플레어의 네트워킹 역량과 알베오가 가지고 있는 컴퓨터업로딩 역량이 결합이 됐을 때 큰 역할을 할 수 있다는 설명. FPGA는 CPU나 GPU와 달리 네트워크 코드를 가지고 있기 때문에 네트워크와 직접 연결이 될 수 있다는 장점이 있어서, CPU나  GPU처럼  PCI와 같은 대역폭에 제약을 받지 않는다.


그는 자일링스가 추구하는 것은 적절한 기술을 적절한 애플리케이션에 적용하는 것으로, 솔라페어와 알베오가 협업을 하면 시너지가 클 수 있고, 엔터프라이즈 영역으로도 확대가 될 수 있다고 다시 한 번 강조했다.

최교식 기자
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