*이 글은 외부 필자인 최호섭님의 기고입니다. 애플의 자체 프로세서, M1을 쓴 맥들이 미국, 일본 등 1차 출시국에서 판매를 시작했습니다. 애플은 이 제품들이 기존 인텔 프로세서를 쓰던 제품들에 비해 CPU나 그래픽 성능이 2배에서 6배까지 높다고 밝혔고, 실제 테스트 결과들을 봐도 성능이 꽤 높게 나오는 것 같습니다. 기기를 사용하는 데에 큰 무리가 없고, 특정 상황에서는 확실히 애플이 생각하는 새로운 프로세서 사용 방법이 맞아떨어지는 것 같기도 합니다. 여전히 애플이 왜 맥에 쓸 칩을 새로 만들었을까에 관심이 쏠립니다. 인텔과 애플의 관계가 멀어졌다는 이야기부터, 부트캠프를 막아서 윈도우 점유율을 낮추려는 의도가 아닌가 하는 의심도 나오는 상황입니다. 뭐 여러 가지 호기심도, 불안도, 의심도 들 수밖에 없는 프로세서지만 애플이 밝히는 새 프로세서의 목적은 성능에 있습니다. 그리고 이걸 직접 하게 된 것도 그동안의 애플이 프로세서를 바라보는 시선과 관련이 있습니다. 역사는 반복되니까요. 모토로라에서 IBM으로 '첫 번째 대전환' 애플에, 또 맥에 오랫동안 관심을 갖고 있는 분이라면 애플이 이전에 썼던 파워PC를 기억하실 겁니다. 이 파워PC는 애플의 상징과도 같았고, 또 전문가용 고성능 컴퓨터의 대명사로 통하기도 했습니다. 애플이 이 칩을 선택하게 된 이유 역시 성능입니다. 애플은 90년대 초반 맥OS의 그래픽 중심 인터페이스를 비롯해 그래픽, 디지털 음악 등의 용도로 매킨토시가 성장하면서 고성능에 목이 말랐습니다. 이때까지 애플은 모토로라의 68000 계열 프로세서를 주로 써 왔는데, 매킨토시 쿼드라 시리즈에 쓰인 68040 이후로 한계가 찾아왔습니다.

1.인공신경망을 학습시킬방한 대량의 데이터 확보 2.빅데이터를 빠른 속도로 처리할 수 있는,CPU(중앙처리장치)와 GPU(그래픽처리장치)를 활용한대규모 병렬 컴퓨팅 인프라의 비약적인 발전 3.효과적인 머신러닝 알고리즘의 출현, 전문가들은 이 삼박자가 어우러지면서암흑기에 놓여 있었던 머신러닝* 연구에큰 진척이 있었다고 분석합니다. *머신러닝컴퓨터가 스스로 데이터를 학습해문제를 해결하는 것을 의미한다. 지난 2012년 제프리 힌튼 교수가 딥러닝*으로 이미지넷 대회에서 우승을 거둔 이후로딥러닝이 큰 인기를 끌고 있는데요, *딥러닝(Deep Learning)머신러닝의 기법 중 하나.생물학적 신경망을 본떠 만든 인공신경망을 활용한다.인공신경망에는 심층신경망(DNN),합성곱신경망(CNN) 등 여러 종류가 있다. (참조 - 장병탁 교수 강연 '폰 노이만, 정보화시대') 이에 따라 칩 제조회사들도 딥러닝을 가속화할칩 개발에 뛰어들고 있습니다. 특히 칩 제조회사들은 병렬계산에 특화된 GPU 가속기 개발에 힘을 쏟고 있죠. 엔비디아 케플러(Kepler) K40, 4.3테라플롭스/235W엔비디아 맥스웰(Maxwell) M40, 5.8테라플롭스/250W엔비디아 파스칼(Pascal) P100, 9.5테라플롭스/300W 데이터 처리 속도가 계속 늘어가는 것 보이시죠? 여기서 플롭스(FLOPS)란초당 부동소수점 연산이라는 의미입니다. 이렇게 머신러닝에 특화된 칩 시장은2015년 5억1300만달러(5876억원)에서2025년 122억달러(14조원) 수준으로커질 것으로 보입니다.