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ROCm 7·윈도우 빌드·6주 릴리즈 전환…AI 소프트웨어 로드맵 제시

[디지털데일리 김문기 기자] 아누쉬 엘랑고반(Anush Elangovan) AMD AI 소프트웨어 부문 총괄 부사장이 ROCm 7을 중심으로 대형언어모델(LLM) 성능 고도화,MI350 플랫폼 지원,분산 추론(distributed inference),엔터프라이즈 AI 기능과 클러스터 관리 기능,윈도우 환경의 전면 지원,릴리즈 주기 단축 등 AMD AI 소프트웨어 스택의 방향을 구체적으로 제시했다.

엘랑고반 부사장은 12일 한국 기자들과의 인터뷰를 통해 ROCm 7을 중심으로 한 AMD의 AI 소프트웨어 전략을 소개했다.그는 AMD에서 GPU용 AI 소프트웨어 컴포넌트를 총괄하고 있다.ROCm을 포함해 GPU 위에서 AI 워크로드를 구동하는 소프트웨어 구성요소 전반을 책임지고 있기도 하다.

우선 엘랑고반 부사장은 ROCm7과 관련해 MI350X 플랫폼에서 매우 높은 성능의 LLM 소프트웨어와 실행 환경을 확보했다고 언급했다.단일 장비 최적화에 그치지 않고 분산 추론 기능을 통해 여러 노드로 구성된 클러스터가 하나의 대형 모델을 서빙할 수 있게 됐다는 설명이다.대형 모델이 커질수록 단일 GPU·단일 서버를 넘어 클러스터 기반 배포가 기본이 되는 흐름을 ROCm이 직접 겨냥하고 있다는 의미다.

그는 생태계 전략을‘오픈소스 프레임워크와의 깊은 통합’으로 규정했다.엘랑고반 부사장은 “vLLM,SG Lang,파이토치(PyTorch) 같은 오픈소스 프레임워크와 깊게 통합해 파트너십 방식으로 성능과 기능을 함께 달성한다”라며,이 구조가 ROCm의 속도를 만든다고 봤다.커뮤니티가 성과를 내면 AMD 고객도 즉시 그 이득을 공유할 수 있고 반대로 AMD가 최적화한 결과도 오픈소스 생태계로 되돌아가 선순환을 만든다는 논리다.

ROCm의 적용 범위는 인스팅트(Instinct) 서버 GPU에만 머물지 않는다고 강조했다.그는 “ROCm 7은 AMD GPU 전반에서 활성화되고 있으며,라이젠 맥스 395(Ryzen Max 395) 같은 클라이언트 노트북에서도 ROCm을 통해 로컬 LLM 추론을 수행할 수 있다”고 말했다.데이터센터 중심 AI뿐 아니라‘로컬 추론’까지 확산되는 흐름에서 ROCm이 개발·실행 환경을 함께 가져가겠다는 메시지로 읽힌다.

ROCm 7의 핵심 성과와 관련해 ROCm 6.x에서 7.x로 오면서 거의 3배의 성능 개선이 있었다고 단언했다.그는 성능 향상 외에도 MI350 같은 신규 하드웨어 지원,분산 추론,엔터프라이즈 AI 기능,클러스터 관리 기능을 중요한 업데이트로 꼽았다.특히 엔터프라이즈 AI와 클러스터 관리 역량을 반복해 언급한 것은 ROCm을 단순한 드라이버·런타임·커널 집합이 아니라‘기업 배포형 소프트웨어 스택’으로 끌어올리려는 의도가 반영된 것으로 읽힌다.

우분투(Ubuntu)와의 관계 변화도 구체적으로 소개했다.엘랑고반 부사장은 “지금까지 우분투에서는 ROCm이 커뮤니티 프로젝트 형태로 지원돼 왔지만,무제한 출금 온라인 카지노이제 AMD가 캐노니컬(Canonical)과 직접 협력해 리눅스 노트북·데스크톱 설치 직후부터 ROCm 설치가 가능한 형태로 만들고 있다”라며,“사용자는‘sudo apt install rocm’만으로 최신 ROCm 라이브러리를 캐노니컬에서 직접 받을 수 있다”고 설명했다.설치·업데이트 장벽을 낮춰 ROCm 유입을 넓히겠다는 접근이다.

AMD가 강조해온‘데이 제로(day zero) 모델 지원’에 대해서는 내부 프로세스를 세 단계로 제시했다.엘랑고반 부사장은 “프런티어 랩에서 모델이 만들어질 때부터 협업해 AMD 플랫폼에서 동작하도록 준비한다”라며,“공개되는 당일 성능이 나오도록 보장하고 공개 이후에도 최적화를 지속한다.향후 업데이트나 현장 이슈에 대비해 고객이 직접 핫스팟을 찾아 튜닝할 수 있는 도구를 제공한다”고 덧붙였다.

윈도우 지원은‘전면전’에 가깝다.그는 “2~3개월 전부터 ROCm의 윈도우 빌드를 제공하기 시작했다”며 “현재는 리눅스와 윈도우 모두에 대해 모든 조합의 빌드를 제공하고 있다”라며,“윈도우는 ROCm에서 이제 퍼스트 클래스 시티즌(first class citizen)이다.바이너리와 파이토치 패키지를 내려받아 오늘 당장 AMD GPU에서 실행할 수 있다”고 강조했다.

이어 “리눅스와 윈도우 모두에서 나이틀리 빌드를 제공한다”고 덧붙였다.윈도우 기반 개발·검증 수요가 큰 시장에서 ROCm의 선택 가능성을 키우겠다는 의미로 해석된다.

한국의 경우 업스테이지(Upstage),모레(Moreh),망고부스트(MangoBoost)를 직접 언급했다.이 중 모레에 대해서는 “머신러닝 라이브러리와 코어 ROCm 소프트웨어에서 매우 긴밀히 협력해 왔다”고 말했으며,망고부스트에 대해서는 “AMD 하드웨어에서 학습과 추론의 스케일링을 매우 잘 보여줬으며,MLPerf 제출도 공동으로 진행했다”고 밝혔다.



ROCm 경쟁력에 대한 질문과 관련해 엘랑고반 부사장은 “오픈소스라서 빨리 움직일 수 있고,커뮤니티 누구나 혁신할 수 있으며,그 성과를 모두가 함께 얻는다”라며,“vLLM이 진전하면 모든 고객에게 이득이고,SG Lang이 진전하면 모두에게 이득”이라며 “폐쇄형 생태계에 비해 리눅스나 안드로이드 같은 개방형 생태계가 가진 장점과 유사하다”고 비유했다.

CUDA 코드 전환에 대해서는 HIPIFY를 유지한다고 못 박았다.그는 “HIPIFY는 CUDA 코드를 AMD HIP 코드로 옮겨 레거시 CUDA 코드를 실행하는 데 유용하다”라며,“산업은 트라이톤 프로그래밍이나 타일 기반 DSL 같은 더 높은 추상화 계층으로 이동하고 있다.이 변화는 레거시 CUDA에 직접 의존하지 않고도 파이토치·트리톤(Triton)·vLLM·SG Lang에서 AMD 플랫폼을 타깃할 기회를 제공한다”고 설명했다.

전력 효율과 TCO 질문에는 전력·성능·성능/와트는 AMD 하드웨어·소프트웨어 전략의 매우 중요한 축이라고 말했다.그는 구체 수치 대신 “일반적으로 성능은 근접한 수준이거나 1.2배 수준을 가정할 수 있고,무제한 출금 온라인 카지노전력과 TCO의 이점이 더해져 학습과 추론을 대규모로 수행할 때 강한 가치가 나온다”고 주장했다.

이어‘책임 있는 AI(responsible AI)’와 에너지 효율을 오픈소스 전략과 연결하며 “오픈소스는 누구나 코드를 보고 에너지 효율이나 책임 있는 AI 측면에서 혁신할 수 있게 해준다.파트너가 전력 절감 상태(power saving states)를 보고 개선해 추론 워크로드를 더 효율적으로 만들 수도 있다”고 덧붙였다.

개발자 저변 확대를 위한 실행 수단으로는 AMD 디벨로퍼 클라우드(Developer Cloud)를 제시했다.엘랑고반 부사장은 “깃허브 ID만 있으면 누구나 AMD 하드웨어에 접근할 수 있게 해준다”며 “현재 수천 명의 사용자가 이용 중"이라며,“클라우드 용량을 계속 늘리고,교육·해커톤을 지원해 누구나 쉽게 ROCm 생태계에 들어올 수 있도록 하겠다”고 말했다.그는 대학 협력,해커톤·이벤트 운영,vLLM·SG Lang 후원 등을 병행해 개발자 친화적 구조를 만들겠다는 입장도 밝혔다.

릴리즈 전략은 공격적으로 바뀐다.엘랑고반 부사장은 “6개월 릴리즈에서 6주 릴리즈로 전환한다”라며 “6주마다 안정 버전을 내고,안정성이 충분히 올라오면 6개월 단위 장기 지원 릴리즈를 제공한다.메인 브랜치는 항상 배포 가능한 상태로 유지하는 것이 목표다”라고 말했다.

마지막으로 향후 4~5년 비전에 대해 그는 “ROCm이 퍼베이시브(pervasive)해지길 기대한다”고 말했다.그는 “AMD 하드웨어는 이미 널리 퍼져 있고,ROCm은 AMD 하드웨어를 넘어 더 넓은 범위에서 AI 개발·교육·배포를 가능하게 하는 완전한 오픈소스 AI 소프트웨어 스택이 되길 원한다”는 설명이다.ROCm이 하드웨어와 맞닿은 저수준 계층뿐 아니라 엔터프라이즈 기능,클러스터 기능,배포 기능 같은 상위 계층까지 포괄하는 '오픈소스 스택의 선택지'가 돼야 한다는 메시지다.

또한 “ROCm은 더 이상 소프트웨어만이 아니라 개방,포용,협업,공동 개발의 철학이다.해답을 규정하지 않고 함께 미래를 만들자”라며 “한국을 전략 파트너로 생각한다.한국 내 엔지니어링 팀도 성장하고 있고,해커톤 등도 더 적극적으로 하겠다”고 강조했다.

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