Microsoft는 맞춤형 DC 칩을 위한 전기 엔지니어를 찾고 있습니다. • The Register

맞춤형 실리콘이 클라우드에서 점점 더 큰 역할을 함에 따라 Microsoft는 자체 개발한 데이터 센터급 칩을 설계하기 위해 점점 더 공개적으로 노력하고 있습니다.

Windows 거대 기업이 개인용 장치는 물론 서버용 자체 프로세서를 개발하고 있다는 소문과 속삭임도 오랫동안 있었습니다. Google과 Amazon은 클라우드에 대해 동일한 작업을 수행하고 있으며 Meta조차도 자체적으로 인상적인 칩을 보유하고 있습니다.

여기에 있는 것은 다른 사람의 프로세서를 사용하는 대신 워크로드를 실행하고 가속화하기 위한 사용자 지정 구성 요소를 만들어 고유한 특정 목적을 위해 원하는 방식으로 자체 실리콘을 설계하려는 Microsoft의 추진력에 대한 더 많은 증거입니다. 그리고 그 증거는 맞춤형 AI 가속기를 구축하기 위한 적어도 하나를 포함하여 다양한 프로젝트의 엔지니어를 찾는 수많은 새로운 Microsoft Silicon 구인 광고의 형태로 나타납니다.

이는 칩 설계자를 위한 Redmond의 이전 광고에 이어집니다. 이러한 최신 채용 공고는 회사의 Azure 클라우드와 관련된 것으로 이해됩니다.

이번 주에 게시된 목록에는 "우리는 칩 실리콘 팀의 역동적인 Microsoft 인공 지능 시스템에서 일할 수석 설계 엔지니어를 찾고 있습니다."라고 적혀 있습니다.

해당 팀은 "매우 효율적인 방식으로 복잡하고 고성능 기능을 수행할 수 있는 최첨단 AI 설계"를 연구하고 있다고 합니다. 즉, OpenAI 기술 제품군에 미래를 걸고 Microsoft는 기성 GPU 및 관련 가속기보다 더 효율적인 모델을 실행하는 칩을 만들고 싶어합니다.

목록을 보면 Microsoft가 숙련된 엔지니어를 찾고 있는 것이 분명합니다. 앞서 언급한 직위에는 고성능 부품에 대한 논리 설계 및 마이크로 아키텍처 작업을 담당할 업계에서 최소 9년의 경력을 보유한 전기 엔지니어가 필요합니다. 기본 급여는 연간 $280,000입니다.

맞춤형 실리콘에 대한 Microsoft의 관심은 AI 가속기를 넘어 확장됩니다. 레드몬드의 실리콘 컴퓨팅 개발 조직(Silicon Computing Development Organization)의 별도 게시물에서는 실리콘 이전 하드웨어 검증 팀에서 일할 설계 검증 엔지니어를 찾고 있습니다. 게시물에 따르면 해당 팀은 클라우드 워크로드를 위한 SoC 설계를 검토할 예정이며, 이는 Microsoft가 Amazon Graviton 제품군에 따라 맞춤형 프로세서를 고려하고 있음을 시사합니다.

Microsoft는 또한 DPU(데이터 처리 장치) 작업을 수행할 실리콘 엔지니어와 Azure 하드웨어 시스템 및 인프라 그룹 내 패키징 설계 엔지니어에 대한 채용 공고를 게시했습니다.

DPU(smartNIC 또는 인프라 처리 장치라고도 함)는 호스트 CPU 코어에서 보안, 네트워킹 또는 스토리지와 같은 다양한 기능을 오프로드합니다. 이는 아마도 Microsoft가 1월에 DPU 공급업체 Fungible을 인수한 이후 가장 놀라운 목록이 아닐 것입니다.

한편 후자의 직책은 "다양한 데이터 센터 제품 부문"을 위한 "HPC 실리콘 설계를 위한 고급 패키징 솔루션 제공"을 담당하게 됩니다. 이는 Microsoft가 Amazon의 뒤를 이어 모든 방식의 컴퓨팅 애플리케이션을 위한 맞춤형 실리콘을 구축하는 것을 목표로 하고 있음을 시사합니다.

Microsoft의 실리콘 야망의 전체 범위는 명확하지 않으며 회사가 칩셋 엔지니어를 고용한다고 해서 조만간 맞춤형 부품을 반드시 보게 될 것이라는 의미는 아닙니다. Microsoft의 모든 담당자는 다음과 같이 말할 수 있습니다.

우리는 계속해서 자체 역량에 투자하고 다양한 칩/생태계 제공업체와의 파트너십을 육성 및 강화하고 있습니다. 우리의 목표는 시스템 전반에 걸친 접근 방식을 통해 고객에게 풍부한 솔루션을 제공하는 것입니다.

맞춤형 실리콘을 추구하는 것은 확실히 장점이 있습니다. 중개자를 없애는 것 외에도 맞춤형 칩은 기성 부품보다 더 효율적인 도메인별 애플리케이션용 프로세서를 구축할 수 있는 기회를 제공합니다.

Amazon Web Services와 Google Cloud는 모두 맞춤형 AI 가속기를 개발했습니다. Amazon에는 Trainium과 Inferentia가 있고 Google에는 이제 4세대 Tensor 처리 장치(TPU)가 있습니다. 이에 비해 Microsoft는 Nvidia, AMD, Intel과 같은 칩 제조업체의 기성품이나 맞춤형 하드웨어에 크게 의존해 왔으며 이는 따라잡아야 할 부분이 많다는 것을 의미합니다.