실제로 성공하고 사용화의 길까지 열렸다고 해도 그 성능을 내며 사용할 수 있게 해주는 소프트웨어 스택이 제대로 없으면 아무 소용이 없습니다. NVDA에 서는 많은 소프트웨어 엔지니어들이 끊임없이 만들어냅니다. 그냥 맘대로 만들어 던지는게 아니라, 큰 고객들에 맞춤형 서비스까지도 하죠.
그런 프레임웍을 얘기하는게 아닙니다. 그 안에서 하드웨어 기능을 최대한 이용해서 경쟁 제품보다 좋은 성능이 나오게 하는 라이브러리들이죠. 이를 위해서 Tensorflow, Spark 개발 자체에도 관여합니다. 물론 inhouse에서 만든 모듈들도 대부분 open source입니다.
그렇다고 다른 곳은 안하는데 NVidia만 하는게 아닙니다. 업계의 다른 회사들도 경쟁적으로 다 이런걸 합니다. 하드웨어를 팔기 위한 필수적인 활동이죠. 예를 들자면, graphics card를 샀는데 그냥 vesa driver로 작동시키느냐, 생산업체의 최적화된 드라이버를 사용하느냐의 차이라고 할까요. 하드웨어와 그 활용도를 높여주는 소프트웨어는 같이 가는게 당연하죠.
이게 삼성에서 자기네 제품에 쓰다가 결국 사라지는 운명이 될 수도 있습니다. 세계의 다른 연구자/회사들이 놀고 있는게 아닙니다. 그들이 만들어 내고 누군가가 마켓 리더가 되면, 결국 한구석에서 쓰던것은 한 때 선구적인 면이 있었더라도 phase out됩니다. 따라서, 이번 개발이 정말로 의미있게 대박이 나려면, 인더스트리의 많은 following이 있어야 합니다. 소프트웨어는 그걸 가능케하는 필수적인 요소 중 하나고요. 아쉽게도 많은 시도를 해왔으나 삼성에서 그걸 성공한 적은 없습니다.
그래도 희망이 없는건 아니죠. 삼성이 조직으로는 안습이지만, 각개격파 식으로 내공이 있는 친구들이 있긴 합니다. nnstreamer같은게 대표적인 예. 이거 주도한 친구에게 힘이 실린다면 혹시 해낼 수 있을지도.
