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AI 반도체 개발 경쟁 불붙었다

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작성자 TIAsol 작성일17-09-07 10:11 조회2,073회 댓글0건

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인텔·퀄컴 등 시장진출 가속... 삼성도 스마트폰AP에 적용 우회시사

<인텔, 퀄컴 등 주요 반도체 업체가 인공지능(AI) 구현에 특화된 칩 개발에 나서고 있다. 이미 화웨이가 자사가 개발한 신형 AP에 NPU를 접목해 공개한 가운데 국내 반도체 전문기업 네패스가 인공지능 뉴로모픽 칩을 상용화 했다. 6일 서울 서초동 네패스에서 연구원이 인공지능 칩 'NM500'(왼쪽)과 적용된 EV Kit 'NEURO SHIELD'를 소개하고 있다. 윤성혁기자 shyoon@etnews.com>
인공지능(AI) 반도체 경쟁이 불붙었다. 인텔, 퀄컴 등이 개발에 속도를 내고 있는 가운데 삼성전자도 AI 반도체 시장 진출을 모색하고 있다. 

AI 반도체는 사람 뇌를 모방해 설계된다. 신호 스위칭 체계를 마치 사람의 뇌 세포처럼 구성한다. 뇌는 아주 적은 에너지를 소비하면서도 신호 처리가 지금의 반도체보다 훨씬 빠르다. 그동안 '알파고'와 같은 AI 프로그램을 가동하려면 엄청난 전력이 소모된 단점이 해결될 수 있다. 기술 혁신이 거듭되면 장기로 볼 때 AI 반도체 개발로 휴대폰이나 자동차에서도 '알파고' 같은 프로그램이 구동되는 시대가 열릴 것으로 기대된다. 

김기남 삼성전자 디바이스솔루션(DS) 부문 반도체 총괄 사장은 최근 한국·독일 공학한림원이 공동 개최한 4차 산업혁명 세미나 기조연설에서 “기존의 중앙처리장치(CPU)와 그래픽처리장치(GPU)로는 AI 컴퓨팅 효율화가 어렵다”면서 “사람 뇌의 신경망을 모방한 신경망처리장치(NPU)가 부족한 성능을 메워 줄 것”이라고 말했다. 삼성전자가 스마트폰용 애플리케이션프로세서(AP)에 NPU를 접목할 수 있다는 사실을 에둘러 밝힌 셈이다.

뇌 신경망을 모방한 NPU는 반복된 머신러닝(기계학습)에 최적화된 회로 구조로 되어 있다. NPU가 스마트폰 AP에 탑재되면 학습을 통해 영상, 이미지, 음성 인식 성능을 한 단계 높일 수 있다. 

사람 뇌의 정보 전달 대역폭은 초당 25테라바이트(TB)로, 현재 시판되고 있는 고속 그래픽 D램(초당 32GB)보다 800배나 빠르다. 뇌의 저장 용량은 2500TB로 추정되는 가운데 널리 판매되고 있는 32TB의 솔리드스테이트드라이브(SSD)보다 공간이 80배나 넓다.

중국 화웨이 반도체 설계 자회사 하이실리콘은 최근 차세대 10나노 스마트폰 AP '기린970'에 NPU 기술을 적용, 이미지 인식 능력을 25배 높였다고 밝혔다.

인텔은 소비자 기기용 AI 반도체 분야에 가장 많은 투자를 단행하고 있다. 인텔이 인수한 이스라엘 첨단운전자보조시스템(ADAS) 칩 전문 업체 모빌아이 역시 일찌감치 자사 ADAS 칩 아이큐 시리즈에 NPU 기술을 탑재해 왔다. 모빌아이 아이큐는 카메라로 들어온 이미지를 분석, 차선을 인식하고 장애물을 피하도록 돕는 등 자동차 자율 주행을 위한 핵심 부품으로 떠올랐다. 

인텔이 지난해 인수한 자회사 모비디우스는 심층신경망분석(DNN) 가속 기술을 내장한 신형 비전처리장치(VPU) 시스템온칩(SoC) 미리어드X를 최근 선보였다. 전작에 비해 DNN 처리 능력이 10배 빠르다. 이 제품이 드론에 탑재되면 사물을 재빠르게 인식, 자율 비행이 가능해진다고 회사는 설명했다. 

퀄컴은 제로스라고 이름 붙인 AI 기술을 스마트폰용 AP 스냅드래건 시리즈에 내장해 오고 있다. 마이크로소프트(MS)는 가상현실(VR)과 증강현실(AR)을 합친 혼합현실(MR) 헤드마운트디스플레이(HMD)용으로 고속 DNN 연산 기술을 내장한 보조 프로세서 홀로그램처리장치(HPU)를 공개했다. 

반도체 업계 관계자는 “구글 등은 서버 인프라에 탑재되는 대용량 고속 AI 칩 개발에 주력하고 있지만 퀄컴과 인텔 등 전통의 반도체 업계는 소비자 기기에서 AI 연산이 즉각 가능하도록 하는 '에지 AI 컴퓨팅용 칩' 개발에 주력하고 있다”고 설명했다.

삼성전자를 제외한 국내 기업 가운데에는 네패스가 미국 AI 칩 전문 업체인 제너럴비전(GV)의 기술을 들여와 AI칩으로 재구성, 양산을 시작했다. 이 제품은 각종 사물인터넷 (IoT : Internet of Things): 여러 사물(thing)이 만든 정보를 공유하는 컴퓨터 통신망상세보기▶사물인터넷(IoT) 기기에 탑재될 것으로 전망된다. 

유회준 카이스트 교수팀도 수 년 전부터 이 같은 소비자 기기에 탑재될 수 있는 AI 칩 연구를 계속해 왔다. 유 교수팀은 최근 미국에서 개최된 핫칩스 2017에서 물체 인식, 행동 인식 기능을 구현한 AI 칩 심층신경망처리장치(DNPU)를 공개했다.  

 

http://www.etnews.com/20170906000256?mc=ns_001_00001


[해설] AI 반도체의 두 갈래 진화 방향… 클라우드 인프라 vs. 단말단

<퀄컴 스냅드래곤 AP에 탑재되는 AI 전용 연산 가속기 제로스.>
인공지능(AI) 반도체는 순차 연산에 특화된 중앙처리장치(CPU)와 달리 사람 뇌 구조를 모방해 병렬 데이터 연산을 더 빠르게, 저전력으로 처리할 수 있는 것이 특이다. 기계학습(머신러닝), 심화학습(딥러닝)에 맞춰져 있다. 

AI 반도체의 진화 방향은 크게 두 갈래로 나뉜다. 구글이나 IBM은 클라우드 인프라 상에서 AI를 구현하겠다는 계획을 갖고 각각 TPU(Tensor Processing Unit), 트루노스(Truenorth) 칩을 개발, 고도화하고 있다. 네트워크 분산 컴퓨팅으로 AI를 구현하겠다는 것이 이들의 구상이다. 바둑천재 이세돌과 겨룬 구글 알파고 시스템 역시 TPU를 활용한 클라우드 인프라 위에서 구현됐다. 

바이두, 페이스북 같은 업체는 현재 CPU보다 병렬연산 능력이 높은 범용 그래픽처리장치(GPU)를 활용해 반복학습, 인공지능을 구현하고 있지만 조만간 이 같은 AI 전용 하드웨어 기반 클라우드 인프라가 확산될 것으로 업계에선 내다보고 있다.

반면에 퀄컴 등 전통적 반도체 업계는 사람과 직접 맞닿는 단말기용 AI 반도체 개발에 적극 나서고 있다. 이른바 '에지단(소비자기기) AI 반도체'다. 

소비자기기용 AI 반도체가 필요한 이유는 여러 가지 문제를 해결할 수 있기 때문이다. 우선 클라우드 인프라 상에서만 AI가 구현되면 인터넷 연결성이 보장돼야 한다. 정제되지 않은 센싱 데이터를 서버로 보낼 경우 통신 과부하 우려도 있다. 예컨대 자율주행차의 연산 기반을 클라우드 인프라에만 의존한다면 통신 과부하 혹은 지연시간 확대로 사고 위험에 직면할 수 있다는 것이 전문가 설명이다. 정제되지 않은 데이터에서 유의미한 정보를 도출하려면 상당히 큰 연산 능력이 필요하다. 소비자 기기에 탑재된 AI 반도체에서 일정 부분 연산이 가능하다면 이런 연결성, 대역폭, 연산 과부하 문제를 해결할 수 있다. 소비자 기기에서 AI 연산이 가능해지면 불필요한 개인정보 유출 우려도 없애는 것이 가능하다.

송용호 한양대 전자공학부 교수는 “클라우드와 에지단 AI 반도체는 상호 보완적 관계로 함께 발전해 나갈 것으로 보고 있다”고 말했다. 

한국은 이러한 소비자 기기용 AI 반도체에서 보다 큰 기회를 잡을 수 있다는 것이 전문가 설명이다. 클라우드 인프라 분야에선 미국과 중국을 따라잡기 힘들 것으로 여겨지지만 스마트폰과 자동차 생산 기반은 강하기 때문에 소비자 기기용 AI 반도체에 역량을 집중한다면 세계적 업체와 경쟁이 가능하다는 생각이다. 

유회준 KAIST 전기전자공학부 교수는 “그간 한국에선 AI 구현에 관한 국책 연구과제(R&D)를 소프트웨어(SW) 분야에 집중 몰아줬는데, 정말로 이 SW를 세계 시장에 팔 수 있을지는 미지수”라면서 “한국이 정말 잘 할 수 있고 세계 시장에서도 우위를 점할 수 있는 반도체를 포함, 하드웨어 분야를 집중 육성해야 한다”고 말했다. 

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