#2. 인공지능(AI), 소프트웨어 경쟁에서 반도체 칩 경쟁 시대로 대전환
#2. 인공지능(AI), 소프트웨어 경쟁에서 반도체 칩 경쟁 시대로 대전환
  • 최율리아나 기자
  • 승인 2019.03.29 15:20
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

AI 시장 주도권、소프트웨어→반도체칩으로 전선 바뀌어

‘과학(Science)’은 무엇인가? 혹자는 과학을 일컬어 보편적인 진리나 법칙의 발견을 목적으로 한 체계적인 지식이라고 말한다. 물론 틀린 말은 아니다. 하지만 조금 더 단순한 시각으로 바라보면 ‘과학’은 인류가 활동하는 모든 것의 시작점이고 결정체다.

과학은 인류 문명의 시작이며 인류의 삶의 변화를 위한 거대한 창작이다. 4차산업혁명 역시 과학의 시작에서 비롯되고 있다. 과학은 4차산업혁명 시대의 두뇌다. 과학이라는 체계적인 지식은 인류의 과거와 현재, 미래를 체계적으로 변화시켰고 변화시키고 있다.

글로벌 생활과학 전문 미디어 <데일리포스트>는 창간 5주년을 맞아 ‘과학’의 시작에서 비롯된 ‘4차산업혁명’을 주도할 차세대 과학기술의 현주소를 통해 앞으로 살아갈 미래 시대의 새로운 변화를 내다봤다. [편집자 주]


[데일리포스트=최율리아나 기자] 클라우드 컴퓨팅, 딥러닝, 빅데이터 등에 대한 관심이 높아지면서 훈련과 추론을 위한 빠른 데이터 처리가 가능한 반도체 칩은 인공지능(AI)시스템 구현의 필수적 요소로 부상했다. 차세대 먹거리로 주목받는 AI 산업은 이제 소프트웨어 경쟁에서 반도체 칩 경쟁 시대로 빠르게 이행하고 있다. 

AI 반도체에 대한 정의는 대체적으로 데이터센터 서버 혹은 에지 디바이스에서 인공신경망 알고리즘을 보다 효율적으로 계산하는데 최적화된 반도체라고 할 수 있다. 협의로는 기존 반도체 아키텍처 기반의 AI 연산 전용 가속 프로세서이며, 광의로는 초저전력 대규모 병렬연산을 지원하는 뉴로모픽 칩(neuromorphic chip)까지 포함한다.

◆ 초고속·초지능 ‘AI 반도체’ 경쟁 본격 점화

현재 엔비디아, 인텔, ARM, 퀄컴 등 전통적인 프로세서 반도체 기업을 비롯해 구글, 애플, MS, IBM, 화웨이 등 ICT 기업, 여기에 다양한 AI 스타트업까지 가세하면서 시장 경쟁은 한층 치열해지는 양상을 보이고 있다.

각 업체들은 소프트웨어 보다 데이터 처리가 빠르고 소비 전력을 낮은 AI 반도체 칩의 성능을 끌어올리기 위해 다각도로 노력하고 있다. 현재의 AI, 즉 딥러닝은 학습 데이터와 AI를 활용한 현장 데이터를 비교·추론하는 시스템 구성이 많다.

미국에서는 구글, 엔비디아, 자일링스 등에 이어 IBM이 AI 전용 칩 개발을 본격화하고 있다.

기존 AI 학습용 하드웨어는 엔비디아 GPU가 적합했지만 GPU는 소비전력이 200~300W 수준으로 높아 AI 시장의 확대와 함께 글로벌 IT 기업들이 앞 다퉈 AI에 특화한 반도체 칩 설계에 나서고 있는 것.

그동안 머신러닝 시스템 '왓슨'으로 AI 비즈니스를 추진해 온 IBM은 연구 개발 단계에서 딥러닝 보다는 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 칩인 ‘트루노스(True North)’를 개발해 왔다.

IBM은 삼성, 시놉시스, 어플라이드 머티어리얼즈, 도쿄 일렉트론 등과 제휴해 에코 시스템 구축에도 나서고 있다.

일본에서는 AI 선두주자인 '프리퍼드 네트웍스(PFN)'가 AI 학습용 반도체 칩을 자체 개발해 서버에 탑재했다. 또 3D 그래픽 솔루션의 업체인 ‘디지털 미디어 프로페셔널(DMP)’이 지난해부터 추론용 IP 판매를 시작했다.  

지금까지 딥러닝은 사실상 엔비디아의 독무대였다. 상용화된 학습용 AI 칩이 엔비디아 제품밖에 없었기 때문이다.

하지만 범용 GPU로 개발됐기 때문에 AI 시스템에 최적화된 칩은 아니었다. 마침 그래픽 칩 렌더링에 중첩적분 연산(MAC)을 집적하는 GPU를 가지고 있었고, 이를 딥러닝 칩으로 활용하면서 나름의 좋은 평가를 받았지만 소비 전력이 매우 높고 단말에서는 사용할 수 없었다.

2018년 말 일본 프리퍼드 네트웍스가 러닝에 특화된 칩을 '세미콘(SEMICON) 재팬'에서 발표했지만 소비 전력이 여전히 매우 높아 AI 전용이라고는 할 수 없는 수준이다. 

최근 IBM이 다양한 기업과 손잡고 AI 반도체 칩 개발에 나선다고 발표한 것도 상용화까지 많은 시간이 걸리는데다 자본 투자 비용이 막대하기 때문이다. 반도체 설계와 제조를 위한 혁신적인 방법을 찾기 위해서는 혼자의 힘으로는 어렵다고 판단한 것.  

한편, AI 반도체 시장은 클라우드 시장과 모바일 엣지 시장으로 양분될 것으로 전망된다. 현재 이 시장에 뛰어든 기업들이 발표하는 신제품 AI 칩과 IP에는 추론 기능이 압도적으로 많다.

소비 전력이 적고, 클라우드 데이터 센터가 아닌 단말 및 엣지에 활용하기 위해서다. 시장 규모면에서 엣지가 압도적으로 크기 때문에 엔비디아조차 데이터 센터뿐 아니라 엣지 응용도 노리고 있다.

실제로 업계 전문가들은 지능화 서비스와 IoT가 확산될수록 단말 자체에서 AI 추론연산을 처리하는 모바일 엣지 AI의 중요성이 커질 것으로 내다보고 있다.

이와 함께 클라우드 시장과 모바일 엣지 시장이 배타적 관계가 아닌 상호보완적 관계로 진화할 것이라고 전망하고 있다. 



댓글삭제
삭제한 댓글은 다시 복구할 수 없습니다.
그래도 삭제하시겠습니까?
댓글 0
댓글쓰기
계정을 선택하시면 로그인·계정인증을 통해
댓글을 남기실 수 있습니다.