'총성없는 반도체 전쟁'...AI반도체 시장 선점이 왜 중요한가

[그린인]

4차 산업혁명이 진행되면서 AI(인공지능)은 모든 분야에 적용될 만큼 그야말로 AI시대에 접어들었다.

문제는 AI 활용은 확대되고 있지만 CPU(중앙처리장치)와 같은 기존 반도체 시스템으로는 AI 소프트웨어를 감당하기 어렵다는 점이다.

이를 해결하기 위해서는 '병렬 컴퓨팅'에 특화된 새로운 컴퓨터 칩이 필요하다. 이것이 바로 'AI반도체'이다.

인공지능반도체는 CPU/GPU 구현 방식이 아닌 NPU(신경망처리장치), 뉴로모닉 칩 방식을 적용하는 것이다.

따라서 AI 컴퓨터의 핵심 기능을 보조하는 차세대 칩이 왜 중요한지를 알 수 있을 것이다.

메킨지의 AI반도체 시장 전망에 따르면, 2025년까지 매출 670억 달러(한화 약 75조원)로 전망하고 있다.

메모리 반도체의 세계 최대 강국인 우리나라는 어떤 계획을 갖고 있는가.

정부는 9월3일 '인공지능반도체 시대를 앞당길 상용화 기술개발 본격 추진' 정책을 발표하였다.

상세한 내용은 맨 아래 첨부파일을 참고하면 된다.

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[아시아경제 '20.11.8 게재 글 발췌]

제목 : 75조원 짜리 AI 반도체 시장, 누가 거머쥘까

[아시아경제 임주형 기자] 인공지능(AI)은 이미 우리의 일상 속에 스며든 지 오랩니다. 동영상 공유 애플리케이션(앱)인 '틱톡'은 인공지능이 사용자 취향에 맞춰 추천 영상을 화면에 띄웁니다. 애플의 '시리', 삼성전자의 '빅스비' 등 AI 비서들도 이미 우리에게 친숙해졌습니다.

AI는 단시간에 성능을 향상해 현재는 인간의 업무를 보조할 수 있을 만큼 첨예해졌습니다. 이는 무수히 많은 데이터를 받아들여 끊임없이 기계를 학습시키는 딥 러닝 기술 덕분입니다. AI는 딥 러닝을 통해 데이터 속에 포함된 패턴과 규칙 등을 파악하고, 이를 통해 작업을 수행합니다.

하지만 딥 러닝에도 한계는 존재합니다. 똑똑한 AI를 만들려면 아주 많은 데이터가 필요하고, 또 데이터를 처리하려면 아주 복잡한 딥 러닝 모델이 있어야 합니다. 특히 산업계에서 더욱 강력한 AI를 요구하면서 딥 러닝 모델과 데이터의 크기는 폭발적으로 증가하고 있습니다.

이 때문에 AI 소프트웨어에는 중앙처리장치(CPU) 같은 기존 반도체로는 감당하기 힘듭니다. 막대한 프로그램 크기와 데이터를 처리하려면 '병렬 컴퓨팅'에 특화된 새로운 컴퓨터 칩이 필요합니다. 바로 AI 처리에 특화된 'AI 반도체'입니다.

전략컨설팅 기업인 '매켄지'에 따르면 오는 2025년까지 AI 반도체 시장 매출은 670억 달러(약 75조 원)까지 늘어날 전망입니다. 현재 세계 각국 기업들은 미래 AI 반도체 시장을 선점하기 위해 '총성 없는 전쟁'을 벌이고 있는 실정입니다.

◆AI 반도체 중심 거머쥔 엔비디아

현재 AI 반도체 기술에서 가장 앞서 나가 있는 기업은 GPU 제작 기업인 美 엔비디아 사입니다. 사실 엔비디아의 주요 제품인 GPU는 본래 AI가 아닌 게임의 복잡한 3D 그래픽 처리를 위해 제작됐습니다.

하지만 그래픽 처리를 위해 개발된 여러 명령을 동시에 처리하는 이른바 '병렬 컴퓨팅' 구조가 AI 알고리즘 연산에도 최적화됐다는 사실이 발견되면서, 엔비디아 GPU는 현재 AI 반도체의 중심에 자리 잡은 상황입니다.

엔비디아의 또 다른 강점은 방대한 개발 생태계입니다. 엔비디아는 CUDA, cuDNN, 텐서RT, 옵틱스 등 소프트웨어 개발 키트를 개발자들에게 지원하고 있고, 이를 통해 소프트웨어를 개발하는 개발자 수만 200만 명 이상에 이릅니다.

◆알파고 이어 AI 칩 연구 박차 가하는 구글

미국의 IT 대기업인 구글 또한 AI 반도체 개발에 박차를 가하고 있습니다. 구글은 이미 AI 소프트웨어에서 세계 최고 수준의 기술력을 보유하고 있습니다. 지난 2014년 영국의 AI 연구 기업인 '딥마인드'를 인수했고, 2016년에는 딥마인드의 바둑 두는 AI '알파고'를 앞세워 대국에서 이세돌 9단을 격파했습니다.

구글은 현재 이 알파고의 본체에 해당하는 슈퍼컴퓨터 반도체를 직접 설계하고 있습니다. 'TPU'라고 불리는 AI 연산 특화 반도체입니다. 특히 지난 7월 구글이 공개한 4세대 TPU는 미국 글로벌 기업 및 대학들이 주최하는 AI 반도체 성능 테스트인 'MLPerf(엠엘퍼프)'에서 엔비디아의 최신 GPU에 맞먹는 성능을 보여줬다고 합니다.

◆신개념 반도체 고안한 스타트업 그래프코어

알파고가 탄생한 AI의 본고장 영국에서도 엔비디아의 아성에 도전하는 AI 반도체 기업들이 성장하고 있습니다. 가장 대표적인 회사는 지난 2016년 설립된 신생 스타트업인 '그래프코어' 사입니다. 그래프코어는 설립 4년 만에 20억달러(약 2조2400억원)의 기업 가치를 보유한 우량 기업으로 거듭났습니다.

그래프코어는 오로지 AI 프로그램 연산에만 특화된 반도체를 설계한 것으로 유명합니다. '지능처리장치(IPU)'라고 불리는 컴퓨터 칩으로, 한 개의 반도체 안에 1000개가 넘는 코어를 블록처럼 배열해 병렬 컴퓨팅을 강화한 게 특징입니다. 현재 2세대 칩까지 출시된 IPU는 마이크로소프트, 델 등 거대 IT 기업들의 클라우드 서비스에 추가되는 등, 빠른 속도로 고객을 확보하고 있습니다.

◆국내서도 정부 연구 지원

현재 AI 반도체는 미국, 영국 등 기존 AI 강국들의 경쟁 무대이지만, 곧 다른 나라 기업들도 자신만의 독특한 컴퓨터 칩을 내놓을 가능성이 높습니다. 이 가운데 한국의 경우, 정부는 지난달 12일 AI 반도체 선도국가로 도약하기 위한 연구개발 투자 계획을 선보였습니다.

과학기술정보통신부와 산업통상자원부가 함께 발표한 'AI 반도체 선도국가 도약으로 AI·종합반도체 강국 실현' 비전에 따르면, 정부는 올해부터 오는 2030년까지 10년간 1조 원이 넘는 예산을 투입할 방침입니다.

특히 정부는 세계 최대 메모리 반도체 생산국인 한국의 실정에 맞게 '프로세서-인-메모리(PIM)'라는 신기술에 투자하겠다는 계획입니다. PIM은 데이터 저장 장치인 메모리 안에 연산 기능 일부를 결합한 반도체로, AI 컴퓨터의 핵심 기능을 보조하는 차세대 칩으로 손꼽히고 있습니다.

첨부파일 (산업통상자원부 보도자료 '20.9.3)

인공지능 반도체 시대를 앞당길 상용화 기술개발 본격 추진.pdf

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