AI 반도체가 뭐길래…주도권 놓고 관심 집중

[테크월드뉴스=이세정 기자] 인공지능(AI)이 적용된 서비스의 등장으로 높은 연산성능과 에너지 효율을 갖는 AI 반도체에 관심이 집중되고 있다. 업계에서는 향후, 반도체 시장의 3분의 1을 AI 반도체가 차지한다고 전망하며 주도권 잡기에 나서고 있다.

시장의 관심이 집중되고는 있지만 아직까지 정의는 모호하다. 일각에서는 연산, 제어 등의 정보처리를 담당하는 시스템 반도체만을 AI 반도체라고 강조하는 반면, 연산을 돕는 메모리 반도체도 AI 반도체 범주에 포함하기도 한다. 최근에는 메모리 반도체에 연산 프로세스를 더한 프로세싱 인 메모리(Processing In Memory, PIM)까지 개발되는 추세다.

AI 반도체는 금융, 의료, 학습 등의 영역에서 특화된 반도체다. 각각의 분야에서 필요로 하는 연산 능력이 다른 까닭에 기존의 범용으로 쓰이던 반도체를 대체하기 위해 개발됐다. 특히 산업의 발달로 데이터의 증가, 순간 대응 능력의 필요성이 높아지며, 기존의 반도체는 한계가 명확해졌다.

AI 반도체의 등장 전에는 병렬 연산 처리가 가능한 그래픽 처리 장치(Graphic Processing Unit, GPU)가 AI 개발 및 구현에 활용됐다. GPU는 동시 계산 요구량이 많은 그래픽 영상 처리를 위해 고안됐으나 동시 작업이 가능해 기계학습 등의 작업에도 사용되고 있다.

중앙 처리 장치(Core Processing Unit, CPU)도 AI 구현이 가능하지만, 데이터를 차례대로 처리하는 까닭에 빠른 연산이 필요한 AI 개발 및 구현에는 한계가 있다. GPU 역시 그래픽 용도로 개발된 탓에 연산처리 속도나 에너지 효율면에서 적합하지 않다.

최근 등장한 FPGA, ASIC는 각 분야에 맞도록 개발한 반도체다. FPGA는 제조 후 원하는 애플리케이션이나 기능 요구 사항에 맞게 다시 프로그래밍할 수 있다는 장점이 있다. 다만 주문제작 방식으로 제조 단가가 높다.

ASIC는 FPGA 단점을 보완한 반도체로 산업 분야에 따라 설계 및 생산된다. 생산 후 재프로그래밍 할 수 없으나 대량 생산을 통해 단가를 낮췄다. 맞춤형의 정도에 따라 게이트 어레이(Gate Array), 표준 셀(Standard Cell), 풀-커스텀 디자인(Full-Custom Design)으로 구분하기도 한다.

3세대 AI 반도체로 인간의 뇌를 모방한 뉴로모픽 반도체(NPU)가 대두되지만, 저전력과 고효율을 목적으로 한 ASIC의 고도화된 유형에 가깝다. 인간 뇌를 모방하려면  약 1000억 개의 뉴런을 통해 이뤄지는 뇌 활동을 구현해야 한다.

개발이 완료되면, 보다 적은 에너지로 대규모의 데이터를 처리할 수 있게 된다. 예를 들어 자율주행차 운행 중, 수집되는 다양한 데이터를 통해 상황을 판단하고 적절한 행동을 취할 수도 있다.

업계 관계자는 “AI가 IT 전 분야에서 쓰이고 있기에 방대한 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 AI 특화 반도체의 중요성은 이제 점점 높아지고 있다”고 말했다.

이어 “범용 AI 반도체의 필요성에 대해서는, 협소해지고 더 고도화되는 것이 기술의 특성이라고 생각하면 된다”라며 “GPU 또한 그래픽 처리에 특화된 반도체로 CPU 보다 더 협소하지만 특화된 칩이라는 점을 보면 이해가 가능할 것”이라고 덧붙였다.