박성현 리벨리온 대표, “리벨리온 NPU는 금융 거래에 최적화된 반도체”

[테크월드뉴스=노태민 기자] 금융, 헬스케어, 통신 등의 다양한 산업에서 인공지능(AI) 반도체 사용이 증가하고 있다. 개별 산업군에서 범용 반도체보다 우수한 성능을 기대할 수 있기 때문이다.

박성현 리벨리온 대표는 지난 12일 경기창조경제혁신센터에서 열린 ‘2022 인공지능 반도체 미래기술 컨퍼런스’ AI 반도체 기술개발 세션에서 ASIC(Application-Specific Integrated Circuit) ‘아이온’의 금융 산업 적용 사례를 소개하고 리벨리온의 미래 비전을 설명했다. 

박 대표는 “하이 프리퀀시 트레이딩(High frequency trading, 고빈도매매) 등의 레이턴시(전송 지연도)가 중요한 산업군에서 FPGA(Field-Programmable Gate Array)에 비해 (개별 산업군에 최적화된) ASIC이 나은 성능을 발휘한다”며 “금융 산업 등에서 개별 ASIC의 사용량이 늘어날 것”이라 전망했다.

리벨리온은 대표적인 국내 AI 반도체 팹리스로 지난 2020년 설립 후, 두 번의 테이프 아웃(팹리스가 파운드리 설계도를 전달하는 과정)을 끝마치는 등 빠른 속도로 성장하고 있다.

리벨리온은 2021년 11월 하이 프리퀀시 트레이딩에 특화된 NPU(Neural Processing Unit) ‘아이온’을 출시했다. NPU는 ASIC의 일종이다. 현재 ‘아이온’은 글로벌 투자은행의 샘플링 후, QA 테스트를 진행 중이다.

박 대표는 ‘아이온’의 개발 배경으로 본인의 모건스탠리 퀀트 트레이더 경력을 꼽았다. 그는 모건스탠리에서 ms(마이크로초) 수준의 하이 프리퀀시 트레이딩을 위해 FPGA 칩 설계를 담당했다. 박대표는 “하이 프리퀀시 트레이딩에 사용되는 GPU나 FPGA로는 레이턴시 개선에 한계가 있다”며 “레이턴시 개선을 위해 프로그래밍 로직을 다시 설계하거나, 소프트웨어 커널을 바이패스하는 등의 방법이 있겠지만, 가장 효율적인 것은 전용 ASIC을 만드는 것”이라고 강조했다.

박 대표는 “주식 시장의 오더 북은 ms 단위로 가격이 변한다”며 “하이 프리퀀시 트레이딩은 이러한 ms 단위의 변동성을 이용하는 투자 방식이고, 이러한 투자 방식에서는 당연히 인간 트레이더보다 알고리즘을 이용한 투자 방식이 유리하다”고 설명했다.

이어 “전통적인 퀀트 알고리즘으로 캐치하지 못하는 부분도 인공지능을 이용한 딥러닝을 통해 캐치할 수 있다”고 말했다.

리벨리온의 ‘아이온’은 하이 프리퀀시 트레이딩을 위해 레이턴시의 최소화와 높은 대역폭(Bandwidth)을 강조했다. 리벨리온은 ‘아이온’을 통해 금융 산업의 AI 반도체 시장 점유를 늘리겠다는 입장이다.

박대표는 금융 시장만이 아닌, KT와의 협업을 통해 서버 시장 진출 포부도 밝혔다. 리벨리온과 KT는 내년 3월 언어 모델을 지원하는 AI 반도체를 공개할 예정이다. 그는 “창업 초기에는 애플리케이션 위주의 AI 반도체 개발만을 목표로 했었지만 데이터센터 운영 노하우가 있는 KT와 파트너십을 체결하면서 서버용 AI 반도체 개발을 시작하게 됐다”며 “KT의 데이터센터 레퍼런스를 통해 글로벌에서 경쟁력 있는 팹리스가 되겠다”고 말했다.