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네패스 "뉴로모픽 칩으로 엣지 컴퓨팅 시장 공략 목표"⑥안정호 네패스 퓨처인텔리전스 사업부장 전무
이나리 기자 | 승인 2018.02.07 14:46

[EPNC=이나리 기자] 네패스는 1990년 설립한 한국의 전자부품 전문기업이다. 2000년대부터 반도체 범핑기술을 기반으로 첨단 패키징 기술인 WLP(Wafer Level Package), FOWLP(Fan-out WLP)를 공급하고 있으며 2017년 세계최초 PLP(Panel Level Package) 생산에 성공하며 시장에 자리매김했다. 더 나아가 네패스는 2017년 7월 인공지능 반도체인 뉴로모픽 칩 ‘NM500’을 첫 공개하면서 업계의 큰 주목을 받았다. 이는 네패스가 반도체 패키징 사업에 머물지 않고 칩 제조기업으로 도약하겠다는 목표를 의미한다. 안정호 네패스 퓨처인텔리전스사업부장 전무를 만나 네패스의 새로운 뉴로모픽 칩의 기술과 향후 사업 계획에 대해 들어봤다.

안정호 네패스 퓨처인텔리전스 사업부장 전무

Q. 네패스가 뉴로모픽 칩을 개발하게 된 계기는 무엇인가? 

네패스는 반도체 패키징 전문 기업으로 자리를 잡았다. 이병구 네패스 회장님의 기조는 회사가 지속성장해야 한다는 것이다. 네패스는 차세대 비즈니스를 발굴하려 했었고, 미국의 뉴로모픽 칩 설계 기술을 보유한 제너럴비전(GV)은 칩 모듈화 기술을 갖추고, 생산부터 유통까지 인프라를 보유한 파트너를 찾고 있었다. 이렇게 양사는 서로의 니즈가 맞아 떨어져, 2016년 계약을 체결하게 됐다. 제너럴비전은 뉴로모픽 칩을 설계하고, 네패스는 이 칩에 대한 생산, 패키지와 판매에 대한 글로벌 독점권을 갖는다. 

뉴로모픽 칩 ‘NM500’은 2017년 7월 공개됐고, 신뢰성 테스트를 완료했으며, 12월 정식으로 반도체 인증을 받아 2018년 1월 양산을 시작했다. 

Q. 뉴로모픽 칩의 기술의 특징은 무엇인가? 

딥러닝을 기존의 접근 방식으로 학습하면, 컴퓨터가 여러 대 필요하고 시간도 오래 소요된다. 또 완성된 모델을 사용하다 새로운 업데이트가 실행될 때, 다시 학습 과정을 시작해야 한다는 번거로움이 따른다. 이처럼 딥러닝이 처리해야 하는 데이터가 대폭 증가되고, 인공지능이라는 알고리즘이 생겨나면서 중앙처리 CPU와 메모리 칩 간의 병목 현상이 일어나기 시작했다. 즉 하드웨어 측면에서 한계점에 다다르게 되면서 다른 아키텍처로 처리하기 위한 방법으로 뉴로모픽 칩이 개발됐다. 

뉴로는 ‘신경’, 모픽은 ‘형상’이다. 즉, 뇌를 형상화 한 것이다. 따라서 뉴로모픽 칩은 사람의 뇌신경을 모방한 차세대 반도체이며, 인공 뉴런(Neuron)을 병렬 구성함으로써 빠른 처리 능력을 구현하고 전력소비량을 낮출 수 있는 기술이다. 즉, 사람의 뇌와 같아서 새로운 지식을 발견하면 추가 학습을 실행하고 잘못된 학습에 대해서는 자발적으로 억제할 수 있다. 만약 그렇지 않으면 기존에 학습한 것들이 엉망이 되기 때문이다. 이처럼 뉴로모픽칩은 불필요한 요소를 줄이고, 단순하게 모델링했기 때문에 전체적인 학습 과정이 간소하고 빠르다.

네패스 뉴로모픽 칩 ‘NM500’

 

Q. 네패스의 뉴로모픽 칩이 다른 기술과 구분되는 차별화 요소는 무엇인가? 

네패스의 뉴로모픽 칩 ‘NM500’은 인간의 뇌신경 기능을 모방한 뉴로멤 아키텍처 기반으로 설계됐다. 반도체 칩에 576개의 인공 뉴런을 집적해 사람의 뇌와 같은 고속·병렬연산 처리를 할 수 있고, 데이터 양에 상관없이 일정한 연산처리를 할 수 있다. 또한 원하는 수만큼의 뉴런을 확장할 수 있고, 애플리케이션을 개발하거나 적용 시 기업에서 원하는 MCU나 프로세서와 접목해 사용할 수 있다는 것이 차별점이다. 

이를 활용해 네패스의 뉴로모픽 칩은 휴대용저장장치(USB)처럼 컴퓨터에 꽃은 뒤 학습을 시킬 수 있다. 예컨대 사람이 있을 때만 자동으로 문을 열어주는 센서와 결합해 활용하고 싶다면, 사람과 동물 등을 구분할 수 있도록 간단히 학습시킨 뒤 컴퓨터에서 꺼내 센서에 붙여주면 된다. 그러면 고양이와 강아지가 움직여도 문이 열리지 않는 센서로 스마트 홈을 구축하게 되는 것이다.

NM500은 다른 인공지능 칩과 달리, 클라우드 없이 자체적으로 학습할 수 있다. 기존에는 딥러닝 학습을 하려면 많은 데이터와 서버 환경이 필요했다. 즉 온라인 환경에 적합했다. 반면 NM500은 클라우드 없이 칩 안에서 학습을 하기 때문에 외부랑 연결될 필요가 없다. 따라서 현장에서 어떤 이슈가 발견됐을 때 바로 학습해서 사용할 수 있다는 것이 장점이다. 이 부분은 빅데이터(클라우드)를 기반으로 하는 선두주자와 차별점인 동시에 경쟁에서 살아남기 위한 전략이다. 

Q. 네패스 뉴로모픽 칩의 타깃 시장은 어떤 분야인가? 

네패스의 뉴로모픽 칩은 엣지 컴퓨팅 영역에 더 중점을 두고 있다. 엣지 컴퓨팅은 기계가 각자의 상황에 맞게 판단하고, 그에 따라 조치를 취하게 하는 즉, 기계마다 인공지능이 탑재돼 있는 것을 말한다. 일례로 스마트팩토리, 자동화 공장에서 사용하는 기계의 엣지 컴퓨팅에 뉴로모픽 칩을 탑재하면 슈퍼 컴퓨터 없이 대용량 서버가 상황에 맞게 판단을 내릴 수 있어 유용하다.

클라우드로 가기 전 엣지단에서 인텔리전스 기능으로 노드를 분산시켜 운영할 수 있기 때문이다. 스마트 팩토리에는 센서가 수천개 이상이 되는데, 각각의 센서에 칩을 붙일 수 있고, 여러 개의 센서를 모아주는 영역 허브에 붙이거나 게이트 레벨에서 붙일 수 있다. 각 센서에서 인텔리전스 기능을 갖고 스스로 판단할 수 있기 때문에 최종 엣지단에서 처리해야 하는 양이 줄어들게 되고, 어떤 문제가 발생하더라도 빠르게 대응할 수 있다. 

이 외에도 NM500은 오프라인 상태에서 사용할 수 있다는 점 때문에 안전과 보안 관련 분야에서도 각광받고 있다. 자율주행 자동차만 하더라도 클라우드 컴퓨팅 방식으로 인공지능을 구현하면 서버에 오류가 나거나 네트워크 연결이 끊겼을 때 사고가 날 위험이 높다. 뉴로모픽 칩은 네트워크가 끊겼을 때도 상황 처리를 할 수 있기 때문에 안전성이 보장된다. 또 의료, 국방 등의 분야에서는 해킹, 보안에 대한 우려 때문에 빅데이터가 더딘 분야다. 칩을 활용하면 직접 손상을 가하지 않는 이상 서버를 통해서는 해킹할 수 없게 된다. 

요약하자면 NM500은 현장학습(Field trainable), 실시간 대응(Real-time), 학습데이터 공유(Knowledge Exchange), 에너지 효율(Energy Efficient)이 장점이다. 네패스는 뉴로모픽 칩을 활용해 이미지, 음성, 환경 등 모든 센서와 접목시켜 웨어러블, 자동화 시스템, 자동차 전장, 가전, 의료, 국방 분야 등 다양한 애플리케이션에 활용할 것으로 기대하고 있다. 

네패스 뉴로모픽 칩 ‘NM500’

Q. 네패스의 인공지능 사업과 관련해 단기적 계획과 장기적 계획은 각각 무엇인가? 

네패스는 신제품 뉴로모픽 인공지능 칩 NM500을 이용한 다양한 솔루션을 개발해 적극적으로 사업을 넓혀나가고자 한다. 예로 뉴로모픽 칩을 반도체 검사 장비에 활용해 다양한 불량을 현장에서 학습시켜 불량을 검출할 수 있는 솔루션을 공급할 계획이다. 실제로 한국의 한 반도체 검사 장비 업체에서 네패스의 NM500을 사용하기로 결정됐다. 

네패스는 개발자들이 인공지능 솔루션 개발 기간을 단축하고 쉽게 활용할 수 있도록 무료 학습 소프트웨어 널리지 스튜디오(Knowledge Studio)을 자체 개발해서 공급하고 있다. 뉴로모픽 칩 소프트웨어를 오픈소스로 공급하는 가장 큰 이유는 스타트업 증가와 산업 생태계 조성을 이끌기 때문이다. 이는 향후 네패스가 인공지능 칩 사업을 확대해 오토모티브 시장, 스마트 팩토리, 컨슈머 시장에 진입한다는 장기적인 계획에 기반을 만들어 주게 된다고 생각한다. 

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#네패스#뉴로모픽칩#엣지컴퓨팅#반도체#인공지능#프로세서

이나리 기자  narilee@epnc.co.kr

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