4차 산업혁명의 근간, 인공지능 반도체 이슈와 전망
상태바
4차 산업혁명의 근간, 인공지능 반도체 이슈와 전망
  • 김경한 기자, 선연수 기자
  • 승인 2019.10.14 09:43
  • 댓글 0
이 기사를 공유합니다

산학연, AI 반도체 기술 주도권 확보 위한 공유의 시간 가져

[테크월드=김경한 기자] 글로벌 반도체 시장에서 강국으로 자리잡은 대한민국의 반도체 산업의 경쟁력 강화를 위해 지능형 반도체 관련 이슈와 전망을 살펴보는 자리가 마련됐다. 

과학기술정보통신부, 정보통신기획평가원(IITP), 반도체공학회(ISE)는 지난 9월 26일 서울 더케이 호텔에서 ‘IITP Tech & Future Insight Concert’를 개최했다. 부제는 ‘4차 산업혁명의 근간, 인공지능반도체’였다. 부제에서 알 수 있듯이 최근 빅데이터의 급증과 데이터 처리 능력 향상으로 발전을 거듭하고 있는 인공지능 반도체의 최신 기술 동향을 공유하는 시간으로 꾸며졌다. 

 

“지능형 반도체는 도전과 기회 제공하는 핵심동력”

정보통신기획평가원 석제범 원장은 개회사를 통해 “이번 행사가 정부부처와 산하기관 전문가들이 모여 반도체 분야의 연구 내용을 발표하고 앞으로의 발전 방향을 같이 논의하는 자리가 될 것”이라고 밝혔다. 

정보통신기획평가원 석제범 원장
정보통신기획평가원의 석제범 원장

이어 “구글의 알파고 이후 전 세계적으로 인공지능 관련 연구와 투자가 대규모로 이뤄지고 있다”며, “지능형 반도체는 인공지능 기술을 보조하기 위한 핵심적인 부품임과 동시에 국내 팹리스 기업들에게 새로운 도전과 기회를 제공할 핵심 원동력”이라고 전했다. 

축사를 전한 과학기술정보통신부 정보통신산업정책관 용홍택 국장은 “자율주행차, 로봇, 모바일, 헬스케어 등 다양한 분야에서 활용범위가 무궁무진한 비메모리 반도체의 기술수준은 선진국 대비 84% 수준에 머물고 있다”고 지적했다. 

그러면서 “차세대 지능형 반도체 사업에 대해 예비타당성 조사를 마치고 1조 원 규모의 예산을 확정한 바 있다”며, “우리의 강점인 메모리 기술력을 바탕으로 기억 기능과 연산 기능을 통합한 지능형 반도체를 개발한다면 세계 시장에서 경쟁우위를 선점할 수 있을 것”이라고 제안했다. 

기조연설자로는 비메모리 반도체의 선두기업 중 하나인 퀄컴의 줄리 가르시아 웰치(Julie Garcia Welch) 부사장이 맡았다. 줄리 웰치 부사장은 퀄컴 내에서는 자체적으로 2022년까지 4조 달러의 수익이 AI를 통해 창출될 것으로 예상하고 있다며 AI 반도체의 시장전망에 대해 긍정적으로 평가했다. 

퀄컴의 줄리 가르시아 웰치 부사장

그녀는 “불과 10년 전과 비교해봐도 많은 것들이 달라졌다. 지금은 산업과 가정, 도시에서 수십 억 개의 기기와 사물이 연결된 상황이다. 그 속에서 산업과 생태계의 혁신이 이뤄지고 있다”고 설명했다. 

웰치 부사장은 “독립적인 소프트웨어들이 최적의 성능을 갖추면서도 구동할 수 있도록 개발하는 게 AI의 목적”이라며, “AI 워크로드를 가장 필요한 곳에 위치시키는 것, 즉 클라우드와 온디바이스에 모두 위치시키는 것이 5G 기술 향상에도 도움이 될 것”이라고 기대했다. 

특히 “온디바이스가 중요한데, AI 에지 클라우드와 5G 연결성 등에서 엄청난 성장의 기회로 여겨지고 있다. 5G, AI, 에지 클라우드 컴퓨팅은 자동차 산업을 변혁시킬 것으로 예상된다. 자동차 주행경험을 완전히 바꿀 것이다. 결국 AI의 미래는 온디바이스와 에지 클라우드에 있을 것”이라고 주장했다. 

이번 행사는 1부 순서에서 국내 반도체 산업의 성장에 기여해온 유력 인사들이 반도체 산업의 맥락을 되짚어보고, 2부 순서에서는 차세대 반도체를 연구하고 있는 신진 연구진들이 최신 기술을 소개하는 방식으로 진행됐다. 

 

성능, 파워, 인터페이스 기술개발 급선무

한국과학기술원(KAIST) 이수영 명예교수가 오늘날 인공지능이 성장할 수 있었던 요인을 분석하고 신경망 학습을 위해 하드웨어와 소프트웨어 엔지니어들이 공동 설계해야 함을 역설했다. 

한국과학기술원(KAIST) 이수영 명예교수
한국과학기술원(KAIST) 이수영 명예교수

이수영 교수는 “AI를 4차 산업혁명의 핵심이라고 하는데, 더 정확하게는 2단계 페이지뷰”라고 설명했다. 1~3차 산업혁명은 대량생산, 원거리통신, 고속계산 등 사람이 잘못하는 것을 기계가 함으로써 세상을 바꾼 것인데 반해, 4차 산업혁명은 사람이 잘하는 기능조차도 기계가 대신함으로써 세상을 바꾼다는 것이 이수영 교수의 주장이다. 따라서, 3차 산업혁명과 AI로 대변되는 4차 산업혁명의 차이는 굉장히 큰 것이며, 페이지1에서 페이지2로 넘어갈 정도의 깊은 차이가 난다는 것이다. 

또한, 이수영 교수는 인공지능이 최근 성공한 요인으로는 대용량 학습자료와 초고속 계산이 있다고 밝혔다. 대용량은 인터넷, 모바일 커뮤니케이션 덕분이며, 초고속계산기는 GPU가 발전하면서 방대한 학습데이터를 계산할 수 있게 됐기 때문이다. 이 교수는 “아무리 데이터가 많고 계산기가 빨라도 어떻게 학습하는지에 대한 방법을 모르면 소용없다”며 3번째 요인으로는 병렬처리에 기반한 신경망 인공지능을 내세웠다. 

신경망 인공지능은 사람의 신경세포를 분석해 이를 인공지능 기술에 적용한 기술을 의미한다. 이수영 교수는 “사람의 신경세포는 109개가 있다. 하지만 신경세포 하나당 몇 개의 다른 신경세포가 연결됐느냐가 더 중요하다. 사람의 경우 신경의 연결, 즉 곱셈기와 같은 시냅스가 1014개 정도가 연결돼 있다. 현재의 인공지능 수준은 사람에 비해 훨씬 부족한 상황이다. 우리는 아직 갈 길이 멀고, 이것이 연구해야 할 미래”라고 주장했다. 

이 교수는 하드웨어와 소프트웨어의 코디자인(Co-design)을 중요한 메시지로 전했다. 그동안 하드웨어(칩)를 아무리 잘 만들어도 성공하지 못했던 이유는 사용하기 불편했기 때문이며, 이를 잘 진행한 업체가 엔비디아다. GPU를 사람들이 쉽게 사용할 수 있게 쿠다(Cuda)라는 중간 소프트웨어를 만들었기 때문이다. 따라서 이수영 교수는 하드웨어, 신경망, 소프트웨어 설계자가 팀을 함께 구성해 연구를 진행해야 지능형 인공지능 반도체가 더 크게 발전할 것이라고 강조했다. 

한국전자통신연구원(ETRI) 권영수 본부장은 지능형 반도체에서는 파워(전력) 문제를 해결하는 게 급선무라고 주장했다. 

한국전자통신연구원(ETRI) 권영수 본부장
한국전자통신연구원의 권영수 본부장

권영수 본부장은 “1014개에 달하는 뉴런을 한 개의 칩에 구현하려면 100테라 개의 곱셈기가 있어야 한다. 현재 기술로는 이런 반도체를 만들 수 없다. 뉴런에 해당하는 곱셈기를 한 개의 칩에 그대로 담으려면 반도체 크기가 웨이퍼만 해야 한다”고 주장했다. 

따라서 권영수 본부장이 주장하는 바는 성능도 중요하지만 가장 중요한 건 파워 문제 해결이다. 성능은 어느 정도 아키텍처를 바꾸거나 연산기를 바꾸거나 구조를 바꾸면 해결할 수 있다. 하지만 파워는 지금 당장 해결해야 할 문제다. 예를 들어, GPU에서 발생하는 열이 너무 많기 때문에 칩 자체가 불안정하고, 따라서 자동차에 쓸 수 없는 경우가 많다. 

권 본부장은 “현재 추세는 자동차 시장이 서버 다음으로 중요한데, 아직은 자동차 반도체 관련 기술 개발을 제대로 하는 곳은 테슬라 정도밖에 없다”고 주장했다. 공개된 자료에 의하면, 테슬라의 자동차 칩은 성능이 100테라플롭스(1테라플롭스는 초당 1조 회의 수학적 연산함) 정도 수준이고, 파워는 100와트 아래로 들어온다. 

권영수 본부장은 “테슬라가 반도체 칩의 파워 문제를 해결할 수 있었던 데에는 테슬라 차주의 사망사고가 계기가 됐다”며, “테슬라는 그동안 엔비디아 칩을 사용하다가 사고가 난 후 2016년부터 약 2년간 독자 칩을 개발했고 최근 자사의 모델3에 탑재할 예정”이라고 언급했다. 

1부 마지막 시간에는 삼성전자 최정환 펠로우가 현장 실무경험을 바탕으로 메모리의 인터페이스와파워의 중요성을 역설하는 시간을 가졌다. 

삼성전자 최정환 펠로우는 최신 전자제품은 최신 인터페이스를 지닌 장치라며 운을 뗐다. 그러면서 “AI를 위한 메모리 인터페이스에는 와이어리스 인터페이스, 옵티컬 인터페이스, 일렉트리컬 인터페이스가 있다”고 밝혔다. 

삼성전자 최정환 펠로우
삼성전자의 최정환 펠로우

와이어리스 인터페이스(Wireless Interface)는 대역폭이 20Gbps 이하로 싱글 채널이다. 검사용, 민간용, 방송용으로 두루 나눠서 사용하고 있으며, 대역폭을 쪼개서 써야 하므로 국가가 관리해 하는 자산이다. 

옵티컬 인터페이스(Optical Interface)는 광범위하게 사용되고 있는 인터페이스다. 대륙 간 커뮤니케이션, 해저케이블, 전화국과 전화국 간에도 깔려 있다. 적은 채널 손실로 긴 거리를 커버할 수 있다. 

일렉트리컬 인터페이스(Electrical Interface)는 거리 10m 이하의 전기장치 사이의 인터페이스를 말한다. 적은 비용과 간단한 구현이 장점이나 높은 채널 손실이 발생한다. 그동안 엔지니어들은 옵티컬 인터페이스 이더넷으로도 생계에 큰 지장이 없을 정도로 기기간 연결이 수월했으나, 최근 5G의 등장으로 1천여 개의 기기를 연결해야 하는 상황들이 발생하면서 일렉트리컬 인터페이스가 주목받고 있다. 

최정환 펠로우는 “최근 20년간 트렌드를 살펴보면, 일렉트리컬 인터페이스가 4년마다 2배씩 증가하고 있다”며 엔지니어들이 속도를 따라가기 위해 지속적으로 연구를 거듭해야 하는 상황이라며 고충을 호소하기도 했다. 

그는 “알파고가 바둑에서 사람을 이겼다는 건 놀라운 일”이라면서도 “여전히 사람을 못 이기는 건 파워”라고 설명했다. 사람의 전력은 20와트, 혹은 25와트에 머무는 반면, 당시 알파고가 소비했던 전력은 어마어마했다. 더불어 AI의 성능이 두 배로 향상될 때 채널에서 소비하는 파워는 절반에 이를 정도이며, 이를 3분의1로 줄일 수 있다면 상당한 강점으로 작용할 것임을 시사했다. 

최정환 펠로우는 “인터페이스는 미래이고 전쟁”이라고 확언했다. 따라서 “표준화 단체에서는 이를 절대로 놓지 않으려고 할 것이며, 우리가 주도를 해야 한다”고 호소했다. 이를 위해서는 기초 선행 연구를 많이 하며 표준화 기구에 많이 참여하고 기여도 꾸준히 함으로써, 표준화 주도권을 잡아야 한다는 당부도 잊지 않았다. 

최 펠로우는 아날로그 반도체 산업 인력이 절대적으로 부족한 현실에 대해 개탄하며, 산업계와 학계가 공동으로 대응해 나가야 할 것임을 첨언했다. 

 

AI칩 기술 도약 위해 ‘아날로그 회로’ 신경 써야

포항공과대학교 전자전기공학과 김병섭 교수는 ‘지능형 반도체 생태계 구축을 위한 아날로그 회로의 자동생성’을 주제로 발표했다.

포항공과대학교 전자전기공학과 김병섭 교수
포항공과대학교 전자전기공학과 김병섭 교수

김병섭 교수는 “인공지능과 아날로그 회로가 큰 관계성이 없어 보이지만 굉장히 중요한 부분”이라고 말문을 열었다. 일반적인 애플리케이션에서는 아날로그 회로는 약 15~30%, 고속·하이애플리케이션에서는 50% 정도의 면적을 차지하고 전력 소모 비율을 차지해, 시스템의 성능에 큰 영향을 준다.

하드웨어가 실질적으로 성능을 발휘하기 위해서는 아날로그 회로 설계가 중요하다. 일반적인 디지털 시스템으로는 500MHz 이상으로 가동하기 힘들고 최대 1GHz를 넘기기가 어려운 상황이다. 그러나 점점 늘어나는 빅데이터를 원활하게 처리하기 위해서는 아날로그 회로 기술 확보가 필요한 상황이며, 이를 통해 수십 GHz의 속도를 얻을 수 있다고 김병섭 교수는 설명했다.

데이터의 양이 증가할수록 이 많은 데이터를 수용하고 처리할 메모리에는 현재 한계가 있다. 김병섭 교수는 “앞으로 수요가 커질 시장이란 사실은 분명하나, 향후 초고속 입출력(I/O) 장치가 보틀넥(Bottle neck)이 될 것이며 이것이 아날로그 회로 구현 과제 중에 하나”라고 설명했다.

아날로그 회로는 박사 수준의 인력들이 수많은 반복작업을 통해 레이아웃을 일일이 수작업으로 제작한다. I/O 하나의 설계를 위해 1년 정도의 시간이 소요되며, 점점 늘어나는 수요를 만족할만한 인재가 없는 상황이다. 이를 빠르게 해결하기 위해 김병섭 교수는 아날로그 회로 설계 자동화 기술을 연구하고 있다.

이는 아날로그 회로를 위한 코딩 인터페이스를 제공하며, 이를 통해 각종 변수들을 조정해 인버터를 생성해낼 수 있다. DRC(Design Rule Check) 기능을 더해 칩 구현 가능성까지 검토할 수 있도록 지원하며, 현재 초고속 I/O 회로에 초첨을 맞춰 개발 중이다. 스키메틱(Schematic)보다는 피지컬(Physical) 디자인에 초점을 맞추고 있으며, 더 많은 리소스를 통해 다른 아날로그 회로에도 적용할 수 있다고 밝혔다. 김병섭 교수는 “아날로그 회로 자동 생성을 부정적으로 보는 시선이 많지만, 적절한 테크닉, 알고리즘, 노하우만 있으면 충분히 가능한 일”이라며 아날로그 회로에 대한 지원을 거듭 강조했다.

 

AI 소프트웨어, 할 수 있는 것부터 당장 시작해야

퓨리오사AI(FuriosaAI)의 백준호 대표는 ‘AI칩의 운명 그리고 시스템 소프트웨어’를 주제로 시스템 소프트웨어가 중요한 이유, 이를 위한 전략, 에코시스템 전략에 대해 소개했다.

퓨리오사AI(FuriosaAI)의 백준호 대표
퓨리오사AI의 백준호 대표

시스템 소프트웨어가 중요한 첫 번째 이유로는 연산을 위해 1조 개가 넘는 트랜지스터를 구동해야 하며, 각각 적용된 뉴럴 네트워크 그래프를 맵핑·조정해야 하기 때문이다. 이는 AI칩에 가용한 리소스에 모든 대역폭(Bandwidth)이 활용될 수 있도록 구성해야 해, 기본적으로 매우 어려운 문제다. 이 작동 스케일이 도시, 전 세계로 넓어지게 되면, 알고리즘 스케쥴링까지 더해져 더 어려운 문제가 된다.

두번째는 ‘Fault-tolerance’다. 이는 일부 컴포넌트들이 작동하지 못하더라도 시스템은 계속 실행될 수 있어야 하는 특성을 말하는데, 이는 자율주행과 흡사하다. 자율주행 자동차의 소프트웨어나 칩도 어떤 상황이 닥치든 가동돼야 한다. 마지막으로는 보안이다. 수많은 데이터가 생성됨에 따라 이에 대한 보안을 유지하는 것 또한 중요한 부분이기 때문이다.

이 모든 조건들이 갖춰져야 제품 스케일의 AI 칩으로 전체 에코에 플러그인되는 솔루션을 등장시킬 수 있다. 백준호 대표는 “칩을 실리콘화하는 것은 자본만 있으면 가능한 일이지만, 아키텍처를 구성하는 것은 키 아키텍처들이 나오지 않으면 솔루션 자체가 없는 것”이라고 설명했다.

에코 시스템에 대해서는 “현재 정확하게 위너 솔루션이 무엇인지는 등장하지 않는 상황이며, 기업들이 치열히 경쟁하는 단계다. 이 때 프론티어 기업들의 흐름에 맞춰 우리가 할 수 있는 부분을 빨리 해나가는 것이 굉장히 중요할 것”이며, “향후 2~3년만 지나도 그 노하우를 따라가지 못할 것이다. 하드웨어적인 측면뿐만 아니라 소프트웨어 영역 측면에서도 열심히 해야한다”고 설명했다. 

 

NPU 시장, 발 들이기 적합한 때

오픈엣지 테크놀로지(OPENEDGES Technology, 이하 오픈엣지)의 이성현 대표는 ‘중소기업에서의 NPU 개발: 시장과 기술’을 주제로 발표했다.

오픈엣지 테크놀로지의 이성현 대표
오픈엣지 테크놀로지의 이성현 대표

심층신경망이란 입력 레이어와 출력 레이어 사이에 굉장히 많은 히든(Hidden) 레이어가 있는 구조를 말한다. 신경망은 랜덤한 값으로 초기화된 상태로, 이 상태에서 데이터를 분석하게 한 뒤 사람의 판단결과와 비교해 에러를 보정하는 방식으로 학습을 진행한다. 이와 같은 연산은 에지단에서는 거의 불가능한 일이며, 보통 클라우드 센터나 데이터센터에서 이뤄진다.

인공지능 반도체에서는 첫째 개인정보 이슈, 둘째 자율주행 안정성, 셋째 비용 문제가 발생한다. 먼저 개인 정보 측면에서는 아마존이나 네이버의 스피커들이 로우 데이터를 그대로 캡쳐해, 서버단으로 보내는 형식이라 다른 사람이 다 들을 수밖에 없고, 회사입장에서는 굉장히 위험한 일이 될 수 있다.

자율주행에서는 움직이는 드론, 자동차의 속도에 맞춰 데이터를 주고 받아야하는 안정성을 갖춰야 한다. 이를 위해서를 서버나 데이터센터를 가는 것이 아니라 차량 내, 즉 에지단에서 연산이 바로바로 이뤄져야 한다.

마지막은 비용 문제다. 영상 데이터가 점점 늘어날수록 이를 송수신하는 네트워크 비용도 만만찮게 된다. 현재 일반적으로 비용은 클라우드 연산에 따라 시간당 측정되는데, 이 또한 늘어나게 된다. 이런 근본적인 문제들로 인해 에지 컴퓨팅과 이를 더 소형화하고 저전력화하는 기술이 떠오르고 있다.

현재 오픈엣지가 NPU의 타킷으로 삼는 애플리케이션으로는 ▲드론, 보안 카메라와 같은 ‘지능형 카메라’ ▲8K TV, 8K 프로젝트와 같은 ‘초고해상도’ 영상장비가 있다.

이성현 대표는 NPU의 개발 과정에 대해서도 “NPU는 애플리케이션 마다 원하는 연산의 정도 등이 달라 신경망의 종류가 매우 다양하게 구성된다. 개발자들은 이 신경망의 구조를 하나씩 모두 분석하는 작업을 진행한다. 레이어, 연산, 검출률 등을 분석한 뒤, 데이터에 맞춰 일종의 NPU 코어 구조를 개발한다”고 소개했다. 또한, 이 NPU를 구동하는 소프트웨어 환경을 구현하는 것이 하나의 개발 과제이며, 이를 위해 컴파일러 인재를 찾는 중이라고 인력난에 대해 언급하기도 했다.

이성현 대표는 “NPU 시장이 빠르게 부상할 것으로 기대하지만, 아직은 초기 시장이다. 그래서 더욱 이 시장에 자리잡을 기회가 큰 시점이며 흐름에 맞춰 빠르게 성장해 나갈 것”이라고 포부를 밝혔다.


관련기사