[한장TECH] AI가 몰고 올 반도체 산업의 영향 ③
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[한장TECH] AI가 몰고 올 반도체 산업의 영향 ③
  • 박지성 기자
  • 승인 2019.11.04 11:25
  • 댓글 0
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로직 반도체, 맞춤화가 시장을 주도한다

[테크월드=박지성 기자] (편집자주: 한장TECH는 테크월드 기자들이 주요 뉴스를 한 장의 슬라이드로 제작하여 제공하는 테크월드만의 차별화된 독자 콘텐츠입니다.)

 

AI 시대에 대응하기 위해 모든 반도체 업계가 분주하지만, 로직 반도체 시장이야말로 치열한 주도권 싸움이 전개되고 있다.

인공지능에 최적화된 엔비디아의 GPU가 시장을 주도하면서 CPU 중심의 시장이 크게 한번 출렁였고, 인공지능의 가능성을 본 많은 애플리케이션들이 AI 도입을 서두르면서 해당 시장에서 주문형 특화 반도체인 ASIC와 프로그래밍이 가능한 FPGA가 발 빠르게 입지를 넓히고 있다.

월간 전자부품과 테크월드 뉴스는 이번 한장 TECH를 통해서 인공지능의 도래와 로직 반도체 시장의 변화를 조망하고자 한다.

 

ㅇ 데이터 센터, 엣지 컴퓨팅에 기반한 급속한 성장

글로벌 컨설팅 펌인 맥킨지는 2018년에 발표한 리포트에서 AI 컴퓨팅을 위한 글로벌 로직 반도체 시장의 수요가 2017년부터 2025년까지 약 10~15%의 고성장을 이어갈 것이라고 발표했다.

세부적으로 살펴보면, 중앙화된 AI 학습 및 추론의 핵심 역할을 수행하게 되는 데이터 센터의 경우, 학습용이 약 1조원 규모에서 5조 3천원 규모로 5배 확대, 추론용 AI가 5조 3천억원에서 11조 2천억원으로 약 2배 가까이 확대될 것으로 예상됐다.

더불어 각 애플리케이션의 AI 최접점인 엣지 컴퓨팅 시장은 현재는 학습 및 추론 시장 모두 1천억원 이하 규모이지만 2025년에는 학습용이 1조 5천억, 추론 영역인 5조 1천억 규모로 최소 15배, 최대 45배에 가까운 급속한 성장을 이룰 것으로 예상됐다.

 

▲ 애플리케이션별 맞춤화 수준이 높은 ASIC과 FPGA의 급속한 성장

 

ㅇ CPU, GPU 지고 ASIC와 FPGA 성장하고

그러나 급속한 시장 성장 속에서, 이와는 반대로 현재의 주류인 CPU와 GPU는 급속도로 그 지위를 ASIC와 FPGA에게 넘겨줄 것으로 예상됐다.

데이터 센터의 경우, 현재 학습용 아키텍쳐의 약 97%가 GPU 기반이지만 2025년에는 GPU의 비중이 40%로 급감하고 ASIC가 약 50%의 비중을 차지하며 GPU와 해당 시장을 양분할 것으로 예측됐다.

추론용 데이터 센터에서도 ASIC는 기존의 75%를 차지하는 CPU의 비중을 지속적으로 감소시켜 2025년에는 CPU 50%, ASIC 40%의 구도를 이룰 것으로 예상됐다.

엣지 컴퓨팅 단계에서도 이와 유사한 전개가 이어질 것으로 예측됐다. 엣지 학습용 아키텍쳐의 경우 현재 ASIC과 CPU가 시장을 양분하고 있으나, 2025년에는 ASIC의 약 70%의 비중을 확보하며 대세로 자리잡고 FPGA가 새로이 20%의 비중을 차지하며 CPU는 완전히 도태될 것으로 전망됐다.

엣지 학습용의 경우도 현재는 60%를 차지하는 CPU가 2025년에는 ASIC 70%, GPU 20%에게 비중을 내주며 주도권을 잃을 것으로 전망됐다.

 

ㅇ 애플리케이션별 요구 역량 천차만별, 맞춤화가 생명

이런 급격한 시장 변화는 애플리케이션별로 AI의 요구역량이 모두 천차만별이라는 점이 작용한다.

 

▲ 이름만 같은 AI, 요구역량은 천차만별이다. (자료=맥킨지)
 

예컨대, 은행 및 증권사에서 활용하게 될 재무적 위험을 경감시키는 인공지능의 경우, 급변하는 시장 변동에 신속 대응하기 위해 AI의 프로세싱 스피드가 굉장히 높게 요구되는 반면, 개발 비용 등의 제반 요소는 상대적으로 중요성이 낮은 것으로 나타났다.

반면 부가가치 요소가 높지 않은 네비게이션 등에 탑재되는 경로 최적화 프로그램의 경우, 디바이스 탑재를 위한 폼 팩터 최소화와 저렴한 개발 비용이 핵심 요구 역량이 된다. 또 반대로, 사람의 목숨이 좌우될 수 있는 자율주행 AI의 경우에는 개발비용이 많이 들더라도 전반적인 프로세싱 속도, 다양한 제품과의 호환성 등이 핵심 요소로 꼽혔다.

이와 같이 애플리케이션별로 요구 역량이 상이하니, 활용되는 프로세서도 다양화 될 수 밖에 없다. 요컨대, 상대적으로 저부가인 AI 영역에서는 범용 GPU와 CPU를 통해서도 대응이 가능하지만 고부가 영역에서는 맞춤화 수준이 극대화 될 수 있는 ASIC과 FPGA에 대한 선호도가 높아질 수 밖에 없다는 해석이다.

 

ㅇ ASIC과 FPGA 중 대세는?

맞춤화 수준이 높은 로직 반도체가 AI를 선도하게 될 것이라는 점에서는 이견이 없으나, 그 주도권이 ASIC인지 혹은 FPGA인지에 대해서는 의견이 충돌한다. 관련하여 2019년 10월 미국 산호세 페어몬트 호텔에서 열린 FPGA 기업 자일링스(Xylinx)의 XDF(Xilinx Developer Forum) 행사에서 자일링스의 라미네 로안 (Ramine Roan) AI 부문 부사장은

“AI 알고리즘의 혁신 속도는 급속하게 진화하고 있는 반면, 칩의 설계 혁신 속도는 이를 쫓아가지 못하고 있다.”

라고 이야기하며 이런 추세를 고려했을 때, 칩 설계 혁신이 핵심이 되는 ASIC보다는 알고리즘과 프로그램 변경을 기반으로 하는 FPGA가 AI 시대의 진정한 핵심 제품이 될 것이라는 전망에 힘을 실었다.

여기에 더 나아가, AI 시대에 초점을 맞춰 인간의 신경망을 모방한 뉴로모픽 칩의 가능성도 지속적으로 대두되고 있다. 그러나 뉴로모픽의 경우, 아직 그 기술 개발 성숙도가 낮아 인공지능의 안정성이 핵심인 자율주행과 같은 대규모 시장에서의 채택은 장기적으로 관찰이 필요한 상황이다.

 

AI가 몰고 올 반도체 산업의 변화'는 다음주 3편으로 이어집니다.

- 이 글은 테크월드가 발행하는 월간 <전자부품(EPNC> 2019년 11월호에 게재되는 기사입니다