□ 인공지능·데이터 생태계의 핵심이자 반도체 산업의새로운 격전지인 인공지능(이하 ‘AI’) 반도체분야의 기술 자립을 위한 발판이 마련되었다.
ㅇ 한국전자통신연구원(원장 김명준, 이하 ‘ETRI’)과 에스케이텔레콤(대표이사 박정호, 이하 ‘SKT’) 등 국내 기업이 공동연구를 통해 고성능 서버(데이터센터 등), IoT 디바이스 등에 적용 가능한 NPU* 기반의 AI 반도체**를 개발하고, AI 인프라·제품 적용을 통한 실증을 추진할 계획이라고 과학기술정보통신부(장관 최기영, 이하 ‘과기정통부’)는 밝혔다.
* Neural Processing Unit(신경망처리장치) : 인간 뇌의 신경망을 모방하여 대규모 연산을 동시에 처리할 수 있는 AI 프로세서로서 AI 알고리즘 연산에 최적화되어 있음
** ▲서버용 초저전력 AI 반도체, ▲모바일․IoT디바이스용 시각지능 AI 반도체
AI 반도체란? | ||
▪(정의) AI 기반 응용 서비스가 필요로 하는 연산을 높은 성능, 높은 전력효율로 실행하는 반도체
▪(특징) 인간의 뇌처럼 낮은 전력으로 대규모의 데이터를 빠르게 처리하여 복잡한 상황 인식, 학습·추론 등 지능형 서비스에 최적화 | ||
□ 딥러닝 등 AI 기술혁신은 컴퓨팅 파워의 발전이 뒷받침해 왔으며, AI 기술의 발전 및 산업 확산에 따라 AI 실행에 최적화된 고성능·저전력의 AI 반도체가 미래 AI 산업 경쟁력을 좌우하는 차세대 핵심기술로 부각하였다.
ㅇ AI 반도체 산업은 대규모 설비투자가 필요한 장치산업을 넘어 전문적 설계역량과 지식재산(IP) 중심의 기술집약적 산업으로, 지배적 강자가 없는 초기시장 선점을 위한 기술혁신이 요구되는 상황이다.
□ 지난 ’16년부터 과기정통부는 국내 대기업·중소기업과 ETRI 등이 참여하는 국가 연구개발을 통해 선제적인 기술 개발을 추진해 왔으며,
ㅇ 고성능 서버와 모바일·IoT 디바이스 분야에 적용 가능한 AI 반도체 개발을 목표로 수년간의 연구개발을 거쳐, 독자적인 설계 기술을 확보하고 세계적 수준의 AI 반도체 구현에 성공하였다.
□ 세부적인 기술개발 내용은 다음과 같다.
(AI 반도체별 칩 외형, 사양 및 성능은【붙임】참조)
① 서버용 초저전력 AI 반도체 개발
ㅇ ETRI와 SKT는 AI 응용 서비스를 제공하는 클라우드 데이터센터 등 고성능 서버에 활용 가능한AI 반도체를 국내 최초로 개발하였다.
| [ 과제 개요 ] |
|
• (과제명) 초저절전 하이퍼바이저 기반 지능정보 매니코어프로세서 및 SW기술 개발 • (기간/예산) ’17.3∼’20.12 / 총 73.3억원 • (수행기관) ETRI(주관), SKT | ||
- 현재 AI 연산에 활용되는 반도체(CPU, GPU 등)는 전력 소모량이 크고반도체 칩(Chip)의 크기가 커서 효율적인 생산·활용에 한계*가 있다.
* 클라우드 데이터센터용 최신 상용제품은 고가이면서 칩당 전력소모가 300W 수준
- 연구진은 전력 소모 및 제작 비용 등 실용성을 고려하여 칩의 크기를 최소화하면서도 AI 연산에 최적화된 설계 기술을 적용하여 높은 연산능력과 전력효율을 구현하였다.
- 특히, 동전 크기(17mm x 23mm)의 작은 면적에 16,384개에 달하는 다수의 연산장치(Core*)를 고집적하여 성능을극대화하면서도, 각 연산장치의 전원을 동작․차단할 수 있는 소프트웨어기술을 적용하여 전력 소모는 최소화하였다.
* 코어(Core) : 반도체 내부에 한 개의 복잡한 연산을 완성하는 설계 단위
- 이를 통해, 초당 40조번(40TFLOPS*)의 데이터 처리가 가능하고 15~40W 수준의낮은 전력**을 소모하는 AI 반도체를 개발하였으며, 클라우드 데이터센터 등에 적용 시 AI 서비스에 대한 전력효율(연산성능/소모전력)이 10배 이상 향상될 수 있을 것으로 기대된다.
* 1TFLOPS는 1초당 1조번의 연산처리 능력을 의미
** 실험실 검증 기준으로 AI 응용 서비스에 따라 변동될 수 있음
서버용 초저전력 AI 반도체 |
⇨ (활용) | 데이터센터(전력효율) | |
(연산성능) 40 TFLOPS * 코어 : 16,384개
(전력) 15~40W * 실험실 검증 기준 | (현재) 0.1 TFLOPS/W (GPU 기준) | ||
⇩ | |||
(AI 칩) 1~3 TFLOPS/W | |||
ㅇ 연구진은 금년 하반기부터 지능형 CCTV, 음성인식 등을 서비스하는 SKT 데이터센터 적용을 통해 개발된 칩을 실제 환경에서 실증하고 사업화를 본격화할 예정이다.
② 모바일․IoT디바이스용 시각지능 AI 반도체
ㅇ 사람의 시각처럼 객체를 인식하고, 지능형CCTV․드론 등에 적용 가능한 시각지능 AI 반도체는 ETRI와 전자부품연구원(KETI), 팹리스 기업 등이 협력하여 개발하였다.
| [ 과제 개요 ] |
|
• (과제명) 신경모사 인지형 모바일 컴퓨팅 지능형반도체 기술개발 • (기간/예산) ’16.4∼’19.12 / 총 120억원 • (수행기관) ETRI(주관), KETI, ㈜에프에이리눅스, ㈜넥스트칩, ㈜에이디테크놀로지 | ||
- 연구진은 낮은 전력에서도 높은 정확도를 갖는 고효율의 설계와 소프트웨어* 기술을 적용하여, 다양한 모바일·IoT 디바이스가 사람 수준으로 사물을 인식할 수 있는 소형의 칩 개발에 성공하였다.
* 딥러닝 알고리즘별 메모리 요구량은 1/70~1/5, 연산요구량은 1/20~1/4 수준으로 감소 효과
- 성인 손톱 크기의 절반 수준(5mmx5mm)으로회로면적을 최소화하면서도, 초당 30회의물체인식이 가능한 성능을 기존 반도체 대비 1/10 이하의 0.5W 전력으로 구현하였다.
시각지능 AI 반도체 |
⇨ (활용) | 모바일·IoT 디바이스(소모전력) | |
(연산성능) 30 FPS * FPS : 초당 프레임수
(전력) 0.5W * 실험실 검증 기준 | (현재) 5~10W (GPU 기준) | ||
⇩ | |||
(AI 칩) 최대 0.5W | |||
ㅇ 연구진은 금년 하반기부터 영상 감시·정찰 분야등 AI 기반 지능형 디바이스 제품화와 연계한 실증과 사업화를 추진할 계획이다.
□ 한편, 과기정통부는 연구 성과물의 기술이전(팹리스 등), 원천 소프트웨어 배포 등을 통해 국내 AI 반도체 생태계의 활성화를 지원하고,
ㅇ 국제반도체표준협의기구(JEDEC*) 가입(ETRI, 2.26), 국내 산·학·연 협력 등을 통해 우리 기술의 국제 표준화에도 적극 대응할 계획이다.
* JEDEC(Joint Electron for Device Engineering Council) : 반도체 분야의 국제표준화기구
□ 과기정통부 최기영 장관은 “AI 반도체는 우리나라가AI 시대에 ‘ICT 강국을 넘어 AI 강국’으로 도약하기 위한 핵심기반”이라며, “독자적인 AI 반도체 개발은 국내 AI·데이터 생태계 혁신을 위한 중요한 도전이 될 것이다”고 강조하였다.
ㅇ 최 장관은 “민·관 협력을 통해 ‘AI 반도체 발전 전략’을 수립하여 AI 반도체를 미래 혁신성장 동력으로 집중 육성해 나가겠다”며,
ㅇ “혁신적 설계, 저전력 신소자 등 AI 반도체 핵심기술 투자를 금년 본격화*하고, 기억·연산을 통합한 신개념 반도체 기술(PIM**) 등 세계시장을 선도하는 도전적 연구도 적극 지원하겠다”고 밝혔다.
* 차세대 지능형반도체 기술개발 사업 : ‘20~’29, 총 1조 96억원(과기정통부․산업부)
- (과기정통부) AI 반도체 설계 및 신소자 기술 개발(‘20~’29, 4,880억원)
** Processing-In-Memory : CPU 중심 컴퓨팅을 뇌 구조와 같은 메모리 중심 컴퓨팅으로 바꾸는 반도체(현재의 메모리-프로세서의 속도효율 저하, 전력증가 문제해결 기대)
