[화요광장] AI 반도체 발전 방향

김웅식 건양대 의료인공지능학과 교수

인공지능(AI)이 지속적으로 다양한 산업에 활용되기 위해서는 반도체 기술의 발전이 필수적이다. 반도체는 기본적으로 세 가지 영역에서 AI의 확산에 중요한 역할을 수행한다. 첫째, 다양한 IoT(Internet of Things)를 통해 데이터를 생성한다. 둘째, 그래픽 프로세서, 마이크로프로세서 또는 기타 고성능 프로세서를 사용하여 AI 알고리즘의 학습(Training)을 지원한다. 셋째, AI의 실제 활용에 있어서 추론(Inference)을 지원한다. AI를 지원하는 이러한 반도체의 등장에는 우선적으로 AI 도입·활용을 촉진한 반도체 자체의 발전과 더불어, 이를 바탕으로 하는 가상화·클라우드 컴퓨팅 기술의 진화가 존재한다. 그리고 이미 AI에 활용되고 있는 메모리 및 비메모리 반도체 대한 요구 조건들이 강화되면서 AI 반도체의 진화를 촉진하고 있다. 이러한 관점에서 인공지능과 반도체의 관계를 구체적으로 살펴보고, 특히 이러한 관계가 컴퓨팅 측면에서 어떻게 변화하고 있는지 분석하는 것이 요구된다.

반도체 및 컴퓨팅 기술 발전에 따른 데이터·연산처리 속도 증가로 머신러닝, 딥러닝이 구현되면서 다시 AI가 주목받고 있다. AI의 핵심기술인 기계학습 분야의 딥러닝(Deep Learning)은 진화속도와 활용 범위에서 과거 인공지능보다 빠르고 폭넓게 발전하고 있다. 특히 반도체 하드웨어인 CPU, RAM, Storage(SSD) 등의 기능이 지속적으로 발전함에 따라 컴퓨팅 파워(연산능력)와 더불어 클라우드 기술도 진화하면서, 서버 중심으로 더 빠른 연산속도와 비용 효율적인 컴퓨팅 인프라가 조성됐다. 특히 비용 효율적인 가상화와 클라우드를 기반으로 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning) 등의 AI 알고리즘을 효과적으로 처리할 수 있어 인공지능의 도입이 확대 및 증가했다.

인공지능과 빅데이터의 중요성이 커짐에 따라, 이를 지원하는 반도체 기반의 가상화·클라우드가 필수적인 인프라로 기능할 수 있다. 인공지능 알고리즘의 수행을 위한 컴퓨팅 파워(연산능력)와 빅데이터의 수집·저장·분석을 위한 컴퓨팅 자원을 개별적인 기업이 구입하여 활용하면 비용 대비 효과가 매우 낮다. 특히 ICT에 대한 투자 여력이 부족한 중소기업 및 창업기업은 가상화 기반의 클라우드를 통해, 인공지능의 도입·활용을 위한 물리적인 컴퓨팅 자원을 낮은 비용으로 유연하게 사용할 수 있다.

빅데이터를 수집 및 저장하는 인프라의 발전과 더불어 이러한 빅데이터를 기반으로 기계학습을 통해 솔루션(해결책)을 제공하는 알고리즘인 인공지능의 도입이 확대 및 증가하고 있다. 이러한 인공지능 수행에 있어 구조적으로 빅데이터 처리에는 메모리 반도체가 활용되며, 알고리즘 수행에는 비메모리 반도체가 주로 활용된다. 이와 같은 AI 기술 스택을 기준으로 볼 때, AI 서비스 구현을 위해서는 크게 인공지능을 전담으로 지원하는 하드웨어 기술과 딥러닝 모델을 구현하는 소프트웨어 기술이 동시적으로 발전돼 왔다. 현재 인공지능 기술의 발전으로는 한계에 봉착했으며, 이러한 한계를 극복하기 위해 하드웨어 측면에서의 기술 개선이 진행되고 있다. 이에 따라 최근 빅데이터 구축 및 정보를 저장하는 메모리 수요가 급증한 바 있으며, 빅데이터 분석을 위한 인공지능 알고리즘을 효율적으로 구동하는 전용 고성능 비메모리 반도체에 대한 수요가 증가하고 있는 상황이다.

인공지능 기술은 2010년을 전후로 반도체 하드웨어 및 컴퓨팅 기술의 급진전에 힘입어 그 활용 범위가 더욱 확대되고 있다. 최근 AI 기술의 진화는 고용량·고대역폭·고연산처리속도·저전력 소모에 최적화된 인공지능 반도체 개발을 촉진하고 있다. 이러한 추세는 AI 생태계에서 반도체가 차지하는 중요성이 커지고 있음을 보여주고 있으며, 동시에 기존 반도체 생태계에서도 인공지능 반도체는 새로운 성장 동력으로 기능할 전망이다.