[피스앤칩스]'그래픽 이어 신경망 주목'…AI 최적화 반도체 쏟아진다

학습·추론 맞춤 설계 AI 반도체
전력 소모 높은 GPU 한계 극복
NPU·IPU·LPU 등 여러 종류 등장

편집자주 - 현대 산업의 쌀로 불리는 반도체. 매일 듣는 용어이지만 막상 설명하려고 하면 도통 입이 떨어지지 않죠. 어렵기만 한 반도체 개념과 산업 전반의 흐름을 피스앤칩스에서 쉽게 떠먹여 드릴게요. 숟가락만 올려두시면 됩니다.

올해 반도체 업계 가장 큰 화두를 꼽으라면 단연 '인공지능(AI)'일 겁니다. 챗GPT 등장으로 생성형 AI 수요가 늘면서 AI 반도체가 큰 관심을 받고 있기 때문입니다. 지난 주엔 미국 AI 반도체 기업 그로크가 미 텍사스주 테일러에 들어서는 삼성전자 파운드리(반도체 위탁생산) 공장에서 제품을 생산하겠다고 밝혀 주목을 받기도 했죠.

시장에선 AI 기술이나 서비스를 가능케 하는 시스템 반도체, 메모리 반도체를 포괄해 AI 반도체라 부르기도 하는데요, 본래 뜻은 'AI 연산에 특화된 반도체'입니다. 대규모 데이터를 학습하고 추론하는 AI 특성에 맞게 설계된 시스템 반도체를 의미합니다.

AI 열풍 주인공이 된 그래픽처리장치(GPU)의 경우 AI 반도체 개념에 완벽히 들어맞는 것은 아닙니다. GPU는 단순 연산을 대량으로 처리할 수 있어 AI용으로 많이 쓰이는데요, 이름에도 나와 있듯 그래픽 작업 처리를 위해 만들어진 제품입니다. AI 발전 과정에서 생기는 다양한 기술 요구를 충족하는 데 한계가 있다고 합니다.

업계는 신경망처리장치(NPU)를 주목하고 있습니다. NPU는 딥러닝과 같은 AI 작업에 최적화된 시스템 반도체를 말합니다. GPU보다 전력 소모가 적고 투입 비용 대비 더 높은 성능을 보이는 것이 특징이죠. 같은 작업을 처리한다고 가정했을 때 GPU보다 효율이 높다고 합니다.

주목할 점은 NPU를 중심으로 점차 여러 AI 반도체가 등장하고 있다는 점입니다. 지능처리장치(IPU·Intelligence Processing Unit, 프로세서 주변 메모리 탑재로 데이터 처리 속도 높인 반도체)와 언어처리장치(LPU·Language Processing Unit, AI 추론 특화 반도체), 데이터처리장치(DPU·Data Processiing Unit, 데이터센터 처리 속도 높이는 반도체) 등 이미 나온 제품만 해도 여럿입니다. 세부 기술은 다르지만 AI 쓰임새를 극대화하려는 공통 목표를 갖고 있습니다.

업계는 "과거엔 이미지 중심이었지만 최근 언어 기반의 AI 기술이 발달하면서 AI 반도체 역시 이를 뒷받침하는 방향으로 진화하고 있다"고 설명합니다. 팹리스(반도체 설계)뿐 아니라 구글 등 공룡 빅테크까지 관련 사업에 뛰어들면서 다양한 기술, 제품 소식이 나오고 있다고 하네요.

김형준 차세대지능형반도체사업단장은 "데이터센터에서 GPU를 많이 쓰고 있지만 전력 소모가 굉장히 크기 때문에 향후 이를 줄이면서 연산 속도는 높이는 방향으로 AI 반도체가 나오게 될 것"이라며 "업체들이 여러 시도를 더하면서 제품이나 종류 수가 늘 수 있다”고 예상했답니다.

AI 반도체 시장을 바라보는 업계 기대감은 큽니다. 시장조사업체 가트너는 지난해 444억달러였던 AI 반도체 시장 규모가 2026년 861억달러로 증가한다고 봤습니다. 삼성전자 파운드리는 이같은 사업 기회를 놓치지 않으려는 듯 최근 딥엑스와 리벨리온, 퓨리오사AI 등 국내외 AI 반도체 기업과 적극적으로 협업하기 시작했습니다.

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김평화 기자 peace@asiae.co.kr