[단독] 네이버·삼성 공동 개발한 AI 반도체, 19일 공개된다 | 팩플
여성국 2023. 12. 13. 05:01
네이버가 삼성전자와 개발한 인공지능(AI) 반도체를 19일 외부에 처음으로 공개할 것으로 확인됐다. 12일 AI 반도체 업계와 과학기술정보통신부(과기정통부) 취재를 종합하면, 19일 과기정통부가 주관하는 제4차 AI 반도체 최고위 전략대화에서 네이버클라우드는 AI 반도체 성능을 공개 시연할 예정이다.
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AI 반도체 업계에 따르면, 양사는 최근 AI 반도체에 대한 시험 평가(데모)를 마무리했다고 한다. 지난해 12월 업무협약(MOU)을 맺고 공동 개발에 나선 지 약 1년 만이다. 해당 칩은 용도에 맞게 프로그래밍할 수 있는 FPGA(Field-Programmable Gate Array)로, AI 모델이 주어진 데이터를 통해 논리적인 결론에 이르는 과정인 ‘추론’에 특화돼 있다. 특히, AI 모델 크기를 줄여 구동하는 경량화 기술에서 성과를 낸 것으로 알려졌다. 거대언어모델(LLM) 크기를 줄이고 연산 성능을 높였고, 전력 소모를 줄이는 에너지 효율을 개선했다고 한다. 향후 삼성전자가 양산하면 네이버 하이퍼클로바X 등 AI 모델에 활용될 가능성이 크다. 네이버 관계자는 “19일 과기정통부 행사에서 네이버클라우드가 현장에 부스를 열고 관련 행사를 준비 중인 것은 맞다”며 “반도체 시연 등 세부 내용은 논의 중”이라고 밝혔다.
이게 왜 중요해
AI 반도체 업계에 따르면, 양사는 최근 AI 반도체에 대한 시험 평가(데모)를 마무리했다고 한다. 지난해 12월 업무협약(MOU)을 맺고 공동 개발에 나선 지 약 1년 만이다. 해당 칩은 용도에 맞게 프로그래밍할 수 있는 FPGA(Field-Programmable Gate Array)로, AI 모델이 주어진 데이터를 통해 논리적인 결론에 이르는 과정인 ‘추론’에 특화돼 있다. 특히, AI 모델 크기를 줄여 구동하는 경량화 기술에서 성과를 낸 것으로 알려졌다. 거대언어모델(LLM) 크기를 줄이고 연산 성능을 높였고, 전력 소모를 줄이는 에너지 효율을 개선했다고 한다. 향후 삼성전자가 양산하면 네이버 하이퍼클로바X 등 AI 모델에 활용될 가능성이 크다. 네이버 관계자는 “19일 과기정통부 행사에서 네이버클라우드가 현장에 부스를 열고 관련 행사를 준비 중인 것은 맞다”며 “반도체 시연 등 세부 내용은 논의 중”이라고 밝혔다.
네이버 측은 AI 반도체 개발에 기대감이 크다. AI 모델을 직접 개발한 네이버는 AI 모델을 구현하는 데 필요한 인프라인 클라우드 사업도 한다. 이 클라우드에 AI 모델에 최적화된 고성능 AI 칩을 탑재하면 클라우드 운영 비용을 줄이고 사업 수익성을 높일 수 있다. 이동수 네이버클라우드 이사는 지난 2일 자신의 페이스북에 “서울대 AI 효율성 워크숍에서 처음으로 AI 반도체의 개발 결과 일부를 발표했다”면서 “네이버클라우드는 대량생산 가능성과 저전력에 초점을 두고 LPDDR(저전력D램)을 채택했고 경량화 기술 덕에 HBM(고대역폭메모리)을 썼을 때의 성능과 동일하거나 그 이상의 LLM(거대언어모델) 추론 성능을 확보했다”고 밝혔다. 이어 “다양한 모델에서 실제 구동을 확인했고, 기존 대비 (소모) 전력이 어마어마하게 줄어들었다”고 덧붙였다.
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AI 반도체 최고위 전략대화는
정부는 지난해 6월 제1차 AI 반도체 최고위 전략대화를 열고 AI 반도체 산업 성장 지원 대책을 발표했다. 이후 6개월 단위로 최고위 전략대화를 개최해 업계 의견을 수렴하고 진행 상황을 점검하고 있다. 이런 가운데 이종호 과기정통부 장관은 지난 6월 제3차 AI 반도체 최고위 전략대화를 주재하면서 국산 AI 반도체 대규모 상용화를 지원하는 ‘K-클라우드 프로젝트’를 시작한다고 밝혔다. 정부가 3단계에 걸쳐 AI 반도체 상용화·고도화를 지원하며 2030년까지 총 8262억원의 예산이 투입된다. 국내 3대 클라우드 기업(KT클라우드·NHN클라우드·네이버클라우드)의 데이터 센터 서버에 국산 AI 반도체 스타트업 3사(퓨리오사AI·사피온·리벨리온)의 칩을 얹어 성능을 검증하고 실적(레퍼런스)을 쌓을 수 있게 지원한다.
여성국 기자 yu.sungkuk@joongang.co.kr
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