[📪정보] NPU 기반 데이터센터용 AI 반도체 국내 최초 개발

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전력효율 10배 이상 기대

국내 최초로 서버용 초저전력 NPU 인공지능(AI) 반도체가 개발됐다.

신경망처리장치 NPU(Neural Processing Unit)는 인간 뇌의 신경망을 모방해 대규모 연산을 동시에 처리할 수 있는 AI 프로세서로 AI 알고리즘 연산에 최적화돼 있다. 서버용 초저전력 AI 반도체, 모바일․IoT 디바이스용 시각지능 AI 반도체 등이 있다.

한국전자통신연구원과 에스케이텔레콤(SKT) 등 국내 기업이 공동연구를 통해 고성능 서버(데이터센터 등), IoT 디바이스 등에 적용 가능한 NPU 기반의 AI 반도체를 개발하고, AI 인프라·제품 적용을 통한 실증을 추진할 계획이라고 과학기술정보통신부는 밝혔다.

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 부각됐다.

AI 반도체 산업은 대규모 설비투자가 필요한 장치산업을 넘어 전문적 설계역량과 지식재산(IP) 중심의 기술집약적 산업으로, 초기시장 선점을 위한 기술혁신이 요구되는 상황이다.

지난 2016년부터 과기정통부는 국내 대기업·중소기업과 ETRI 등이 참여하는 국가 연구개발을 통해 선제적인 기술 개발을 추진해 왔으며,

고성능 서버와 모바일·IoT 디바이스 분야에 적용 가능한 AI 반도체 개발을 목표로 수년간의 연구개발을 거쳐, 독자적인 설계 기술을 확보하고 AI 반도체 구현에 성공했다.

서버용 초저전력 AI 반도체

AI 응용 서비스를 제공하는 클라우드 데이터센터 등 고성능 서버에 활용 가능한 AI 반도체 개발은 국내 최초다. ETRI와 SKT는 2017년 이후 3년간 총 73.3억원을 들여 개발했다.

현재 AI 연산에 활용되는 반도체(CPU, GPU 등)는 전력 소모량이 크고 반도체 칩(Chip)의 크기가 커서 효율적인 생산·활용에 한계가 있다. 클라우드 데이터센터용 최신 상용제품은 고가이면서 칩당 전력소모가 300W 수준이다.

연구진은 전력 소모 및 제작 비용 등 실용성을 고려하여 칩의 크기를 최소화하면서도 AI 연산에 최적화된 설계 기술을 적용해 높은 연산능력과 전력효율을 구현했다.

특히, 동전 크기(17mm x 23mm)의 작은 면적에 1만6,384개에 달하는 다수의 연산장치(Core)를 고집적하여 성능을 극대화하면서도, 각 연산장치의 전원을 동작․차단할 수 있는 소프트웨어 기술을 적용하여 전력 소모는 최소화했다. 코어(Core)란 반도체 내부에 한 개의 복잡한 연산을 완성하는 설계 단위다.

이를 통해, 초당 40조번(40TFLOPS)의 데이터 처리가 가능하고 15~40W 수준의 낮은 전력을 소모하는 AI 반도체를 개발, 클라우드 데이터센터 등에 적용 시 AI 서비스에 대한 전력효율(연산성능/소모전력)이 10배 이상 향상될 수 있을 것으로 기대된다.

연구진은 하반기부터 지능형 CCTV, 음성인식 등을 서비스하는 SKT 데이터센터 적용을 통해 개발된 칩을 실제 환경에서 실증하고 사업화를 본격화할 예정이다.

모바일․IoT 디바이스용 시각지능 AI 반도체

사람의 시각처럼 객체를 인식하고, 지능형CCTV․드론 등에 적용 가능한 시각지능 AI 반도체도 개발됐다. 개발에는 ETRI와 전자부품연구원(KETI), 팹리스 기업 에프에이리눅스, 넥스트칩, 에이디테크놀로지 등이 협력해 개발했다. 개발 기간은 2016~2019년, 총 120억원이 투자됐다.

연구진은 낮은 전력에서도 높은 정확도를 갖는 고효율의 설계와 소프트웨어 기술을 적용하여, 다양한 모바일·IoT 디바이스가 사람 수준으로 사물을 인식할 수 있는 소형의 칩 개발에 성공했다.

성인 손톱 크기의 절반 수준(5mmx5mm)으로 회로면적을 최소화하면서도, 초당 30회의 물체인식이 가능한 성능을 기존 반도체 대비 1/10 이하의 0.5W 전력으로 구현했다.

연구진은 금년 하반기부터 영상 감시·정찰 분야 등 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,

국제반도체표준협의기구(JEDEC) 가입(ETRI, 2.26), 국내 산·학·연 협력 등을 통해 우리 기술의 국제 표준화에도 적극 대응할 계획이다.

과기정통부 최기영 장관은 “AI 반도체는 우리나라가 AI 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 강조했다.

최 장관은 “민·관 협력을 통해 ‘AI 반도체 발전 전략’을 수립해 AI 반도체를 미래 혁신성장 동력으로 집중 육성해 나가겠다”며 “혁신적 설계, 저전력 신소자 등 AI 반도체 핵심기술 투자를 금년 본격화하고, 기억·연산을 통합한 신개념 반도체 기술(PIM) 등 세계시장을 선도하는 도전적 연구도 적극 지원하겠다”고 밝혔다.

한편, 차세대 지능형반도체 기술개발 사업에는 2020~2029년 총 1조 96억원(과기정통부․산업부)이 투입된다. 과기정통부는 AI 반도체 설계 및 신소자 기술 개발(‘20~’29, 4,880억원)을 추진 중이다.

*AI 반도체 사양 및 성능

서버용 초저전력 AI 반도체

반도체 칩 외형	사양	성능 (MLP* 및 시뮬레이션 기준)
	‣ (명칭) AB9**   ‣ (크기) 33mm X 33mm(칩 외형)   – Die*** : 17mm X 23mm   ‣ (속도) 1.25GHz   ‣ (코어) 16,384개	‣(연산성능) 40 TFLOPS   ※ FLOPS(Floating-Point operations per second) : 초당 부동소수점 연산 횟수   ‣(소모전력) 15~40W

* MLP(Multi Layer Perceptron) : 영상 및 음성 인식용 딥러닝 알고리즘

** AB9(알데바란) : ETRI가 버전을 거듭하며 개발해온 반도체 프로세서 브랜드 이름(“알데바란”은 가장 밝게 보이는 별인 1등성 중 하나)

*** Die : 반도체 웨이퍼(Wafer) 위 전자회로가 새겨진 얇고 작은 조각의 IC 칩

모바일·IoT 디바이스용 시각지능 AI 반도체

반도체 칩 외형	사양	성능 (VGG16* 기준)
	‣(명칭) VIC**   ‣(크기) 14mm X 14mm(칩 외형)   – Die : 5mm X 5mm   ‣(속도) 500MHz   ‣(코어) 560개	‣(연산성능) 30FPS   ※ FPS(Frame Per Second) : 초당 프레임 수   ‣(소모전력) 최대 0.5W

* VGG16 : 이미지 인식용(영상 분류) 딥러닝 알고리즘

** VIC : Human-Like Visual Intelligence Chip

http://scimonitors.com/%eb%8d%b0%ec%9d%b4%ed%84%b0%ec%84%bc%ed%84%b0%ec%9a%a9-ai-%eb%b0%98%eb%8f%84%ec%b2%b4-npu-%ea%b5%ad%eb%82%b4-%ec%b5%9c%ec%b4%88-%ea%b0%9c%eb%b0%9c/

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