[AhnLab]AI 칩이 뭐길래? AI 반도체 둘러싼 빅테크들의 전쟁

AI 반도체의 개념
기존의 반도체인 CPU와 GPU도 AI 데이터를 처리할 수 있다. 그러나 효율적인 AI 데이터 처리를 위해서는 AI 데이터 만을 전문적으로 연산하는 반도체가 필요하다. NPU는 이러한 이유 때문에 등장했다.
 
AI 반도체 : GPU, NPU, TPU 등으로 구분하며, 또 다른 AI 반도체로는 PIM이 있다.
 
 

• CPU(Central Processing Unit) : 하나의 칩에 연산 장치와 해독 장치, 제어 장치 등이 집적돼 있음. 사용자로부터 입력받은 명령어를 해석하고 연산한 후 그 결과를 출력함.
• GPU(Graphics Processing Unit) : 연산 결과를 그림이나 글자 신호로 변환해 모니터에 출력함. 예로는 게임의 3D 그래픽, 각종 광원 효과 및 질감 표현의 처리가 있음.
• NPU(Nerual Processing Unit) : 동시다발적인 행렬 연산에 최적화된 처리 장치이며 여러 개의 연산을 실시간으로 처리함. 스스로 학습해 축적된 데이터를 기반으로 최적의 값을 도출함. 즉, 사람의 두뇌처럼 데이터를 학습하고 처리하는 반도체
• TPU(Tensor Processing Unit) : 구글이 개발한 AI 가속기, 특정 AI 모델에 최적화된 성능을 제공함.
• PIM(Process In Memory) : 메모리 반도체와 연산을 처리하는 시스템 반도체(CPU, GPU 등)를 합쳐 메모리 내에서 직접 연산을 처리할 수 있음. PIM 하나만으로 AI 연산 처리용 프로세서 SoC(System On Chip)와 이에 필요한 데이터를 저장하는 메모리 반도체가 하나의 칩에서 동시 동작함.

 

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AI 반도체 기술 개발에 올인하는 글로벌 빅테크
글로벌 IT 기업들은 자사 데이터센터의 서비스 안정화를 위해 자체 AI 반도체 개발에 나서고 있다. 메타와 구글, 아마존과 마이크로소프트는 엔비디아 AI 반도체에 의존을 낮추고, 자체 반도체 개발에도 상당한 투자를 하고 있다.
 
구글 : 2016년 머신러닝(ML) 엔진인 텐서플로우(TensorFlow)에 특화된 TPU를 자사 데이터 센서에 적용했다. 알파고에도 TPU가 적용돼 있다.
 
마이크로소프트 : 자사 AI 칩 '마이아(Maia)'의 성능 개선을 위해 네트워크 카드를 개발 중이다. 최근 MS는 네트워크 카드 개발을 위해 주니퍼 네트웍스 프라딥 신두 공동창업자를 영입했으며, 지난해에는 서버 칩 스타트업인 펀지블을 인수하기도 했다.
 
소프트뱅크 : 소프트뱅크도 '이자나기'라는 이름의 자체 칩 개발에 뛰어들었다. 1000억 달러 규모의 반도체 펀드를 조성해 AI 반도체 대량 생산을 위한 준비에 나선 것으로 알려졌다.
 
SK텔레콤, 한국전자통신연구원(ETRI) :공동으로 서버용 AI 반도체인 '알데바란'을 공개했다. 기존에는 엔비디아의 초고가 GPU인 RTX2080의 GPU 코어를 이용해 초당 10조 번의 부동소수점 연산을 처리했는데, 이번에 공개된 알데바란은 초당 40조 번 부동소수점 연산을 처리할 수 있으며 저렴하다.
 
국내 AI 반도체 업체)
딥엑스(DeepX) : 저전력/고성능 AI 반도체 솔루션을 개발해왔으며, 'DX-M1'을 올해 양산하여 글로벌 고객사에 제공할 계획인 것으로 알려졌다.
모빌린트(Mobilint) : 온디바이스 AI용 반도체 '레귤러스(REGULLUS)'는 손가락 한 마디보다 작은 크기임에도 전력 소모와 발열이 낮고, 10TOPS(초당 1조 번 연산)의 높은 AI 성능을 발휘한다.
리벨리온(Rebellions)와 사피온의 합병법인 '리벨리온' : AI 칩 양산에 주력할 예정이다.
 
 

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