AI 반도체에 대해 묻다



심원보 전기정보공학과 교수







Q. 정부가 AI 반도체 연구에 향후 5년간 1조 200억원 투입해 AI 반도체 전문인력을 7,000명 이상 양성하기로 했습니다. 국산 AI 반도체 초기수요 창출을 위한 대형 테스트베드 구축 및 공공사업 적용을 넓히고, 차세대 반도체 상용화를 위한 대기업과 산·학·연 간 첨단 공정기술을 협력할 계획입니다. 이처럼 AI 반도체에 대해 관심이 쏠리고 있는데 AI 반도체는 무엇인지, 일반 반도체와 어떤 점이 다른지, 앞으로의 반도체 산업은 어떻게 전망하시는지 궁금합니다.

A. 최근 들어 우리나라의 산업계는 물론 교육계, 외교 분야에서도 가장 화두가 되는 분야가 반도체입니다. 우리나라 무역 수출 부문에서 가장 큰 비중을 차지하는 고부가가치 산업 분야임에도 불구하고 관련 전공자가 부족해 산업체에서 인력을 구하기가 어려운 상황이었습니다. 정부가 나서서 여러 대학에 반도체특성학과 설립 지원 등 반도체 경쟁력 강화를 위한 다각도의 노력을 하고 있습니다. 대외적으로 보면, 미·중 갈등이 심화하면서 미국이 가장 신경 쓰고 있는 산업 분야가 반도체이기 때문에, 관련 특별법을 제정하고 ▲우리나라 ▲일본 ▲대만과의 칩4동맹을 주도하며 반도체 패권을 중국에 넘겨주지 않기 위해 모든 방법을 강구하고 있습니다. 이렇듯 반도체 산업의 중요도는 더 강조할 필요가 없을 정도이지만, 반도체 산업 중에서도 AI 반도체는 향후 인공지능 시대에 고부가가치를 창출할 수 있는 중요한 미래 신산업 분야로 많은 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 윤석열 정부의 과기부 장관인 이종호 교수와 문재인 정부에서 과기부 장관을 지낸 최기영 교수가 모두 AI 반도체 분야의 석학으로, 정권과 관계없이 AI 반도체의 중요도를 높게 보고 국가의 주요 기술로 성장시키고자 하는 의지를 볼 수 있습니다. 그렇다면 AI 반도체란 무엇을 뜻하는 것일까요? AI (Artificial Intelligence), 즉 인공지능이라는 단어와 반도체라는 단어를 떼어놓고 보면 사실 큰 연관이 없어 보입니다. AI는 인공지능을 활용해 훈련된 기계가 인간을 대신해 어떠한 일을 처리하는 것을 뜻하고, 반도체는 연산이나 데이터 저장을 할 수 있는 칩의 형태를 보이는 일종의 하드웨어입니다. 잘 연결이 되지 않는 이 두 단어를 함께 사용하려면 우선 AI가 갖는 특성에 대해 알아야 합니다. AI 알고리즘을 이용해 어떤 일처리를 하기 위해서는 컴퓨터, 즉 프로세서를 이용해 많은 횟수의 독립적인 연산을 해야 합니다. 연산을 할 수 있다는 기능적인 관점으로만 보면 기존에 있는 CPU만으로도 AI 알고리즘 연산이 가능하지만, 문제는 효율성이 떨어집니다. 우리가 주로 사용하는 프로그램들의 연산은 매우 빠른 속도로 순차적 연산을 진행하게 돼 있어 CPU도 이에 맞게 최적화가 돼 있지만, AI 알고리즘 처리에 필요한 다수의 독립적인 연산을 하기에 CPU는 적합한 하드웨어가 아닙니다. 다수의 독립적 연산은 병렬로 처리가 가능하므로, 연산 하나의 처리 속도는 조금 느리더라도 한 번에 여러 개의 연산을 동시에 할 수 있는 프로세서가 AI 연산에 더욱 적합합니다. 현재 상용화된 프로세서 중에서는 GPU (Graphic Processing Unit)가 이에 가장 알맞은 하드웨어로, 본래는 모니터 등 디스플레이 기기의 수많은 픽셀에 높은 프레임 수의 색상을 표시하기 위해 필요한 병렬 연산을 수행하는 용도로 개발됐는데, 마침 AI 연산에도 궁합이 잘 맞아 AI 연구자들이 알고리즘 개발하는 데에 주로 사용하고 있습니다. 하지만 이 GPU를 사용하더라도 AI 연산 수행 시 성능과 전력 효율이 우리가 원하는 수준에는 크게 미치지 못합니다. 일례로, 알파고가 이세돌 9단을 꺾을 때 176개의 GPU와 1202개의 CPU가 사용됐으며, 전체 전력 소모량은 1MW로 사람의 뇌가 사용하는 20W의 5만 배 수준입니다. 이렇듯 기존 하드웨어를 사용해 AI 연산을 할 경우 효율성이 매우 낮은 것이 현 상황이며, 더욱 향상된 성능과 전력 효율을 얻기 위해 새로운 형태의 프로세서를 개발하고자 반도체 소자부터 회로설계, 아키텍쳐 레벨까지 다방면의 연구가 진행되고 있고 이를 통칭해 AI 반도체 개발이라고 볼 수 있습니다. 정리하자면, AI 반도체 개발은 AI 연산을 효율적으로 할 수 있는 반도체 칩(하드웨어) 개발을 의미합니다. 지금까지 여러 가지 형태의 AI 반도체가 제안됐지만, 아직 어떤 형태가 가장 효율적이고 대세가 될지는 알 수 없습니다. 하지만 한 가지 확실한 것은, 연산을 수행하는 프로세서와 연산할 데이터를 저장하는 메모리 (DRAM) 간에 데이터가 이동하는 과정이 성능과 전력 효율을 떨어뜨리는 주요 원인이며, 이를 최소화하는 아키텍쳐가 필요하다는 것입니다. 우리나라는 메모리 반도체로 한정 시 명실상부 세계 1위 기술력을 가진 국가이므로, 이미 쌓아 올린 압도적인 기술력을 바탕으로 메모리와 프로세서가 통합된 AI 반도체 기술을 선도할 수 있는 충분한 잠재력을 가지고 있습니다. 기존 반도체 산업이 PC, 스마트폰이 등장할 때마다 크게 성장한 것처럼 앞으로 자율주행 차량과 같이 인공지능을 탑재한 새로운 기기가 대중화되는 시점에 AI 반도체 산업이 또 한번 크게 성장할 것은 자명한 사실입니다. 반도체 관련 업계에서 일하고자 하는 학생들은 AI 반도체에 대해 많은 관심을 가지고 트렌드를 공부하는 것이 향후 진로를 설계하는 데에 큰 도움이 될 것입니다.