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요즘 핫한 인공지능(AI) 트렌드에 핵심에 있는 전용 반도체(프로세서)를 알고 있는가? AI 전용 반도체는 인공지능 알고리즘에 최적화된 반도체인데 CPU나 GPU보다 높은 성능과 저전력이 특징이다. 스마트폰이나 자율주행차 등 다양한 분야에 AI 전용 반도체가 사용되고 있다. 예를 들어 구글의 'TPU'와 삼성의 'NPU' 등이 대표적인 AI 전용 반도체이다. 이 시장은 아직 걸음마 단계이지만 미래지향적으로 빠르게 성장하고 있다. 오늘은 AI 전용 프로세서(반도체) 시장의 국내 전망과 해외 전망, 관련 기업이 어떤 방향을 잡고 있는지? 그리고 기술 확보를 위한 공부를 어떻게 하는지 알아보겠다.
2023년 AI 반도체 프로세서 한국 시장 전망과 해외 시장 전망 알아보기
AI 전용 반도체는 인공지능을 실현하기 위한 핵심 부품이다. 이미 시작된 4차 산업혁명의 주요 심장 격인 동력이다. AI 전용 반도체는 CPU나 GPU와 다르게 인공지능 알고리즘에 딱 맞춰 설계를 해서 개발된 반도체이다. 그래서 인공지능 기술을 구현할 수 있게 더 빠르고 효율적인 연산이 가능하다.
AI 전용 반도체라고 하면 이해가 힘들다면 위 사진처럼 구글의 'TPU' 제품을 보고 이해하면 좋다. 한국의 삼성의 'NPU' 제품도 있다.
■ AI 전용 반도체 한국 시장 전망
IT 기술관련 조사업체 가트너에서는 AI 반도체 시장이 2023년에 343억 달러(약 40조 원 수준) 규모로 성장할 것으로 전망했다. SKT는 AI 반도체 개발을 위해서 '사피온 SAPEON X220'을 출시했다. SAPEON X220은 인류를 뜻하며 사피엔스와 이온의 합성어라고 한다. SKT는 5G MEC, 머신러닝 서버 등 내부 수요가 급증하는 현 상황으로 미래 반도체 시장에 출사표를 던졌다.
국내 AI 반도체 시장의 기업들은 엔비디아 같은 해외 기업들과 경쟁하기 위해 연구와 개발을 하고 있는 상황이다. 관련 국내 기업들은 '퓨리오사AI', '리벨리온', '딥엑스' 등이 대표적인 AI 반도체 스타트업 회사들이다. 이런 기업은 최근 AI 반도체 양산 및 고객사 확보를 하며 성과를 나타내고 있다. 퓨리오사AI는 2023년 1세대 AI 반도체 '워보이' 시제품을 출시해서 고객사와 샘플링 테스트를 현재 진행 중이다. 삼성전자와 네이버는 차세대 AI 반도체 솔루션 개발에 협력을 하고 있다.
■ AI 전용 반도체 해외(글로벌) 시장 전망
해외 AI 전용 반도체 시장은 인공지능, IoT, 자율주행차 등 신사업 확장으로 매출이 증가할 것으로 예상된다. AI 반도체를 개발하는 회사는 전 세계적으로 50곳 이상이며, 자본 유입도 빠르게 이루어지고 있다.
가트너는 내년 세계 반도체 시장 규모가 올해 대비 3.6% 감소할 것으로 추산했으나, AI 반도체 분야에서는 성장세가 지속될 것으로 보고 있다. AI 반도체의 선두주자인 엔비디아는 지난해 매출액 1천600억 달러(약 180조 원)를 기록하며 역대 최고치를 달성했다.
엔비디아의 GPU 제품군인 ‘파스칼’, ‘볼타’, ‘튜링’, ‘앰퍼’ 등은 인공지능 분야에서 널리 사용되고 있다. 구글은 자신들의 클라우드 서비스에 최적화된 TPU(Tensor Processing Unit)라는 AI 전용 칩을 개발하여 사용하고 있으며, 아마존과 애플은 각각 AWS Inferentia와 Neural Engine을 만들어서 자신들의 서비스에 활용하고 있다.
이미 시작된 인공지능 시장과 인공지능 전용 반도체와 여러 관련 부품 시장에 대해서 부정적인 생각 영향만을 가지고는 인류의 미래를 기약할 수 없을 것 같다. 과거부터 언급된 인공지능의 윤리적인 문제와 사회적인 문제를 빨리 법률과 규제를 시작해야 한다. 영화 터미네이터를 통해서 지구의 어른들은 잘 알고 있을 것이다. 매트릭스라는 영화도 있었다.
결국 인공지능은 인간과 함께 성장하고 협력할 수 있는 방향으로 초긍정적으로 발전을 해야 한다. 일본 애니 도라에몽 같은 인간에게 도움을 주고, 친절하게 협력하는 그런 밝은 미래가 되어야 한다.
AI 반도체를 공부하려면 어떻게 해야 할까?
AI 반도체의 기본 개념과 원리를 먼저 이해하자.
AI 반도체는 AI 연산에 최적화된 시스템 반도체 제품으로, CPU나 GPU와 달리 특정한 연산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있다. AI 반도체의 종류에는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), NPU (Neural Processing Unit) 등이 있다.
AI 반도체의 설계 과정과 도구를 공부하자.
AI 반도체는 기존의 반도체 설계 방법론과 많은 차이점이 존재한다. 예를 들어, AI 알고리즘의 변화에 따라 유연하게 대응할 수 있어야 하며, 고성능과 저전력을 동시에 만족해야 한다. 따라서 AI 반도체 설계자는 AI 알고리즘과 하드웨어 간의 상호작용을 이해하고 최적화할 수 있는 능력이 필요하게 된다. 또한 AI 반도체 설계에 사용되는 도구와 언어를 자연스럽게 공부해야 한다. 예를 들어 HLS (High Level Synthesis), RTL (Register Transfer Level), C/C++, Python 등의 개발 언어가 있다.
AI 반도체의 실제 적용 사례와 트렌드를 자주 파악하자.
AI 반도체는 다양한 산업 분야와 서비스에 활용되고 있다. 예를 들어 스마트폰에서는 카메라나 음성 인식 등의 기능을 개선하기 위해 AI 반도체가 사용한다. 자율주행차에서는 주변 환경 인식이나 결정 지원 등을 위해 AI 반도체가 사용하고 있다. 클라우드 컴퓨팅에서는 빅데이터 분석이나 딥러닝 모델 학습 등을 위해 AI 반도체가 사용된다 이러한 사례들을 조사하고 분석하여 어떤 문제를 해결하고 어떤 가치를 창출하는지 이해해야 한다. 현재 진행되고 있는 연구개발 동향이나 시장 전망 등을 파악하여 미래의 가능성을 탐색하도록 하자.
실제로 AI 반도체 제품을 만들거나 사용해 보자.
이론적인 지식만으로는 부족하기 때문에 실제로 손으로 만지거나 실험해 보는 것이 매우 중요하다. 예를 들어 아두이노나 라즈베리파이 같은 임베디드 보드에 FPGA나 NPU 같은 AI 칩을 장착하여 간단한 경험을 하는 국내 교육이 많다. 또는 구글 코랩 같은 온라인 플랫폼에서 엔비디아 TPU (Tensor Processing Unit) 같은 클라우드 기반의 AI 칩을 활용하여 딥러닝 모델을 학습하거나 연습을 할 수 있다.
AI 반도체 기술은 인공지능 애플리케이션을 구현하고 최적화하기 위한 핵심 부품이다. AI 반도체 시장은 인공지능, IoT, 자율주행차 등 다양한 신사업 분야에서 수요가 증가할 것으로 예상되며, 글로벌 기업들과 경쟁하기 위해서는 고도의 기술력과 혁신력이 필요하다. AI 반도체 기술을 공부하기 위해서는 AI 반도체의 구조와 원리를 이해하고, AI 알고리즘과 소프트웨어를 활용할 수 있어야 한다. 또한 AI 반도체의 윤리적인 문제와 사회적인 문제에 대해서도 관심을 가지고 적절한 해결 방안을 모색해야 한다. AI 반도체는 인류의 삶을 편리하고 풍요롭게 만들 수 있는 미래의 핵심 기술이지만, 인간과 함께 성장하고 협력할 수 있는 방향으로 발전되어야 한다.
글 참고 기사 및 사이트 출처 정보
https://biz.chosun.com/it-science/ict/2022/03/15/6YYYZEORUZA7BFIXHGSNDQYBKQ/
https://www.delco.co.kr/single-post/%EC%A7%80%EC%8B%9D%EC%A0%95%EB%B3%B4-ai-%EB%B0%98%EB%8F%84%EC%B2%B4-%EC%8B%9C%EC%9E%A5%EA%B3%BC-%EC%9A%B0%EB%A6%AC%EB%82%98%EB%9D%BC-%EA%B2%BD%EC%9F%81%EB%A0%A5
https://news.sktelecom.com/177133