[첨단 헬로티]
AI 발전에 따른 시큐리티는 더욱 중요해질 것
최근 지능형 반도체는 인공지능(AI) 스피커, 스마트폰, 자율주행차 등 다양한 분야에 적용 되고 있다. 이 때문에 칩을 개발하는 하드웨어 개발사들은 다양화되는 애플리케이션에 대응하기 위한 하드웨어 칩을 지속적으로 출시하고 있다. 칩 역시 시간의 흐름과 사용자들의 요구에 지속적인 변화와 발전을 거듭하는 중이다.
11월 5일 대한상공회의소에서 개최된 ‘2020 ICT 산업전망 컨퍼런스’에서 카이스트 김주영 교수는 ‘지능형 반도체 기술 동향과 전망’에 대해 발표했다. 이하는 김주영 교수의 발표 내용을 정리한 것임을 밝힌다.
▲ 카이스트 김주영 교수가 11월 5일 대한상공회의소에서 개최된 ‘2020 ICT 산업전망 컨퍼런스’에서 ‘지능형 반도체 기술 동향과 전망’에 대해 발표하고 있다.
카이스트 김주영 교수는 "지능형반도체의 트렌드에 대해 말하기에 앞서 AI의 기반이 되는 뉴럴 네트워크(Neural Networks)의 역사를 보면 1940년부터 시작해 두 번의 큰 침체기를 겪은 후 2010년 부터 데이터들이 쏟아지면서 딥러닝 붐이 일어나면서 오늘에 이르게 되었다."며 "사람들 중에는 AI 기술이 딥러닝과 같은 것이라고 생각하는 경우가 있는데 AI는 포괄적인 기술이고 그 안에 머신 러닝이 있고 머신러닝 안에 딥러닝이 있다. 분명한 것은 모든 AI 기술은 딥러닝 기술을 기반으로 하고 있다. 딥러닝에는 클라우드 기반의 트레이닝과 엣지 기반의 인퍼런스가 있는데 인퍼런스(Inference)는 더 빠르고 엣지는 빠른 반응과 저전력 소모를 목표로 하게 된다."고 말했다.
다양한 애플리케이션에 대응
카이스트 김주영 교수는 지능형 반도체의 트렌드와 전망에 대해, "첫 트렌드는 클라우드용 하이웨어와 모바일용 하드웨어가 따로따로 발전하고 있다는 것이다. 두 번째 트렌드는 펑셔널 인티그레이션(functional integration)이다. AI의 초창기에는 CPU, GPU, FPGA 등의 하드웨어가 있었다."고 언급했다.
이어 "이때는 클라이우 기반의 트레이딩 기반이었는데 조금 더지나면서 애플리케이션이 다양화되고 쓸모도 더 많아지 면서 클라우드와 엣지에서 모두 사용할 수 있는 인퍼런스용 가속기를 타깃으로 하드웨어 개발을 시작하게 됐다. 카이스트 LNPU칩, 구글 TPU, 마이크로 소프트 브레인 웨이브 등이 AI 인퍼런스를 타깃으로 한 하드웨어 가속기라고 할 수 있다. 그 후 점점 더 다양한 알고리즘이 나오면서 이에 대응할 수 있는 칩이 필요하다고 생각해서 DPU, 중국 칭화대(Tsinghua University)에서 나온 팅커 (Thinker)라는 칩도 나오게 된다."고 소개했다.
또한 "두 번째 트렌드는 AI 하드웨어가 나오지만 그 안에서 원하는 다양한 기능을 서포트할 수 있는 칩이 나오고 있다. 특히 처음에는 한 가지만 할 수 있는 기능을 갖추고 있었 다면 점점 더 발전해 플렉서블하게 사용자의 요구에 대응 하는 방향으로 가고 있다. 반면, 큰 모델도 필요 없고 간단한 인식만 하면 되기 때문에 필요 없는 연결도 빼서 16비트에서 8비트, 4비트, 3비 트, 2비트 등 좀 더 콤팩트하고 저전력의 하드웨어를 만들 자는 발전의 흐름도 있다. 클라우드와 모바일로 나눠서 AI 하드웨어가 발전하고 있지만 각각의 더 많은 기능들을 집어넣고 있다는 것이 두번째 트렌드이다."고 지적했다.
김 교수는 "세 번째는 메모리월(memory wall)이라는 개념인데 우리가 사용하고 있는 데스크톱 PC는 1950년대 폰노이만 (Von Neumann)이라는 천재가 제안한 컴퓨터 구조를 기반으로 계속 발전해 왔다. 무어의 법칙에 따르면 18개월 마다 CPU의 성능이 두 배씩 좋아지는데 메모리는 좀 더많은 데이터를 집적할 수 있는 방향으로 발전하면서 속도는 1년에 7% 정도밖에 늘어나지 않았다. 초창기에는 CPU 와 메모리의 속력이 비슷한 수준이었지만 현재는 빠른 CPU에 비해 메모리는 그렇지 않은 상황이 되었다. 결국 AI시대로 접어들면서 방대한 데이터를 필요로 하면서 한계에 이르게 됐다. 이를 개선하기 위한 흐름이 세 번째 트렌드이다."고 말했다.
그는 "이에 따라 메모리 제조 기업들은 D램을 3D로 적층하는 TSV(Through Silicon Via)기술로 적층된 다이 사이에 서도 데이터가 전송될 있도록 발전 시켰다. D램을 적층하 면서 최종적으로 메모리 대역폭이 개선될 수 있도록 하는 고대역폭 메모리(HBM : High Bandwidth Memory)가 해답이 되고 있다. AI에서 HBM으로 적층시켰더니 테라바이트급으로 올라갈 수 있게 됐다. 현재는 D램 기술로 적층시키는 것이지만 앞으로는 더 많은 데이터를 처리할 수 있어야 된다는 전망에 힘이 실리면서 주요 기업들은 차세대 메모리를 개발하는데 주력하고 있다."고 덧붙였다.
또한 "이상적으로는 D램처럼 빠르고 플래시 SSD처럼 용량이 큰 메모리반도체가 그것이다. 또한 데이터가 포함된 메모리는 그대로 두고 메모리 안에 프로세싱을 하자는 개념으로, 인메모리(in-Memory), PIM(Process in Memory)라고 부르고 있다. 즉, 메모리 안에 로직을 넣는 패러다임까지 와 있다. 이 방식은 많은 데이터를 가까이서 읽기 때문에 에너지 측면에서도 유리 하다고 할 수 있다. 지난해 R사에서는 PIM 기술을 이용해 S램(SRAM) 안에 로직을 넣어 AI 모델을 돌리는 기술이 발표되기도 했다.
이러한 움직임들이 일어나고 있다."고 발표했다.
이어 "즉, 세 번째 트렌드는 메모리 중심의 반도체 칩이 나오고 있다는 것이다. 네 번째는 소프트웨어 분야이다. 많은 사람들이 AI기술을 활용하고 있어서 텐서플로, 파이톤지 등의 플랫폼이 나오 면서 많은 연산을 한 줄로 처리할 수 있게 된 것이다. 그런데 하드웨어와 플랫폼을 연결하는 그 사이를 어떻게 처리할 것인가이다. 그래서 소프트웨어가 ‘키’가 될 것이다. 중간에 소프트웨어 툴 체인이 없다면 성공할 수 없다는 것이다. 하드웨어가 성공하려면 연결해주는 소프트웨어 툴 체인이 있어야 성공할 수 있다는 것이다."며 "최근에는 클라우드와 엣지가 점점 더 가까워지고 있다. 모든 데이터를 클라우드로 올리기 힘들기 때문에 클라우 드와 엣지가 협업하는 방향으로 갈 것이다. 또한 보안(시 큐리티)이 더욱 중요해질 것으로 보인다."고 피력했다.
’20년도 차세대 지능형 반도체 기술 개발에 244억원 지원
정부도 내년도 지능형 반도체 육성에 힘을 실어줄 방침이다. 정부는 반도체 산업의 새로운 성장동력인 지능형반도체 산업 육성을 위해 차세대 지능형 반도체기술개발(설계) 사업을 신규로 추진한다. 이 사업의 ’20년 예산안은 244.48억원이다.
이 사업은 올해 4월 예비타당성 조사를 통과하였으며, 주로 연산 기능을 수행하는 인공지능 프로세서, 반도체 구동을 위한 SW, 데이터 전송 기능의 인터페이스 등 지능형 반도체 핵심 설계기술 개발에 10년간 총 2,475억원을 투입될 계획이다.
이를 통해 메모리반도체를 잇는 새로운 먹거리를 발굴하 고, 인공지능 등 ICT 산업 경쟁력을 강화하는 등 혁신성장 추진에도 기여할 것으로 기대된다.
