AI 반도체는 시스템 반도체 생태계와 AI 기술 생태계가 융합된 새로운 시장이라고 볼 수 있다. 이에 시스템 반도체 강국인 미국에서는 AI 반도체 개발이 활발해짐에 따라 시장도 급격히 성장하는 추세다. 특히 인텔, 엔비디아 등 기존 반도체 기업뿐 아니라 애플, 구글 등 빅테크 기업 그리고 대표적인 전기차 기업인 테슬라까지 AI 반도체 개발에 뛰어들고 있다.
‘AI 반도체 강국’인 미국의 산업 동향은?
글로벌 시장조사기관 가트너의 조사에 따르면, 현재 AI 반도체를 개발하는 회사가 전 세계적으로 50개 이상이며 AI를 활용한 신산업이 향후 확장됨에 따라 AI 반도체 매출은 2020년 230억 달러에서 2025년 700억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상했다. 미국의 경우 데이터 센터와 엣지 디바이스 분야에서 AI 반도체 시장이 확대되고 있다.
데이터 센터 부문에서는 CPU와 GPU를 기반으로 엔비디아와 인텔이 전통적인 강자로서 시장을 주도하고 있다. 코트라의 자료에 따르면, 엔비디아는 아마존웹서비스(이하 AWS), 마이크로소프트(이하 MS), IBM, 구글 등 주요 클라우드 서비스에 활용되는 AI 가속기의 무려 97%를 점유하고 있다.
엣지 디바이스 부문에서 각광받는 분야는 스마트폰과 자율주행이다. 주요 기업으로는 구글, 퀄컴, 테슬라 등을 꼽는다. 이와 함께 GPU 분야는 엔비디아와 AMD, FPGA는 인텔과 AMD, ASIC은 구글, 뉴로모픽에서는 IBM과 인텔이 강점을 갖고 있다.
한편, AI 반도체는 데이터 센터와 자율주행차 분야를 중심으로 지속해서 수요가 증가하고 있다. 이는 AI 반도체로 대량의 벤처캐피털 자금이 유입되는 결과를 가져왔다. 피치북에서 조사한 자료에 따르면, 지난 2021년 1분기에는 AI 및 머신러닝 반도체 제조 기업에 17억 달러 규모의 자금이 유입됐으며, 이 수치는 2017년 한해 동안 유입된 자금 총합보다 많다.
미국에서는 대기업뿐 아니라 스타트업의 유입도 확대되는 추세다. 미국의 스타트업은 우수한 반도체 설계 인력을 바탕으로 시장에 진입하고 있다. 주요 스타트업으로는 실리콘밸리 지역에 기반한 Cerebras, Mythic, Groq, Esperanto Technologies, SambaNova Systems, EdgeQ, 샌디에이고 지역에 기반한 Kneron 등이 있다.
엔비디아, 독보적인 GPU로 협업 사례 늘려
엔비디아는 데이터 센터에 최적화한 GPU를 개발해 현재까지도 선두에 있다. 이와 함께 자사 고유의 기술력을 바탕으로 아마존, 구글, MS, IBM, 알리바바, 텐센트 등 거대 IT 기업과 기술 제휴를 맺고 협력 R&D를 추진하고 있다.
이뿐 아니라 자율주행차용 AI 반도체인 ‘자비에’를 개발함으로써 미래차 개발에도 박차를 가하는 중이다. 엔비디아는 AI를 비롯해 디지털 트윈, 양자 컴퓨팅, 엣지 및 HPC 등의 분야에서도 기술 가속화를 진행하고 있다.
한 예로, 로스 알라모스 국립연구소(LANL)의 새로운 슈퍼컴퓨터 ‘베나도(Venado)’는 재료 과학 및 재생에너지와 같은 분야에서 작업을 진행하기 위해 10 엑사플롭의 AI 성능을 제공하는 것으로 알려졌다. LANL 연구원들은 엔비디아 GPU, CPU 및 DPU를 사용해 다중 물리 애플리케이션의 속도를 30배 향상하는 것을 목표로 삼았다.
베나도는 엔비디아 그레이스 호퍼 슈퍼칩을 사용해 이전 GPU보다 최대 3배 더욱 빠른 워크로드를 실행할 것으로 예상된다. 또한, 엔비디아 그레이스 CPU 슈퍼칩을 통해 가속되지 않은 애플리케이션에서 기존 CPU의 와트당 성능을 두 배 향상시키는 것으로 알려졌다.
인텔, 가우디2 프로세서로 딥러닝 개발 가속화
인텔은 지난 5월 개최된 인텔 비전 행사에서 자회사인 하바나 랩스를 통해 AI 학습용 2세대 가우디 프로세서인 ‘가우디2 프로세서’와 추론용 고야 프로세서의 후속작인 ‘그레코 프로세서’를 공개했다. 가우디2 프로세서와 그레코 프로세서는 AI 딥러닝 애플리케이션을 위해 개발됐으며, 7나노 공정으로 제작됐다.
하바나 랩스의 고효율 아키텍처를 기반으로 구축됐으며, 고객에게 데이터 센터 컴퓨터 비전 및 자연어 애플리케이션을 위한 고성능 모델 학습 및 추론 기능을 제공한다. 하바나 가우디2 메자닌 카드데이터 센터 고객의 경우, 데이터 세트와 AI 워크로드의 규모가 커지고 복잡해지면서 딥 러닝 모델 학습에 더 많은 시간과 비용이 투입된다.
이에 가우디2 프로세서는 클라우드 및 온프레미스 고객에게 향상된 딥러닝 성능과 효율성 및 선택권을 제공하도록 설계됐다. 가우디2 프로세서는 기존 고효율 1세대 가우디와 동일한 아키텍처를 기반으로 설계돼 AI 학습 성능을 향상시켰다.
구글, 독자 반도체 기술로 하드웨어 시장 공략
구글은 데이터 분석과 딥러닝을 위한 텐서 프로세싱 유닛(TPU) 1세대를 출시한 이후 ASIC 형식 인공지능 반도체를 직접 개발하고 있다.
구글 클라우드는 인텔과 ASIC 기반 IPU를 개발하기 위해 파트너십을 맺고 데이터 센터 칩을 타사에 판매할 예정이라고 밝히기도 했다. 지난 5월에는 구글 I/O(연례 개발자회의) 2022를 통해 픽셀워치와 픽셀태블릿을 공개한 바 있다. 두 제품에는 구글이 독자적으로 설계한 시스템온칩인 ‘텐서 칩’이 탑재됐다.
구글이 독자 생산한 스마트워치를 공개한 것은 최초로, 하드웨어 시장에 진출하겠다는 속내를 내비쳤다. 구글의 스마트워치용 운영체제(OS)인 웨어OS를 탑재한 제품은 이미 존재했지만 구글이 직접 하드웨어까지 만들기로 선언한 셈이다. 구글은 보급형 제품인 ‘픽셀 6A’ 스마트폰도 선보였다.
픽셀 6A에도 고가형 라인업인 ‘픽셀 6’, ‘픽셀 6프로’에 들어간 것과 똑같은 텐서 칩이 들어간다. 이뿐 아니라 구글의 무선 이어폰으로는 처음으로 노이즈 캔슬링 기능이 있는 ‘픽셀버즈 프로’와 외국어를 번역해 자막처럼 띄워주는 프로토타입 스마트글라스까지 선보이기도 했다.
애플, 업그레이드 거듭하는 반도체 기술
애플은 지난 6월 개선된 성능의 독자 개발 PC·노트북용 칩 ‘M2’와 이를 탑재한 새 노트북 ‘맥북에어’, ‘맥북프로 13’을 공개했다. M2는 인텔에서 공급받은 CPU를 써오던 애플이 자체적으로 개발한 시스템온칩인 M1의 후속작이다. M1은 혁신적으로 전력 소모를 줄이면서 CPU, GPU, 뉴럴엔진 등의 성능을 끌어올린 바 있다.
M2 발표와 함께 애플은 성능 향상을 위해 전력 소모를 늘리는 다른 반도체 기업과 달리 전력 소모를 최소화하면서 성능을 극대화하는 데 집중하겠다고 밝혔다. M2는 2세대 5nm 기술로 제작됐다.
애플은 “업계 최고 수준의 W당 성능을 지닌 M1과 견줘 18% 향상된 속도의 CPU, 35% 강력한 수준의 GPU, 40% 향상된 속도의 뉴럴엔진을 가졌다”고 언급했다. M2는 M1보다 25% 많은 2000억 개 트랜지스터를 썼고, 8코어 CPU, 10코어 GPU를 탑재했다.
헬로티 서재창 기자 |
