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네오와인이 만드는 인공지능 자율주행 반도체와 혁신

[테크월드뉴스=서유덕 기자] 성남시 탄천에 세워져 있던 카카오 바이크를 탄 적이 있다. 페달을 밟으면 인력과 모터의 힘으로 움직이는 카카오 바이크를 직접 타보면서 자전거 같은 소형 탈것에 자율주행 기능을 탑재하는 것이 가능할까 생각해 본다.

이효승 네오와인 대표

테슬라는 완전 자율주행을 구현하는 슈퍼컴퓨터 도조(Dojo)를 개발했다고 밝힌 바 있다. 도조는 전 세계에서 5번째로 우수한 컴퓨팅 성능을 내는 것으로 알려졌다. 테슬라를 비롯한 글로벌 자동차·IT 기업들은 자율주행을 위한 인공지능(AI) 반도체를 개발하고 있다.

AI를 구현하기 위해서는 여러 가지 기술 요건이 충족돼야 한다. 첫째, 방대한 데이터다. 테슬라 같은 글로벌 기업이 완전 자율주행을 가능하게 하려면 전 세계 곳곳에서 수집된 도로, 신호 등 각종 주행 데이터가 많이 필요하다.

둘째, 추론 기능이다. 수집한 대규모 주행 데이터를 기반으로 딥러닝 학습을 수행, 자동차의 자율주행 기능에 AI 추론엔진을 작동시켜야 한다.

셋째, AI 반도체 가속기다. 앞서 언급한 추론을 수행하기 위해서는 자동차의 속도가 빨라질 때 피사체의 변화와 움직임에 빠르게 반응할 수 있는 자동차용 반도체가 필요하다. 물론 슈퍼컴퓨터를 AI 연산에 사용할 수도 있지만, 자동차에 슈퍼컴퓨터를 싣고 다닐 수는 없다. 따라서, 슈퍼컴퓨터의 성능에는 못 미치더라도, 일정 수준 이상의 AI 추론이 가능한 반도체가 차량에 들어가야 한다.

카카오 바이크에서 자율주행을 구현할 수 있을지 그 가능성을 논하기에 앞서 테슬라와 AI 반도체를 거론한 이유는 자본·기술의 격차와 그 극복 방법을 얘기하고자 함이다. 지난 6월 네이버의 시가총액을 넘었던 카카오의 8월 9일 기준 시가총액은 약 65.78조 원(575억 달러)인 반면 테슬라의 시가총액은 7066억 달러에 이른다.

국내 업체들이 글로벌 대기업과의 자본·기술의 격차를 어떻게 극복할 수 있을까? 최근 삼성전자는 PC보다 48배 빠른 메모리 대역폭을 갖는 반도체를 가로와 세로 길이가 각각 3~5㎝에 불과한 시스템 인 패키지(SIP)로 구현해냈다.

삼성전자가 개발한 HBM-PIM의 구조

HBM-PIM으로 불리는 이 기술은 메모리 내부에 AI 연산 로직을 내장한 것으로, 메모리가 AI 반도체의 연산 일부를 보조하기 때문에 속도가 빠르다. 아직 연산속도가 48배 수준까지는 도달하지 못했지만, 최적화 연구·개발이 진행 중이다. 향후 일반 PC의 48배 수준에 이르는 AI 연산이 가능해질 것이며, 기존의 컴퓨터보다 1000배 빠른 소형 반도체도 등장할 것이다.

그러나, 딥러닝 프레임워크가 없다면 아무리 고성능의 AI 반도체를 만든다고 해도 이를 쓸 수가 없다. 구글과 엔비디아는 각각 텐서플로우(TensorFlow)와 쿠다(CUDA)라는 딥러닝 프레임워크를 개발해 사용한다. 독자적인 소프트웨어 프레임워크와 AI 반도체를 연구·개발하려면 시가총액이 1조 달러를 넘는 구글이나 아마존, 애플 같은 글로벌 대기업의 반열에 올라야 할 정도로 막대한 자본과 기술이 필요하다.

FPGA 검증 플랫폼

그런데, 2020년 9월에 ONNX 규격이 발표됐다. ONNX는 파이토치(PyTorch), 카페(Caffe) 2, 텐서플로우, 쿠다 같은 AI 플랫폼을 하나의 규격으로 통일했다. 네오와인은 그런 ONNX를 지원하는 인공지능 반도체 IP를 개발 중이다. IP는 설계 지적 자산으로, 반도체 완제품을 만드는 핵심 코어(Core) 기술을 갖추는 것이다. 수백조 원 규모의 회사들이 엄청난 개발비와 인원을 동원해서 만드는 것이 AI 반도체인데, 네오와인은 우선 자사 시장에 적합하도록 IP를 수정 요청해 설계할 것이다. 물론 수량이 적을 때는 자사 시장 규모에 맞도록 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA)로 검증하고 생산할 수 있다. FPGA란, 알테라(Altera)나 자일링스(Xilinx) 같이 반도체 내부를 설계 변경할 수 있는 검증·시험 생산용 반도체이다.

현재 국내 업체 중 양산용 AI 반도체를 독자적으로 개발할 수 있는 회사는 삼성전자뿐이다. 국내의 웬만한 AI 반도체는 설계 기술이 있으면 시장이 없고, 시장이 있으면 기술이 없는 상황에 놓여 있다. 차라리 AI 반도체 IP를 ONNX 소프트웨어 플랫폼과 연동해 개발하고, AI 반도체를 필요로 하는 대기업 혹은 중견기업이 설계를 변경하고 양산 비용을 투자해 반도체 완제품을 소유하는 구조를 형성하는 것은 어떨까 싶다.

네오와인의 ONNX 지원 반도체 IP와 소프트웨어 플랫폼 구조

AI 반도체 개발에는 지난한 고통이 따른다. 필자는 반도체 개발에만 30년을 몰두했다. 지금까지 중국, 대만 등 해외와 국내의 2000여 고객사에 1억 2000만 개의 반도체를 공급했으며, 수십 개의 반도체를 개발해 시장에 내놓았다. 그럼에도 언제나 자금난에 시달린다. 이런 상황에서, 적지 않은 추가 개발비가 소요될 AI용 소프트웨어 확보와 검증을 수행하는 건 어려움이 배가 되는 일이다. AI 소프트웨어 개발에는 일반 개발자가 보유한 지식과는 다른 기술이 필요해 인력도 별도로 확보해야 한다.

어린이용 세발자전거에 AI 반도체와 센서를 부착하거나 카카오 바이크에서 AI 기능을 사용할 수 있도록 만들려면, 탈 것에서 안드로이드형 로봇에 이르기까지 AI 반도체를 장착하려면 어떻게 해야 할까? 자전거, 오토바이, 드론, 사물인터넷(IoT) 디바이스 등 각각의 애플리케이션이 필요로 하는 AI 반도체의 소비전력, 가격, 속도 등 요구사항별 사양이 다 다르다. 이런 차이를 네오와인 같은 회사가 메우고 고객사에 적합한 반도체를 IP로 설계 변경해 공급하면 어떨까?

네오와인의 ONNX 지원 인공지능 반도체 IP로는 개발비용과 시장수요 사이의 높은 격차를 극복할 수 있다. 네오와인은 정보통신기획평가원(IITP)에서 주관하는 PIM용 소프트웨어 플랫폼 개발과제를 티맥스소프트, 휴인스, 한국컴퓨팅산업협회와 같이 수행 중이며, 정보통신산업진흥원(NIPA)의 AI 반도체 IP 개발 과제를 주관하고 있다.

카카오 바이크는 물론 안드로이드 가정용 청소기와 장난감에도 적용 가능한 AI 반도체 개발을 네오와인의 ONNX 지원 인공지능 IP가 가능하게 만든다. 자동차가 갈 수 없는 좁은 길에 대한 빅데이터를 AI 반도체를 탑재한 카카오 바이크가 수집해 줄 날이 머지않았다.

출처:테크월드

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