"국산NPU 승산 있다"…엔비디아 GPU 고비용·고전력 약점 정조준
엔비디아 독점 깨고픈 AI업계 움직임에 국산 NPU 저비용·저전력 장점 부각
NPU, 추론용 AI에 특화…SW·데이터 링크 등 기반기술 연구개발·인력양성
(서울=연합뉴스) 조성미 기자 = "메모리 반도체 신화를 인공지능(AI) 반도체 분야에서 재현해보겠다."
세계 AI 반도체 시장에 국내 업계가 당당히 도전장을 내민 것은 현재 엔비디아(NVIDIA) 천하로 보이는 그래픽처리장치(GPU) 시장을 신경망처리장치(NPU)가 대체할 여지가 충분하다고 판단했기 때문이라고 한다.
AI 반도체·클라우드 업계와 정부는 26일 열린 제3차 인공지능 반도체 최고위 전략대화에서 이 같은 분석과 전망을 내놓으며 야심을 드러냈다. 과거 불가능하다고 봤던 메모리 반도체 개발·제조를 국내 기술로 이뤄냈던 국가적 저력을 AI 반도체 분야에서도 발휘할 수 있을 것이란 믿음에서다.
송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책관은 제3차 인공지능 반도체 최고위 전략대화에 앞선 사전 브리핑에서 "챗GPT 등장 이후에 엔비디아 시가총액이 1조 달러를 돌파할 정도로 굉장히 시장이 뜨겁고, 대한민국은 GPU 다음 단계로 NPU 시장을 전략적으로 선택하고 집중하려 한다"고 말했다.
생성형 AI 열풍 속에 정보기술(IT) 업계가 앞다퉈 A100, H100 등 고가의 엔비디아 GPU를 사들이고 이 회사의 GPU 가속화 플랫폼 '쿠다'를 쓰고 있지만, 이는 고비용·고전력 구조여서 지속 가능하지 않을 것으로 국내외 업계는 보고 있다.
그래서 세계적으로 주목받는 장치가 NPU다.
정부와 업계는 NPU가 비교적 저비용·저전력이라는 특징을 들어 GPU를 대체할 주자로 충분히 잠재력이 있다고 봤다. 여기에 더해 우리나라가 AI 반도체 생태계를 갖추고 자체 초거대 AI 모델 기술, 클라우드 경쟁력을 겸비한 몇 안 되는 나라라는 점에서 새 정부는 대한민국을 NPU 생산 거점으로 만들겠다는 승부수를 띄우게 된 것이다.
업계와 정부는 기하급수적 분량의 데이터 연산이 필요한 생성형 AI 학습용 반도체로는 엔비디아 GPU와 쿠다 조합이 아직 필수이지만, 이미 학습을 끝낸 AI 모델로 텍스트·이미지 생성 등 AI 서비스를 제공할 때는 NPU만으로도 충분하다는 점을 강조하고 있다.
박성현 리벨리온 대표는 "오픈AI가 챗GPT 서비스를 할 때 엔비디아 쿠다를 쓰지 않는다는 점이 대표적"이라며 "추론용 AI 반도체 분야에서는 국내 업체들이 이미 잘하고 있다. 다만, 학습·훈련용 AI 쪽에서 보완이 필요한 것은 사실"이라고 했다.
그는 "지금 상황은 예전 반도체 업계에서 D램을 가지고 일본에 도전했던 때와 똑같은 상황"이라면서 "굉장히 어려운 싸움을 하고 있지만, 해야 하는 싸움이기 때문에 AI 업계와 정부 등이 팀코리아로 모인 것"이라고 덧붙였다.
리벨리온의 AI 반도체 아톰의 경우 현재 출시된 국산 NPU 가운데 유일하게 트랜스포머 언어 모델 추론과 부동 소수점 연산을 지원하면서 GPU 대비 최대 10배 전력을 아낄 수 있다.
퓨리오사 AI는 언어모델, 음성, 비전 등의 다양한 AI 모델을 지원하는 레니게이드를 내년 상반기 양산할 예정인데, 이 회사 관계자는 "엔비디아 A100이나 H100에 견줬을 때 충분히 경쟁력 있는 결과를 보여줄 것"이라고 자신했다.
사피온 코리아는 과기정통부가 추진하는 K-클라우드 사업에서 부동소수점 연산에서 4배 이상 성능 효율을 이룬 X330을 초거대 언어 모델과 영상의 처리 및 응용에 활용되는 데이터센터에 공급할 예정이다.
이들 국내 AI 반도체 기업은 클라우드 업계가 주축이 된 데이터센터 실증 사업을 함께 하면서 관제, 의료, 국방, 교통 등 분야에서 인프라를 검증하고 AI 추론 클라우드 시스템, 소프트웨어 개발 도구(SDK) 등의 개발에도 협력한다는 구상이다.
대표적인 사례가 광주광역시 CCTV 통합관제센터에서 CCTV에 사용되는 반도체를 국산으로 교체하며 먼저 실증 과정을 거친 뒤 전국 CCTV 통합관제센터로 확대 적용하는 사업이라고 과기정통부는 설명했다.
윤두희 과기정통부 정보통신방송기술정책과장은 "진행 사업이 대부분 프로세서 개발에 맞춰져 있지만 칩만 만들어서는 안 되고 서버, 네트워크 데이터 링크 등 관련 기술이 함께 발전해야 한다"며 "이를 뒷받침하기 위해 연구개발 예비타당성 조사와 AI 반도체 인재 육성을 추진 중"이라고 말했다.
csm@yna.co.kr
(끝)
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엔비디아 독점 깨고픈 AI업계 움직임에 국산 NPU 저비용·저전력 장점 부각
NPU, 추론용 AI에 특화…SW·데이터 링크 등 기반기술 연구개발·인력양성
(서울=연합뉴스) 조성미 기자 = "메모리 반도체 신화를 인공지능(AI) 반도체 분야에서 재현해보겠다."
세계 AI 반도체 시장에 국내 업계가 당당히 도전장을 내민 것은 현재 엔비디아(NVIDIA) 천하로 보이는 그래픽처리장치(GPU) 시장을 신경망처리장치(NPU)가 대체할 여지가 충분하다고 판단했기 때문이라고 한다.
AI 반도체·클라우드 업계와 정부는 26일 열린 제3차 인공지능 반도체 최고위 전략대화에서 이 같은 분석과 전망을 내놓으며 야심을 드러냈다. 과거 불가능하다고 봤던 메모리 반도체 개발·제조를 국내 기술로 이뤄냈던 국가적 저력을 AI 반도체 분야에서도 발휘할 수 있을 것이란 믿음에서다.
송상훈 과학기술정보통신부 정보통신정책관은 제3차 인공지능 반도체 최고위 전략대화에 앞선 사전 브리핑에서 "챗GPT 등장 이후에 엔비디아 시가총액이 1조 달러를 돌파할 정도로 굉장히 시장이 뜨겁고, 대한민국은 GPU 다음 단계로 NPU 시장을 전략적으로 선택하고 집중하려 한다"고 말했다.
생성형 AI 열풍 속에 정보기술(IT) 업계가 앞다퉈 A100, H100 등 고가의 엔비디아 GPU를 사들이고 이 회사의 GPU 가속화 플랫폼 '쿠다'를 쓰고 있지만, 이는 고비용·고전력 구조여서 지속 가능하지 않을 것으로 국내외 업계는 보고 있다.
그래서 세계적으로 주목받는 장치가 NPU다.
정부와 업계는 NPU가 비교적 저비용·저전력이라는 특징을 들어 GPU를 대체할 주자로 충분히 잠재력이 있다고 봤다. 여기에 더해 우리나라가 AI 반도체 생태계를 갖추고 자체 초거대 AI 모델 기술, 클라우드 경쟁력을 겸비한 몇 안 되는 나라라는 점에서 새 정부는 대한민국을 NPU 생산 거점으로 만들겠다는 승부수를 띄우게 된 것이다.
업계와 정부는 기하급수적 분량의 데이터 연산이 필요한 생성형 AI 학습용 반도체로는 엔비디아 GPU와 쿠다 조합이 아직 필수이지만, 이미 학습을 끝낸 AI 모델로 텍스트·이미지 생성 등 AI 서비스를 제공할 때는 NPU만으로도 충분하다는 점을 강조하고 있다.
박성현 리벨리온 대표는 "오픈AI가 챗GPT 서비스를 할 때 엔비디아 쿠다를 쓰지 않는다는 점이 대표적"이라며 "추론용 AI 반도체 분야에서는 국내 업체들이 이미 잘하고 있다. 다만, 학습·훈련용 AI 쪽에서 보완이 필요한 것은 사실"이라고 했다.
그는 "지금 상황은 예전 반도체 업계에서 D램을 가지고 일본에 도전했던 때와 똑같은 상황"이라면서 "굉장히 어려운 싸움을 하고 있지만, 해야 하는 싸움이기 때문에 AI 업계와 정부 등이 팀코리아로 모인 것"이라고 덧붙였다.
리벨리온의 AI 반도체 아톰의 경우 현재 출시된 국산 NPU 가운데 유일하게 트랜스포머 언어 모델 추론과 부동 소수점 연산을 지원하면서 GPU 대비 최대 10배 전력을 아낄 수 있다.
퓨리오사 AI는 언어모델, 음성, 비전 등의 다양한 AI 모델을 지원하는 레니게이드를 내년 상반기 양산할 예정인데, 이 회사 관계자는 "엔비디아 A100이나 H100에 견줬을 때 충분히 경쟁력 있는 결과를 보여줄 것"이라고 자신했다.
사피온 코리아는 과기정통부가 추진하는 K-클라우드 사업에서 부동소수점 연산에서 4배 이상 성능 효율을 이룬 X330을 초거대 언어 모델과 영상의 처리 및 응용에 활용되는 데이터센터에 공급할 예정이다.
이들 국내 AI 반도체 기업은 클라우드 업계가 주축이 된 데이터센터 실증 사업을 함께 하면서 관제, 의료, 국방, 교통 등 분야에서 인프라를 검증하고 AI 추론 클라우드 시스템, 소프트웨어 개발 도구(SDK) 등의 개발에도 협력한다는 구상이다.
대표적인 사례가 광주광역시 CCTV 통합관제센터에서 CCTV에 사용되는 반도체를 국산으로 교체하며 먼저 실증 과정을 거친 뒤 전국 CCTV 통합관제센터로 확대 적용하는 사업이라고 과기정통부는 설명했다.
윤두희 과기정통부 정보통신방송기술정책과장은 "진행 사업이 대부분 프로세서 개발에 맞춰져 있지만 칩만 만들어서는 안 되고 서버, 네트워크 데이터 링크 등 관련 기술이 함께 발전해야 한다"며 "이를 뒷받침하기 위해 연구개발 예비타당성 조사와 AI 반도체 인재 육성을 추진 중"이라고 말했다.
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