(서울=뉴스1) 권구용 기자 = 인공지능(AI)이 빠르게 발전하고 있는 가운데 글로벌 반도체 시장에서도 '신경망처리장치'(NPU)가 트렌드로 자리 잡을 것이라는 전망이 나왔다.
심은수 삼성전자 종합기술원 AI&SW 연구센터장은 8일 서울 강남구 삼성동 코엑스에서 개최한 '2019 한국전자전' 오프닝 키노트에 연사로 참여해 이같이 밝혔다.
심은수 센터장은 시장조사업체의 전망을 인용, "AI 응용을 위한 반도체 칩 시장 규모가 2020년 32조 규모에서 2025년 65조 규모로 약 2배 성장할 것"이라며 "그중에서도 특히 AI 알고리즘을 더욱 빨리 실행시키기 위한 코프로세서(co-processor)가 성장할 것"이라고 말했다.
심 센터장은 "2025년 AI 코프로세서 시장규모는 20조로, 특히 데이터센터 시장에서 인퍼런스(inference)가 2025년에 10조, 트레이닝(training)에서는 5조 정도로 잠재력이 있는 시장"이라고 평가했다.
NPU는 '인간의 뇌를 닮은 차세대 반도체'라고 불리며 사람의 뇌처럼 정보를 학습하고 처리하는 기능을 가진다. 기존 컴퓨터의 중앙처리장치(CPU)와 달리 NPU는 동시다발적인 행렬연산에 최적화된 프로세서로 여러 개의 연산을 실시간으로 처리할 수 있고, 축적된 데이터를 기반으로 최적의 값을 도출해 낼 수 있다.
인간의 뇌가 학습하고 처리를 하는 것과 같이 딥러닝 기술은 크게 교육(training)과 추론(inference)의 두 부분으로 나뉜다. 트레이닝은 입력된 테이터를 통해 모델을 학습하는 과정이고 추론은 학습된 모델로 인식 등을 수행하는 과정이다.
예를 들어 다양한 종류의 '개' 사진을 끊임없이 학습시키는 것이 트레이닝 단계라면 이후 입력되지 않은 새로운 '개' 사진을 보고 '개'로 인식하는 것이 추론 단계다.
우리 일상에서도 이미 이런 딥러닝을 응용한 기술들을 접할 수 있는데 스마트폰 카메라의 얼굴 인식과 음성을 인식하고 명령을 수행하는 것 등을 예로 들 수 있다.
이러한 성능적 우수성과 함께 운영에서의 효율성 또한 NPU가 AI 시대 프로세서의 새로운 트렌드로 자리 잡는 주된 이유로 꼽혔다.
심 센터장은 "AI 활용에서 사실 아직은 CPU를 상당 부분 사용하고 있지만, 특수하고 복잡한 단계로 들어가면 NPU를 사용하는 것에 비해 전력 효율과 성능이 떨어진다"면서 "AI에 특화된 프로세서를 만들면 기존 CPU에 비해 100배 이상의 성능을 낼 수 있다"고 설명했다.
이어 "데이터센터 입장에서는 운전비(operation expense)가 중요한데, 이 운전비의 상당 부분이 전력 요금이라 전력 효율은 데이터센터 입장에서는 가장 중요한 부분"이라며 "NPU를 사용하면 기존의 CPU나 GPU를 사용하는 것보다 전력 효율 측면에서 30배에서 80배 낫다"고 밝혔다.
그는 "AI나 딥러닝 응용을 실행시키는 데 있어서 특화된 NPU의 비중이 2025년까지 데이터센터의 '추론' 부분에서는 40%, '교육'부분에서는 50%를 차지하고 엣지에서는 전체의 70%가량이 NPU가 차지하게 될 것"이라고 주장했다.
지난 6월 삼성전자는 2030년까지 NPU 분야 인력을 지금의 10배 이상으로 확대하고 차세대 NPU 기술 강화를 위해 역량을 집중한다는 방침을 밝힌 바 있다.
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