(서울=뉴스1) 윤주영 기자
"신경망처리장치(NPU)가 어설프게 범용 연산을 노리는 건 효율이 떨어진다. 저전력 추론 특화 칩이란 특성을 십분 살려 로봇·피지컬 AI에 최적화한 설계를 해야 한다"
최홍섭 마음 AI 기술총괄 대표의 얘기다. 미래 AI 격전지로 예상되는 피지컬 AI 기술 생태계에서 국내 AI 반도체 업계가 나아가야 할 방향성을 제시했다.
10일 과학기술정보통신부는 서울 중구 롯데호텔에서 '2025 AI반도체 미래기술 콘퍼런스'를 열고 이같은 업계 의견을 청취했다.
현재 과기정통부는 NPU 등 국산 AI반도체의 연구개발(R&D) 및 실증·사업화를 지원하고 있다.
최 대표는 기존의 클라우드 기반 GPU 컴퓨팅(GPUaaS)만으론 산업용 로봇에 필요한 동작 연산을 구현하기 힘들 거라고 봤다. 챗GPT 등 거대언어모델(LLM)에서는 연산 지연·끊김이 큰 문제가 아니겠지만, 물리 세계와 상호작용하는 로봇 운용에는 이같은 문제가 치명적일 수 있다.
그는 "아무리 5G·6G가 발전해도 항만 등 실제 현장에선 통신의 음영지역이 발생할 수 밖에 없다. 기지국을 늘려 메꾸는 것도 고비용 문제 등 한계가 있다"며 "데이터센터로부터 클라우드 컴퓨팅을 받기 보단, 로봇에서 자체적으로 동작하는 NPU가 훨씬 나은 선택"이라고 강조했다.
SK텔레콤(017670) 역시 AI 폐쇄회로(CC)TV 등 미래 산업안전·보안 분야에 NPU가 쓰일 수 있을 거라고 전망했다. 언어와 시각 데이터를 모두 처리할 수 있는 '비전 언어모델(VLM)' 중심으로 다양한 AI 서비스를 준비 중이라 덧붙였다.
AI 기업과의 개발 협업으로 성과를 내는 NPU 업체도 있다. LG AI 연구원은 자사 파운데이션 모델 '엑사원' 시리즈와 퓨리오사 AI 칩과의 최적화 공동연구를 하고 있다.
전기정 LG AI연구원 서비스개발부문장은 "엑사원 3.5에서 상당한 성능을 확인했고, 4.0 모델에 와선 연산의 지연(레이턴시) 문제도 상당히 개선되는 중"이라고 전했다.
한편 이날 과기정통부는 산업계 공통의 국산 NPU 성능 측정지표 'K-Perf'의 출범을 알렸다. 국내 클라우드서비스기업(CSP) 등 수요처의 실제 사용환경을 반영한 NPU 성능 데이터 공유·활용 체계를 만든 것이다.
지표를 주도하는 협의체에는 수요·공급기업 및 공공기관이 함께 한다. 공급처 기업으론 퓨리오사AI·리벨리온·하이퍼엑셀 3곳이 참여한다. 수요처 기업으론 네이버클라우드·KT클라우드·카카오엔터프라이즈·NHN클라우드·SKT·LG CNS(064400)·삼성SDS(018260) 등 클라우드기업(CSP)와 LG AI연구원·모레 등 AI·SW 기업이 참여하고 있다.
오윤제 PIM인공지능반도체사업단장에 따르면 이들 기업은 올해 7월부터 간담회를 갖고 국산 NPU 벤치마크의 기준을 논의했다.
오 PM은 "기존에도 '머신러닝(ML) Perf'와 같은 AI 반도체 벤치마크가 존재했지만, 이상적 환경만을 가정한 기준이라 실제 성능을 평가하기엔 무리가 있었다. K-Perf의 출범은 이를 보완하려는 취지"라며 "우리나라 역시 실성능을 두고 국내 NPU 공급기업과 수요처인 클라우드 업계 간의 간극이 컸다. 클라우드 기업들의 AI 워크로드를 반영한 성능 평가체계가 있어야 국산 NPU가 널리 확산할 수 있다"고 설명했다.
이들 협의체는 당장 시급한 데이터센터(서버) 쪽에 필요한 추론형 NPU 성능 지표부터 개발했다고 설명했다. 향후 지표를 온디바이스 쪽으로 확장하는 한편, K-Perf에 필요한 인증·검증 절차도 내년 중 마련한다.
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