GPU 기반 AI 서버 대비 약 4배 빠르고 전력효율 7배 높아
자율차, 클라우드, 데이터센터 등 대규모 AI 서비스 활용
기존 시스템보다 공간과 전력 효율성이 높고 가격은 낮춰

 미니인터뷰(Mini interview)

◆ 자율주행 AI 서비스까지 활용 가능하다 들었다

자율주행차에서 수집한 영상 데이터로 거대인공신경망을 학습하는데 해당 시스템을 사용할 수 있다. 학습된 모델은 다시 자율주행차로 보낸다. 이를 통해 더 원활한 자율주행이 되도록 활용하는 방식이다.

◆ 자체 개발한 AI 반도체 주요 특징은

해당 반도체는 높은 성능(40TFLOPS, 초당 40조개 연산)을 가지면서도 전력이 매우 낮다(전구 1개 전력). 열이 적게 발생하기 때문에 더 많은 칩을 한 개의 서버캐비넷(랙)에 집적할 수 있다. 이를 통해 시스템 고성능화가 이뤄진다.

◆ 해당 시스템 상용화는 언제쯤

내년 상용화를 목표로 추진 중이다. 특히 수백 개의 영상감시 장치에 이 서버를 연결해서 사람을 탐지하고, ID를 식별하는 영상 보안 서비스에 적용할 예정이다.

 
ETRI 인공지능연구소 권영수 지능형반도체연구본부장

 

권영수 본부장.

1초에 약 5천 조 연산하는 인공지능(AI) 시스템이 나왔다. 기존 기술력에 비해 성능이 앞도적 빠르고 효율적이다. 자체 개발한 AI 반도체를 활용해 만들어 의미도 있다. 자율차, 클라우드, 데이터센터 등 대규모 AI 서비스에 활용할 수 있다.

한국전자통신연구원(ETRI)이 자체 개발한 AI 반도체 칩으로 초당 약 5천 조 회 연산하는 인공지능 시스템을 개발했다. 기존 GPU 기반 AI 서버 대비 약 4배 빠른 연산 성능이다. 전력효율은 7배나 높다.

ETRI이 개발한 NPU보드 'A-Brain-S'. (출처=ETRI).
ETRI이 개발한 NPU보드 'A-Brain-S'. (출처=ETRI).

인공지능을 통해 복잡하고 정교한 대규모 연산 처리의 필요성이 높아지는 추세다. 그러나 기존 CPU나 AP등 중앙처리장치는 단순 계산에만 최적화됐다. 그래픽스처리장치(GPU)가 대안책으로 활용되지만 AI 연산 처리에 최적화되어 있지 않아 데이터 지연과 전력 낭비가 발생한다. 신경망처리장치(NPU)를 기반으로 한 AI 반도체가 차세대 아이템으로 각광받는 이유다.

GPU 기반 인공지능 서버 대비 약 4배 빠르고 전력효율 7배 높다

NPU 기반 인공지능 반도체 칩 '알데바란9' (출처=ETRI)

실제 ETRI는 작년 NPU 기반 AI 반도체 칩, 알데바란9(AB9)을 공개한 바 있다. 올해 AB9 기반 보드와 인공지능 시스템을 개발하는 데도 성공했다. 자율주행차, 클라우드, 데이터센터, 사람·사물·음성 인식 등 AI 응용 서비스를 제공하는 고성능 서버에 본격적으로 활용할 예정이다. AB9이 내장된 NPU 보드는 한 서버 노드에 최대 20개씩 장착할 수 있다. 기존 시스템보다 공간과 전력 효율성이 높고 가격은 낮췄다. 

인공지능 시스템 '아트브레인(ArtBrain-K)'. (출처=ETRI)
인공지능 시스템 '아트브레인(ArtBrain-K)'. (출처=ETRI)

이를 바탕으로 ETRI는 서버 노드 8개를 쌓아 랙 서버(Rack Server) 형태로 구성된 인공지능 시스템, 아트브레인(ArtBrain-K)을 만들었다. 개발된 시스템은 최대 5페타플롭스(PetaFLOPS) 성능을 갖췄다. 서버 1개당 1초에 약 5천조 회 연산이 가능하다. 기존 GPU 기반 인공지능 서버 대비 약 4배 빠른 연산 성능과 7배 높은 전력효율이 특징이다. 

아트브레인이 데이터센터 등에 활용되면 처리 용량과 속도를 높일 수 있다. 초거대 인공신경망(Huge Neural Network) 같은 데이터 처리와 학습에 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요한 곳에 안성맞춤이다.

본 연구는 과학기술정보통신부 ‘인공지능프로세서 전문연구실’ 과제로 수행됐다. 연구진은 낮은 전력에서 높은 성능을 내는 기술, 메모리 지연을 낮추는 기술 등 특허 출원 및 등록 32건, 관련 논문 5건, 기술이전 4건의 성과를 이뤘다.

AI타임스 김미정 기자 kimj7521@aitimes.com

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