[정보통신신문=박광하기자]

국내 연구진이 인공지능(AI) 학습과 추론을 가속할 수 있는 시스템을 개발했다. 연구진은 자체 개발한 고성능 AI 반도체를 활용한 결과여서 더욱 뜻깊다고 전했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 고성능 AI 반도체 칩을 활용해 낮은 전력으로 초당 약 5000조회 연산이 가능한 AI 시스템을 개발했다.

사회 전반에 AI가 빠르게 도입됨에 따라 복잡하고 정교한 대규모 연산 처리의 필요성이 높아지고 있다.

하지만 기존 컴퓨터와 모바일에서 주로 활용된 CPU, AP 등 중앙처리장치는 단순 계산에 최적화돼 있다는 한계가 있다.

이에 그래픽스처리장치(GPU)가 널리 활용되고 있으나 구조적으로 AI 연산 처리에 최적화돼 있지 않아 데이터 지연 및 전력 낭비가 발생한다.

신경망처리장치(NPU) 기반 AI 반도체가 차세대 AI 두뇌로 떠오르는 이유다.

ETRI는 작년 NPU 기반 AI 반도체 칩, 알데바란9(AB9)을 공개한 데 이어 올해 AB9 기반 보드와 AI 시스템을 개발하는 데 성공했다.

자율주행차, 클라우드, 데이터센터, 사람·사물·음성 인식 등 AI 응용 서비스를 제공하는 고성능 서버에 본격적으로 활용하기 위함이다.

연구진이 개발한 NPU 보드 'ABrain-S'는 AB9을 기반으로 독자적인 설계를 이뤄 부피가 작으면서도 전력 소모가 낮다.

AI 알고리즘 처리를 위해 입출력 데이터를 16GB까지 저장할 수 있는 메모리와 데이터 이동 속도를 빠르게 하기 위한 인터페이스도 적용했다.

고성능·고효율 서버를 구현하기 위해서는 NPU 보드를 최대치로 고집적화하는 것이 핵심이라고 연구진은 전했다.

현재 AI 알고리즘 처리 가속기로 많이 활용되는 GPU 보드는 부피가 커서 1개 서버 노드에 6~7대밖에 장착할 수 없고 전력 소모도 높다.

GPU의 구조적 한계 때문이다.

AB9이 내장된 NPU 보드는 한 서버 노드에 최대 20개씩 장착 가능하다.

기존 시스템 대비 공간·전력효율을 개선하면서 가격도 낮췄다.

AB9이 동전 크기의 작은 면적에 초당 40조회 연산 성능을 내면서도 전력 소모가 15W 수준으로 매우 낮기 때문이다.

이를 바탕으로 ETRI는 서버 노드 8개를 쌓아 랙 서버(Rack Server) 형태로 구성된 AI 시스템, 아트브레인(ArtBrain-K)을 만들었다.

개발된 시스템은 최대 5페타플롭스(PetaFLOPS) 성능을 발휘한다.

서버 1개당 1초에 약 5000조회 연산이 가능한 셈이다.

기존 GPU 기반 AI 서버 대비 약 4배의 연산 성능과 7배의 전력효율이다.

아트브레인이 데이터센터 등에 적용되면 처리 용량과 속도가 대폭 개선된다.

따라서 트랜스포머 계열 AI 알고리즘 등 초거대 인공신경망(Huge Neural Network)과 같이 데이터 처리와 학습에 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요한 곳에 활용될 전망이다.

이 밖에도 ETRI는 AI 알고리즘을 쉽게 개발할 수 있도록 SW 개발환경도구 'AIwareRT'를 깃허브(Github)에 공개했다.

프로그래밍에 필요한 기본적인 구조와 알고리즘, 시뮬레이터, 최적화 도구 등을 라이브러리 형태로 제공해 프로그래밍 언어에 생소한 사람들도 쉽게 사용해볼 수 있게 구성했다.

한진호 ETRI AI프로세서연구실장은"AI 반도체 자체 개발로 비메모리 반도체 분야 원천기술을 보유하고 있다. AI 반도체를 탑재한 NPU 보드와 NPU 서버시스템 및 관련 SW까지 개발해 우리가 개발한 기술의 경쟁력을 높이는 데 성공했다"고 말했다.

현재 본 기술은 반도체 기업 및 AI 하드웨어 기업 등에 기술을 이전해 공항 자동 출입국 시스템에 적용돼 얼굴인식 및 출입국 보안에 활용되고 있다.

향후 연구진은 본 기술을 더욱 고도화해 더 높은 성능을 지닌 서버·시스템을 구축할 예정이며, 딥러닝이 적용되는 AI 분야 부품의 국산화를 위한 지원도 진행할 계획이다.

본 연구는 과학기술정보통신부 'AI 프로세서 전문연구실' 과제의 일환으로 수행됐다.

연구진은 낮은 전력에서 높은 성능을 내는 기술, 메모리 지연을 낮추는 기술 등 특허 출원 및 등록 32건, 관련 논문 5건, 기술이전 4건의 성과를 얻었다.

박광하 기자 다른기사 보기