[그것을 알려주마] "삼성이 NPU 설계자산(IP) 개발에 나서는 진짜 이유"

최태우 / 기사승인 : 2019-07-05 10:58:39
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주목받는 ‘온디바이스 AI’ 구현, 특수영역에 특화된 블록 설계 기술이 중요
사진은 3월1일(현지시간) 말레이시아에서 진행된 ‘갤럭시S10’ 출시 행사현장. 갤럭시S10에는 NPU IP가 탑재된 엑시노스9820 애플리케이션프로세서(AP)가 탑재됐다. [사진=삼성전자]

- 저전력으로 특화 서비스 구현 가능, 스마트폰 넘어 이종 간 산업으로 확장 가능도


[IT비즈뉴스 최태우 기자] 기업 비즈니스 경쟁력으로 급부상한 ‘무형자산(Data)’이 폭발적으로 증가하고 있다.


현재 손에 들고있는 스마트폰은 물론 지하철을 타고 이동하면서 태그하는 교통패스에서도, 이동 간 지하철에서 시청하고 있는 유튜브 채널에서도 사용자(소비자)의 ‘가치데이터’는 발생되고 또 수집된다. ‘사물 간 연결(IoT)’에서 ‘모든 게 연결(EoT)’로 급변하고 있는 시대다.


반도체 미세공정기술의 비약적인 발전으로 높아진 컴퓨팅파워, 차세대 네트워크인 5G가 상용화되면서 그간 가치에만 주목했던 데이터를 실시간으로 활용할 수 있는 길이 열렸다.


데이터 분석으로 가시성(인사이트)을 확보할 수 있는, 새로운 기술·서비스로의 가치창출을 견인하는 인공지능(AI) 기술이 주목받는 현재, 수집에서 이동, 분석과 다시 전송으로 이어져왔던 노드-코어(클라우드) 연결성과 달리 현장에서 직접 수집-분석-처리를 지원하는 ‘온디바이스(On-Device) AI’가 주목받고 있다.


일반 소비자가 스마트폰으로 배경과 인물을 분리하는 기술이 적용된 카메라 기능이나 생체인식 로그인 기능 모두 AI로 구현된다. 데이터를 상위 단으로 보내지 않고도 단말 안에서 처리할 수 있는 기술 구현이 가능해진 결과다.


지능형 서비스 개발이 경쟁력으로 자리하면서, 관련 기술·제조·서비스기업들 모두 신경망프로세서(NPU) 개발에 관심을 두고 있다. 이는 그간 스마트폰 제조기업들이 CPU/GPU 코어 간 융합으로 처리해왔던 애플리케이션프로세서(AP)에 AI를 효율적으로 처리하기 위한 NPU 코어를 탑재하는 이유이기도 하다.


◆스마트폰 넘어 제조·자동차·서비스로 확대, 맞춤형 AI 서비스 구현도 가능
애플은 2017년 출시된 아이폰X에 탑재된 AP(A11)에 뉴럴엔진을 탑재해 출시했다. 이미지처리나 증강현실(AR) 기능 구현을 위한 데이터 처리 부문에서 CPU/GPU 단에서의 워크로드 부하를 막고 이를 중점적으로 처리하기 위한 NPU 설계자산(IP)을 온칩으로 탑재한 셈이다.


ARM의 빅리틀 아키텍처를 기반으로 하이실리콘에서 개발한 기린980(Kirin 980) 애플리케이션프로세서(AP)

화웨이의 스마트폰에도 NPU IP가 탑재된다. 지난해 8월, ARM의 빅리틀 아키텍처 기반으로 자회사 ‘하이실리콘’에서 개발한 기린980(Kirin 980) AP에는 하이실리콘이 설계한 2세대 NPU IP가 탑재되면서 주목받았다.


삼성전자도 ARM 코어를 사용하는 자체 AP인 ‘엑시노스’ 시리즈에 심을 NPU IP를 개발했다. 지난 4월 ‘2030년 시스템반도체 1위 달성’ 계획을 발표하면서 투자계획을 내놓고 있는 삼성전자는 지난해 11월 시스템LSI사업부와 종합기술원에서 연구해 온 NPU IP를 심은 엑시노스9820을 공개하기도 했다.


지난달 18일 열린 출입기자를 대상으로 진행한 NPU 설명회에서는 독자 NPU 기술 육성에 나서면서 신성장동력 마련을 위한 의지도 나타냈다.


기업들이 NPU 개발에 집중하고 있는 이면에는 반도체 미세공정기술이 한계선상에 다다른 점도 이유로 꼽힌다. 설계회로의 선폭을 좁히는 데 한계에 다른 상황에서 그간 이어온 CPU 코어의 높은 성능을 체감하기 어려울 것이라는 것, 또 연구·시설투자대비 효율성이 낮다는 게 이유로 분석된다.


그리고 이는 NPU와 같이 특화된 서비스의 전문영역을 처리할 수 있는 특수 반도체 블록(block) 개발에 집중하고 있는 기업 간 움직임과 궤를 같이 한다. 특수영역에 특화된 IP 기술력을 확보하고, 이를 통해 현재 추진하고 있는 타 산업군과 이종 간 서비스로 확장할 수 있는 기회시장으로 주목하고 있다.


지난 2일 삼성동 코엑스에서 열린 ‘엔비디아 AI 컨퍼런스 2019’에서 발표자로 나선 삼성종합기술원 심은수 인공지능 소프트웨어 리서치센터장도 “라지 스케일 데이터를 기반으로 하는 AI는 고도화를 목적으로 하는 AI 학습에 적합하겠지만, 연결노드나 엣지(Edge) 단에서 이뤄지는 AI의 경우 이에 최적화된 IP를 활용하는 게 이점이며 이와 같은 추세는 더 커질 것”이라고 말한 바 있다.


심은수 삼성종합기술원 인공지능 소프트웨어 리서치센터장

데이터 전송 없이 저지연성·즉시성으로 기술 구현이 가능한 온디바이스 AI를 위한 ‘단말’이 스마트폰으로만 한정되지는 않는다. 스마트팩토리에 적용되는 각 시설에 탑재되는 센서, 엣지컨트롤러에도 활용할 수 있으며 초저지연성이 중요한 자율주행차에도 탑재될 수 있다.


특수영역에 최적화된 자체 IP를 보유한 기업은 가전, 로봇, 제조 등 다양한 산업군으로 확장할 수 있어 다양한 산업에서 부가 창출이 가능한 경쟁력으로 삼을 수 있다.


삼성전자는 자체 보유하고 있는 음성인식 플랫폼인 ‘빅스비(Bixby)’와 연계된 온디바이스 AI 생태계에 집중하고 있다. NPU 설계 고도화로 향후 가전산업과 차량용 그레이드 제품인 엑시노스오토에도 확대 탑재해나간다는 계산이다.


LG전자도 지난 5월 LG전자 최고기술책임자(CTO)인 박일평 사장 직속의 시스템IC센터에서 신경망을 모방한 뉴럴엔진이 탑재된 AI칩 개발에 나서고 있다. 대만 TSMC 파운드리 공정으로 생산되는 이 칩을 자체 플랫폼 ‘씽큐(ThinQ)’와 연동되는 스마트가전에 탑재할 계획으로 알려졌다.


심은수 센터장은 “빠르고, 보안성이 높으며, 저전력 기반으로 접속 불가능한 지역에서도 구동이 가능한 NPU IP를 자체 설계한 점은 기술력을 관련 시장에 자신 있게 내놓을 수 있는 경쟁력”이라며 “각 개인에 맞춤화된 AI를 구현하기 위해서는 각 사용자의 데이터를 공유해야 하기 때문에 단말(엣지) 안에서 이뤄지는 온디바이스 AI 기술은 앞으로 더 주목받을 것”이라고 말했다.


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