모바일 기기용 딥 러닝 인공지능 반도체 개발

[산업일보]
모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 한다. 하지만 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 칩의 개발이 필수적이다. 에너지 효율을 높이기 위한 인공지능 반도체 개발이 NVIDIA, Google을 포함한 기업과, Stanford, MIT등의 학계에서도 이루어지고는 있지만 여전히 통합된 코어 구조를 갖는 동시에 완전 가변 가능한 인공신경망을 지원하는 반도체 칩은 개발되지 못했다.

유회준 교수(한국과학기술원) 연구팀이 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 가변 인공신경망 등 기술을 적용해 딥 러닝(Deep Learning)을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능(AI: Artificial Intelligent) 반도체를 개발 한 것으로 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표해 많은 주목을 받았다.

유회준 교수에 따르면 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어, 인공지능 가속 프로세서 개발이 필수적이다.

연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN: Convolutional Neural Network)과 재귀 신경망(RNN: Recurrent Neural Network)을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(UNPU: Unified Neural Network Processing Unit)를 개발함으로써 인공지능 반도체의 활용범위를 넓혔다.

이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식 시스템도 개발했다.

지난해 8월 IT 회사들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘HotChips’학회에서 초기 버전을 발표했음에도, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을 받은 바 있다.

유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크며, 향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 연구의 의의를 설명했다.

과기정통부 용홍택 정보통신산업정책관은 “인공지능 서비스를 효율적으로 제공하기 위해 전 세계적으로 인공지능 반도체 개발을 추진하고 있다”며, “과기정통부도 산업부와 협력해 인공지능 반도체 기술개발을 위한 대형 사업을 기획하고 있으며, 올해 중 예비타당성 조사를 신청할 계획이다”고 밝혔다.