구글 인공지능(AI) 활용해 인공지능용 칩(AI Chip)을 설계

구글이 인공지능 기술을 이용한 자사의 차세대 인공지능용 칩(AI Chip)을 설계에 대해 한다고 합니다.

 

2016년에 딥마인드의 알파고가 이세돌 9단을 바둑으로 승리하고 나서 인공지능에 대한 관심이 폭발적으로 늘어났는데, 그동안 기술의 발전이 상당히 많이 이뤄진 것 같습니다. 이제는 GPT-3와 같은 인공지능은 작문 실력도 좋아져서 신문 기사도 사람처럼 써내려 갈 수 있을뿐더러, 이미지를 통한 사물 인식 능력도 좋아져서 자율주행과 같은 분야에서 인공지능이 널리 이용되고 있습니다.

 

구글은 2016년에 데이터 분석 및 딥러닝용 칩인 TPU(Tensor Processing Unit, 텐서 프로세싱 유닛)을 내놓은 뒤로 계속해서 새로운 TPU 모델들을 출시해 왔습니다. 구글이 프로세서 칩을 디자인하고 있다는 것도 새롭지만 실제 상용화 가능한 수준으로 칩 설계를 할 수 있는 인공지능 기술을 보유하게 된 사실도 놀라운 일인 것 같습니다.

 

구글 TPU v3 칩 이미지

 

인공지능(AI) 기술의 발전으로 AI용 칩을 더 빠르게 잘 만들 수 있고 이로 인해 인공지능 기술이 더 발전한다는 기술의 선순환이 이뤄지고 있는 것입니다.

 

칩 설계 전문가들이 반도체 실리콘 기판 위에 집적 회로의 플로어 플랜(Floor Plan)을 마무리하는 데는 수개월의 시간이 걸리는데, 구글이 개발한 인공지능 기술로는 6시간 정도면 이 작업을 마무리할 수 있다고 합니다. 

 

삼성전자 반도체 라인 사진 (연합뉴스 제공)

 

플로어 플랜 단계에서 몇 나노미터만 회로 설계가 엇나가도 칩 성능에 막대한 영향을 줄 수 있는데 인공지능은 마치 바둑을 두는 것처럼 게임을 하듯이 이런 작업을 정교하게 이뤄낼 수 있습니다.

구글 블로그 제공

 

1970년대 이후로 정설로 받아들여 지고 있는 무어의 법칙(Moore's Law)에도 나와 있듯이 2년마다 반도체 집적 회로에 포함된 트랜지스터의 개수는 매년 2배씩 증가하고 있습니다. 그간 축적된 막대한 반도체 회로 집적도로 향후엔 무어의 법칙에 따라 그만큼 집적도가 높아지기 어렵지 않을까 하는 우려도 있는데, 인공지능 기술의 발전으로 회로 설계 기술이 발전하면 이러한 추세가 당분간은 지속될 수 있을 것도 같습니다.

 

저 같은 경우 아직은 인공지능이 사람이 하는 일을 완벽하게 대체한다는 것보다는 작업을 사람의 수고가 좀 덜 들어가도록 효율성을 높여주는 쪽으로 발전하리라 보고 있는데 이 또한 어떨지 알 수 없는 일인 것 같습니다.

 

인간의 사고 영역에서 칩 설계와 같이 고도의 논리나 계산이 필요한 분야에서는 인공지능이 활용될 여지가 매우 큰데 앞으로 또 어떤 분야에서 인공지능 기술이 활용될지 궁금해집니다.

 

위 내용은 구글이 네이처(Nature) 지를 통해 공개한 내용인데 관심이 있으신 분들은 해당 내용을 직접 확인해 보실 수 있습니다.