인공지능(AI) 전용 칩(ASIC), 바이두·페이스북·아마존도 가세

인공지능(AI) 반도체 시장에서 전용 칩(ASIC)의 영향력이 커지고 있다. 구글에 이어 바이두까지 ASIC을 택한 가운데 페이스북과 아마존도 가세했다.

삼성전자의 14나노 공정에서 생산된 쿤룬의 연산 성능은 초당 260 TOPS(tera operations-per-second)다. 고대역폭메모리(HBM)2를 내장, 초당 512GB의 데이터를 주고받는다./바이두

업계 및 외신에 따르면 페이스북과 아마존은 최근 자사 서비스 및 제품에 최적화된 AI 연산 칩 개발을 시작했다. 범용 프로세서나 프로그래밍 가능한 반도체(FPGA)가 아닌 자체 칩을 만든다는 목표다.

페이스북은 올 초부터 기계학습(ML) 및 AI 솔루션 구현을 위한 ASIC 설계 전문가를 대거 채용하고 있다. 아마존은 반도체 업계 출신 인력들이 모여 AI 스피커 ‘알렉사(Alexa)’에 넣을 기기 내장형(on-device) AI 칩을 개발 중이다. 

바이두도 최근 AI 개발자 컨퍼런스 행사에서 AI 연산용 ASIC ‘쿤룬(Kunlun)’을 공개했다.  

ASIC은 특정 용도에 따라 설계, 제작되는 반도체다. 비싸고 개발 기간이 오래 걸리며, 한번 제품을 만들고 나면 기능을 바꿀 수 없지만 범용 프로세서나 FPGA보다 성능 개선에 유리하다.

케빈 크레웰(Kevin Krewell) 티리아스리서치(Tirias Research) 분석가는 “ASIC은 개발이 끝난 알고리즘을 전력 소모량을 줄여야하는 기기에 도입할 때 효율적”이라며 “알고리즘이 시시각각 변하거나 연구개발 중일 때는 중앙처리장치(CPU)나 그래픽프로세서(GPU), FPGA를 사용하는 게 낫다”고 말했다.

특히 ASIC으로 AI 칩을 만들면 고성능 프로세서의 가장 큰 문제로 지적되는 전력 소모량을 줄일 수 있다. 

바이두가 개발한 AI 칩 쿤룬은 현재 바이두가 쓰고 있는 FPGA 기반 가속기보다 성능이 30배 좋지만 전력 소모량은 100W에 되지 않는다. 쿤룬은 추론용 버전과 훈련용 버전 두 가지로 개발됐는데 업계에서는 각각 데이터센터와 자율주행차에 활용할 것으로 내다봤다.

밥 오도넬(Bob O'Donnell) 테크날리시스리서치(Technalysis Research LLC) 수석 분석가는 “데이터센터에서 먼저 활용한 뒤 개발자들이 이용할 수 있게 서비스 형태로 개방할 것”이라며 “특히 자율주행차 플랫폼 ‘아폴로(Apollo)’에 최적화돼 제공될 것”이라고 말했다.

이실리콘(eSilicon), 세레브라스시스템스(Cerebras Systems), 웨이브컴퓨팅(Wave Computing), 비트메인(Bitmain) 등 전문 스타트업이 등장하고 반도체 외주생산(Foundry) 업계도 ASIC 서비스를 강화하면서 가격 부담도 줄어들고 있다. 국내에서는 팹리스 업체 넥셀(대표 강태원)이 AI ASIC 서비스를 하고 있다.