차세대 성장동력, AI반도체 _ 배경

I. AI 반도체의 대두 배경

▣ 기존 AI 반도체의 에너지 효율 개선이 요구

 ⊙ 최근의 인공지능 발전은 CPU 컴퓨팅의 발전에 힘입은 바 크나, 비록 CPU보다는 효율적이지만 CPU도 많은 발열과 전력소모로 인해 에너지 효율성 개선 필요성이 제기

 ⊙ 인공지능은 아직 에너지 효율성 관점에서 볼 때, 지금보다 500억 배 이상 향상되어야 인간을 넘어서는 것이 가능

  - 이세돌 9단은 밥 한 끼(약 20W)를 먹고 1,000억개 뉴런을 가동할 수 있었지만, 알파고는 10만 개의 뉴런을 흉내 내기 위해 1,920개의 CPU와 280개의 GPU를 사용하여 1MW에 육박하는 엄청난 에너지를 소모

▣ 데이터센터와의 연결 없이 에지 디바이스에서 인공지능 연산이 수행되는 에지 AI 컴퓨팅 필요성이 대두

 ⊙ 앞으로는 데이터센터에서 인공지능 연산이 처리할 수 없는 사례가 점차 증가할 것으로 예상되는데, 다음과 같은 5가지 경우가 이에 해당

  - 첫째, 네트워크 지연이나 연결 단절 상황이 발생하여 안전과 품질에 치명적 피해가 발생할 것으로 예상되는 경우로, 자율주행차 드론 수술로봇 공장품질관리시스템등이 이에 해당

  - 둘째, 데이터센터로 데이터를 보내기에는 네트워크 트래픽 부하가 커 네트워크 트래픽을 감소시켜야 하는 경우로, 동영상 CCTV IoT기기 등이 이에 해당

  - 셋째, 기밀성이 요구되거나 내부 규정 때문에 클라이언트 데이터를 외부에 반출하기 어려운 경우로, 기업 기밀정보, 개인생체, 의료정보 등이 이에 해당

  - 넷째, 개인이나 특정 장소의 요구조건에 맞춤화, 최적화될 필요가 있는 경우로, 자율주행차, 로봇, 스마트 토이 등이 이에 해당

  - 다섯째, 네트워크 연결이 물리적으로 불가능해 반드시 에지 디바이스에서 인공지능 처리를 해야 하는 경우로, 우주탐사, 심해탐사, 선박 등이 이에 해당