향후 5년간 1조 200억 원 투입, 전문 인력 키우기로

인공신경망 알고리즘을 효율적으로 계산할 수 있는 인공지능 반도체가 인공지능(AI) 시대의 핵심으로 떠오르면서 갈수록 뜨거운 관심을 받고 있다.
 
인공지능 기술의 핵심 기술 중 학습? 추론 기술을 구현하기 위한 데이터 연산처리를 저전력, 고속 처리하도록 특화된 반도체가 산업의 미래를 좌우하기 때문이다. 이에 인공지능 반도체는 기존 반도체가 진화된 형태(CPU, GPU, FPGA 등)이거나 1세대 AI 반도체(연산 고속화 ASIC/ASSP), 2세대 AI 반도체(뉴로모픽 반도체) 등으로 나눈다.

인공지능 반도체 개발의 핵심은 방대한 양의 데이터 연산 처리로 인한 발열과 전력 소모에 따른 효율 개선이다. 특히 데이터센터 서버(클라우드)와의 연결 최소화 및 디바이스 자체에서 인공지능 연산이 가능하도록 소형화·저전력·고성능 중심의 인공지능 반도체 개발이 가속화되고 있다. 스마트폰, IoT 기기 등의 보급 확산 및 클라우드 기술의 발전에 따라 디바이스의 추론 기능에 대한 수요가 증가하고 있기 때문이다.

전폭적인 투자와 인력 양성

이에 정부는 최근 ‘인공지능 반도체 산업 성장 지원대책’을 밝히며, 인공지능반도체 첨단기술 연구에 향후 5년간 1조 200억 원을 투입하고 인공지능반도체 전문인력 7,000명 이상을 양성할 계획이라고 발표했다.

이번 대책을 살펴보면 우선, 인공지능 반도체 초격차 기술력을 확보한다는 계획이다. 인공지능반도체 첨단기술 연구개발(R&D)에 예타사업을 포함하여 향후 5년간 1조 200억 원을 투입하고 미국 등 선도국과 공동연구를 확대한다는 골자다. 구체적인 내용은 차세대 지능형반도체 개발(’20∼’29/과기정통부(4,880억원)?산업부(5,216억 원) 등 총 1조 96억원), PIM반도체 개발(’22∼’28/ 과기정통부(2,897억 원)?산업부(1,130억 원) 등 총 4,027억 원) 등이 있다.
 
연구 개발 분야는 ①신소자와 설계기술을 융합한 차세대 NPU ②연산(프로세서)과 저장(메모리) 기능을 통합한 PIM반도체(Processing In Memory) ③반도체 성능을 극대화하는 시스템소프트웨어 ④NPU와 PIM의 장점을 결합하여 시스템 성능을 극대화 하기 위한 초거대 인공지능 시스템 등이다.

두 번째, 국산 인공지능 반도체 초기 시장수요를 창출한다는 전략이다. 반도체 최대 수요처 중 하나인 데이터센터를 국산 인공지능반도체로 구축하는 사업(NPU Farm 구축 및 실증)을 2023년 신설하고 인공지능 개발자에 컴퓨팅 파워를 무상 제공할 계획이다.

또한, 인공지능 제품ㆍ서비스 개발에 국산 인공지능 반도체를 활용하고 성능을 검증하는 ‘인공지능+ Chip 프로젝트’를 신규 추진한다. 이를 위해 지능형 CCTV, 스마트시티 등 각 부처?지자체가 구축하는 공공사업에도 국산 칩이 적용 확산될 수 있도록 협의해 나갈 계획이다.

세 번째, 대기업이 참여하는 산?학?연 협력 생태계 조성이다. 대학, 연구소가 첨단 상용 공정에 최적화된 반도체를 설계할 수 있도록 대기업과의 협력을 강화한다. PIM 반도체를 개발하는 정부사업에 참여하는 연구기관에 대해 삼성전자와 SK하이닉스가 기술자문을 제공하고, 성과가 우수한 연구 결과물의 반도체 생산 공정 적용을 검토할 예정이다.
 
또한, NPU를 개발하는 정부사업의 연구결과물 중 삼성전자 협력업체(디자인하우스)에서 검증하여 우수 설계기술(IP)로 평가된 경우 삼성전자 파운드리의 설계기술 데이터베이스(IP 풀)에 포함하고 다양한 팹리스 기업 제품에 적용될 수 있도록 지원한다.

특히 정부 정보통신기술 연구개발 기획과정에 삼성전자, SK하이닉스가 참여하여 유망기술에 대한 수요를 제기하고 기획결과를 검증한다. 이와 함께, PIM 반도체설계연구센터(PIM HUB)와 삼성전자, SK하이닉스 간 상호 인력파견 및 공동연구를 추진하는 등 연구개발, 인력 교류도 지속 확대할 계획이다.
 
마지막으로, 인공지능 반도체 전문인력 7,000명을 양성한다. 인공지능반도체 관련 다양한 학과(전기전자공학, 컴퓨터공학, 물리학 등)가 공동으로 교육과정을 구성?운영하는 ‘인공지능반도체 연합전공(학부)’ 개설(3개교), 대학ㆍ연구소가 보유한 반도체 시험생산 설비의 고도화 및 이와 연계한 반도체 설계, 제작 교육(학부생 대상) 신설 등을 추진한다.

특히, 연구 중심의 석?박사 고급인재 양성을 위해 ‘인공지능반도체 대학원’을 2023년 신설(3개교)하고 참여 학생 중 우수 석 박사 학생을 해외 대학에 단기(6개월∼1년) 파견하는 프로그램도 운영할 계획이다.

해외는 어떻게

미국은 산학연 중심의 중장기 프로젝트를 통해 인공지능 반도체 기초?원천기술 개발에 주력하고 있다. 2018년 DARPA(방위고등연구계획국)는 산?학?연 차세대 반도체 R&D 프로그램인 ‘ERI(Electronics Resurgence Initiative)’를 발표하여 미국의 반도체 산업의 부활(Resurgence)을 위해 무어의 법칙을 극복하기 위한 장기 프로젝트를 추진하고 있다.

EU는 사람의 생각 및 행동 등의 상위 수준의 뇌기능이 아닌 개별 뉴런 세포와 같은 근본적 수준에서 뇌를 시뮬레이션 한다는 목표(HBP Project Leader) 하에 인지형태를 프로그램으로 구현하여 인간처럼 지식처리가 가능한 인공지능 시스템을 개발할 계획이다.
중국은 2020년까지 중국의 인공지능 산업을 경쟁자와 동일 선상 수준까지 이끄는데 주력하고 2025년까지 일부 인공지능 분야를 세계 최고 수준으로 육성, 2030년까지 인공지능 혁신을 위한 ‘중심센터’ 실현을 목표로 한다.

가트너(Gartner)의 전망에 따르면, AI 반도체 시장규모는 2019년 134.9억 달러에서 2025년767.7억 달러로 증가하면서 연평균 28.2%의 성장률을 보일 전망이다. 2022년 AI 반도체 시장 규모는 444.4억 달러 규모로, 2021년의 359.2억 달러 대비 23.7% 성장할 것으로 보인다.

KDB미래전략연구소 산업기술리서치센터 최재호 연구원은 최근, ‘AI 반도체 동향 및 시사점’이라는 보고서에서 “AI 반도체가 발전하기 위해서는 하드웨어 성능뿐만 아니라 소프트웨어 기술과 전력소모 절감이 중요하다. 자연어 처리를 위한 GPT-3 모델의 경우 한번 학습에 약 1.3기가와트시(GWh)를 소비하며, 이는 한국 전체에서 약 1분간 소비하는 전력량에 해당한다”며, “또한, 최첨단 반도체 제조에 비용이 크게 증가하는 추세로, AI 반도체 육성을 위해서는 일회성이 아닌 지속적인 추가투자가 필요하다”고 말했다.