CPU 강자 인텔, 뉴로모픽 시장도 선도할까
“AI 발전이 이어지면서 뉴로모픽 칩에 대한 관심도 높아지고 있다. 컴퓨팅 아키텍처가 생물 뇌 구조의 영향을 받고 있는 것이다. 뉴로모픽 반도체를 AI에 적용하면 성능, 에너지 효율성, 속도 등 다방면에서 기존에 비해 높아진다. 인텔 랩에서도 뉴로모픽 반도체를 개발하고 있으며, 이는 회사의 자랑거리 중 하나다.”
마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 디렉터는 이 같이 말했다. CPU 강자로서 시장을 오랜 기간 장악해 온 인텔은 이제 과거의 컴퓨팅 솔루션에서 한 발 더 나아가 AI 등 4차 산업을 위한 프로세서 개발에 팔을 걷어 붙였다.
인텔은 인천 송도컨벤시아에서 진행된 AI반도체 학술대회 ‘AICAS 2022’에서 ‘뇌와 더욱 닮은 컴퓨팅 칩 만들기(Making Computing More Brain-like)’라는 주제로 15일 기조연설을 진행했다. 발표에서 인텔이 선보인 기술은 모두 뉴로모픽 프로세서와 관련된 것이었는데, 회사가 CPU 뒤를 이을 프로세서 개발에 적잖은 관심을 가지고 있음을 알 수 있는 대목이다.
그간 컴퓨팅 시스템 내 데이터 처리는 중앙처리장치(CPU)가 담당했다. CPU는 메모리와 통신하며 개발자가 구성한 알고리즘에 맞춰 데이터를 처리한다. CPU는 데이터 처리를 위해 주어지는 신호인 클럭 신호(Clock Signal)에 맞춰 순차적으로 입력되는 데이터를 처리하는데, 이 같은 데이터 처리 방식을 직렬 처리 방식이라 한다.
직렬 처리 방식은 한 번에 많은 양의 데이터를 처리하는 데에는 어려움이 있으며, AI⋅머신러닝 알고리즘을 구동하기에 적합하지 않다. 따라서 AI⋅머신러닝 처리를 위한 프로세서로 그래픽처리장치(GPU)가 대두되기 시작했다.
GPU는 데이터를 한 번에 대량으로 처리하는 병렬 처리 방식의 프로세서다. 한 번에 많은 데이터를 처리할 수 있어 CPU에 비해 AI⋅머신러닝 처리를 수월하게 할 수 있었다. 하지만 처리해야 하는 데이터의 용량이 커지면서 AI 개발업체는 많은 양의 GPU를 탑재하기 시작했고, 그 과정에서 규모가 커지고 에너지 소모가 증가했다.
이 같은 한계를 해결할 수 있는 방법으로 AI 업계는 뉴로모픽을 주목하기 시작했다. 뉴로모픽이란 사람의 뇌 신경세포와 이를 연결해주는 시냅스의 구조를 차용한 프로세서를 말한다. 사람이 시각, 청각, 촉각 등 입력된 정보를 뇌에서 빠르게 처리하듯, 뉴로모픽 기술을 사용하면 즉시 학습과 다방면으로의 추론이 가능하다. AI알고리즘 처리에 특화된 것이다.
인텔도 뉴로모픽의 가능성을 판단하고, 관련 칩 개발에 나섰다. 회사에서 첨단 분야 연구를 담당하는 부서 인텔랩(Intel Labs)에서는 로이히(Loihi)라는 이름의 뉴로모픽 연구용 칩을 개발하고 있다.
마이크 데이비스 디렉터의 설명에 따르면, 로이히는 생물학적 두뇌와 유사한 구조를 가지고 있어 사람에 가까운 통찰력을 구현할 수 있다. 시각, 음성, 모션 인식뿐만 아니라 정보 검색, 로보틱스 등에 적용될 수 있다. 인텔랩은 로이히를 에너지 효율성과 데이터 처리 속도 등을 개선하는 방향으로 지속해서 개발해 나가고 있다.
인텔은 2017년에 로이히1를 출시했고, 이후 2021년 10월 처리속도를 10배 가량 높인 2세대 로이히(로이히 2)를 공개했다. 로이히2는 칩당 100만 개의 뉴런을 가지고 있다. 여기서 뉴런은 각 코어(핵심 연산장치)를 연결하는 구조를 말한다.
코어의 수도 전작 대비 8배 늘어나 전반적인 성능 개선을 이뤘다는 것이 인텔의 설명이다. 로이히는 인텔4공정(기존 7나노 공정으로, 타사의 4나노 공정에 준하는 수준)으로 생산될 예정이다.
마이크 데이비스 디렉터는 뉴로모픽을 연구하기 위한 오픈소스 프레임워크 라바(LAVA)에 대한 소개도 진행했다. 라바는 뉴로모픽 프로세서를 개발하기 위한 용도로 인텔이 제공하는 소프트웨어 프레임워크로, 로이히 외 기존 이기종 아키텍처에서도 실행 가능하다.
데이비스 디렉터에 따르면, 라바를 사용하면 개발자는 전용 뉴로모픽 하드웨어에 접근하지 않고도 애플리케이션을 개발할 수 있다. 이로써 더 수월하게 뉴로모픽 서비스를 제공할 수 있다. 라바 프레임워크는 깃허브(GitHub)에서 다운로드할 수 있다.
마이크 데이비스 디렉터는 “과거의 프로세서로 AI를 구동하면 하나의 데이터로 하나의 추론 결과를 냈지만, 뉴로모픽을 사용하면 지속해서 다양한 추론 결과를 낼 수 있어 AI솔루션을 최적화할 수 있다”며 “인텔랩에서 개발한 로이히는 AI를 선도적으로 최적화할 수 있는 프로세서로 자리 잡을 것”이라고 포부를 전했다.
글. 바이라인네트워크
<배유미 기자>youme@byline.network
