AI 반도체
AI 반도체 시장
◼︎ 2021년 10월 185억 달러(22조) 수준에서 매년 35% 씩 성장해 → 2030년 연 1180억 달러(약 142조 원, 약 6.5배) 규모로 커질 전망
◼︎ 미국의 AI 반도체 인프라 : 1700억개 인공 뉴런을 가진 GPT-3 라는 인공 신경망 네트워크를 갖고 있음 (인간의 뇌에는 약 1000억 개 뉴런이 있음), AI 반도체 개발자는 GPT-3에 접속해 AI 반도체가 기능을 제대로 수행하는지 테스트할 수 있는데 한 번 사용하는 데 수십억 원대 비용을 내야 함
◼︎ 향후 10년간 6배 성장, 2018-2024년까지 35.8% CAGR
◼︎ 데이터센터용과 엣지 디바이스용으로 시장 세분화 되어 경쟁 중
◼︎ 글로벌 시장조사기관 Gartner는 현재 인공지능 반도체를 개발하는 회사가 전 세계적으로 50개 이상이며 인공지능을 활용한 신산업이 향후 더욱 확장됨에 따라 인공지능 반도체 매출은 2020년 230억 달러에서 2025년 700억 달러 이상으로 성장할 것으로 예상
AI 반도체란 ?
AI 반도체 : 학습/추론 등 인공지능 서비스 구현에 필요한 대규모 연산을 높은 성능, 높은 전력 효율로 실행하는 반도체
모바일, 가전 등을 넘어 디지털 헬스케어, 자율주행차, 스마트시티, 스마트 팩토리의 핵심 부품
◼︎ 기술발전 : CPU → GPU → FPGA → 심층 신경망 (DNN:Deep neural network) ASIC → 뉴로모픽
◼︎ 차세대 AI 반도체 : NPU (Neural processing unit, 신경망처리장치), PIM (Processor-In-Memory, 지능형 메모리 반도체), 뉴로모픽 (Neuromorphic)
◼︎ GPU : 게임 산업의 3D 그래픽 등을 처리하기 위해 개발되었으나 대규모 데이터의 연산을 효율적으로 처리하는 병렬 처리 기반 반도체로 각광받으면서 인공지능 구현을 위한 핵심 반도체로 부상
◼︎ FPGA(Field Programmable Gate Array) : 활용 목적에 따라 재 프로그래밍이 가능한 반도체로 개발에 투입되는 시간이 짧고 원하는 작업에 맞춰 연산 처리가 가능해 유연성이 높은 반도체로 각광
◼︎ ASIC(Application Specific Integrated Circuit) : 애플리케이션 특성에 적합한 인공지능 시스템을 구현하기 위해 범용 프로세서를 사용하는 대신 특정 목적으로 제작되는 주문형 반도체 기술이 부상
◼︎ 뉴로모픽 : 폰 노이만 구조의 기존 반도체 한계를 극복하기 위해 인간처럼 저 전력으로도 고성능의 인공지능을 수행하는 반도체 기술이 각광을 받기 시작
◼︎ 데이터센터용 : GPU 기반은 엔비디아 시장 주도, 4대 클라우드에 사용되는 AI가속기의 97%를 엔비디아가 점유, A100 → MS Azure 탑재 (4대 클라우드: AWS, MS, IBM, Google), 인텔, AMD 추격 중
◼︎ 엣지 디바이스용 : 스마트폰과 자율주행차용 반도체가 대표적, 구글, 퀄컴, 테슬라 주도
국내 시장 동향
◼︎ 삼성전자 : 엑시노스2100 S21 탑재, 뉴로모픽 PIM 발표
고대역폭 메모리 결합한 HBM-PIM 개발 발표 (’ 21.02.17)
◼︎ SK텔레콤
SKT/SK하이닉스 공동으로 데이터센터용 사피온 X220 개발, NHN 의 AI에 시범 적용 (2021.06)
신설법인 사피온 코리아(팹리스) 양도하여 SKT 계열사로 편입
GPU 딥러닝 연산 속도보다 1.5배 빨라 데이터 처리 용량이 1.5배 증가
메모리 관련 기술은 SK 하이닉스, 생산은 TSMC (하이닉스는 생산 역량이 안됨)
◼︎ SK하이닉스 : 실리콘벨리에 자회사 ‘가우스 랩스’ 설립하여 반도체 생산 공정 전반의 솔루션 개발
AIM 개발 중
◼︎ 네패스 : 반도체 패키징 업체, 뉴로모픽칩 NM500(2018) 출시하여 미국 퀵로직사 인공지능 플랫폼 QuickAI 탑재됨
◼︎ 비상장 : 퓨리오사AI, 딥엑스
(딥엑스) 2022 하반기 NPU 4종 출시 예정 (Gensis-L1, L2, M, H), 삼성파운드리 양산,
엣지부터 서버까지 다양 시장 공략, 고객사를 언급할 수는 없으나 칩 공급 논의 중, 김녹원 대표(A11개발 참여)
정부는 차세대 AI 반도체 시장 선도를 위해 국가 수준의 전략적 대응이 필요하다는 판단에 따라 2020년부터 2029년까지 예산 약 1조 원을 투입해 서버, 모바일, 엣지, 공통 분야 AI 반도체를 연구·개발하는 ‘차세대 지능형 반도체 기술개발사업’을 추진 중
해외 시장 동향 (2020 기준)
◼︎ GPU : 엔비디아 시장 주도, 인텔과 AMD 추격 중
(엔비디아) Tesla P100(2016, 데이터센터용) → Tesla V100(2017, Volta기반) → A100 (2020, MS 애저 탑재)
(AMD) 인스팅트 MI100(2020)
(인텔) H3c XG310(2020, 데이터센터용 자체 생산)
◼︎ FPGA : AMD가 자일링스 합병해서 시장 주도, 인텔도 알테라 인수하여 경쟁
◼︎ ASIC : 구글, 퀄컴, 테슬라와 같은 다양한 분야의 기업들이 자체 개발하는 추세
(구글) 텐서플로 1세대, 2세대(2017), 3세대(2018), 4세대(2020) - 데이터센터 데이터 분석과 딥러닝용
(퀄컴) 스냅드래곤 865 플러스 (삼성 갤럭시 노트20, Z폴드2 등 탑재)
(테슬라) FSD(2019) 개발, 모델S,X,3 등 자율주행 적용
(엔비디아) Xavier(2017) 자율주행용 개발. 볼보, 벤츠 등과 협력,
다임러와 Nvidia Drive AGX Orin 플랫폼 개발하여 2024년 상용화 예정
(화웨이) 기린 990 생산하여 메이트40 자사폰에 탑재해 왔으나 미국의 제재로 위탁생산이 어렵게 되어 중단
(애플) A13 Bionic 아이폰11, A14 Bionic 아이폰12
(IBM) 파워10 신형 프로세서
(MS) HPU 개발하여 자사 홀로렌즈 탑재
*Holographic Processing Unit, 현실세계와 증강현실에 대한 데이터를 통합 처리, 음성 및 제스쳐 처리
(바이두) 쿤룬, 무인 자동차부터 데이터선터까지 활용 가능
◼︎ 뉴로모픽 : IBM과 인텔이 상용 제품을 출시하여 초기 시장 형성, 차세대 뉴로모픽 연구가 세계적으로 활발하게 추진 중
