카이스트-유엑스 팩토리, 모바일 기기용 딥러닝 AI 반도체 개발 ...

카이스트-유엑스 팩토리, 모바일 기기용 딥러닝 AI 반도체 개발
구글 TPU보다 에너지 효율 최대 4배 높아

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[방송기술저널 민서진 기자] 가변 인공신경망 등의 기술을 적용해 딥러닝을 보다 효율적으로 처리하는 인공지능(AI) 반도체가 우리나라 연구진과 스타트업에 의해 개발됐다.

유희준 카이스트 교수 연구은 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동 개발을 진행했으며, 이 연구는 2월 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표해 많은 주목을 받았다.

모바일에서 AI를 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만, 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어 AI 가속 프로세서 개발이 필수다.

연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)과 재귀 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지 효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 인공지능 반도체(Unified Neural Network Processing Unit, UNPU)를 개발go 인공지능 반도체의 활용 범위를 넓혔다.

이번에는 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식go 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정 상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정 인식 시스템도 개발했다.

작년 8월 여러 IT 회사가 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘HotChips’학회에서 초기 버전을 발표했음에도, 구글의 TPU(Tensor Processing Unit)보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을 받은 바 있다.

유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 AI를 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”며, 향후 물체 인식, 감정 인식, 동작 인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 연구의 의의를 설명했다.

이번 연구 성과는 과학기술정보통신부 정보통신방송기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다. 용홍택 과기정통부 정보통신산업정책관은 “과기정통부는 산업부와 협력해 AI 반도체 기술 개발을 위한 대형 사업을 기획하고 있으며, 올해 중 예비타당성 조사를 신청할 계획”이라고 말했다.