유회준 KAIST 전자및전기공학부 교수국내 연구진이 세계 최고 수준의 모바일용 인공지능(AI) 반도체 칩에 비해 최대 13배 이상 연산성능이 우수한 AI 반도체를 개발했다.
과학기술정보통신부는 유회준 KAIST 전기및전자공학부 교수 연구팀이 반도체(팹리스) 스타트업인 유엑스 팩토리와 공동으로 딥 러닝을 보다 효율적으로 처리하는 AI 반도체를 개발했다고 26일 밝혔다.
모바일에서 AI를 구현하기 위해서는 고속 연산을 저전력으로 처리해야 하지만 현재는 연산 속도가 느리고 전력 소모가 큰 소프트웨어 기술을 활용하고 있어 AI 가속 프로세서 개발이 필수적이다. 이 때문에 엔비디아와 구글 등 정보기술(IT) 기업들과 스탠퍼드대와 매사추세츠공대 등 대학들이 에너지 효율을 높이기 위한 AI 반도체 개발에 나서고 있으나 통합된 코어 구조를 갖는 동시에 완전 가변 가능한 인공신경망을 지원하는 반도체 칩은 아직 미개발 상태다.
연구팀은 하나의 칩으로 회선 신경망(CNN)과 재귀 신경망(RNN)을 동시에 처리할 수 있고, 인식 대상에 따라 에너지효율과 정확도를 다르게 설정할 수 있는 AI 반도체(UNPU)를 개발함으로써 AI 반도체의 활용범위를 넓혔다. 회선 신경망은 2차원 데이터의 학습에 적합한 구조를 가지며 이미지 내 객체 분류, 객체 탐지 등에 사용된다. 재귀 신경망은 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터를 학습하기 위한 딥 러닝 모델로, 영상·음성인식과 단어의 의미판단 등에 사용된다.
연구팀은 스마트폰 카메라를 통해 사람의 얼굴 표정을 인식해 행복, 슬픔, 놀람, 공포, 무표정 등 7가지의 감정상태를 자동으로 인식하고 스마트폰 상에 실시간으로 표시하는 감정인식 시스템도 개발했다.
특히 유 교수팀이 개발한 AI 반도체 칩은 지난해 8월 글로벌 IT 기업들이 개발한 반도체 칩을 발표하는 ‘핫 칩스(HotChips)’ 학회에서 초기 버전을 발표했음에도 구글의 TPU 보다 최대 4배 높은 에너지 효율을 보여 큰 주목을 받은 바 있다. 세계 최고 수준의 모바일용 AI 반도체 칩에 비해 회선 신경망과 재귀 신경망의 연산 성능이 각각 1.15배와 13.8배 증가했고 에너지 효율도 40% 이상 높다는 것이 연구팀의 설명이다.
이번 연구 결과는 지난 13일 미국 샌프란시스코에서 열린 국제고체회로설계학회(ISSCC)에서 발표돼 많은 주목을 받았다. 기술 상용화에는 향후 1년가량이 더 걸릴 것으로 전망된다. 유회준 교수는 “이번 연구는 모바일에서 인공지능을 구현하기 위해 저전력으로 가속하는 반도체를 개발했다는 점에서 의미가 크다”면서 “향후 물체인식, 감정인식, 동작인식, 자동 번역 등 다양하게 응용될 것으로 기대된다”고 설명했다.
