AI 반도체란 인공지능(AI) 기술의 구현과 가속화를 위해 설계된 특화된 반도체 칩을 말합니다. 일반적인 범용 CPU 와는 달리, AI 반도체는 인공지능 알고리즘을 실행하고 데이터 처리와 분석을 더 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 설계되었습니다.
이처럼 복잡한 연산수행능력을 바탕으로 전 세계에서 수요가 치솟고 있는 품목으로, 이 분야의 선두 국가인 미국은 자국의 안보 강화를 위해 2025년부터 미국 기술을 사용한 AI 반도체에 대해 수출 규제을 시행하고 있을 정도 입니다.
주요 특징
병렬 연산 최적화
AI 작업(특히 딥러닝)은 대규모의 행렬 연산과 병렬 처리가 요구됩니다. AI 반도체는 이러한 작업을 최적화하여 수행할 수 있는 구조를 가지고 있습니다.
고속 데이터 처리
AI 모델 학습과 추론 과정에서는 방대한 데이터를 빠르게 처리해야 합니다. AI 반도체는 높은 처리 속도를 제공하여 효율적인 데이터 연산이 가능합니다.
전력 효율성
범용 CPU나 GPU보다 더 적은 전력으로 높은 연산 성능을 제공하도록 설계되어 에너지 효율이 높습니다.
AI 반도체의 종류
AI 반도체는 목적과 사용 방식에 따라 다음과 같은 종류로 나뉩니다:
GPU (Graphics Processing Unit)
원래는 그래픽 처리용으로 개발되었지만, 뛰어난 병렬 연산 능력 덕분에 AI 작업에 활용되고 있습니다. 대표적인 제품으로는 NVIDIA에서 생산하는 GPU 제품 (예: A100, H100)이 있으며, 현재 전 세계적으로 가장 인기 있는 AI반도체 입니다.
TPU (Tensor Processing Unit)
Google에서 개발한 AI 전용 반도체로, 딥러닝 연산(특히 텐서플로우 프레임워크)을 최적화한 구조를 가지고 있습니다. Google에서 개발한 만큼 주로 구글의 데이터 센터와 클라우드 AI 서비스에 활용되고 있습니다.
ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)
특정 목적의 연산에 최적화된 칩으로, AI 작업을 효율적으로 수행하도록 설계된 맞춤형 칩입니다. 현존하는 AI 반도체 유형 중가장 높은 성능과 전력 효율을 제공하지만 그만큼 개발비용이 높습다는 단점이 있습니다.
FPGA (Field-Programmable Gate Array)
재구성이 가능한 반도체로, AI 연산을 포함한 다양한 목적으로 프로그래밍이 가능합니다. 즉, 유연성이 높아 AI 프로토타입 개발에 자주 사용되고 있습니다.
NPU (Neural Processing Unit)
신경망 연산에 특화된 칩으로, AI 추론에 최적화된 설계를 가지고 있습니다.
대규모 서버에 사용되는 다른 제품들과는 달리 주로 모바일 기기(예: 스마트폰)와 IoT 기기에서 많이 사용된다는 특징이 있습니다.
AI 반도체 관련기업들
그렇다면 AI반도체 산업과 관련한 기업에는 누가 있을까요? 이를 한번 알아보겠습니다.
엔비디아 (NVDA)
단연코 AI반도체 분야의 선두주자인 기업입니다. 딥러닝, 신경망 처리 등 AI작업에 최적화된 GPU를 주로 생산하고 있습니다.
AMD (AMD)
엔비디아처럼 고성능 GPU를 개발, 판매하고 있으며, MI시리즈로 대표되는 AI가속기도 개발, 판매하고 있습니다.
구글 (GOOG)
자체 설계한 TPU를 보유하고 있으며, 이는 딥러닝 연산에 최적화되어 있는 것으로 알려져 있습니다.
애플 (AAPL)
아이폰에 적용되는 A 시리즈와 아이패드, 맥 제품군에 적용되는 M 시리즈 칩 등 뉴럴 엔진을 포함한 제품군으로 사진처리와 음성 인식 등의 AI작업을 지원합니다.
인텔 (INTC)
Habana Labs의 Gaudi AI 가속기 및 Movidius 비전 프로세싱 유닛(VPU) 등 AI 중심 칩을 보유하고 있습니다.
SK하이닉스 (000660)
우리나라의 메모리칩 제조 기업으로 AI 연산에 필수적인 고대역폭 메모리(HBM)을 자체 개발, 생산하고 있습니다.
TSMC (TSMC34.SA)
세계 최대, 최고의 반도체 제조회사 입니다. 엔비디아, AMD, 애플, 구글 등의 기업이 자사의 AI 반도체 생산을 TSMC에 의뢰하고 있습니다.
이 외에도 메타, 아마존, 알리바바 등의 기업이 자사에 특화된 AI 및 및 가속기를 개발하고 있으며, 거대 기업 외에도 그래프코어(Graphcore), 세레브라스 시스템즈(Cerebras Systems) 등의 스타트업 기업도 자체 기술로 AI 칩 개발을 서두르고 있습니다.
