다양한 산업에서 AI(인공지능)의 가치에 주목하는 가운데, 반도체 산업에서도 AI가 가져 올 변화에 관심을 보이고 있다. 멘토, 지멘스 비즈니스(이하 멘토)가 지난 8월 30일 개최한 ‘Mentor Forum 2019’에서 멘토의 조셉 사위키(Joseph Sawicki) IC EDA 부문 수석 부사장은 AI 기반 도메인 특화 아키텍처 제품의 개발이 증가하고, 반도체 설계 산업의 성장에 AI가 기여할 것으로 전망했다. ■ 정수진 편집장

AI는 반도체 기업에 큰 기회를 열어줄 것으로 전망된다. 맥킨지와 PwC 등 해외 컨설팅 업체에서는 다양한 버티컬 시장의 요구에 맞춰 반도체 애플리케이션을 최적화하는데 AI와 머신러닝을 활용함으로써 반도체 산업이 더 많은 가치를 얻을 수 있다고 보고 있다. 특히 AI의 가능성을 제대로 발휘하는 반도체 기업이 더 큰 성공을 얻을 수 있다는 지적이다.

사위키 수석 부사장은 반도체 산업과 AI를 접목하는 방향을 두 가지로 소개했다. 하나는 AI 응용 분야를 위한 반도체 설계이고, 다른 하나는 반도체 설계 과정에서 효율을 높이기 위한 AI의 활용이다.

▲ 멘토의 조셉 사위키 수석 부사장은 “AI를 제대로 활용하는 반도체 기업이 향후 시장에서 큰 성공을 거둘 것”이라고 전했다.

AI 시대, 엣지 컴퓨팅을 위한 반도체 개발의 변화

AI 시대에서 가장 중요한 자원은 데이터이다. 멘토의 예측에 따르면, 네트워크를 통해 전달되는 데이터의 양이 10년 내 1000배로 늘 것으로 보인다. 자율주행 자동차, 스마트 시티, 산업 IoT(IIoT) 등에서 엄청난 데이터가 생성되고, 이를 효과적으로 관리/분석하는 것이 주요한 이슈가 될 전망이다.

데이터의 증가는 IT 산업에서 두 갈래의 성장을 가져올 수 있다. 사위키 부사장은 “하나는 데이터센터 내에 머신러닝 알고리즘을 탑재해 데이터를 더 빨리 처리하고 사용할 수 있게 하는 것이고, 다른 하나는 서버가 아닌 엣지(edge)에서 머신러닝 데이터를 다룰 수 있도록 하는 것”이라고 짚었다. 특히 엣지 영역을 위한 솔루션을 제공하는 반도체 기업이 큰 폭의 성장을 기대할 수 있다고 전했다.

최근에는 AI 및 머신러닝 분야에 벤처 캐피털 펀딩이 집중되고 있으며, 비전/안면인식, 자율운전/ADAS, 엣지 컴퓨팅 등 도메인에 특화된 반도체 아키텍처를 개발하는 벤처 기업도 늘고 있다. 이러한 도메인 특화 아키텍처는 새로운 설계 방법론과 도구를 필요로 한다.

▲ AI/머신러닝 칩셋 시장에서 엣지 디바이스의 비중이 빠르게 늘고 있다.

사위키 수석 부사장은 “CPU는 엣지에서 빠르게 데이터를 처리하기 어렵고, GPU는 전력을 많이 소비한다. 때문에 엣지 디바이스에 최적화된 반도체 아키텍처를 설계해야 하는데, 엣지에서 AI를 활용하기 위한 칩을 최적화하는데 유용한 기술이 HLS”라고 설명했다.

HLS(High Level Synthesis)는 C/C++와 같은 프로그래밍 언어를 직접 지원하여 반도체 설계 검증의 속도와 정확도를 높일 수 있는 기술이다. 특히 메모리 주변에서 머신러닝에 중요한 아키텍처 탐색을 가능하게 하고, ASIC IP를 위한 최적의 전력/성능/면적의 최적화가 가능하다.

또한 반도체의 검증 방식도 달라져야 한다. SoC(System-on-Chip)의 구조 테스트뿐만 아니라 다양한 버티컬 환경 안에서 구조와 성능을 함께 검증하기 위해 필요한 것이 가상화/에뮬레이션을 활용한 디버깅이다. 

가상 검증의 대표적인 사례로는 자율주행자동차를 들 수 있다. 멘토는 2년 전 지멘스와 합병하면서 가상 환경에서 자율주행자동차의 디지털 트윈(digital twin)을 구축하고, 가상 도로 주행을 검토하는 솔루션을 제공할 수 있게 되었다. 가상 도로 환경에서 다양한 시나리오를 실행하고, 가상 환경에서 얻은 데이터는 자율주행 시스템으로 전달된다. 가상 환경에서 센서 데이터를 얻고 자율주행 시스템으로 보내서 실제 시스템에서 작동할 수 있게 한 것이다. 이를 통해 실제 도로에서 주행하지 않고 자동차의 성능을 효과적으로 검증할 수 있다.

▲ 지멘스와 멘토의 합병으로 구조/전자 성능을 가상으로 검증하는 포괄적인 솔루션을 제공하게 되었다.

AI로 반도체 설계의 퍼포먼스 높인다

AI 알고리즘은 EDA(전자 설계 자동화) 툴의 성능을 높이는 데에도 활용된다. 사위키 수석 부사장은 “멘토의 거의 모든 제품에 AI를 적용해 설계의 신뢰도를 높이거나 연산 시간을 줄이는데 활용할 수 있다. 예를 들어 캘리버(Calibre)는 물리적 검증과 생산성 확보를 위해 수백억 개의 데이터 포인트가 필요한데, AI 플랫폼을 내장해 많은 데이터를 학습하고 더 빠르게 검증할 수 있도록 한다. 또한, 새로운 프로세서나 칩이 적절한 수율을 얻을 수 있도록 칩의 최종 테스트 결과에서 나타나는 패턴을 AI로 분석하고, 수율에 영향을 주는 요소를 파악할 수도 있다”고 설명했다.

반도체 설계에 AI 알고리즘을 더한다면 더욱 고성능의 컴퓨팅 인프라가 필요하지 않을까 하는 의문이 들었다. 이에 대해 사위키 수석 부사장은 “멘토의 제품 내에 AI를 탑재함으로써 사용자는 오히려 컴퓨팅 파워에 대한 니즈를 줄일 수 있다”고 짚었다. 최적의 설계를 얻기 위한 복잡한 계산과 반복 절차를 AI가 줄여줄 수 있다는 설명이다. 한편으로 대규모의 가상화가 필요한 경우 많은 기업들이 클라우드를 고려하고 있다고 덧붙였다. “멘토는 클라우드 환경에서 심리스하게 운영할 수 있는 솔루션을 제공한다. 캘리버 플랫폼의 경우 온프레미스뿐 아니라 클라우드에서도 원활히 실행할 수 있다”는 것이 그의 설명이다.

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