ETRI, 초당 5천조 회 연산하는 AI시스템 '아트브레인 K' 공개

"전기 소모 대비 세계 최고 성능 구현"

한국전자통신연구원(ETRI, 원장 김명준)은 고성능 AI 반도체 칩을 활용해 낮은 전력으로 초당 약 5천조 회 연산이 가능한 인공지능 시스템을 개발했다고 2일 밝혔다. 한진호 ETRI 인공지능프로세서연구실장은 "전기 소모 대비 세계 최고 성능"이라고 강조했다. 

사회 전반에 AI가 빠르게 도입됨에 따라 복잡하고 정교한 대규모 연산 처리의 필요성이 높아지고 있다. 하지만 기존 컴퓨터와 모바일에서 주로 활용된 중앙처리장치(CPU, AP 등)는 단순 계산에 최적화되어 있다는 한계가 있다. 이에 그래픽스처리장치(GPU)가 널리 활용되고 있으나 구조적으로 인공지능 연산 처리에 최적화되어 있지 않아 데이터 지연 및 전력 낭비가 발생한다. 신경망처리장치(NPU, Neural Processing Unit, 뇌 신경망을 모방하여 대규모 연산을 동시에 처리할 수 있는 프로세서로서 AI 알고리즘 연산에 최적화됨) 기반 AI 반도체가 차세대 AI 두뇌로 떠오르는 이유다.

ETRI는 작년 NPU 기반 AI 반도체 칩 'AB9(알데바란9)'을 공개한 데 이어 올해 AB9 기반 보드와 인공지능 시스템을 개발하는 데 성공했다. 자율주행차, 클라우드, 데이터센터, 사람·사물·음성 인식 등 AI 응용 서비스를 제공하는 고성능 서버에 본격적으로 활용하기 위해서다.

ETRI가 초당 약 5천조 회 연산이 가능한 인공지능 시스템을 개발했다. ETRI 연구진이 아트브레인 서버를 점검하고 있다.

ETRI가 개발한 NPU보드 'A-Brain-S'

연구진이 개발한 NPU 보드 ‘ABrain-S’는 AB9을 기반으로 독자적인 설계를 이뤄 부피가 작으면서도 전력 소모가 낮다. 인공지능 알고리즘 처리를 위해 입출력 데이터를 16GB까지 저장할 수 있는 메모리와 데이터 이동 속도를 빠르게 하기 위한 인터페이스도 적용했다.

고성능·고효율 서버를 구현하기 위해서는 NPU 보드를 최대치로 고집적화하는 것이 핵심이라고 연구진은 전했다. 현재 AI 알고리즘 처리 가속기로 많이 활용하는 GPU 보드는 부피가 커서 1개 서버 노드에 6~7대밖에 장착할 수 없고 전력 소모도 높다. GPU의 구조적 한계 때문이다. 즉, GPU는 AI알고리즘 처리를 겨냥해 출시된 프로세서가 아니기 때문에 AI 연산 과정에 불필요한 기능 및 전력 소모 등이 존재한다. GPU는 AI 알고리즘 가속에 최적화된 인공지능 프로세서는 아닌 것이다.

'AB9'이 내장된 NPU 보드는 한 서버 노드에 최대 20개씩 장착이 가능하다. 기존 시스템 대비 공간·전력효율을 개선하면서 가격도 낮췄다. AB9이 동전 크기 17mm x 23mm의 작은 면적에 초당 40조 회 연산 성능을 내면서도 전력 소모가 15W 수준으로 매우 낮기 때문이다.

이를 바탕으로 ETRI는 서버 노드 8개를 쌓아 랙 서버(Rack Server) 형태로 구성된 인공지능 시스템 '아트브레인-K(ArtBrain-K)'를 만들었다. 개발된 시스템은 최대 5페타플롭스(PetaFLOPS) 성능을 발휘한다. 서버 1개당 1초에 약 5천조 회 연산이 가능한 셈이다. 기존 GPU 기반 인공지능 서버 대비 약 4배의 연산 성능과 7배의 전력효율이다.

'아트브레인'이 데이터센터 등에 적용되면 처리 용량과 속도가 대폭 개선된다. 따라서 트랜스포머(인공지능 알고리즘 구현을 개별 신경망으로 구동하지 않고 통합된 신경망에서 종합적으로 기능하도록 하는 기술로 엄청난 연산이 필요함. 대표적으로 ‘GPT-3’는 신경망 매개변수가 대략 1750억 개로 학습에 하루 3640페타플롭스 연산이 필요) 계열 인공지능 등 초거대 인공신경망(Huge Neural Network)과 같이 데이터 처리와 학습에 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요한 곳에 활용될 전망이다.

이 밖에도 ETRI는 AI 알고리즘을 쉽게 개발할 수 있게 SW 개발환경도구 ‘AIwareRT’를 깃허브(Github)에 공개했다. 관련 유튜브도 있다. ETRI ABK NPU로 검색하면 된다. 프로그래밍에 필요한 기본적인 구조와 알고리즘, 시뮬레이터, 최적화 도구 등을 라이브러리 형태로 제공해 프로그래밍 언어에 생소한 사람들도 쉽게 사용해볼 수 있게 구성했다.

ETRI 한진호 인공지능프로세서연구실장은 “AI 반도체 자체 개발로 비메모리 반도체 분야 원천기술을 보유하고 있다. AI 반도체를 탑재한 NPU 보드와 NPU 서버시스템 및 관련 SW까지 개발해 우리가 개발한 기술의 경쟁력을 높이는 데 성공했다”고 말했다.

현재 이 기술은 반도체 기업 및 AI 하드웨어 기업 등에 기술을 이전해 공항 자동 출입국 시스템에 적용되어 얼굴인식 및 출입국 보안에 활용되고 있다. 향후 연구진은 이 기술을 더욱 고도화해 더 높은 성능을 지닌 서버·시스템을 구축할 예정이다. 딥러닝이 적용되는 AI 분야 부품의 국산화를 위한 지원도 진행한다. 이 연구는 과학기술정보통신부 ‘인공지능프로세서 전문연구실’ 과제의 일환으로 수행됐다. 연구진은 낮은 전력에서 높은 성능을 내는 기술, 메모리 지연을 낮추는 기술 등 특허 출원 및 등록 32건, 관련 논문 5건, 기술이전 4건의 성과를 얻었다고 덧붙였다.