자율주행 산업서 '물리적 AI' 뜬다…삼성, 'LP-PIM'로 미래 준비

자율주행을 위한 AI 기술이 급속도로 발전하는 가운데, 삼성전자가 이를 위한 솔루션으로 'LPDDR-PIM(LP-PIM)'에 주목하고 있다. 해당 반도체는 메모리가 자체적으로 데이터를 연산해, 성능 및 전력 효율성을 높인 것이 특징이다.

25일 오전 여의도 국회의원회관에서는 'AI·모빌리티 신기술전략 조찬포럼'이 개최됐다.

이번 포럼은 정동영 더불어민주당 의원·최형두 국민의힘 국회의원이 공동 주최했다. 국내 미래기술의 발전을 위해 각계 전문가가 모여 트렌드를 분석하고, 정책 분석 및 제안을 논의하고자 마련됐다.

이날 '물리적(Physical AI)'와 모빌리티 융합을 위한 방안 제언'을 주제로 발표를 진행한 유재훈 삼성전자 마스터는 자율주행용 물리적 AI 기술의 고도화가 필요함을 강조했다.

물리적 AI는 실제 물리적 환경에서 센서와 구동기를 통해 작업을 수행하는 AI를 뜻한다. 자율주행을 비롯해 로봇, 드론 등이 대표적인 응용처다. 거대언어모델(LLM) 등 기존 AI 대비 더 뛰어난 실시간 의사 결정과 다양한 환경 변수 처리 성능이 요구된다.

유 마스터는 "젠슨 황 엔비디아 CEO도 올해 컴퓨텍스 행사에서 물리적 AI를 차세대 기술로 소개해 주목받은 바 있다"며 "향후 2~5년 내에 관련 기술의 생산성이 정상에 도달할 수 있을 것으로 전망된다"고 밝혔다.

물리적 AI를 구현하기 위해서는 ▲고성능 GPU 인프라 기반의 'AI 모델 학습' ▲가상 환경에서 AI 모델을 테스트하는 '시뮬레이션' ▲실제 환경에서 데이터를 처리하기 위한 '온디바이스 AI' 등 3단계가 중요하다.

특히 온디바이스 AI의 경우, 고효율 AI 가속기와 고성능 메모리가 필요하다. 이를 위한 솔루션으로 유 마스터는 LPDDR(저전력 D램) 기반의 PIM(프로세싱-인-메모리)를 제시했다.

PIM은 메모리 반도체에서 자체적으로 데이터 연산 기능을 처리할 수 있도록 만든 반도체다. 메모리와 시스템반도체 간 데이터를 주고받는 과정을 생략하기 때문에 효율성이 높다.

삼성전자의 경우 LPDDR5-PIM을 개발해 기존 LPDDR 시스템 대비 성능은 4.5배, 전력효율성은 72% 향상됐음을 확인했다. 유 마스터는 "이는 작년에 공개한 성과로, 구체적으로 언급할 수는 없으나 성능을 지속 개선 중"이라고 말했다.

유 마스터는 이어 "차량용 칩이나 PIM 연구 개발에서 AI 반도체 핵심 인력을 확보하고 유지하는 것이 관건일 것"이라며 "국내로 복귀하는 인력에게 조세 혜택이나 세액공제를 제공하는 것도 방안이 될 것"이라고 덧붙였다.

이어진 토론 시간에서 채정석 현대자동차 상무는 "향후 자율주행 레벨이 높아지게 되면 칩 사이즈가 커지고, 이에 따라 수율 등 여러 문제점이 발생할 수 있다"며 "이는 원가 상승으로 연결되기 때문에, 칩 설계 관점에서 보완 기술을 준비해야 할 것"이라고 밝혔다.

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