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AI 반도체 기업 (2), M&A로 빠르게 기술 흡수…인재 확보

입력 : 2019.02.11 10:03

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[첨단 헬로티]



끊임없이 증가되고 다양화되는 AI 애플리케이션의 요구는 시장에서의 기술력 및 전문 인재 확보 등에 문제를 던져준다. 이러한 과제들을 해결하기 위해 기업들은 M&A, 기업간 또는 산학간 협력을 진행하고 있으며 앞으로도 이러한 흐름은 지속될 것으로 보인다.


◎ 인텔

인텔은 AI 시장에서 경쟁력을 강화하기 위해 자체 개발은 물론 적극적인 인수합병을 추진하고 있다. ’15년 FPGA 전문 기업 알테라를 인수합병을 추진한데 이어 같은 해 인지 컴퓨팅 플랫폼 스타트업인 샤프론을 인수했다. ’16년에는 너바나 시스템(Nervana Systems)를 인수하고 NNP(Nervana Neural Network Processor)를 공식 발표했다. 이어 ’17년에 이스라엘의 칩 제조사 모바일아이(MobileEye)를 인수했으며 ’18년에는 스타트업 버텍스AI(Vertex.AI)를 인수했으며, 같은 해 ASIC 전문 기업 eASIC을 인수했다. 


인텔은 뉴로모픽 칩에 대한 연구개발도 적극적으로 추진 중이다. ’17년에는 14nm 공정 기술로 제작된 뉴로모픽 칩 코드네임 ‘Loihi’ 테스트 칩을 발표했는데 교육 및 추론 기능을 단일 칩에 결합한 형태이다.


인텔이 말하는 뉴로모픽 컴퓨팅은 그야말로 컴퓨터 아키텍처를 새롭게 구상하는 것이다. 신경 과학의 최신 인사이트를 적용함으로써 고전적인 컴퓨터보다 인간의 뇌와 같은 기능을 하는 칩을 만드는 것이 목적이다. 뉴로모픽 칩은 상황에 따라 조절될 수 있는 스파이크와 플라스틱 시냅스를 사용해 뇌의 뉴런들이 어떻게 의사소통하고 배우는지 모델링한다. 이 칩들은 학습된 패턴과 연관성을 대응하여 스스로 구성하고 결정을 내리도록 디자인된다.


인텔의 목표는 언젠가 뉴로모픽 칩이 현재 가장 강력한 컴퓨터보다 훨씬 뛰어난 인간의 뇌만큼 빠르고 효율적으로 학습하게 하는 것이다. 뉴로모픽 컴퓨팅은 진화하는 실제 데이터에 대한 지속적인 학습과 적응이 필요한 로봇공학, 스마트 시티 인프라 및 다른 애플리케이션에서 큰 발전을 가져올 수 있을 것으로 인텔은 기대했다.


▲ 인텔의 로이히 뉴로모픽 리서치 칩 시스템에 기반한 USB 폼 팩터 카포호 베이


지난해 인텔은 뉴로모픽 기능, 효율성, 규모 및 온-칩(on-chip) 학승 능력을 결합한 최초의 리서치 칩인 로이히 뉴로모픽 테스트 칩을 선보였다. 로이히는 INRC 프로그램의 아키텍쳐 기반 역할을 한다. 인텔은 INRC 멤버들에게 연구 분야 발전의 가속화를 위해 선도적인 뉴로모픽 칩에 대한 액세스를 제공한다.


올해 인텔은 CES 2019에서 10나노미터 기반의 미래형 인텔 제온 스케일러블 프로세서인 ‘아이스 레이크’(ICE LAKE)를 처음으로 시연했다. 곧 나올 14나노미터 쿠퍼 레이크(Cooper Lake)와 호환되는 아이스 레이크 프로세서는 서버를 대상으로 하며, 성능 개선 및 새로운 하드웨어로 강화된 보안 기능, 그 외에 다양한 기능을 탑재할 것으로 예상되며, 출하는 ’20년을 목표로 하고 있다.


◎ AMD

AMD는 7nm 작용 GPU 라데온(Radeon) 7과 데온 인스팅트™(Radeon Instinct™) MI60 및 MI50 가속 카드를 공개했다. 새로운 제품들은 모두 차세대 딥러닝, 고성능 컴퓨팅(HPC), 클라우드 컴퓨팅, 렌더링 응용 프로그램 구동을 위한 컴퓨팅 성능을 제공한다.


AMD 라데온 인스팅트 MI60 및 MI50 가속 카드는 고성능 컴퓨팅 유닛이 내장돼 유연한 혼합 정밀도(mixed-precision)를 제공한다. 이를 바탕으로 고성능 컴퓨팅, 딥러닝 응용 프로그램 등 신형 가속 카드가 지원하는 작업의 유형을 확장할 수 있다. 이와 더불어 빠른 속도의 복합 신경망 훈련, 부동소수점(floating-point) 성능, 데이터센터 전체 혹은 부분 적용을 위한 새로운 기능을 지원하는 등 다양한 작업을 효율적으로 처리하도록 고안됐다.


AMD_넥스트 호라이즌_라데온 인스팅트(Radeon Instinct) GPU


◎ 엔비디아

엔비디아는 데이터센터용 볼타(Volta)와 자율주행차용 자비에(Xavier)라는 GPU를 출시했으며 지속적으로 개선된 버전을 선보이고 있다. 최근 열린 CES 2019에서는 상업용 레벨2+ 자율주행 시스템인 엔비디아 드라이브 오토파일럿(NVIDIA DRIVE™ AutoPilot)을 공개했다.


드라이브 오토파일럿은 고성능 엔비디아 자비에(Xavier) 시스템-온-칩(SoC) 프로세서와 최신 엔비디아 드라이브 소프트웨어를 통합해 많은 심층신경망(DNN)을 처리함으로써 자율주행 인식을 구현한다. 핵심은 초당 30조의 연산처리 능력을 제공하는 자비에 SoC이다. 안전에 중점을 두고 있는 자비에는 6가지 유형의 프로세서와 90억 개의 트랜지스터를 사용해 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있도록 이중화 및 다양성을 위해 설계됐다.


중국의 바이두(Baidu)와 텐센트(Tencent)를 포함한 글로벌 기술 기업들이 엔비디아 튜링(Turing) T4 클라우드 GPU(이하 T4)를 기반으로 한 제품 및 서비스 출시했다고 엔비디아는 밝혔다. 사진은 엔비디아 T4 GPU이다.



◎ 퀄컴

퀄컴은 4세대 멀티코어 기반의 AI엔진을 탑재해 1초에 7조번 연산이 가능한 스냅드래곤(Snapdragon) 855 공개했는데 스냅 845에 비해 AI 성능이 3배 향상된 성능이다. 이 제품은 5G를 지원하는 모바일 플랫폼으로, 밀리미터파(mmWave) 대역에서 최대 20배 빠른 네트워크 속도를 지원한다. 중앙처리장치(CPU) 속도는 45%, 그래픽처리장치(GPU)는 25% 빨라졌으며 애플리케이션 프로세서(AP) 대세로 자리잡은 뉴럴(신경망) 프로세싱도 지원한다.

/김원정 기자(etech@hellot.net)

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