"한국 NPU, 2년 내 美 빅테크 AI의 90% 따라잡을 수 있어…소프트웨어 ... > 경제기사 | natenews rank

“인공지능AI·데이터센터 분야에서 엔비디아가 절대 우위를 점하는 것은 하드웨어인 GPU그래픽처리장치 운용을 자체 소프트웨어인 CUDA가 완벽히 지원하기 때문입니다. 한국 기업들의 NPU신경망처리장치는 하드웨어는 우수하지만 이를 뒷받침할 소프트웨어가 미흡합니다. 정부 지원은 이에 초점을 맞춰야 합니다김대현 삼성리서치 글로벌 AI센터장.”


국회 간담회에서 정부의 AI 반도체 생태계 지원이 NPU 운용 소프트웨어 지원에 초점을 맞춰야한다는 제언이 나왔다. 14일 고동진 국민의힘 의원이 국회 의원회관에서 개최한 ‘TPU와 NPU 기술 등에 대한 현황 분석 간담회’에서다. 이번 간담회는 삼성전자 대표이사 출신으로 현재 국민의힘 ‘AI 3대강국 도약 특별위원회’ 위원을 맡고 있는 고 의원이 삼성전자 DX부문 소속 김대현 삼성리서치 글로벌 AI센터장을 초청하며 이뤄졌다. 이날 간담회에는 김승수, 유용원, 한지아, 박준태, 김은혜 국민의힘 의원 등이 참석했다.

AI 전문가인 김대현 센터장은 이날 간담회에서 “리벨리온, 퓨리오사 등 한국 기업들의 NPU 자체는 엔비디아 GPU에 비해 가격 경쟁력을 갖지만 이를 운용하는 소프트웨어는 아직 엔비디아에 한참 못 미친다”라고 지적했다. 엔비디아는 자사 GPU에서 실행하는 병렬처리 알고리즘을 C언어 등으로 작성할 수 있게 하는 플랫폼 CUDACompute Unified Device Architecture를 2000년대 개발·보급했고, 이미 세계 AI 개발자들은 이 플랫폼에 익숙해져 있는 상태다.

AI의 핵심인 대형언어모델LLM을 구동하기 위해서는 대규모 데이터센터가 필요하다. 현재는 병렬처리에 용이한 엔비디아의 GPU가 이들 데이터센터 수요를 대부분 담당하고 있다. 하지만 마이크로소프트, 메타, 아마존AWS, 구글 등 미국의 빅테크 기업들은 자체 NPU를 개발해 오고 있다. 빅테크 기업 입장에서는 범용 GPU보다는 자사 서비스에 특화해 제작된 NPU가 효율성이 더 높을 뿐 아니라, 엔비디아의 GPU 가격이 치솟아 구매 부담도 커지고 있기 때문이다.

마이크로소프트의 MAIA100, 메타의 MTIA v2, 아마존의 Trainium2, 구글의 TPU v6 등이 그 결과들이다. 이들은 자사 서비스에 맞는 NPU를 자체 설계하고 브로드컴이나 마벨 같은 디자인하우스를 거쳐 대만의 TSMC를 통해 맞춤형 AI 가속기를 제작하고 있다.

한국에서는 리벨리온이 ATOM, 퓨리오사가 RNGD를 설계해 TSMC를 통해 제작하고 있다. 하지만 미국의 빅테크 기업들은 자사가 개발한 AI 가속기를 자체 데이터센터에 적용할 수 있지만, 한국의 리벨리온이나 퓨리오사는 결국 다른 대기업 등이 이들의 제품을 구매해줘야 한다는 점에서 상황이 다르다. 김 센터장은 “미국의 빅테크 기업들도 아직 NPU를 뒷받침할 운용 소프트웨어가 엔비디아에 비해 뒤처진다. 한국의 리벨리온과 퓨리오사는 그 격차가 더 크다”라며 “빅테크 기업들은 자체 데이터센터에 적용해 나가 자사 AI 가속기를 보완해 나갈 여지가 있지만 리벨리온, 퓨리오사는 당장 엔비디아를 제치고 데이터센터 운용 기업의 선택을 받아야 한다”라고 말했다. 그러면서 “국내 NPU 기업들이 살아남기 위해서는 궁극적으로 데이터센터와 연계돼 자생해야 한다”라며 “정부 지원은 AI 운용 소프트웨어 스택에 대해 집중돼야 한다”라고 덧붙였다.

고동진 의원은 “국내기업 NPU 가격은 엔비디아 GPU의 10분의 1수준으로 알려졌다. 국내 NPU와 소프트웨어가 2년 안에는 구글, 아마존, 메타의 90% 수준까지는 끌어올릴 수 있을 것”이라며 “NPU 지원 소프트웨어는 카이스트 등을 통해 수준을 끌어올려야 한다. AI 엔지니어들이 ‘이 정도면 쓸만하다’할 정도의 소프트웨어 개발은 빠르면 2년안에도 가능할 것”이라고 말했다.

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