"반드시 인공지능(AI) 혁명은 한 번 더 일어날 것이다. 다가올 혁명은 하드웨어의 혁신을 통해 이뤄질 가능성이 높다."

높은 수준의 추상화를 수행하는 기계 학습 알고리즘을 개발해 '딥러닝의 창시자'로 불리는 제프리 힌튼 캐나다 토론토대 교수의 말이다.

12일 과학기술정보통신부가 2030년까지 국산 AI 반도체 기술 수준을 세계 최고로 꼽히는 미국 수준으로 끌어올리겠다며 내놓은 계획의 핵심도 하드웨어인 반도체 혁신이라고 할 수 있다.

현재 대량 연산이 필요한 AI 작업에 주로 사용되는 반도체는 미국 엔비디아 등이 앞서있는 GPU(그래픽처리장치)지만 전력 소모가 큰 단점이 있다.

이를 개선한 것이 NPU(신경망처리장치)로, 사피온, 리벨리온 등 국내기업이 상용화했지만, 아직 초기 단계다.

이를 삼성전자 등 국내 기업이 기술 우위를 확보한 D램 등의 메모리 반도체 기술과 접합(패키징)해 고성능·저전력의 PIM(Process in Memory) 기술을 개발하겠다는 것이 정부 구상이다.

'지능형 반도체'라고도 하는 PIM 기술은 보통 저장 기능만 수행하는 메모리 반도체에 연산(프로세서) 기능을 추가한 것이다. 저장된 데이터를 메모리에서 프로세서로 주고받는 과정에만 전력 70%가 소모되는데, 메모리가 연산 기능까지 수행하면 이 과정을 줄일 수 있어 차세대 AI 반도체로 꼽힌다.

저전력 PIM 상용화에 성공하면 2030년까지 세계 최고 수준 AI 반도체 기술력 확보를 목표로 극저전력 PIM 개발에 나선다.

극저전력 PIM은 낸드 플래시 등 메모리 소자보다 저항성이 낮은 비휘발성 메모리(NVM)에 적은 전력으로 대량 연산이 가능한 아날로그 방식의 고속 누적 연산기(MAC)를 적용한 기술을 말한다.

극저전력 PIM 개발에 성공하면 국내 데이터센터 점유율 80%를 국산 AI 반도체가 차지할 수 있을 것으로 정부는 기대하고 있다.

데이터센터는 미래 산업의 꽃으로 주목받는 클라우드 사업의 핵심 인프라로 꼽힌다. AI 반도체 고도화는 곧 데이터센터와 클라우드 시장 선점으로 이어지는 핵심 과제로 인식된다.

과기정통부는 고도화한 국산 AI 반도체를 데이터센터에 적용하려면 하드웨어 외에도 추가 소프트웨어 개발이 필요하다고 본다. 딥러닝 등 AI 알고리즘을 초고속·극저전력으로 실행하는 컴파일러, 라이브러리, AI 모델 자동 병렬화 기술 등과 이를 클라우드에 적용하는 가상머신(VM) 및 컨테이너 기술, 가상 서버 클러스터 기술 등이다.

개발된 AI·클라우드 서비스의 실증 사업은 우선 사회·경제적 파급력과 수요가 높은 안전·보건·교육·국방 등 4개 분야에서 추진되고 이후 스마트홈, 핀테크, 자율주행 자동차, 가상현실(VR) 콘텐츠 등 실생활 전반으로 확대한다.

윤두희 과기정통부 정보통신방송기술정책과장은 "이들 목표를 달성하려면 AI 반도체 기업, 클라우드 기업, 서비스형 소프트웨어(Saas·Software as a Service) 기업 연계가 필수적으로, 정부가 이들의 요구를 모아 사업화를 지원하는 'K-클라우드 얼라이언스'를 출범하려는 것"이라고 설명했다.

과기정통부는 내년 1월 1단계 실증 사업으로 광주 국가 AI 집적단지와 민간 클라우드 기업 중 공모를 통해 선정된 한 업체를 대상으로 저전력 NPU 집적단지(팜) 조성에 착수할 계획이다.