[AI 반도체] 미래 산업 좌우할 AI 반도체, 특허를 잡아라

  • 2020-03-09
  • 전자과학 편집부

뇌 작동방식 따른 뉴로모픽 반도체 특허 선점 치열해



“차세대 지능형 반도체 개발에 앞으로 10년간 1조원을 투자하겠다.”

정부는 지난 1월, 세계 최고 수준의 인공지능(AI) 반도체는 물론, 주력산업용 첨단 반도체 개발 등을 골자로 하는 국가연구개발 사업 계획을 밝히면서 이같이 선언했다.

특히 세부적인 기술 개발 사항으로 내건 ▲차세대 반도체 설계기술 개발 ▲미세공정용 장비?공정기술 개발 ▲신소자분야 기술 개발 등과 함께, 인공지능 반도체 설계 기술 개발은 단연 눈에 띄었다.

인공지능 반도체의 제품 완성도, 신뢰성, 활용성을 고려하여 인공지능 프로세서(NPU 등), 초고속 인터페이스, 소프트웨어(컴파일러 등)를 통합한 플랫폼 기술을 개발한다는 것. 응용분야에 따라 서버, 모바일, 엣지 분야별 플랫폼 기술을 개발하고, 세계 최고 수준의 연산성능과 전력효율을 갖는 인공지능 프로세서(NPU 등) 등 글로벌 시장을 선도하는 혁신 기술을 확보한다는 계획이다.

이는 지난해 말 정부가 발표한 AI 시대 미래 비전과 전략을 담은 ‘인공지능(AI) 국가전략’의 연장선상에 있는 사업이었다. 단순한 구호에 그치지 않고, 우리의 강점을 살려 잘할 수 있는 분야에 선택과 집중을 추구하자는 것이다. AI 기술 및 산업의 경쟁력을 강화하는데 초점을 둔 전략의 첫 번째 자리에는 인공지능 반도체가 자리했다. 세계 최고의 메모리 반도체 경쟁력을 지렛대로 활용하여 AI 반도체 경쟁력 세계 1위를 목표로, AI 반도체 핵심기술 확보와 신개념 반도체(PIM) 개발의 전략 투자 강화가 목표이다.



인공지능 반도체란


인공지능 반도체는 학습?추론 등 인공지능 구현에 요구되는 대규모 데이터처리를 위한 기존 반도체의 한계점을 극복하기 위해 고성능 저전력 기술 중심으로 발전하고 있다.

데이터 입력 순서에 따라 순차적으로 처리하는 기존 반도체(CPU)는 기계학습, 추론과 같은 대규모 데이터를 처리하기에는 연산 속도 및 전력 등의 한계가 존재한다. CPU가 중앙에서 모든 데이터를 처리·제어하므로 연산량이 많아질수록 CPU와 메모리 사이의 병목현상이 발생하여 대규모 데이터를 처리 할 경우 속도 저하 및 막대한 전력 소모가 발생하기 때문이다.

이에 따라, 인공지능 반도체는 인공지능의 연산 성능 고속화 및 소비전력효율(Power Efficiency)을 위해 최적화시킨 반도체이며, 아키텍처 구조 및 활용 범위에 따라 크게 GPU, FPGA, ASIC부터 뉴로모픽 반도체(Neuromorphic Chips)까지 포괄한다. 특히 차세대 인공지능 반도체, 뉴로모픽 반도체는 기존 반도체 구조가 아닌 인간의 뇌를 모방한 非폰노이만 방식의 인공지능 전용 반도체로 연산처리, 저장, 통신 기능을 융합한 가장 진화한 반도체 기술이다.

인공지능 반도체는 병렬연산처리에 최적화된 GPU 중심에서 초고성능?초저전력 중심의 뉴로모픽 반도체 기술로 진화하고 있다. 기억장치(메모리), 중앙처리장치(CPU), 입출력장치(IO) 등 3단계 구조로 명령을 순차적으로 수행하는 방식의 폰 노이만 구조는 복잡한 작업일수록 시간이 오래 걸리고 에너지 소모가 크게 증가하는 구조이다. 하지만 뉴로모픽 반도체 안에는 여러 개의 ‘코어(Core)’들이 존재하며, 코어에는 트랜지스터를 포함한 몇 가지 전자 소자들과 메모리 등이 탑재한다.

코어의 일부 소자는 뇌의 신경세포인 뉴런의 역할을 담당하며, 메모리 반도체는 뉴런과 뉴런 사이를 이어주는 시냅스 기능을 담당한다. 인공 뉴런 역할을 하는 코어를 사람의 뇌처럼 병렬로 구성하였기 때문에 적은 전력만으로 많은 양의 데이터 처리가 가능하며, 인간의 뇌처럼 학습하기 때문에 연산 성능이 대폭 향상된다.

뉴로모픽 반도체는 일부 상용화가 진행되고 있으나 산업적 적용 확대를 위해서는 다소 시간이 소요될 것으로 보인다. 가트너의 ‘Technology Hype Cycle’에 따르면 뉴로모픽 반도체는 10년 후 시장이 형성될 것으로 예측하였으며, 10년 이후에는 지능형 로봇, 무인기, 자율주행 자동차, AI 비서 등에서 폭넓게 사용할 것으로 전망했다.

뉴로모픽 반도체는 다양한 분야의 학문이 함께 연구 되어야 하는 대표적인 융합 기술이며, 생물학에서 연구되는 뇌의 학습, 기억, 그리고 인지 기능 등에 대한 이해와 더불어 이를 공학적으로 구현하기 위한 뉴로모픽 시스템, 알고리즘, 소자 등 다양한 공학 분야에서의 기술 발전이 필요하다.



특허 현황은


인공지능 반도체는 특허 측면에서 DNN(Deep Neural Network)과 뉴로모픽으로 분류할 수 있다.

DNN(가속기)은 학습 추론 판단능력 개선을 위한 방법으로 인경신경망의 병렬화에 의한 초고속 학습에 관한 연구에 집중하고 있다. 이는 기계학습의 학습 추론 판단 능력의 개선방법으로, 인공신경망의 병렬화(작업의 병렬 처리)에 의한 초고속학습을 목적으로 하는 분야이다. 프로세싱의 병렬화에 최적화된 GPU 계열의 연구에 이어, 최근 강화학습방법을 적용하는 TPU 계열의 연구가 진행되고 있다.

뉴로모픽은 사람의 뇌 신경을 모사하여 하드웨어로 구현하기 위한 연구에 집중하고 있다. 사람의 뇌 기능을 모사할 수 있는 고속 컴퓨팅 기술을 비롯, 적응형 학습형 능력 부여를 통해 최적화된 방식을 스스로 탐구하는 상용 수준의 컴퓨팅 환경 구현을 위한 연구를 진행하고 있다.



특허 빅데이터 분석 결과


AI 반도체 시장은 2021년까지 300억 달러 규모로 성장할 것으로 전망되는 가운데, 지능형 반도체 시장의 무게 중심은 학습용 서버용에서 추론용, 에지용으로 옮겨 갈 것으로 보인다.

AI 프로세서 R&D 동향을 살펴보면, 인텔, 엔비디아, 구글 등 글로벌 기업의 GPU 및 TPU 기반 AI 프로세서 주도권 경쟁이 치열한 경쟁이 치열한 가운데, 삼성은 AI기능 탑재 모바일 칩을, SK하이닉스는 인공신경망 프로세서를 개발하고 있다.



인텔은 인간의 뇌 신경망의 정보처리 방식을 모방한 뉴로모픽 칩인 로이히(Loihi) 개발하였고 엔비디아는 대량의 산술 연산을 기반으로 딥 러닝 처리 가능한 그래픽처리장치(GPU)의 수요 급증에 대응하고 있다. 구글은 2016년 자체 개발한 데이터 분석/딥러닝용 반도체인 TPU(Tensor Processing Unit)를 데이터서버에 본격 적용하고 있다.



AI 분야 전 세계 특허출원 동향


특허청 한국특허전략개발원(KISTA)이 발표한 [특허 빅데이터를 활용한 산업혁신전략-시스템반도체 산업]에 따르면, AI 반도체 특허 출원 현황에서 DNN 출원이 전체 AI 특허의 약 76%를 차지한다.

출원 증가율 측면에서, AI 반도체 전체 출원의 연평균 증가율은 34.0%로 매우 높으며, 분야별로는 DNN(39.8%)과 뉴로모픽(25.2%)의 비율로 나눌 수 있다.

AI 반도체 출원증가율(34.0%)은 전산업 평균 출원증가율(5.9%), 시스템반도체 시장 성장률(5~6%)보다 높아 특허 선점경쟁이 치열한 상황이다.

분야별 특허출원 동향 분석

AI 반도체 분야 출원은 12년간(2005~2016) 연 34.7% 증가 했으며, 분야별 점유율은 DNN 76.5%(6,407), 뉴로모픽 23.5%(1,972)를 차지했다.

최근 4년(2013~2016) 출원 증가율에서, DNN이 연 106.4%로 최근 증가율이 매우 높으며, 뉴로모픽도 연 19.3%로 증가율이 높다.
다만, DNN은 대량의 데이터에 대한 수많은 연산을 필요로 하여 초고속 초저전력의 미래 AI 반도체를 구현하기에 한계가 있으며 뉴로모픽은 극초기 부상기술로서 당장의 출원 증가율은 DNN보다 낮지만 초고속 초저전력이 가능한 새로운 패러다임의 반도체라는 점에서 향후 유망성은 더 높을 수 있다고 분석했다.

최근 들어, 출원 증가율과 출원인 함께 늘고 있는 DNN, 뉴로모픽 분야를 모두 부상기술로 판단하고 있다. 뉴로모픽은 출원량은 적으나 최근 출원이 활발한 극초기 부상기술로 분류했다.

DNN 및 뉴로모픽은 모두 출원 건수와 출원인이 상당히 증가하는 성장기 단계에 해당한다.



한국 특허 보유 현황


AI 반도체 특허 중 NPE 특허비율(0.1% 미만)은 미미한 수준이다. Dolby Laboratory(3건), Excalibur IP(2건) 등 총 NPE가 AI 특허 5건 보유하고 있다.

DNN 기술 분야에서 NPE가 60%을 보유하고 있으며 뉴모로픽은 20%를 보유하고 있다.

음향 기술(오디오 코덱) 개발 전문기업인 돌비사가 AI 반도체를 신사업으로 개최하고 있으며 인텔 등의 기업이 M&A를 통해 AI 반도체 기술을 확보하고 있다.

AI 반도체 분야 전 세계 출원 중 한국 점유율은 9.4%로 양적으로는 중국, 미국에 이어 3위권이다. 분야별로는 뉴로모픽 (10.0%) 점유율이 상대적으로 높은 편이며 해외출원(66.1%) 비율도 높다.

특허영향력(피인용률)은 DNN(0.47) 및 뉴로모픽(0.43) 모두 낮다. 보고서는 “한국의 출원 점유율은 다른 시스템반도체 분야 대비 높은 편이지만 특허 영향력은 AI 반도체 전 분야에서 경쟁국에 비해 낮다”고 분석했다.

DNN은 최근 중국이 미국을 추월했지만 뉴로모픽은 미국이 강세이며 한국은 2개 분야 모두 증가 추세이다. 다만 미국의 뉴로모픽 출원은 2014년 이후 감소하는 추세이며 대만은 거의 특허출원을 하지 않다가 2016년에 집중적으로 출원하고 있다.

2개 분야에 모두 미국이 해외출원이 가장 많고, 한국의 누적 해외출원은 DNN 3위권 및 뉴로모픽 2위권이다. 다만, 2016년에는 대만의 해외출원이 한국보다 많다.

DNN 및 뉴로모픽 모두 한국의 해외출원이 일본보다 많으며 한국은 DNN 및 뉴로모픽 모두 국내 해외출원이 증가하고 있다. 중국은 DNN 분야에서 자국 해외출원 모두 급격하게 증가중이다.

글로벌 상위 출원인을 보면, 대학 및 공공연(4개)은 적고 대부분 기업(16개)이다. 한국 출원인으로는 삼성(DNN 강세), SK하이닉스(뉴로모픽 강세), ETRI (DNN 강세)가 포함된다. 전체 AI반도체 출원 중 상위 20개 출원인의 비율은 DNN 23.4%, 뉴로모픽 46.6%으로 뉴로모픽이 상대적으로 높다.

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