워크숍서 ‘ML/AI 반도체의 최신 연구 동향과 기술’ 소개 

"대용량 데이터를 처리해야 하는 AI 반도체의 병목현상을 해결하기 위한 CIM(Compute-in-Memory) 기술과 인간의 두뇌에 가장 가까운 인공두뇌를 구현하는 SNN( Spiking Neural Network) 기술 등이 지속적으로 연구되고 있다.”

글로벌 AI 반도체 기업인 사피온(SAPEON)의 류수정 대표가 16일, 최신 반도체 집적회로 설계 기술을 발표하는 ’국제 고체회로 학회(ISSCC) 2023 Preview 및 최신 반도체 집적회로 설계 기술 워크숍’에 참가하여 이 같은 내용의 AI 반도체 동향을 소개했다.
 
사피온은 SK텔레콤 판교사옥에서 진행된 ‘ISSCC 2023 Preview 및 최신 반도체 집적회로 설계 기술 워크숍’에 참가했다고 밝혔다. 류수정 대표는 프리뷰 세션(Digital/System Architecture’에서 ‘ML/AI 반도체의 최신 연구 동향과 기술’을 발표했다.

사피온 류수정 대표는 “ML/AI 워크로드에 대한 요구 사항이 지속적으로 증가함에 따라 높은 에너지 효율성이 요구되고 있다”며, “실제로 시스템 구성상에서 이종의 코어들을 활용하여 다양한 응용에서의 최적화를 위한 연구, ML/AI 가속기 중에서도 이종의 가속기를 동시에 활용해서 최적의 성능을 내기 위한 다양한 연구들이 진행된 바 있다. 이를 바탕으로 산업 전반에 걸쳐 ML/AI 적용이 가속화되고 있다”라고 말했다.

"CIM은 메모리 강국인 한국 입장에서는 메모리에 시스템 관련 기술이 접목되는 분야"

특히 류 대표는 CIM(Compute-in-Memory) 기술을 ML/AI에 접목하는 연구가 지속적으로 비중이 높아지고 있다는 점을 강조했다. 메모리 강국인 한국 입장에서는 메모리에 시스템 관련 기술이 접목되는 분야라는 이유 때문이다. “AI 가속기 관련 논문의 경우, 한국 논문 비중이 중국과 함께 최고 수준으로 발표되고 있다, 이는 범국가적인 관심과 지원의 결과로 향후에도 AI 가속기 관련 연구 및 개발에 대한 관심이 지속적으로 이어지길 기대한다”라고 밝혔다.

사피온은 AI 반도체 원천기술인 NPU(Neural Processing Unit)를 하드웨어에서 소프트웨어까지 100% 내부 기술로 개발, AI반도체 중에서도 가장 규모가 큰 시장인 데이터센터 추론 서비스 반도체 시장과 자율주행 반도체 시장 공략을 강화하고 있다. 류 대표는 “사피온의 AI반도체는 세계적으로도 경쟁력 있는 강력한 기술을 확보하고 있다. 지난 4월 우리나라 최초로 AI 반도체가 개발(‘20년 4월, R&D용 테스트 칩. ETRI 공동연구)되었으며, 상용 제품 개발 및 출시(’20년 11월, SAPEON X220 출시)로 이어졌다”라고 말했다.
 
한편, 반도체 집적회로 설계 기술의 올림픽이라 불리는 2023 국제 고체회로 학회(ISSCC: International Solid-State Circuits Conference)는 내년 2월 미국 샌프란시스코에서 열린다.

ISSCC는 반도체 집적회로 관련 학회 중 세계적으로 가장 높은 권위와 큰 규모를 자랑하는 국제학회로서 반도체 설계 정보 및 최신 기술 트랜드를 가장 빨리 확인할 수 있는 자리다.  지난 1954년 처음 개최된 이래 올해로 70회를 맞이하는 이 대회에는 매년 30여 개 국에서 3,000명 이상의 연구자가 참여하여 다양한 반도체 집적회로 및 시스템 관련 최신기술을 발표하고 공유한다.

한국, 전통적으로 메모리와 이미징 디스플레이 강세

ISSCC 동아시아지역 Associate Secretary인 KAIST의 최재혁 교수는 “이번 ISSCC 2023은 ‘반도체 회로설계 70년 혁신을 기반으로’라는 주제로 전체 630여 편의 논문이 제출되어 198편이 채택되었다. 전체적으로 파워분야와 ML/AI 분야의 논문이 크게 늘어났다”며, “한국을 포함한 아시아와 북미 지역의 논문 참여가 늘었는데 특히 중국계 논문이 눈에 띄게 증가했다는 것을 확인할 수 있었다. 한국은 전통적인 강세인 메모리와 이미징 디스플레이 분야의 논문이 여전히 강세인 반면에 비메모리 분야 논문이 적은 것은 앞으로 개선해야할 부분”이라고 말했다.

ISSCC 2023 프리뷰에는 각 분과별로 채택 논문 소개가 있었다. 분과에 따라 ▲Analog/IMMD/PM (제민규 KAIST 교수) ▲DAS(Digital Architectures & Systems) / DCT (Digital Circuits)분과 (김지훈 이화여자대학교 교수) ▲WLS/RF 분과(민병욱 연세대 교수) ▲ DC분과(이종우 삼성전자 System LSI사업부 상무) ▲Mem/WLN 분과(김동균 SK hynix 펠로우) 등이 참여했다.