[그것을 알려주마] CPU·FPGA·NNP, 그리고 뉴로모픽…인텔이 ‘로이히(Loihi)’를 공개한 이유

최태우 기자 / 기사승인 : 2020-03-23 05:17:54
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13만개 뉴런 심은 단일 칩 ‘로이히(Loihi)’, 병렬 시스템 ‘포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)’ 공개

▲ 뉴로모픽 칩 '로이히(Loihi)'가 32개 탑재된 나후쿠(Nahuku) 보드. 포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)에는 24개의 나후쿠 보드, 아리아10(Arria 10) FPGA 3개가 연결된 구조를 띈다. [source=intel newsroom]

- 상용화는 몇 년 후 가능할 듯, AI 기술 경쟁력 확보 차원서 포트폴리오 다양화 전략 예상
- 마이크 데이비스 인텔 랩 디렉터, “뉴로모픽 시스템, 양자컴퓨팅 가는 브릿지 역할”


[IT비즈뉴스 최태우 기자] 인텔이 16일(미국시간) 차세대 뉴로모픽 칩 ‘로이히(Loihi)’와 이를 베이스로 구동되는 인공지능(AI) 컴퓨팅 플랫폼인 ‘포호이키 스프링스(Pohoiki Springs)’를 공개했다.

제온(Xeon) CPU를 활용한 x86 기반 시스템에 코-프로세서인 필드프로그래머블게이트어레이(FPGA), 신경망프로세서(NNP)를 탑재한 AI 시스템 개발을 추진해 온 인텔이 인간 두뇌를 모방한 2세대 뉴로모픽 기술을 도입한 컴퓨팅 제품군을 포트폴리오에 정식 추가한 셈이다.

같은 날 해당 시스템을 활용한 ‘전자코(Electronic nose)’를 구현한 성공사례도 공개했다. 인텔 랩 뉴로모픽 컴퓨팅 그룹과 코넬대학교 신경생리학자가 공동으로 연구, 진행해 온 해당 프로젝트는 동물의 생물학적 후각체계를 기반으로 알고리즘을 도출, 이를 로이히 테스트 칩에 구현한 형태의 논문이다. 

 

실제 뇌에서 발견된 프로세싱을 컴퓨터 아키텍처에 적용, 도입한 사례로 네이처 머신 인텔리전스(Nature Machine Intelligence)에 게재됐다.

◆저지연·저전력 특성으로 다양하게 활용 가능한 기술
뉴로모픽(Neuromorphic)은 인간의 뇌 신경구조를 모방하는 기술을 말한다. 뉴로모픽 칩은 신경 알고리즘을 전자기적 회로도로 구현한 칩이다. 1993년 IBM에서 최초의 뉴로모픽 아키텍처(ZISC36)을 공개한 바 있다. 

 

국내에서는 네패스가 2017년 뉴로모픽 설계 기업인 ‘제너럴비전(General Vision, GV)’과 손잡고 576개의 뉴런(Neuron)을 심은 110나노(nm) 공정의 저전력 뉴로모픽 칩 ‘뉴로멤(NM500)’을 공개한 바 있다.


CPU나 GPU 기반의 고성능 컴퓨팅 시스템과 달리 인간 뇌를 모방한 뉴런을 칩에 집적한 구조를 띈다. 순차적으로 처리하는 CPU와 달리 뉴런을 병렬로 구성해 저전력으로 구동할 수 있는 점, 또 확장성이 좋고 학습능력이 뛰어난 데다 데이터의 양과 상관없이 일정한 연산 퍼포먼스를 그대로 가져갈 수 있는 점이 최대의 장점이다.

전통적인 프로세스 아키텍처와 다른 구조로 지연시간을 극적으로 줄일 수 있어 관련 시장성도 높다. 고성능 컴퓨팅파워가 요구되는 클라우드 기반의 AI 시스템과 달리 지능형 스마트가전, 자율주행차, 엣지컴퓨팅 시스템 등 다양한 산업분야에 적용할 수 있다.

기술의 활용처가 높은 만큼 시장 가능성도 크게 점춰진다. 퓨처마켓인사이트에 따르면 2026년 기준, 뉴로모픽 칩 시장은 108억1000만달러에 달한다.

기존의 프로세스는 병렬처리 구조로 데이터를 동시에 연산하는 구조를 띈다. 허나 답을 도출하기까지 데이터가 쌓이고 분석하는 시간에서의 지연이 발생한다. 뉴로모픽 아키텍처는 특정 쿼리에 대한 답을 도출한 후 다른 쿼리를 처리한다. 데이터를 모을 필요도 없고 지연시간도 준다. 전력소비 또한 기존의 컴퓨팅 시스템 대비 극적으로 줄일 수 있다.

별도의 메모리가 필요 없는 점도 특징이다. 프로세서와 메모리가 완전히 통합된 구조로, 개체 간 이동에 필요한 선폭과 캐시가 불필요하다. 데이터 이동거리가 주는 만큼 처리지연을 획기적으로 줄일 수 있는 구조다.

핵심은 칩에 탑재되는 뉴런의 수다. 많이 탑재될수록 동일 시간에 처리 가능한 쿼리가 많고 시간은 극적으로 줄일 수 있다. 인텔이 이날 공개한 로이히 칩에는 13만개의 뉴런이 탑재됐다. 

 

포호이키 스프링스는 768개의 로이히 칩을 베이스로 구동된다. 32개의 칩이 탑재된 나후쿠(Nahuku) 보드가 병렬로 연결된 상태다. 20나노(nm) 아리아(Arria) 10 FPGA 가속카드를 3개까지 확장할 수 있으며 전력소비량은 300W 수준이다. 이론 상 보드 간 병렬연결을 통해 더 확장할 수도 있다.

 

현재 공개된 래퍼런스 제원을 보면 약 1억개의 뉴런이 내장된 컴퓨팅 시스템이다. 연산 처리량을 ‘작은 포유류의 뇌’ 수준으로 늘렸다는 게 인텔의 설명이다.

◆CPU, FPGA, NNP…인텔은 왜 뉴로모픽 기술을 공개했나
그간 CPU 기반 시스템과 다양한 코-프로세서를 활용한 기존 아키텍처 기반의 AI 컴퓨팅 기술을 고도화해왔던 인텔은 왜, 뉴로모픽 칩을 개발하고 있을까? 사실 13만개의 뉴런이 탑재된 단일 칩, 또 이를 활용한 컴퓨팅 시스템으로 구현한 연구사례는 뉴로모픽 칩 상용화에 기대감을 주기에 충분하다.


다만 CPU 베이스 비즈니스를 창출하는 인텔의 경우, 폭발적으로 수요가 늘고 있는 AI컴퓨팅 시장에서의 경쟁력 우위를 도모하기 위한 전략으로 읽혀진다.

5년 전 인수한 알테라의 FPGA를 x86 시스템에 가속카드로 붙였고, 4년 전에는 AI스타트업인 너바나시스템즈를 인수하고 신경망프로세서 개발을 추진해왔다. 

 

AI 기술이 극적으로 빠르게 진화하면서 범용, 특화시장에 최적화된 칩 기술을 하드웨어/소프트웨어를 포괄한 대다수 경쟁사가 앞다퉈 공개해왔다. 종합반도체기업으로서 시장 1위를 차지하고 있는 인텔의 경우 독보적으로 내놓을 만한, 그렇다할 기술적인 우위를 보여주는 데 부족했던 게 사실이다.


이번에 공개한 포호이키 스프링스의 경우에도 상용화에 대해서는 몇 년이 더 걸릴 것으로 예상된다. 19일(한국시간) 오전 인터넷으로 진행된 웨비나 브리핑에서 발표자로 나선 마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 디렉터도 “용도가 매우 제한된 특정 분야만을 위한 솔루션으로 당장의 상용화는 어렵다”고 말했다.

그는 다양한 사용사례를 확보해야 하는 과제, 또 기존의 폰 노이만 구조와 비슷하나 광범위한 알고리즘을 효율적으로 처리할 수 있는 아키텍처 구현에 집중하고 있다고 부언했다. 아직 범용적으로 사용될 수 있는 데 한계가 있으며 추후 몇 년은 더 걸릴 것이라는 뜻이다.
 

▲ 마이크 데이비스(Mike Davies) 인텔 뉴로모픽 컴퓨팅 랩 디렉터

- 아래는 마이크 데이비스 디렉터와의 일문일답 -

Q. 어떤 분야에서의 확장성을 기대하나
A.
특정 쿼리에 대한 빠른 처리, 즉 지연시간을 극적으로 줄일 수 있다. 포호이키 스프링스에서 예상되는 이점은 답을 찾는 데 소요되는 시간이다. 물론 처리량 측면에서 기존의 시스템을 반드시 능가한다고 할 수는 없다.

뉴로모픽 아키텍처는 단일 입력 데이터 포인트를 취해서 계산할 것은 계산하고 답을 매우 빠르게 도출한다. 이후 다른 쿼리를 처리한다. 짧은 지연시간의 응답이 필요할 경우 뉴로모픽 아키텍처가 적합하다고 생각한다.

데이터센터와 같은 환경에서도 낮은 지연시간에 대한 수요가 높다. 예를 들어 사용자가 웹사이트에서 쇼핑을 하고 있을 때 추천 품목을 상황에 맞게 사용자가 지연이 없다고 느낄 정도의 속도로 빠르게 제공해야 한다.

솔루션에 필요한 에너지가 수천 배나 낮다는 것이 뉴로모픽 아키텍처의 장점이다. 컴퓨팅 부문은 전력이슈가 크다. 데이터센터에 필요한 전력, 또 냉각 비용에 영향을 미치기 때문에 전력을 줄이는 것이 매우 중요하다.

Q. 양자컴퓨팅 시스템과의 차이가 뭔가
A.
대규모 컴퓨팅 측면에서 양자컴퓨팅과 뉴로모픽 시스템이 지원하는 워크로드의 종류는 맥이 같다. 차이점이 있다면 시간이다. 뉴로모픽 시스템은 현재 1억개 뉴런 규모다. 1억 큐빗의 양자컴퓨팅을 활용할 수 있기까지 얼마나 걸리겠나.

뉴로모픽 시스템은 기존의 컴퓨팅 기술을 활용하나 양자컴퓨팅은 기반부터 완전히 새롭게 설계해야한다. 뉴로모픽 시스템은 이미 문제 해결에 활용되고 있으며 양자컴퓨팅으로 연결되는 브릿지 역할을 해줄 것으로 본다.

Q. 극복한 주요 기술적 과제가 있나
A.
포호이키 시스템을 구축할 때 확장성과 가용성 측면에서 마주했던 과제들이라면, 트랜지스터에서부터 기존 표준 컴퓨팅에서는 사용할 수 없는 부분들까지 전체적인 소프트웨어(SW) 시스템 스택을 다시 구축해야 한다.

뇌 부피의 80%가 회백질(灰白質, Gray Matter)이고, 이것이 장거리 통신을 위한 것인 만큼 포호이키 스프링스는 여전히 회백질이라고 불리는 수준이다. 장거리 신호와 효율적인 방법을 도입하기 위한 적절한 방법론에 대한 연구를 준비하고 있다.

 

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