저전력 AI 반도체

저전력 AI 반도체, 더 효율적인 미래를 향하여
AI 기술이 급격히 발전하면서 연산량이 폭발적으로 증가하고 있다. 이는 더 강력한 반도체의 필요성을 초래하며, 동시에 전력 소모 문제를 야기한다. 이 책은 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술과 미래 전망을 조망한다. AI 연산을 담당하는 반도체로는 CPU, GPU, TPU, NPU 등이 있으며, 특히 AI 전용 반도체는 점점 더 높은 연산 속도와 에너지 효율을 요구받고 있다. 이를 위해 3D 반도체 기술, 고대역폭 메모리(HBM), 칩릿(Chiplet) 구조 등 혁신적인 기술이 등장하고 있다. 또한, 반도체의 집적도를 높이는 기존 방식(무어의 법칙)은 한계에 도달했으며, 저전력 설계와 새로운 소재 개발이 더욱 중요한 과제가 되었다. 이 책은 AI 반도체의 발전 과정과 최신 기술을 설명하며, 지속 가능한 AI 발전을 위해 저전력 반도체가 필수적인 이유를 강조한다. AI가 더욱 친환경적으로 발전하기 위해서는 에너지 효율적인 반도체 기술이 필수적이며, 이에 대한 연구와 혁신이 지속되어야 한다. 이 책을 통해 AI 반도체의 현재와 미래를 조망하고, 효율적인 연산과 지속 가능한 기술 발전의 방향을 탐색할 수 있다.

AI 기술 발전으로 연산량이 급증하면서 강력한 반도체와 저전력 설계가 필수 과제가 되었다. 이 책은 CPU, GPU, TPU, NPU 등 AI 연산을 담당하는 반도체의 역할과 3D 반도체, HBM, 칩릿 등 최신 기술을 조명한다. 무어의 법칙이 한계에 도달한 상황에서, 저전력 반도체와 친환경 기술 개발이 더욱 중요해지고 있다. 이 책은 AI 반도체의 현재와 미래를 조망하며, 지속 가능한 AI 발전을 위한 기술적 대응 방향을 제시한다.

최종수
삼성전자 DS부문 산학협력교수, 숭실대학교 IT대학 AI융합학부 겸임교수다. 캐나다 오타와대학교 전기 및 컴퓨터과학과에서 신경회로망과 신호처리 연구로 박사 학위를 받았다. 삼성전자 통신연구소와 DMC연구소에서 이동통신 표준 기술을 연구했고, 국제 이동통신 표준 규격을 개발하는 3GPP에서 삼성전자 Delegate로 활동했으며(2005∼2014년), 3GPP TSGGERAN 부의장을 지냈다(2007∼2011년). 같은 기간에 삼성전자 영국연구소에서 Standards & Technology Enabling Director로 근무했다(2009∼2011년). 이후 삼성전자 System LSI 사업부에서 Exynos 브랜드로 알려진 Mobile SoC 제품 마케팅 디렉터(2014∼2021년)로 일했으며 AVP사업팀에서 Advanced Package 마케팅 전략을 리드했다(2022∼2023년). 현재 인공지능 반도체와 인공지능 응용 기술을 연구하고 있다.

AI 반도체와 에너지 효율

01 AI와 반도체의 전력 소비
02 저전력 반도체 설계 원리 이해
03 저전력 AI 하드웨어 가속기
04 메모리와 데이터 이동의 전력 최적화
05 AI 모델 경량화의 저전력 접근
06 엣지 AI와 사물인터넷을 위한 저전력 반도체
07 스마트폰의 두뇌: 저전력 AI를 실현하는 AP
08 저전력 반도체를 위한 제조 공정 혁신
09 전력 AI 반도체를 위한 미래 기술
10 재생에너지와 친환경 AI 반도체

AI 모델의 학습은 매우 에너지 집약적이며, 전통적인 데이터센터 활동보다 훨씬 많은 전력을 소비한다. 특히 대규모 언어 모델의 학습은 복잡한 신경망(Neural Networks) 구조와 대규모 데이터 세트를 반복적으로 처리해야 하기 때문에 엄청난 양의 에너지가 필요하다. 예를 들어, GPTᐨ3 모델의 학습에 약 1300메가와트시(MWh)의 전기를 소비하는 것으로 추정되는데, 이는 미국의 평균적인 가정 130가구에서 1년 동안 사용할 수 있는 양이다.
– 01_“AI와 반도체의 전력 소비” 중에서

최근 텍스트, 이미지, 음성 등 다중양상(Multimodal) 데이터를 동시에 처리하는 생성형 AI 모델이 주목받으면서, 연산 요구량이 폭증하고 있다. 이 같은 추세는 연산량 증가로만 끝나는 것이 아니라, AI 모델 업데이트 주기 역시 짧아져야 하므로 더욱 빠른 학습과 추론 성능이 필요하다. 따라서 전용 AI 하드웨어 가속기에 대한 관심이 자연스럽게 커졌다. 이러한 상황에서 신경망(Neural Networks) 연산, 특히 행렬 곱셈과 합성곱 연산에 특화된 신경망처리장치(Neural Processing Unit, NPU) 등의 AI 전용 하드웨어 가속기가 등장했다(Schneider & Smalley, 2024a; 2024b). 이러한 특화된 설계로 인해 AI 전용 하드웨어 가속기는 특정 AI 연산 작업에서 GPU보다 훨씬 높은 성능과 에너지 효율을 제공할 수 있다.
– 03_“저전력 AI 하드웨어 가속기” 중에서

AI 모델 경량화(Model Compression)는 딥러닝 모델의 크기와 복잡도를 줄여 연산 장치, 메모리, 전력 등 적은 자원으로, 효율적으로 작동하도록 만드는 기술이다. … 경량화를 통해 AI 모델 크기가 작아지면 데이터 처리 속도와 응답이 빨라져 자율주행과 같은 실시간 처리가 필요한 응용에 도움이 된다. 또한, AI 모델 경량화를 통해서 데이터센터 서버 유지 비용과 클라우드 연산 비용을 낮출 수 있다(키키월드, 2024). AI 모델 경량화 기술은 모델 프루닝(Pruning), 양자화(Quantization), 지식 증류(Knowledge Distillation), 효율적인 신경망 구조 설계 등이 있다.
– 05_“AI 모델 경량화의 저전력 접근” 중에서

첨단 패키징은 또한 칩릿 기술을 통해 이종 집적(Heterogeneous Integration)을 가능하게 하며, 서로 다른 공정 노드에서 생산된 CPU, GPU, NPU 등의 칩과 HBM과 같은 메모리를 집적하여 비용 효율과 설계 유연성을 높인다. 이를 통해 반도체 제조 업체는 고성능과 저전력을 요구하는 시장의 필요를 충족할 수 있을 뿐만 아니라 신호 경로를 단축하고 열 관리를 개선하며, 여러 개의 칩을 하나의 패키지로 구현할 수 있어 전반적인 시스템 효율을 높일 수 있다. 첨단 패키징 기술은 데이터센터 서버용 AI 하드웨어 가속기의 핵심 기술로 자리 잡았으며, 반도체 산업에서 무어의 법칙 한계를 극복하는 ‘비욘드 무어(Beyond Moore)’ 시대를 이끌고 있다.
– 08_“저전력 반도체를 위한 제조 공정 혁신” 중에서