GPU 넘어 NPU까지…인공지능 대응 사활

[앵커]
인공지능이 우리 삶 곳곳에 활용되면서 전 세계는 인공지능 각축전을 벌이고 있습니다.

추경 편성을 계기로 정부는 인공지능 학습에 핵심인 고성능 GPU 만 장을 확보하고 차세대 GPU로 불리는 NPU 개발 지원도 본격화합니다.

이성규 기잡니다.

[기자]
최근 인공지능 열풍을 몰고 온 챗GPT.

챗GPT의 인공지능 학습에는 만 개가 넘는 고성능 GPU가 사용됐습니다.

인공지능의 성능은 양질의 방대한 데이터를 미리 학습하는 것에 좌우됩니다.

GPU는 병렬 처리 방식으로 여러 개의 연산을 동시에 처리해 인공지능을 학습시키는 데 유리합니다.

전 세계가 고성능 GPU 확보에 사활을 걸고 있는 것도 이 때문입니다.

이런 흐름 속에 추경안을 계기로 정부는 올해 안에 1조 4천억 원 규모의 고성능 GPU 만 장을 확보하기로 했습니다.

[유상임 / 과학기술정보통신부 장관 : 지금 추경에 반영됐듯이 AI 컴퓨팅 인프라, AI를 구현할 수 있는 시설, 설비, 시스템 이런 것이 완비되는 게 가장 시급했고….]

이와 함께 인공지능 특화 반도체로 불리는 신경망 처리 장치, 즉 NPU 개발 지원에도 적극적으로 나섭니다.

[유상임 / 과학기술정보통신부 장관 : 이번에 GPU와 함께 그 NPU를 같이 결합해서 성능을 내는 그런 작업도 함으로써 미래에 이 NPU를 적극적으로 국가가 수용하는….]

현재 NPU는 국내 스타트업도 개발해 주목받고 있는데, NPU 성능을 검증할 기반 시설을 구축해 상용화를 앞당기겠다는 겁니다.

NPU는 인간처럼 생각하는 인공 신경망 구조를 활용해 빅데이터로 수집된 방대한 정보를 처리하는 것을 목적으로 합니다.

특히, 애초 그래픽 처리 용도로 개발된 GPU와 달리 NPU는 인공지능 연산에 특화돼 효율은 높으면서 가격은 대폭 낮출 수 있습니다.

세계 GPU 시장은 엔비디아가 독점한 가운데, NPU 개발이 인공지능 경쟁력 확보에 새로운 모멘텀이 될지 기대됩니다.

YTN 사이언스 이성규입니다.


영상편집;황유민

그래픽;이나은

YTN 사이언스 이성규 (sklee95@ytn.co.kr)