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불과 수년 전만 해도 인공지능은 특수 분야에서 연구되는 학문으로 우리 생활과는 거리가 먼 기술이었습니다. 하지만 지금은 검색은 물론 스마트폰이나 인공지능 스피커 등 다양한 기기에서 우리 생활에 파고들고 있습니다. 현재는 음성인식, 사물인식 등 제한적인 기능만 담당하지만, 점차 인공지능이 발달하면 과거 SF 영화에서 보던 것 같이 사람처럼 대화할 수 있는 인공지능도 가능할지 모릅니다. 이런 시대적 변화에 따라서 모바일 기기에 들어가는 애플리케이션 프로세서(AP) 역시 인공지능을 강조하고 있습니다.
작년에 등장한 애플의 A11 프로세서의 경우 더 강력한 CPU와 GPU 이외에도 뉴럴 엔진(neural engine)이라는 독립 신경망 하드웨어를 탑재해 페이스ID 같은 인공지능이 필요한 작업에 사용하고 있습니다. 사실 신경망은 별도의 전용 하드웨어 없이 CPU나 GPU에서도 사용할 수 있습니다. 실제로 딥러닝 연산에는 그래픽카드에 있는 고성능 GPU를 주로 활용합니다.
하지만 일반 컴퓨터와 달리 독립 AI 가속기(AI accelerator)를 모바일 칩에 탑재하는 것은 그럴 만한 이유가 있습니다. 같은 에너지 소모로 더 많은 인공지능 연산이 가능하기 때문입니다. 이는 제한적인 전력 소모만 허용되는 환경에서 매우 중요합니다. 스마트폰에서도 점점 인공지능 서비스가 선택이 아닌 필수가 돼가는 상황에서 여러 제조사가 AI 가속기를 모바일 칩에 탑재하는 이유입니다.
화훼이 역시 기린 970 프로세서에 캄브리콘-1A라는 AI 가속기를 탑재했고 퀄컴의 스냅드래곤 845 프로세서 역시 카메라 이미지 처리 등을 위해 Hexagon 685 DSP에 뉴럴 프로세싱 엔진(Neural Processing Engine·NPE)을 탑재해 카페(Caffe)나 텐서플로(TensorFlow) 같은 인공지능 관련 소프트웨어를 지원할 수 있습니다.
이미 이 AI 가속기는 사진 촬영이나 이미지 검색, 얼굴 인식 등 다양한 서비스에 사용되고 있습니다. 그리고 앞으로는 고가 스마트폰에서만 가능했던 기능이 보급형 스마트폰과 사물인터넷 (IoT)으로 확산될 것으로 보입니다. ARM 같은 주요 제조사에서 여러 회사에서 사용할 수 있게 관련 제품군을 판매할 예정이기 때문입니다.
현재 모바일 CPU의 주류인 ARM은 프로젝트 트릴리움(Project Trillium)이라는 모바일 및 사물 인터넷 기기 전용의 AI 가속기를 개발하고 있습니다. ARM 기반의 CPU와 말리(Mali) GPU와 독립적으로 인공지능 연산을 위해 기계 학습 ML(Machine Learning) 프로세서와 사물 인식(Object detection) 프로세서를 추가한다는 계획입니다.
ML 프로세서의 경우 와트(W) 당 3TOPS(TOPS; Trillion operations per second, 초당 1조회)의 연산 능력을 지녀 애플의 A11 프로세서의 초당 6000억 회 연산 능력을 크게 앞서게 됩니다. OD 프로세서는 정지 화면만이 아니라 1080p full HD 영상의 움직이는 사물을 인식할 수 있습니다. ARM은 프로젝트 트릴리움을 통해 여러 제조사가 AI 가속기를 기존의 프로세서에 통합할 수 있게 한다는 계획입니다.
가장 중요한 고객인 애플이 떠나면서 어려움을 겪었던 이메지네이션 테크놀로지스(Imagination Technologies) 역시 AI 가속기에서 활로를 찾고 있습니다. 본래 애플의 A 시리즈 프로세서에 사용된 PowerVR GPU의 제조사인 이메지네이션은 PowerVR 2NX NNA(Neural Net Accelerator)라는 인공지능 전용 가속기를 선보였습니다.
여러 제조사에서 AI 가속기를 지닌 프로세서를 경쟁적으로 내놓으면서 우리가 매일 쓰는 스마트폰이 앞으로 더 똑똑해질 것이라는 점은 의심의 여지가 없습니다. 하지만 하드웨어만으로 인공지능 기반 서비스가 이뤄지지는 않습니다. 이를 효과적으로 사용하는 소프트웨어에 더해 어떤 콘텐츠를 소비자에게 제공할 것인지가 가장 중요합니다. 어떤 기술도 사용자나 소비자를 배제하고 발전할 수 없습니다. 인공지능 역시 예외가 아닐 것입니다.
고든 정 칼럼니스트 jjy0501@naver.com
