IBM, 레드햇·시놉시스와 공동개발 AI칩 디자인 오픈소스로 "AI 컴퓨팅 효율 매년 2.5배↑"

IBM이 AI의 효율적인 개발을 위해 하드웨어와 소프트웨어의 융합 개발을 시도하고 있다. IBM은 레드햇(Red Hat)과 시놉시스(Synopsys) 등의 회사들과 함께 AI칩 개발과 AI 모델 학습의 호환성을 높이는 오픈소스 기술을 공개했다.

시시때때로 성장하고 변화하는 AI 모델에 맞는 하드웨어의 개발이 필요하기 때문이다.

IBM은 자사가 제공한 AI칩 가속기 개발자를 위한 툴키트가 가시적인 성과를 보였다고 주장했다. 이를 통해 AI 컴퓨팅 능력이 지난 2년 동안 매년 2.5배 성장했다는 것이다.

미국전기전자학회(IEEE) 소속 매체 IEEE 스펙트럼이 "AI칩 스타트업의 폭발적 증가 속에서 IBM과 시놉시스는 AI 칩 디자인을 위한 툴킷을 누구나 이용할 수 있게 만들었다"고 보도했다.

IEEE 스펙트럼에 따르면, IBM 리서치는 지난 2월, 10년 내 AI 컴퓨팅 효율을 1000배 향상시킨다는 목표로 AI 하드웨어 센터를 출범시켰다.

IBM은 지난 2년 동안 이 목표를 달성해 왔다고 말한다. 그들은 AI 컴퓨팅 효율을 매년 2.5배 향상시켰다고 주장했다.

기존의 반도체는 메모리와 프로세싱 사이를 왔다 갔다 하는 엄청난 양의 데이터를 처리하는 데 적합하지 않았다. 이에 최근 주목받는 AI칩 스타트업들은 AI 전용 프로세서를 만들고 있다.

전통적인 프로세서나 가속기는 AI 알고리즘을 수행하는데 비효율적이며, 많은 에너지를 낭비하지만 NPU(신경망처리장치)나 TPU(텐서플로우처리장치), DPU(데이터처리장치) 등 최신 AI 프로세서는 그런 낭비를 많이 줄였다는 것이다.

IEEE 스펙트럼은 "최근 IBM은 그들의 AI 효율성 퀘스트에 대한 두 가지 주요 개발 사항을 보고했다"고 전했다.

◇ IBM·레드햇, AI 디지털 프로세서 레드햇 오픈시프트 생태계와 호환

먼저 IBM은 레드햇과 협력해 IBM의 AI 디지털 프로세서가 레드햇 오픈시프트(OpenShift) 생태계와 호환되도록 했다.

이를 통해 IBM의 하드웨어는 소프트웨어와 병렬로 개발된다. 하드웨어가 준비되는 즉시 모든 소프트웨어 기능이 활성화될 수 있다는 것이다.

2018년 IBM은 글로벌 오픈소스 솔루션 기업 레드햇을 340억 달러에 인수했다. 기업용 IT 시장에서 기술력과 영향력을 가진 IBM은 레드햇의 공개된 소프트웨어 역량(오픈소스)을 통해 자사의 하드웨어 역량을 함께 성장하겠다는 전략이다

무케시 카레 IBM 시스템 리서치 부사장은 "디지털 아키텍처와 알고리즘 개선을 위한 작업을 포함해 우리가 하고 있는 모든 디지털 작업이 동일한 정확도로 이어질 수 있도록 하고 싶다"고 말했다.

◇ IBM·시놉시스, 아날로그 AI 가속기 툴키트 오픈소스화

또한 IBM은 설계 자동화 회사인 시놉시스와 아날로그 AI 가속기 툴키트를 오픈소스화하고 있다. 아날로그 AI는 폰 노이만 병목 현상을 해결하기 위해 개발됐다.

기존의 프로세서는 CPU와 SSD같은 메모리 간에 주고받는 데이터 양이 폭증하면서 둘 사이에 작업처리가 지연되는 현상인 '폰 노이만 병목 현상'이 발생한다.

CPU+메모리+프로그램의 범용 컴퓨터 구조를 확립한 수학자 폰 노이만의 이름을 딴 용어다.

고전적인 반도체와 달리 아날로그 AI는 메모리 자체에서 연산을 수행해 이 과제를 해결한다.

카레 부사장은 아날로그 AI 툴키트를 통해 스타트업, 학계, 학생, 기업이 AI 모델을 더욱 효율적으로 사용할 수 있게 될 것이라고 한다.

아룬 벤카타차르 시놉시스 인공지능(AI) & 센트럴 엔지니어링 부사장은 "AI 칩에서 데이터 이동은 매우 방대하기 때문에 이런 대규모 메트릭스 계산을 위해서는 메모리가 컴퓨팅에 매우 근접해야 한다"고 말했다.

IBM과 시놉시스는 아날로그 AI 툴키트를 위해 각각 하드웨어와 소프트웨어에어 영역에서 협력했다.

벤카타차르는 IBM이 단순히 하드웨어가 아닌 소프트웨어와 통합한 '전체적인 접근방식'을 제공하면서 AI의 개발이 더욱 효율적으로 수행될 것이라고 전했다.

그는 "우리가 함께, 전체 스택(SW와 HW)에 걸쳐 작업하는 것이 중요하다"며, "적절한 소프트웨어 인프라를 갖추지 않고 하드웨어를 개발하는 것은 완전하지 않으며, 그 반대도 마찬가지다"고 설명했다.

양대규 기자 AI 반도체에 관심이 많습니다.CPU, GPU, FPGA, NPU 등 최신 소식을 정확하게 전달 드리겠습니다. yangdae@aitimes.com

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