KAIST의 유 교수는 최적의 에지 효율을 갖는 세계 최초의 통합형 NPU를 개발한 것이 핵심이라고 말했다.
1. 모두 발언 안녕하십니까? 저는 KAIST의 유회준 교수입니다. 최근 알파고를 비롯하여 인공지능에 대한 관심이 많은데, 인공지능에 대한 가속을 하기 위해서는 반드시 실리콘칩이 필요합니다. 최근에는 단순한 CPU로 가속을 하는 게 많았는데, 특히 GPU가 나온 다음에 NVIDIA사의 GPU로 대부분 가속이 되고 있습니다. 하지만 GPU는 딥러닝에 최적화된 가속기를 갖고 있지 않기 때문에 성능이 그렇게 좋지 않습니다. 그래서 세계적으로 딥러닝을 가속화하기 위한 그런 칩들을 개발하기 위해서 노력을 하고 있습니다. 저희는 ‘UNPU’라고 하는 세계 최초의 통합형 NPU를 개발한 것이 저희 핵심입니다. 다양한 네트워크를 지원하며 최적의 에너지효율을 갖는 것이 가장 큰 특징이 되겠습니다. 최근에 미국을 비롯한 유럽 같은 나라에서는, 중국도 마찬가지고요. TPU라든가 또는 NVIDIA에서 나오는 볼타(Volta) 같은 것들은 이 클라우드 망, 클라우드 서버용이 대부분입니다. 하지만 이거에 비해서 우리나라는 반도체가 우수하기 때문에 모바일용, 모바일용 인공지능 반도체를 개발하는 것이 필요하다고 생각하여 이쪽으로 우리나라에서는 많은 연구를 진행하고 있습니다. 그리고 또한, 특히 이 모바일 또는 embeded 개념은 제가 한 5년 전부터 계속 주장하고 있는 것인데, 큰 시장이 이쪽에서 열릴 거라고 저는 생각하고 있습니다. 심층신경망에서는 보시는 바와 같이 다층신경망, 회선신경망, 재귀신경망 이런 여러 가지 종류들이 있습니다.