□ 챗GPT 개발 경쟁에 국내외 기업의 참전이 이어지면서 SW뿐 아니라 고성능･대용량 반도체 연구와 투자도 동반 증가

ㅇ 초거대 AI를 구현하기 위해서는 인간의 뇌에서 시냅스 역할을 하는 매개변수(파라미터)가 수십억 개 이상인 AI 모델을 매끄럽게 구동시키는 인프라가 필요하며 기존 반도체가 아닌 AI에 특화된 전용 반도체 필연

※ AI반도체는 병렬 프로세싱 구조, 높은 성능, 낮은 전력소모로 초거대 AI 학습 지원

- 최근 기하급수적으로 증가하는 데이터 문제를 해결하기 위해서는 고속병렬 연산 등 AI 처리성능을 대폭 개선하는 고효율 컴퓨팅 기술의 향상이 필요하며 데이터센터 고도화를 위해서는 AI반도체가 핵심 요소

□ 전통의 강자 엔비디아에 도전장을 내민 AMD는 자체 설계한 인공지능 GPU MI300X 칩을 공개하며 AI 반도체 개발 경쟁 가속화

ㅇ (엔비디아) 젠슨 황, COMPUTEX 2023 기조연설(5.31.)에서 생성형 AI 열풍에 편승할 수 있는 GPU 가속 컴퓨팅 플랫폼 발표

- GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩(CPU와 GPU가 결합된 형태의 칩으로 대규모 인공지능 및 고성능 컴퓨팅 구동을 위해 설계)과 144TB의 공유 메모리를 단일 GPU처럼 결합한 새로운 AI 슈퍼컴퓨터 ‘DGX GH200’* 공개

* GH200 슈퍼칩 256개을 연결, 1엑사플롭스 성능과 144테라바이트 메모리 제공

- 미디어텍과 협업을 통해 차량용 제품에 GPU 기반 기술을 통합, 차량 연결성 및 편의기능, 안전 기능 강화 예정

- 산업 자동화를 실현하는 ‘메트로폴리스’, 게임 캐릭터와의 실시간 대화를 위한 ‘ACE’, 자율주행 플랫폼 로봇 ‘아이작 AMR’ 등 소개

ㅇ (AMD) 최첨단 인공지능 GPU MI300X 칩을 공개하고 엔비디아에 도전

- MI300X 칩은 엔비디아 H100 대비 2.4배의 메모리 밀도와 1.6배 이상의 대역폭(bandwidth) 제공

- AMD의 신규 GPU에는 HBM3 메모리가 엔비디아 GPU보다 2.4배 많이 탑재되어 처리할 수 있는 데이터량이 증가함으로 더 적은 GPU로 동일한 작업 수행

※ ’23년 3분기 주요 고객들에 기술샘플링 시작 후 4분기부터 본격 생산 예정

- 성능과 가격(엔비디아 H100은 3만 달러 이상)에서 경쟁력을 확보한다면 엔비디아의 강력한 대항마가 될 것으로 예상

ㅇ (인텔) 고성능 컴퓨팅(HPC)과 초거대 데이터 연산을 지원하는 차세대 그래픽처리장치(GPU) ‘팰콘 쇼어(Falcon Shores)’ 출시 예고

- 288GB HBM3 메모리를 탑재하고 중앙처리장치(CPU)와 외장 그래픽처리장치(GPU)를 유연하게 조합할 수 있도록 지원 예정이라고 발표

- 그러나, 최고 수준의 CPU와 GPU를 동시에 개발 및 결합하는데 한계가 있어 GPU 위주로 재설계하여 ’25년에 발표 예정

※ 엔비디아는 인텔과 비슷한 개념의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩 발표(’23.5.)

ㅇ (애플) 아이폰･맥북･MR 헤드셋 등에 들어갈 반도체 M2 출시

- WWDC 2023(연례 세계 개발자 회의)에서 공개한 혼합현실(MR) 헤드셋 ‘비전 프로’에 M2와 R1이 탑재

※ (M2) 중앙처리장치(CPU)와 GPU 등 여러 기능을 통합한 칩

※ (R1) 12개 카메라와 5개 센서, 6개 마이크에 들어온 정보를 실시간 처리

- 아울러 M2의 후속 칩인 M3를 ’24년 출시 예정으로 TSMC 3나노 기술 적용으로 전력과 효율성이 크게 향상 전망

※ 3나노 공정은 5나노 공정 대비 45% 전력 절감, 성능 23% 향상, 면적 16% 축소

※ 엔비디아는 인텔과 비슷한 개념의 GH200 그레이스 호퍼 슈퍼칩 발표(’23.5.)

ㅇ (퀄컴) AI 기능을 향상시킨 모바일용 반도체 개발 및 발표

- 전작 대비 최대 4.35배 AI 기능이 향상된 ‘스냅드래곤8 2세대’ 발표

- 다국어 번역과 우수한 AI 카메라 기능, 자연어 처리 기능 등을 지원하고 AI 추론에서 와트 당 성능이 60% 향상

- 카메라가 피사체의 얼굴 모양, 머리카락, 옷, 하늘 등을 인식하고 개별적으로 최적화해 전문적인 이미지 최적화 기능 제공

□ GPU는 AI 연산에 유리(병렬처리)해 현 시점에서 가장 효율적이지만 특정 목적에 맞춰 설계한 반도체에 비교하면 경쟁력 미흡

ㅇ 세계 시가총액 상위 10대 IT 기업 대부분 자체 AI 반도체 개발 진행. 자사의 AI 서비스에 맞는 맞춤형 AI반도체 구현 목표

- (메타) 자체 설계한 AI 학습 및 추론 전용 프로세서(MTIA)를 공개(5.18). SNS 상의 사용자 활동 패턴을 인지하고 개인화된 콘텐츠 추천

※ 추천모델의 크기와 복잡성이 커지면서 AI 전용반도체의 필요성 급증

- (MS) 코드명 ‘아테나’라는 이름으로 자체 AI반도체를 설계하고 있으며 오픈AI에서 테스트 진행. 반도체 제작을 위해 AMD와 협력

- (구글) AI반도체 텐서프로세싱유닛(TPU) 4천 여개를 탑재한 슈퍼컴퓨터 ‘TPU 4세대’ 공개

- (아마존웹서비스) 데이터센터용 반도체 ‘그래비톤’, AI 추론용 반도체 ‘인퍼런시아’ 등을 자체 개발하여 경쟁에 합류

ㅇ (LG) 퓨리오사 AI가 개발 중인 2세대 AI 반도체 레니게이드로 초거대 AI 엑사원(EXAONE) 기반의 생성형 AI 상용기술 검증

- LG는 국내외 기업과의 협업을 통해 개발된 AI 반도체를 자사의 스마트 TV, 차량용 전장부품, 테이터센터 등에 활용할 것으로 예상

ㅇ (퓨리오사) 초거대 AI 모델을 안정적으로 구동할 수 있는 최적화된 AI 반도체 개발

※ LG AI 연구원의 평가 및 피드백을 설계･개발･양산 전 과정에 반영