AI 칩이란 무엇인가?

최근 AI와 그것이 노동력, 의학, 우주 탐사, 우리의 라이프스타일에 이르기까지 모든 것을 어떻게 변화시키고 있는지에 대한 많은 이야기가 나오고 있습니다. AI는 기술의 모든 측면에 스며들고 있습니다. 그 어느 때보다 더 높은 효율성으로 훨씬 더 복잡해진 대규모 워크로드를 처리할 수 있도록 데이터 센터의 용량을 늘리고 있습니다. 동시에 엣지 컴퓨팅을 탄생시키고 사물인터넷을 변화시키고 있습니다. 그렇다면 AI 칩이란 정확히 무엇이며, 우리가 새로운 시대로 도약하는 데 왜 이토록 중요한 것일까요?

오늘날의 AI 칩은 FPGA, GPU, ASIC 가속기에서 머신러닝 워크로드와 같은 AI 기술을 구동합니다. 이 칩들은 기존 프로세서보다 훨씬 더 많은 변수와 연산상의 미묘한 차이를 처리할 수 있으며 기하급수적으로 더 많은 데이터를 처리합니다. 실제로 데이터 집약적인 애플리케이션에서 기존 집적 회로(IC)보다 몇 배 더 빠르고 효율적입니다.

AI 칩을 구현하기 위해 반도체 아키텍처에 혁명이 일어났습니다. 최신 발전은 AI 칩을 고유한 기능에 맞게 최적화된 여러 개의 개별 이기종 구성요소로 단일 패키지에 설계하는 것입니다. 이러한 멀티 다이 시스템은 성능 한계에 빠르게 도달하고 있는 기존의 모놀리식 SoC 설계의 한계를 극복합니다. 실제로 이러한 멀티 다이 시스템은 딥러닝 기능을 구현하는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다.

AI 칩은 복잡하고 데이터 집약적인 연산 작업을 고속으로 효율적으로 처리하도록 설계되었습니다. 데이터 센터, 서버, 자동차, 스마트폰, 고성능 그래픽 전반의 까다로운 애플리케이션을 지원합니다.

또한 AI 칩 아키텍처는 더 높은 처리 밀도와 더 빠른 메모리 액세스를 제공하여 AI 학습 및 기타 연산 집약적 워크로드를 가속화하는 데 도움을 줍니다. 이러한 기능을 통해 데이터 센터 비용을 절감하거나 팀이 자체 컴퓨팅 리소스를 더 유연하게 실험할 수 있습니다.

오늘날 AI는 칩의 기능적 작업의 일부로 사용될 뿐만 아니라 칩을 설계하는 데에도 사용되어 엔지니어링 생산성을 크게 향상시키고 있습니다. 현재 AI 기술은 반도체 개발 프로세스 전반에 통합되어 IC의 설계, 검증, 테스트를 지원하고 있습니다. 주로 강화 학습을 통해 최적화 목표를 빠르게 식별할 수 있습니다. 또한 업계에서는 맞춤화를 더 잘 지원하고 생산성을 높이기 위해 칩 설계에 생성형 AI를 도입하기 시작했습니다. AI를 칩 설계에 활용할 때의 이점은 다음과 같습니다.

• 전력, 성능, 면적(PPA)의 대폭적인 개선

• 다른 설계에서 달성하고 학습한 효율성 재사용 기능

• 생산성 향상 및 출시 기간 단축 

• 노드 간 더 빠른 설계 마이그레이션

이러한 장점들은 반복적인 작업의 번거로움을 처리하는 기술의 능력과 결합되어, 엔지니어들이 경쟁 우위를 확보할 수 있는 설계 문제에 집중할 수 있도록 해줍니다.

AI 액셀러레이터(AI accelerators)는 멀티 다이 시스템 내의 한 유형인 컴포넌트 다이입니다. AI 액셀러레이터는 워크로드의 확장성과 처리 속도를 높여줍니다. 이러한 특화된 아키텍처는 적절한 워크로드에 대해 에너지 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 이는 특히 시스템을 냉각하는 데 상당한 전력이 소모되는 데이터 센터에서 매우 중요합니다. 또한 연결된 기기의 연산 처리에 저전력이 필수적인 엣지(Edge) 환경에서도 매우 중요합니다. AI 액셀러레이터는 시스템의 지연 시간(latency)도 단축합니다. 확장성을 가능하게 할 뿐만 아니라 시스템의 이기종(heterogeneous) 특성도 지원합니다.

AI 칩의 전력 관리는 성능을 높게 유지하면서 전력, 발열, 신뢰성 한계 내에서 유지하기 위해 아키텍처, RTL, 구현, 사인오프에 이르는 풀스택 과제입니다. 글리치(glitch)는 원인 중 하나로, 에너지를 낭비하고 국부적인 전류 스파이크, 전압 드롭(IR 드롭), 노이즈, 그리고 전자이동(electromigration)과 같은 장기적인 신뢰성 리스크를 유발할 수 있는 불필요한 스위칭 활동입니다. 영향의 범위는 미미한 효율 손실부터 타이밍 실패, 혹은 피크 부하 시의 치명적인 불안정성까지 다양합니다. 이를 관리하려면 예방과 측정이 모두 필요합니다. 즉, 정확한 지연 및 스위칭 데이터, 비정상적인 활동을 식별하기 위한 전력 인식 분석, 그리고 현실적인 워크로드 트랜전시 하에서의 전력 전달 네트워크(PDN) 검증이 요구됩니다. AI 칩은 극단적인 활용도와 전력 밀도를 요구하므로, 클럭/전력 게이팅, DVFS 및 전압 아일랜드 친화적 파티셔닝, 워크로드 인식 설계와 같은 기법을 사용하여 전력 의도(power intent) 및 마이크로아키텍처 결정 단계에서부터 '시프트 좌측(shift left)'을 수행하여 불필요한 스위칭을 줄이고 전압 드롭과 핫스팟으로부터 보호하는 것이 필수적입니다.

모든 분야가 그렇듯 AI는 EDA 도구와 검증 영역으로 확장되고 있습니다. Synopsys.ai™는 업계 최초의 AI 기반 풀스택 EDA 설계 스위트로, 아키텍처부터 사인오프까지 설계의 모든 단계를 지원합니다. 이 솔루션이 혁신적인 이유는 설계자가 다음을 수행할 수 있도록 지원하기 때문입니다.

• 설계 플로우에서 다양한 선택지를 조율하여 탁월한 PPA(전력·성능·면적)를 달성합니다.
• 테이프아웃(tape-out) 준비가 완료된 솔루션으로 자율적으로 수렴하여 설계 목표 달성 시간을 단축합니다.
• 전문가 수준으로 업무를 수행할 수 있도록 역량을 확장합니다.
• 버그를 놓치지 않도록 더 높은 커버리지 품질로 설계를 더 빠르게 검증합니다.

EDA 및 검증 도구에서 AI가 수행하는 역할에 대해 자세히 알아보려면 AI가 EDA 도구와 칩 설계를 강화하는 방법(How AI Enhances EDA Tools and Chip Design), AI와 머신러닝을 통한 칩 검증 강화(Enhancing Chip Verification with AI and Machine Learning), 그리고 AI를 활용한 SoC 설계 검증 및 칩 디버그(SoC Design Verification and Chip Debug with AI)를 참조하세요.

AI 칩은 하이퍼스케일 데이터 센터에 이상적입니다. 그리고 그 처리 능력은 스마트폰, 스마트 홈, 스마트 기기 등 중앙에서 엣지로 점차 확대되고 있습니다. 그 어느 때보다 많은 데이터가 생성되고 있습니다. AI 칩은 지구온난화, 팬데믹, 우주 속 우리의 위치를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 대규모 데이터셋을 처리하는 슈퍼컴퓨터와 같은 고성능 컴퓨팅(HPC) 영역에서 핵심적인 역할을 합니다. 데이터 센터에서 AI 칩은 최고 수준의 성능을 발휘하면서도 더 적은 에너지를 사용하여 새로운 수준의 효율성에 도달할 수 있도록 돕습니다. 엣지에서 AI 칩은 모든 것이 진정으로 연결된 세상에서 연산 능력을 분산시킬 수 있게 해줍니다. 그리고 아직 세상에 나오지 않은 수많은 애플리케이션이 존재합니다. 우리는 AI 칩이 할 수 있는 일의 시작점에 불과합니다.

AI 칩은 이미 기술 경험을 향상시키고 있지만, 오늘날에는 주로 최고 수준의 성능이 요구되는 영역에서 가장 많이 찾아볼 수 있습니다. 앞으로는 포토닉스(photonics)와 멀티 다이 시스템이 더 높은 전력 효율을 달성하는 데 도움을 주어, 시간이 지남에 따라 기술이 전력에 민감한 더 많은 애플리케이션에 널리 보급되고 더욱 보편화될 것입니다.

AI 칩과 AI 칩 설계는 상상 이상의 역량으로 우리를 이끌고 있습니다. AI 칩은 하이퍼스케일 데이터 센터에서 엣지에 이르기까지 계속해서 확산되어 우리 삶의 구조 깊숙이 자리 잡고, 우리를 더 긴밀하게 연결하며, 이전에 해결할 수 없었던 문제를 해결할 수 있도록 도울 것입니다. 우리는 우리의 여정을 수월하게 만들어 줄 뿐만 아니라 탐험할 수 있는 완전히 새로운 세계를 열어주고 상상력을 자유롭게 펼칠 수 있게 해 줄 AI 칩의 새로운 용도를 계속해서 찾아낼 것입니다.

Synopsys는 점점 더 복잡해지는 컴퓨팅 아키텍처를 위한 반도체 설계, 검증, IP 기술을 통해 AI 칩 개발을 지원합니다. Synopsys.ai는 AI 기반 최적화를 칩 설계 워크플로우에 통합하여 엔지니어링 팀이 구현 옵션을 검토하고 첨단 AI 시스템을 개발하는 동안 전력, 성능, 면적(PPA)을 개선할 수 있도록 지원합니다.

Synopsys AI 솔루션을 탐색하여 AI 기반 칩 설계(AI-driven chip design) 및 차세대 AI 하드웨어를 지원하는 기술에 대해 자세히 알아보세요.