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라온피플

■세계최초 초저전력 뉴로모픽 AI반도체 개발

로스차일드77 조회352

[특징주] 라온피플, 'KAIST, 엔비디아보다 625배 효율↑' 세계 첫 초저전력 뉴로모픽 AI 반도체 개발…NPU AI반도체 공동연구↑
기자명 한가린 기자 입력 2024.03.07 14:19

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라온피플의 주가가 주식시장에서 상승세를 기록하고 있다. 한국과학기술원(KAIST) PIM반도체 연구센터와 인공지능반도체대학원 유회준 교수 공동연구팀이 엔비디아 A100 대비 소모전력 1/625·면적 1/41 효율을 내는 뉴로모픽 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다는 소식이 전해진 영향으로 풀이된다. 이는 AI전문기업 라온피플의 자회사인 라온로드가 과학기술정보통신부가 주관하는 'NPU기반 AI반도체 개발' 공동연구개발기관으로 참여한 사실이 부각되면서다.

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더욱이 라온로드는 정부 주관의 NPU(Neural Processing Unit, 신경망처리장치) 기반 차세대 AI 반도체 개발 프로젝트를 수주했다. 이어 라온로드는 AI 반도체 및 솔루션 전문기업 모빌린트와 한국과학기술원(KAIST) 등과 구성된 컨소시움의 공동연구개발기관으로 참여했다.

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7일 관련업계와 주식시장에 따르면 과학기술정보통신부는 한국과학기술원(KAIST) PIM반도체 연구센터와 인공지능반도체대학원 유회준 교수 공동연구팀이 인간 뇌를 모사해 초저전력으로 인공지능을 구동하는 뉴로모픽 AI 반도체를 세계 최초로 개발했다.

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특히 공동연구팀이 개발한 핵심 기술인 '상보형 트랜스포머'(Complementary-Transformer)는 전력소모를 최소화하면서도 초고속으로 거대언어모델(LLM)을 처리할 수 있는 기술이다.

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연구진에 따르면 "상보형 트랜스포머는 엔비디아 A100 GPU 대비 625분의 1 수준의 전력을 쓰면서 GPT-2 모델을 활용한 언어 생성에는 0.4초, T5 모델을 활용한 언어 번역에는 0.2초의 고속 동작이 각각 가능하다"고 설명했다.

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상보형 트랜스포머란 인간 뇌의 구조와 기능을 모방해 설계한 뉴로모픽 컴퓨팅 시스템의 일종인 '스파이킹 뉴럴 네트워크'(SNN·뇌의 뉴런이 스파이크라는 시간에 따른 신호를 사용해 정보를 처리하는 방식)와 '심층 인공신경망'(DNN·시각적 데이터 처리에 사용되는 딥러닝 모델)을 선택적으로 사용해 트랜스포머 기능을 구현하는 기술이다.

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트랜스포머는 문장 속 단어와 같은 데이터 내부의 관계를 추적해 맥락과 의미를 학습하는 신경망으로 챗GPT의 원천 기술이기도 하다.

이러한 상보형 심층신경망 기술을 거대언어모델에 적용함으로써 초저전력·고성능의 온디바이스 AI가 가능하다는 것을 실제로 입증한 것은 물론, 이론에만 머물렀던 연구 내용을 세계 최초로 AI반도체 형태로 구현했다고 과기정통부는 전했다.

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전영수 과기정통부 정책관은 "이번 연구성과는 AI반도체가 NPU와 PIM을 넘어 뉴로모픽 컴퓨팅으로 발전할 수 있는 가능성을 실제로 확인했다는 것에 큰 의미가 있다"며 "지난 1월 대통령 주재 반도체 민생토론회에서 AI반도체의 중요성이 강조됐듯이, 앞으로도 이러한 세계적인 연구성과를 지속적으로 낼 수 있도록 적극적으로 지원하겠다"고 말했다.


이러한 소식이 전해지면서 AI전문기업 라온피플의 자회사인 라온로드가 과기정통부가 총괄하는 'NPU기반 AI반도체 개발' 공동연구개발기관으로 참여한 사실이 부각되면서 주가 상승세를 견인하는 모습이다.


라온로드는 AI 반도체 및 솔루션 전문기업 모빌린트와 한국과학기술원(KAIST) 등으로 구성된 컨소시움의 공동연구개발기관으로 참여한 사실이 있다.


또한 라온피플은 지난 1월에 과기정통부와 한국과학기술원의 PIM반도체설계연구센터가 주관하는 'AI-PIM 반도체 워크숍'에 참여해 AI-PIM 반도체에 대한 대응책을 논의했다.

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'AI-PIM반도체 워크숍'에서 PIM반도체설계연구센터 유회준 센터장(KAIST 전기 및 전자공학부 교수)은 "국내 반도체 산업 경쟁력 제고를 위해 시장 및 미래 기술 변화 추이를 관찰해 분석하고 선제적인 대응이 필요하다"면서 "기존 AI 반도체 기술 워크숍과 달리 시장 분야 전문가 강연을 통해 AI 반도체 시장 현황과 앞으로의 전망을 분석하고, PIM을 필두로 한 AI 반도체가 향후 나아갈 방향에 대해 모색하는 자리가 될 것"이라고 강조했다.

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