세미콘 코리아 2019 기조연설
“이기종 시스템, 근사 컴퓨팅, 아날로그 인메모리 컴퓨팅, 양자 컴퓨팅을 통해 인공지능(AI) 진화의 속도가 한층 더 빨라질 것” 나명희 IBM리서치 석학 엔지니어(Distinguished Engineers)는 23일 서울 삼성동 코엑스에서 개최된 세미콘 코리아 2019 기조 연설자로 나서 이같이 말했다.
‘AI 하드웨어의 시대(The Era of AI Hardware)’를 주제로 발표를 진행한 나 엔지니어는 단순한 작업을 하는 내로우(Narrow) AI에서 벗어나 현재 브로드(Broad) AI 시대로 진입했다며 하드웨어와 소프트웨어 융복합을 통해 문제를 해결해야 한다고 강조했다. 그는 “AI는 기술이 아니라 그 자체로 인간을 돕기 위한 것이어야 한다”라며 “브로드 AI를 통해 인간의 능력을 높일 수 있을 것”이라고 말했다.
브로드 AI는 여러 개의 데이터를 활용해 능동적으로 작업을 처리할 수 있다. 며칠 동안 진행되는 골프 경기의 하이라이트를 인간이 편집하려면 4일 이상이 걸리지만, AI는 1~2일 만에 가능하다고 예를 들었다. 하이라이트 요소는 선수의 움직임, 해설자와 관람객의 목소리 톤 등을 자동으로 판단하기 때문이다. 이를 구현하려면 하드웨어부터 달라져야 한다고 강조했다.
나 엔지니어는 “브로드 AI 다음 단계인 제너럴 AI까지 한 번에 넘어갈 수 없다. 그렇다고 차세대 하드웨어가 나오기까지 기다릴 수만은 없다”라며 “하드웨어 성능을 높이기 위해 중앙처리장치(CPU), 메모리, 네트워킹, AI 가속기가 어우러진 이기종 시스템을 도입해야 한다”라고 설명했다. 더불어 AI 가속기로 사용하는 그래픽처리장치(GPU)는 매년 2.5배 이상으로 성능을 높이기 어렵고 전력소비량이 급격히 높아지므로 효율을 고려한 근사 컴퓨팅(Approximate Computing)도 소개했다.
근사 컴퓨팅은 인간의 뇌가 작동하는 원리를 모방한 것이다. 완벽하지 않아도 윤곽이나 대략적인 형태만 가지고 어떤 그림인지 이해하는 원리다. 비슷하게는 ‘단어 우월 효과(word superiority effect)’가 있다. 인간이 단어를 인식할 때 각각의 문자를 집합으로 보지 않고 총체적인 이미지로 받아들이는 것을 말한다.
나 엔지니어는 “근사 컴퓨팅은 AI의 정확도가 완벽할 필요가 없다는 것에서 시작한다”라며 “여러 번의 학습을 통해 비트 수를 낮춰도 필요한 만큼의 정확도가 유지된다는 점에서 의미가 있다”라고 말했다. 근사 컴퓨팅 구현을 위해서는 알고리즘과 프로그램 모델, 커뮤니케이션 방법을 고려해야 한다. 너무 많은 데이터를 처리하기 위한 고민보다는 실제 시스템에서 원활하게 작동할 수 있는 방법을 찾아야 한다는 의미다.
궁극적인 AI 진화를 위해서는 양자 컴퓨팅도 동원해야 한다. 양자 컴퓨팅은 디지털의 최소 단위인 비트를 원하는 만큼 한 번에 처리할 수 있다. 양자의 상태를 측정하고 0과 1을 원하는 위치에 두는 방식이다. 나 엔지니어는 “양자를 통한 딥러닝은 이미 효과가 증명됐고 머지 않은 시기에 상용화할 수 있을 것”이라며 “기존보다 훨씬 빠르게 데이터를 처리하고 분석하는 아날로그 인메모리 컴퓨팅과 함께 AI 진화를 가속할 수 있는 방법이다”라고 소개했다.
또한 “AI는 인간을 불필요하게 만드는 것이 아니라 능력을 높여줄 수 있다고 인식해야 한다”라며 “반도체가 더 높은 성능과 비용을 낮춰서 산업을 발전시켰던 것처럼 AI를 통해 과거에는 달성하기 어려웠던 기회가 새롭게 열리고 있다”라고 덧붙였다.
