엔비디아의 전성기는 현재 진행형입니다. 아마 AI 산업이 꾸준히 성장한다면 그들의 독주는 끝나지 않을 것으로 보이는데요. 특히 생성형 AI로 인해 AI의 일상화가 더욱 빠른 속도로 진행되고 있는 현재, 엔비디아의 ‘H100’은 앞으로 더욱 수요가 높아질 것으로 기대되고 있습니다. 그리고 엔비디아에 맞서기 위해 인텔과 AMD 등 다른 반도체 기업들은 이를 대체할 수 있는 반도체를 선보이면서 AI 반도체 시장의 점유율을 확장하고자 시도하고 있습니다.

인텔, AMD가 AI 반도체 시장에 내놓은 카드.

인텔과 AMD는 AI 반도체 시장을 공략하기 위해 ‘FPGA’ 카드를 꺼내든 것으로 보입니다. 지난 9월, 인텔은 ‘FPGA 포트폴리오를 확대했다.’라고 발표했는데요. 인텔은 IFTD(Intel FPGA Technology Day)에서 새로운 FPGA 라인업을 공개하며 이들이 개발자들이 솔루션을 더욱 빠르게 구축할 수 있도록 지원하는 기능을 개선했으며, FPGA를 활용한 모든 수준의 프로그래밍 가능 로직 요구 사항을 충족한다고 이야기했습니다. 인텔은 FPGA 포트폴리오 확장으로 향상된 AI 역량을 충족할 것으로 기대하며 투자를 확대하고 있음을 증명했습니다.

그리고 AMD는 자회사 자일링스의 FPGA를 활용해 AI 반도체를 개발하고 있고, 마이크로소프트 역시 FPGA 기반의 AI 가속기를 개발해 MS Azure(마이크로소프트의 클라우드 서비스)에 적용했습니다. 게다가 글로벌 기업 뿐 아니라 삼성전자와 네이버 역시 AI 반도체로 FPGA를 선택해 초거대 AI 모델을 구동했으며 만족할 만한 성능이 나왔다고 발표했습니다.

FPGA가 AI 반도체로 사용가능한가?

엔비디아를 비롯해 수많은 반도체 회사들이 ‘AI 반도체’ 개발에 주력하는 이유는 무엇일까요? 반도체는 AI에 필요한 연산을 매우 효율적으로 수행하도록 만들어주기 때문입니다. AI 반도체는 CPU, GPU처럼 범용성을 가지고 있지는 않지만, AI 연산에 특화된 반도체이기 때문에 거대한 AI 연산을 효율적으로 처리할 수 있어 따라서 AI가 일상화 된 현재 AI 반도체에 대한 수요는 계속해서 증가할 수 밖에 없습니다.

그리고 FPGA는 ‘latency’를 앞세워 AI 반도체로 적합하다는 평가를 받고 있습니다. AI 네트워크를 직접 하드웨어로 구현하게 되면 CPU나 GPU와 다르게 ‘dataflow architecture’를 적용할 수 있기 때문에 latency가 낮을수록 좋습니다. 때문에 AI 네트워크에서 FPGA는 좋은 대안이 될 수 있고, 실제로 AMD가 발표한 엔비디아의 GPU vs AMD의 FPGA 성능 비교 자료를 보면 주로 ‘low-latency’ 어플리케이션이 등장하고 있습니다.

Field Programmable Gate Array, FPGA의 가능성

FPGA는 ‘Field Programmable Gate Array’의 약자로 프로그래밍이 가능한 비메모리 반도체입니다. 논리 회로, 반도체 회로를 프로그램처럼 썼다 지웠다 할 수 있다는 특징이 있으며, ASIC보다는 성능이 떨어지긴 하지만 이와 비슷하게 특정 기능을 빠르고 효과적으로 처리합니다. 때문에 FPGA는 ASIC에 설계한 회로가 정상적으로 동작하는지 검증하기 위한 도구로 사용되어 왔었는데, 최근 CPU와 GPU처럼 다양한 프로그램을 돌릴 수 있다는 범용성을 가지고 있으면서도 특정 기능에 대해 빠르고 효과적인 처리가 가능하다는 점을 인정받아 많은 반도체 회사에서 FPGA를 대량으로 생산하기 시작했습니다.

그리고 블루닷은 FPGA에서 구동하는 동영상 솔루션을 개발하고 있습니다. 블루닷은 FPGA의 ‘특정 기능에 대한 빠르고 효과적인 처리’를 200% 활용해 실시간 처리가 가능한 동영상 기술을 선보이고 있는데요. 인공지능 기반의 화질 개선을 비롯해 동영상 압축 효율을 높이기 위한 영상 전처리 기술, 그리고 동영상 코덱까지 시간과 비용의 효율을 모두 가져다주는 수준 높은 기술을 개발했습니다. 게다가 2020년에는 FPGA 1위 회사 자일링스(Xillinx, 현재 AMD로 인수)가 개최한 FPGA대회에서 1위를 차지해 FPGA 기술력을 인정받기도 했죠.

FPGA는 앞으로 더 빛날 일만 남았다고 생각합니다. 특히, AI 반도체 시장이 빠른 속도로 성장하고 있기 때문에 엔비디아의 GPU를 대체할 수단이 계속해서 등장하게 될 것이고, FPGA 역시 다양한 대안 중 하나가 될 것이라고 생각하기 때문입니다. 비록 절대강자까지는 아니더라도 FPGA는 시스템반도체 시장에서 히든카드의 역할을 제대로 수행할 수 있는 가능성을 분명히 지니고 있는 반도체입니다.